VMD多尺度熵用于高速列车横向减振器故障诊断

针对高速列车横向减振器故障振动信号具有非线性和非平稳特征、特征信号提取相对困难问题,提出了变分模态分解和多尺度熵结合的特征提取方法。原始信号经变分模态分解方法处理后,被分解为若干本征模态,利用互信息指标筛选有效模态,求多尺度熵组成特征向量,通过特征评价方法去除冗余特征,最终将最优特征子集输入支持向量机识别横向减振器的故障类型。实验结果表明,该方法能有效提取振动信号的特征,实现横向减振器故障的有效判别,验证了该方法在高速列车横向减振器故障诊断的可行性。     

结合遥感卫星及深度神经决策树的夜间海雾识别

遥感卫星具有覆盖范围广、连续观测等特点,被广泛应用于海雾识别相关研究。本文首先借助能够穿透云层,获取大气剖面信息的星载激光雷达(cloud-aerosol LiDAR with orthogonal polarization, CALIOP)对中高云、低云、海雾、晴空海表样本进行了标注。然后结合葵花8号卫星(Himawari-8)多通道数据提取了各类样本的亮温特征与纹理特征。最后根据海雾监测的需求,抽象出海雾监测的推理决策树,并据此建立深度神经决策树模型,实现了高精度监测夜间海雾的同时具备较强的可解释性。选择2020年6月5日夜间Himawari-8每时次连续观测数据进行测试,监测结果能够清晰地展现此次海雾事件的动态发展过程。同时本文方法海雾监测平均命中率(probability of detection,POD)为87.32%,平均误判率(false alarm ratio, FAR)为13.19%,平均临界成功指数(critical success index, CSI)为77.36%,为海上大雾的防灾减灾提供了一种新方法。     

一种新颖的中子辐照图像压缩算法

分析了中子辐照图像的持点,提出一种适合于数字中子照相系统的图像压缩算法。将小波和方向滤波器组（DFB）结合,得到非冗余的图像变换WDFB;通过WDFB系数的重新组合,提出一种新颖的图像压缩方案,该方案类似于无表零树编码（LZC）算法;为了充分利用WDFB变换对二维分段光滑函数的良好表达能力,该算法引入线性索引技术并采用不同于LZC算法的零树表达策略。实验结果表明,该算法用于中子辐照图像压缩是有效的,在相同压缩比下,其主观视觉质量和峰值信噪比（PSNR）都明显优于LZC算法,和多级树集合分裂编码（SPIHT）算法相比,具有相当的压缩性能但更易于硬件实现。     

低能耗提液配套技术的研究与应用

胜坨油田经过40多年的开发,提液是保持稳产的重要技术措施。针对胜坨油田不同举升工艺能耗现状,对低能耗提液配套技术进行了研究和应用,不同举升工艺在提液量增加的情况下,各举升工艺可靠性增强,运行高效,提液单耗普遍下降,2008年与2007年各项指标同期对比,提液单耗由7．44kwh／m3下降到7．2kwh／m3;实施有杆泵泵径升级,提液单耗由7．8kwh／m3下降到4．8kwh／m3;实施大排量螺杆泵提液,提液单耗下降1．21kWh／m3,节电率达到24．6％;实施潜油电泵节能优化配套,平均单井日节电439．6kwh;由此基本实现了“液量上升,提液单耗基本不变”的低能耗提液战略,为油田低能耗、可持续开发提供了技术支持。     

基于加权优先级和分类匹配的图像修复方法

待修复像素优先级的计算及最佳匹配块的确定是基于纹理合成图像修复方法的两个基本环节,传统方法不仅难于确定优先级计算中的置信度,而且难于搜索到最佳匹配块.提出了一种基于加权优先级和分类匹配的图像修复方法,该方法在优先级模型中,引入指数函数和正规化函数分别优化置信度和数据项,使得计算的优先级更加客观,从而使修复顺序更加合理.基于此,将结构信息作为搜索匹配块的一个度量因子,采用分类筛选方式,选取最佳匹配块.实验结果表明,所提方法在获得良好修复效果的前提下缩短了修复时间.     

基于径向基概率神经网络的雷达辐射源信号识别

雷达辐射源信号识别是电子情报系统和电子支援系统的重要组成部分。文章提出一种基于径向基概率神经网络的雷达辐射源信号识别方法，通过对几种典型雷达辐射源信号复杂度特征提取和采用径向基概率神经网络分类器进行分类识别的实验结果表明，文章所提出的方法是有效的，能在较宽的信噪比范围内获得满意的识别率。     

利用状态数据的无人平台测控协议逆向分析方法

针对无人平台测控数据通信安全问题,提出了一种测控协议逆向分析模型.模型采用数据挖掘方法对通信报文中的协议格式和语义信息进行分析,主要采用改进BF(Brute-Force)算法和AP(Affinity-Propagation)算法进行模式串匹配和关联规则提取,以提取协议初步格式;采用序列比对技术中改进SW(Smith-Waterman)算法,结合监测状态数据对格式和语义信息作进一步分析.通过仿真实验模拟协议逆向分析了所需要的无人平台与基站的通信数据和雷达监测状态数据;根据协议逆向模型仿真试验结果可得到100%的协议格式识别率和90.9%的语义识别率,结果证明了提出的逆向分析模型的有效性.     

基于图像特征的隐写术载体图像的选择

隐写术不同于其它信息隐藏技术,信息嵌入者可以自由选择载体图像,而选择合适的载体图像有助于提高隐写术系统的不可感知性。本文通过分析载体图像的方差、复杂度、熵、直方图及其函数等图像特征和隐写术系统中的相对熵、直方度改变量等隐写术系统的性能参数之间的关系,探究图像特征是否会影响或者决定隐写术系统的性能,为隐写术载体图像选择方案提供依据。实验证明,选择合适的载体图像是提高隐写术系统不可感知性较有效的途径;在使用类LSB嵌入算法的隐写术系统中,色调、信息和纹理丰富的图像不一定是合适的载体图像,而直方图曲线变化缓慢的图像是较理想的载体图像;使用同样嵌入算法,选择合适载体图像的隐写术系统的相对熵比选择不合适载体图像低6×104多倍。     

雷达辐射源信号聚类分选算法

基于脉内特征参数的聚类是实现雷达辐射源信号分选的一种重要途径.本文在小波域滤波算法的基础上提出一种新的雷达辐射源信号脉内特征提取和聚类分选方法,将小波变换后的低频逼近小波系数的能量分布熵与经过尺度相关去噪计算后反映信号边缘的高频细节小波系数能量分布熵作为分选的脉内特征向量,并引入灰关联测度来衡量脉内特征样本之间的相似程...     

含高渗透率光伏的配电网分布式电压控制

随着分布式光伏在配电网中渗透率的不断提高,配电网电压越限问题日益受到关注。高光伏发电功率与低负荷需求间的不平衡易造成潮流倒送,进而引起线路过电压问题。在深入分析分布式光伏系统电压调节能力的基础上,提出了配电网分布式电压控制策略,通过光伏系统的无功协调补偿和有功优化缩减实现了电压的低成本快速控制。所发展的控制方案具备配电网拓扑变化下的自适应能力。通过对改进的IEEE 33节点系统算例进行仿真验证了所提电压控制策略的有效性。