考虑V2G模式的电动汽车与可再生能源协同调度

为减小地区电网负荷峰谷差,增强电力系统接纳可再生能源的能力,同时提高电动汽车用户响应积极性,以地区电网等效负荷波动最小和用户充电费用最低为目标函数,建立了考虑电动汽车与电网互动(vehicle-to-grid,V2G)模式并计及风电和光伏出力的多目标协同调度模型,以合理安排电动汽车的充放电行为.定义了各目标的隶属度函数,通过运用最大模糊满意度法,将该多目标优化问题转化为单目标非线性优化问题,并应用自适应权重粒子群寻优算法进行求解,得到最优调度方案.算例结果验证了模型的有效性和求解方法的可行性.     

一种基于点集自适应分组构建Voronoi图的并行算法

论文提出一种基于点集自适应分组构建Voronoi图的并行算法,其基本思路是采用二叉树分裂的方法将平面点集进行自适应分组,将各分组内的点集独立生成Voronoi图,称为Voronoi子图;提取所有分组内位于四边的边界点,对边界点集构建Voronoi 图,称为边界点Voronoi图;最后,针对每个边界点,提取其位于Voronoi子图和边界点Voronoi 图内所对应的两个多边形,进行Voronoi多边形的合并,最终实现子网的合并.考虑到算法耗时主要在分组点集的Voronoi图生成,而各分组的算法实现不受其他分组影响,采用并行计算技术加速分组点集的Voronoi图生成.理论分析和测试表明,该算法是一个效率较高的Voronoi图生成并行算法.     

结合CFAR与自适应窗口的舰船目标检测

针对大多数CFAR算法在检测舰船目标时受滑动窗口的限制,检测耗时长、效率低和易造成漏检等问题,提出一种将自适应窗口与CFAR算法结合的舰船目标检测方法。首先利用目标的全局显著性找到其大致位置,根据目标区是否满足自适应窗口设置条件分别进行处理：采用剔除掉目标干扰的背景参数检测内部目标;采用检出目标与整体背景参数双重筛选边缘目标;最后将两部分合并进行后续处理。实验结果表明,本文方法能够准确快速地定位目标区域,且能精确检测并刻画目标形状,取得了较为满意的检测结果。     

基于自适应滤波的机械故障诊断方法研究

本文提出了一种基于自适应滤波的机械故障诊断方法。该方法适用于较复杂机械的故障诊断和一些相关图和周期图不是信号功率谱密度的可靠估计的场合，通过采用自适应滤波去除背景噪声，分离出泵阀的故障信号。该方法尤其适用于信噪比低的非平稳信号。此外，文中还讨论了该方法的优势和不足，实例分析表明该方法对于机械故障诊断是有效的。     

动态特征联合新掩模优化神经网络语音增强

针对神经网络语音增强算法因特征选取不能全面表示语音非线性结构导致语音质量较差的问题,提出一种动态特征联合新掩模优化神经网络语音增强的方法.首先,提取带噪语音的3种特征并进行拼接以得到静态特征,后求一阶、二阶差分导数,捕捉语音的瞬息信号,融合成动态特征,动静结合完成特征内部互补,减少语音失真.其次,为了使增强语音的可懂度...     

Fully adaptive kernel‐based methods

By exploiting the meshless property of kernel‐based collocation methods, we propose a fully automatic numerical recipe for solving interpolation/regression and boundary value problems adaptively. The proposed algorithm is built upon a least squares collocation formulation on some quasi‐random point sets with low discrepancy. A novel strategy is proposed to ensure that the fill distances of data points in the domain and on the boundary are in the same order of magnitude. To circumvent the potential problem of ill‐conditioning due to extremely small separation distance in the point sets, we add an extra dimension to the data points for generating shape parameters such that nearby kernels are of distinctive shape. This effectively eliminates the needs of shape parameter identification. Resulting linear systems were then solved by a greedy trial space algorithm to improve the robustness of the algorithm. Numerical examples are provided to demonstrate the efficiency and accuracy of the proposed methods.     

LEMD端点延拓方法及其在微震信号降噪中的应用

针对非平稳的微震信号,采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法对其滤波、消噪。但该方法在应用中存在严重的端点效应,会影响分解结果。为了改善端点效应,针对微震信号低频特点,提出了基于LMS自适应滤波器对微震数据端点处进行波形延拓的方法。LMS自适应滤波器经过信号内部的数据训练后从端点处向左右延拓波形,延拓过程中生成符合内部信号趋势的极小值和极大值,波形的延拓长度由延拓算法自适应决定。在EMD对信号分解过程中得到前一层模态分量后均再次对剩余信号进行延拓,进而进行下一层分解,以此修正插值算法带来的误差。最后根据信号频率特点对得到的模态分量有选择的重构,达到降噪的目的。利用仿真数据和煤矿微震监测数据对LMS自适应延拓法进行了验证,结果表明该方法能够明显减小经验模式分解的端点效应,特别对低频的微震信号有很好效果。     

几类典型网格下三维弹性问题的代数多层网格法

有限元方法是数值求解三维弹性问题的一类重要的离散化方法.在有限元分析中,网格的几何形状及网格质量会对有限元离散代数系统的求解产生很大影响.该文系统研究了几类典型网格对几种常用AMG法计算效率的影响,并进行了详细的性能测试与比较.利用容易获知的部分几何与分析信息(如方程类型,节点自由度信息),再结合经典AMG法中的网格粗...     

基于频域变采样的OFDM水声移动通信多普勒补偿算法

针对正交频分复用技术(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)在水声移动通信条件下存在对多普勒频偏敏感的缺陷,提出了一种基于频域变采样技术的多普勒补偿算法。利用移动通信条件下OFDM子载波正交性不变的特点,通过频域变采样实现对多普勒的快速补偿,并采用编码反馈校验技术跟踪系统多普勒变化,达到了OFDM移动通信条件下实时通信的目的。仿真和水池实验结果证实:频域变采样多普勒补偿算法不仅可以实时地跟踪通信载体运动变化,快速补偿多普勒,同时大幅降低了时域变采样多普勒补偿算法的计算量,降低了通信系统硬件平台复杂度。     

基于OFDM的巷道和工作面无线移动通信研究

介绍了适合煤矿井下通信的无线技术“正交频分复用(OFDM)”,通过分析其多载波传输、非可视距性能和抗多径衰耗功能,认为可以在煤矿井下的巷道和工作面环境下高速、可靠地完成数据、话音和视频通信,对OFDM适合于井下通信的工作频带、调制技术和信号产生进行了分析。