PLC在对缠机自动控制系统中的应用研究

详细介绍了对缠机的工作原理和硬、软件设计思想,通过S7-200PLC对变频器和步进电机的控制实现主动鼓轮的闭环速度控制、被动鼓轮跟随张力变频调速和自动排缆等功能。本系统在提高排缆质量的前提下,有效解决了收缆和排缆过程的统一问题,实验证明本系统具有很好的应用价值。     

一种改进的应用于噪声数据中的KNN算法

基于实例的KNN算法不可避免地要依赖于数据的质量,但原始数据含有噪声,因而KNN算法的结果势必会因为数据中的噪声而受到严重的影响。事实上,大多噪声都服从一定的模型,而且模型一般是已知的。充分利用数据中的噪声模型,以减小噪声对KNN算法结果的影响。通过实验结果表明该方法是有效的。     

基于虚拟仪器的激光水中传输规律的研究

将虚拟仪器技术运用于激光在水中传输规律探索.测量了不同能量的光束,通过不同长度的水介质在窄线宽与宽线宽两种情况下的衰减系数,研究了受激布里渊散射对激光在水中衰减特性的影响.利用功能强大的LabVIEW软件对各种先进仪器进行综合控制.然后对采集到的水中传榆激光能量信号进行处理,不仅提出了一种实时检测水的衰减系数的新方法.并且对激光监测系统的设计提供必要的理论及应用基础.     

计及多模态分量的新能源电力系统节点频率分析方法

“双碳”背景下,大规模新能源接入电力系统,频率响应空间分布差异扩大,此时各节点频率响应中的非全局分量可能主导频率稳定问题,而对于此类问题的研究目前尚不充分。为此,基于频率响应模态分解思路,提出新能源电力系统节点频率响应量化分析方法。首先,用惯量-阻尼-调频系统统一结构近似各类型设备频率-有功传递函数。然后,基于二次特征值分析方法将各节点频率响应进行分解,获得共模频率与若干差模频率的表达式。进一步地,解析了各频率分量的最大偏移量、变化率等关键特征量,并类比总惯量与全局频率变化率间的对应关系,针对各节点各模态频率分量定义了节点模态惯量指标。所提频率分解方法与指标直观地展示了电力系统中各差模频率的节点分布差异。最后,仿真验证了所提频率分解方法和指标的有效性。     

Teachers cooperation: team-knowledge distillation for multiple cross-domain few-shot learning

Although few-shot learning (FSL) has achieved great progress, it is still an enormous challenge especially when the source and target set are from different domains, which is also known as cross-domain few-shot learning (CD-FSL). Utilizing more source domain data is an effective way to improve the performance of CD-FSL. However, knowledge from different source domains may entangle and confuse with each other, which hurts the performance on the target domain. Therefore, we propose team-knowledge distillation networks (TKD-Net) to tackle this problem, which explores a strategy to help the cooperation of multiple teachers. Specifically, we distill knowledge from the cooperation of teacher networks to a single student network in a meta-learning framework. It incorporates task-oriented knowledge distillation and multiple cooperation among teachers to train an efficient student with better generalization ability on unseen tasks. Moreover, our TKD-Net employs both response-based knowledge and relation-based knowledge to transfer more comprehensive and effective knowledge. Extensive experimental results on four fine-grained datasets have demonstrated the effectiveness and superiority of our proposed TKD-Net approach.     

面向配电网弹性提升的需求响应优化配置策略

社会和经济的发展对电力系统供电质量提出更高的要求,尤其是与用户相连的配电网易受扰动影响,需加强其供能弹性。随着智能电网技术的发展,通过优化资源配置、灵活调度需求响应资源,可以提高电网供能弹性。采用基于力学映射模型的多阶段弹性评估模型量化需求响应的优化配置对配电网弹性的提升效果,并通过遗传算法求解该非线性优化问题。最后,以IEEE 33节点系统为例验证该模型在需求响应配置问题中的合理性和有效性,并分析优化配置方案对配电网弹性的提升效果。     

A rare-earth spectral traceability anti-counterfeiting detection technology

In this paper, a rare-earth spectral traceability anti-counterfeiting detection technology is proposed. Configure rare-earth samples No.1, No.2 and No.3 with different doping ratios. The spectral signals of these three samples are collected and integrated into a sample library. The traceability anti-counterfeiting detection is to compare the spectral information of the samples to be tested with the established sample library by selecting specific wavelength points for light intensity values. If the sample to be measured meets the light intensity range of the established sample library at a specific wavelength point, the sample model will be output. If it does not meet the light intensity range, the sample to be tested is fake. After testing, the anti-counterfeit rate of samples No.1, No.2 and No.3 can reach 100%. This testing process does not destroy the sample, and the anti-counterfeit effect is unique and reliable.     

硅基微波光子波束形成器研究进展

微波波束形成器是相控阵雷达、5G通信基站等射频发射系统中的核心器件。近年来硅基微波光子波束形成器以其带宽大、尺寸紧凑、重量轻、损耗低、抗电磁干扰等优势成为微波光子学中的研究热点之一。文章从微波光子波束形成的基本原理和性能指标出发,总结了近年来应用于微波光子波束形成器的多种集成可调光学真延迟线结构和波束形成网络架构,并介绍了微波光子波束形成系统集成芯片和自动化控制的最新进展,最后对硅基微波光子波束形成器的未来发展进行了展望。     

基于本地差分隐私的空间数据自适应划分算法

空间位置数据分布通常具有不均匀性,不同位置区域的密度差异较大,在本地差分隐私模型中无法直接获取用户真实的位置数据,使得空间位置划分方法受到限制以及数据发布存在查询精度低、通信代价大等问题。为在本地差分隐私模型下的大规模空间数据采集和发布过程中进行空间划分,提出一种空间数据分层自适应划分算法KDG-HT。通过收集部分用户的数据来初步获取区域的分布情况,采用KD-树的思想划分区域,并利用抽样技术对用户进行分组,根据分组用户统计结果所提供的先验知识来完成多层细粒度划分。在此基础上,结合差分隐私模型的并行组合特性分层扰动用户数据,从总体上实现发布数据的ε-差分隐私保护。实验结果表明,KDG-HT算法适用于具有不同数据分布情况的大规模空间数据集,查询精度及运行效率优于RAPPOR、UG、GT-R等算法,其中与GT-R算法相比,KDG-HT算法发布数据的查询精度最高提升3倍,运行效率提高17%。     

车型意象认知与侧轮廓造型特征关联研究

目的基于感性工学(KE)原理与方法,以各车型侧轮廓为对象,研究意象认知与车型造型要素的关联性,比较并分析在意象差异下所对应各车型侧轮廓的关键造型特征。方法选取目前市场的15款典型车型为研究样本,收集并筛选获取代表性感性意象词汇,结合语义差分法(SD法)与形态分析法,利用贝塞尔曲线对车身侧轮廓进行了简化并提取其造型特征线,在构建车身侧轮廓评价参考模型基础上,对样本侧轮廓进行直接与间接的量化分析。结论综合语义差分法(SD法)与形态对比分析法,提取影响车型意象定位的关键造型特征,获取用户针对不同车型在侧轮廓特征上的识别程度等级,构建车型侧轮廓特征—感性意象的关联模型,辅助汽车车型造型设计与研究,提高车型造型与用户感性需求间的匹配度。