表贴式永磁同步电机全速度范围无传感器控制

在永磁电机控制系统中编码器等位置传感器的使用增加了系统的复杂性,降低了系统的可靠性和适应性,因而无位置传感器控制方法被提出并得到了广泛的研究.现有的永磁同步电机无传感器控制方法主要进行零低速或中高速条件下转速的估计,缺少零低速向中高速平滑切换的方法研究,存在着适用转速范围有限等问题.利用脉振高频电压信号注入法进行零低速时转子的位置估计,利用模型参考自适应法进行中高速时的转速估计;提出了一种加权法在某一速度范围内将不同控制方法估计的转速进行平滑切换,得出切换区间内平滑的合成估计速度,从而实现表贴式永磁同步电机全速度范围的无传感器控制.对于某一表贴式永磁电机,应用Matlab/Simulink进行了永磁电机无传感器控制系统的仿真分析,仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

基于VPX的多模数据链终端设计

数据链终端是数据链系统的重要组成部分.VPX总线是一种能够适应恶劣环境的全新的总线标准.在分析了数据链综合发展需求的基础上,提出了一种基于VPX标准的多模数据链终端架构,并开展了总线架构、硬件架构、软件架构、通用功能模块架构的详细设计和分析,为多模式数据链终端的集成化、通用化、模块化、低功耗提供了一种全新的解决思路.     

10 kV用无源电子式电压传感器的应用研究

针对传统技术中采用电磁式CT互感器存在的不足,提出了适用于10 kV的无源电子式电压互感器。根据电压互感器的工作原理,介绍了10 kV无源电子式电压互感器在电能表检定装置方面的意义。进一步分析了无源电子式电压互感器在电力设备中应用的重要性和必要性,该技术能够有效地避免传统技术在电力线路信号传输和处理时带来附加误差,大大提高电能计量、保护和测量系统的精度,推进了电力系统朝向数字化、电子化、自动化、网络化的方向发展。实验表明,采用10 kV的无源电子式电压传感器与传统CT互感器相比,误差精度提高了10%以上。     

基于电力系统仿真技术的孤岛检测方案

目前孤岛检测手段繁多,但仍存在隐患.为减小孤岛检测盲区、降低隐患,设计了一种基于电力系统仿真技术的孤岛检测方案.该方案通过使用电力系统仿真技术、电压谐波检测法与谐波注入法,实现了仿真技术与主/被动孤岛检测手段的结合,达到了理想情况下无盲区的孤岛检测目的 .该方案吸取主动检测与被动检测的优点、规避两者的缺点,在系统硬件精度与算法精度足够的前提下,进行孤岛检测时无盲区,可有效减少孤岛检测手段中存在的隐患.     

基于蚁群算法的三峡升船机船厢设备巡视点检路线规划

针对三峡升船机船厢结构复杂,设备巡视路线难以选择的问题,以升船机船厢巡视路线为研究对象,将设备巡视点检路线规划转换为TSP旅行商问题.通过巡视路线无向加权图及点位空间坐标,建立升船机设备巡视点检点位空间结构模型.结合蚁群算法在Matlab软件中分别计算出白班及中班的最佳巡视路线.实验结果表明,基于蚁群算法计算的最佳巡视路线符合三峡升船机设备巡视要求.     

融合注意力机制的无锚点森林火灾检测算法

森林火灾、野火是一个重大的自然灾害问题,每年全球各地植被都会受到严重的破坏。为了提高森林火灾的防控精度,针对传统方法具有火灾背景复杂、准确率低、效率低等问题,本文提出一种基于CenterNet的森林火灾检测算法。CenterNet作为一种无锚的方法,将目标定义为一个点,通过关键点估计定位目标的中心点,可以有效避免小目标的漏检。同时基于高效深层特征提取网络ResNet50,融合ECA模块以抑制无用信息,增加模型的特征提取能力。在公开森林火灾数据集上进行实验表明,与其他算法相比,本文提出的森林火灾检测算法误检率低,识别精度达到92.39%,F1值为0.86,Recall值为79.75%,FPS为43.31。本文提出的方法检测精度高,可满足实时检测森林火灾和实施精准施救的要求。     

K-means算法应用现状与研究发展趋势

K-means是一种无监督学习算法,基于数据对象之间的距离度量划分数据簇、欧氏距离等度量方法存在一些问题,比如离群点数据较多,算法准确度较低.互信息可以度量任意两个数据对象之间的互相包含程度,基于互信息改进K-means算法,可以更好地度量数据对象之间的距离,确保簇内高度相同和簇间高度相异,旨在解决离群点数据较多的情况下K-means算法准确度不高的问题.实验结果显示,与K-means算法、模糊K-means算法相比,改进K-means算法实验结果精确度达到了97.8％,该方法明显提高K-means算法的准确度.     

无冲突Petri网的结构活性判定研究

结构活性作为Petri网的重要结构性质,在Petri网活性判定领域具有较高的研究价值。从Petri网有向回路对结构活性的影响入手,分析与判定无冲突Petri网的结构活性,讨论库所元素及其后置变迁之间是否存在有向回路对Petri网结构活性的影响,研究该类Petri网结构活性判定方法的相关条件与结论,得到无冲突Petri网是满足结构活性的充分必要条件。分析结果表明,该判定方法可在多项式时间内判定无冲突Petri网的结构活性。     

基于生成感知差异的无参考图像质量评价模型

人眼视觉系统中的视觉感知差异是图像质量评价过程中的重要组成部分,通过感知失真图像与原始图像之间的视觉差异,可对图像的失真程度进行判断,然而在无参考图像质量评价中无法获取原始未失真的图像,且缺乏对失真图像的视觉感知差异。通过对深度学习中的生成对抗网络进行分析,提出一种基于生成视觉感知差异的无参考图像质量评价模型。利用生成对抗网络产生与失真图像相对应的视觉感知差异图像,并将其与失真图像输入质量评价网络以进一步学习图像的失真信息,从而达到评估图像质量的目的。在TID2008和TID2013数据库上的实验结果表明,与CNN、SOM、CORNIA等模型相比,该模型能够使失真图像质量预测准确度提升1个百分点以上,且对不同种类失真也表现出良好的预测性能。     

一种无监督的窃密攻击及时发现方法

近年来,窃密攻击成为了最严重的网络安全威胁之一.除了恶意软件,人也可以成为窃密攻击的实施主体,尤其是组织或企业的内部人员.由人实施的窃密很少留下明显的异常痕迹,给真实场景中攻击的及时发现和窃密操作的分析还原带来了挑战.提出了一个方法,将每个用户视为独立的主体,通过对比用户当前行为事件与其历史正常行为的偏差检测异常,以会话为单元的检测实现了攻击发现的及时性,采用无监督算法避免了对大量带标签数据的依赖,更能适用于真实场景.对算法检测为异常的会话,进一步提出事件链构建方法,一方面还原具体窃密操作,另一方面通过与窃密攻击模式对比,更精确地判断攻击.在卡内基梅隆大学的CERT内部威胁数据集上进行了实验,结果达到99%以上的准确率,且可以做到无漏报、低误报,证明了方法的有效性和优越性.