复指数Fourier神经元网络隐神经元衍生算法

以平方可积空间上的复指数Fourier级数作为激励函数构造了新型Fourier神经元网络,并推导出采用加号逆表示的网络权值直接确定公式,克服了传统BP神经网络收敛速度慢、易陷于局部极小点、迭代学习易发生振荡等缺陷。并在此基础上构造了隐神经元衍生算法,克服了传统BP神经网络难以确定最优网络拓扑结构的缺点。理论分析及仿真实验表明,该复指数Fourier神经元网络能够一步计算网络最优权值且能自适应调整网络结构,对随机加性噪声具有抑制作用,并能高精度逼近非连续函数。     

一种新型运动自适应去隔行算法

在分析了现有的各种去隔行算法特点的基础上,提出了一种新型的运动自适应去隔行算法。该算法充分结合了中值滤波算法及边沿保护插值算法的优越性,能区分图像的静止和运动部分,采用不同的算法进行去隔行。同时对运动部分采用的边沿保护插值去隔行算法进行了改进,大大简化了运动检测。软件仿真表明,去隔行处理后的逐行图像测评效果良好,该算法占用硬件资源少,结构简洁,极具实用价值。     

基于Petri网的工作流过程建模

业务过程建模是整个工作流管理系统的基础,选择一种高效的建模技术对复杂多变的实际业务流程进行形式化表示对构建一个灵活的工作流管理系统起着至关重要的作用。本文利用了Petri网技术给业务过程建模,构造了一个灵活可分析的过程模型：首先介绍了相关的基于Petri网的工作流建模技术,接着描述了Petri网到工作流过程模型执行的映 射,然后给出了一个具体的基于Petri网建模方式的实例,最后利用随机Petri网和概率论的一些知识对该模型进行了时间性能分析。     

基于状态数字化实时监测功能的新型电缆快速连接装置设计方案及实现

提出了一种基于状态数字化实时监测功能的新型电缆快速连接装置设计方案,并用于移动储能车实现配网不停电作业。与传统的低压电缆快速连接装置不同的是,该电缆快速连接装置不仅在机械结构上进行了优化改进,而且利用数字化技术实现了对装置内部状态的实时监测。该装置可较好地解决目前配网不停电作业时低压电缆快速插入所面临的问题,满足移动储能车对低压台区侧的多场景需求,达到节能减碳、多能互补和能源高效利用目的。     

振动抑制与能量俘获专刊序

工程系统中梁结构经常处于各种激励的作用下,因而梁结构在这种环境下不可避免地发生着各种各样的强迫振动.在梁结构发生振动的过程中,其自身会受到的温度、湿度、电磁场、裂纹等众多内外部因素的影响,而众多内外部因素就构成梁的多物理场耦合环境.在多场耦合环境下,Green函数法作为一种解析方法在研究梁的多场耦合振动问题方面具有优势,有利于讨论力、电、热、裂纹等因素作用下梁的振动特性和多场耦合特性.Green函数法相比于模态叠加法,优点在于能够得到完整且精度较高的解析解,具有收敛性好,运算快的特点.本文主要阐述Green函数在梁的强迫振动、热力耦合振动、力电耦合振动、裂纹梁振动等研究问题上取得了大量的理论和工程研究成果.本文以裂纹为内因,热、力、电为外因进行分类,阐述了在内外因影响下梁的强迫振动问题Green函数解的研究现状,从而让读者进一步系统性的了解Green函数法在振动领域中的广泛应用,以及了解该方法本身的特色和优势奠定基础.     

基于云端充电数据的锂电池组一致性评价方法

在电动汽车(electric vehicle,EV)的使用过程中,电池组内单体间的不一致性增加趋势是不可避免的。电池成组后的单体不一致可能导致电池组提前失效,甚至引发安全问题。随着云端数据的广泛应用,EV的数据可被监测,这些数据能用来评估EV的安全性和电池组一致性。虽然EV上的数据采样频率较高,但云端数据的记录频率较低(约为10～30s),而充电数据采样时间间隔可达到10s以内,因此,云端的充电数据更适合用来评估EV的电池组一致性。以锂离子电池组为研究对象,提出了一种基于云端充电数据的电池组一致性评价方法。基于云端的充电数据,对5项指标进行分析和评价,包括电压一致性、温度一致性、内阻一致性、容量一致性和电量一致性。为了对电池组一致性综合评分,提出了一种加权评分体系,进一步利用模糊层次分析法(fuzzy analytic hierarchy process,FAHP)确定权重系数。最后,基于此评分体系将3个电池组进行实验并进行评分,实验结果表明所提评价方法能有效地区分和定量描述各电池组的一致性。此外,EV数据分析结果表明,该方法可有效地应用于工程中,并能在事故发生前检测出一致性问题,从而...     

内部缺陷锂离子电池的筛选方法

比较筛选隔膜穿孔、金属异物和粉尘颗粒等3种缺陷类型电池的方法,总结各筛选方法的有效性以及对电池生产厂商的实践意义。化成初始电压筛选,可100%识别隔膜穿孔的缺陷电池;静态搁置电压筛选,除了能100%识别隔膜穿孔的缺陷电池,还可识别50%～80%充电过程中因隔膜受金属异物或粉尘颗粒膨胀挤压而表现出电压异常的缺陷电池;对静态搁置电压无异常、但在充电过程中电压波动较大的缺陷电池,动态电压差筛选可提升缺陷电池的识别率。     

基于特征选择和组合模型的短期电力负荷预测

提出基于特征选择和组合模型的短期电力负荷预测方法。首先将特征向量按特点分为2类,分别使用斯皮尔曼相关系数、最大相关最小冗余算法进行选择,依据贝叶斯信息量准则确定最优特征向量维度。然后使用3个不同的核函数建立单核递归支持向量回归模型并完成预测。最后构建神经网络,进行实验分析。仿真结果表明所提方法具有较高的预测精度与鲁棒性。     

太赫兹带阻滤波器工艺研究

以中心工作频率130 GHz、衰减深度为-40 dB的太赫兹带阻滤波器为制备对象,介绍了其在制备过程中蒸镀、光刻、显影及湿法刻蚀等工艺步骤中的一些技术细节。制备得到的太赫兹滤波器加工误差<±3 μm,考察了加工误差对滤波器传输性能的影响,该加工误差在可接受范围。为进一步验证工艺的可靠性,使用空间测量装置获得了滤波器样品传输性能,测试结果与设计值吻合度较好。最后,探讨了本工艺推广至更高频率器件的适用性及需要改进之处。文中介绍的硅基太赫兹器件加工工艺适用于电子器件与光子器件的融合发展。     

基于回音壁微腔的可见光波段光频梳研究进展（特邀）

基于光学微腔的光频梳具有阈值低、光谱宽及结构紧凑等特点,在精密测量与传感等领域具有重要的应用前景,因此近年来微腔光频梳成为国际研究热点。目前相关的研究都聚焦于红外波段锁模光频梳的产生原理和应用探索,虽然可见光波段的光频梳在精密光谱、原子钟及生物医学等领域有特殊应用价值,但是可见光频梳的实现极具挑战性。文中在简要阐述光频梳产生原理的基础上,介绍了在可见光波段实现光频梳的主要挑战,以及目前三种实现方案的研究进展,包括利用材料的二阶与三阶非线性效应、调节微腔的几何色散和模式强耦合效应调控色散来产生可见光频梳。