基于PSP的AIS混合信号分离与检测联合估计

目前对于用一种算法来联合处理AIS 信号分离与检测过程的研究甚少.据此提出基于Per-Survivor-Processing(PSP)的AIS混合信号分离与检测联合估计方法.在混合信号相对时延较大时,首先利用幅度极值点检测,将混合信号分为重叠段和未重叠段.对重叠段信号进行线性近似处理后,使用PSP进行盲分离,对分离后的...     

含高比例分布式光伏的母线负荷预测方法

高比例分布式光伏的大规模接入对母线辖区的负荷预测产生了较大影响,导致母线辖区内负荷偏离用户用电负荷的真实状况。文章考虑了高比例分布式电源对负荷形态的影响,提出了基于互信息与混合模型的母线辖区内负荷预测模型,对分布式电源相关输入因子采用互信息系数进行相关性分析,并通过由XGBoost算法与极限学习机算法组成的混合模型对数据进行训练。最后,使用某地母线辖区内负荷数据进行实例验证,结果表明,考虑分布式电源接入后的母线辖区负荷预测精度高于常规预测方法,文中所建立的预测模型具有良好的预测精度。     

基于CAN总线的自动气象站系统设计与实现

主要介绍了自动气象站的设计思路和关键单元电路。利用高分辨的模数转换芯片实现高精度的数据采集,基于CAN总线结构的设计使系统具有积木式结构,功能模块智能化;软件设计支持系统功能模块任意组合。变更时不需对原有软硬件进行任何改动。给出了部分程序源代码,提示在设计中要注意的技术问题;实际应用表明,系统运行稳定、可靠、准确,符合气象观测仪器的设计标准,2003年获得中国气象局颁发的气象技术装备使用许可证,目前已经大量推广应用。     

钙/锌复合稳定剂对PVC热稳定性能与耐候性能影响的研究

研究了钙/锌复合稳定剂对PVC热稳定与耐候性能的影响。结果表明,流变仪热分解时间试验能反映PVC加工过程中的长期热稳定性能;钙/锌复合稳定剂添加量达到一定数值时,对PVC热稳定性能与耐候性能的影响较小。此研究对稳定剂添加量的确定有指导意义。     

二烷基二硫代氨基甲酸盐的润滑性能

用四球试验机评价了二丁基二硫代氨基甲酸酯(V7723)、二烷基二硫代氨基甲酸钼(MoDDC)、二戊基二硫代氨基甲酸锑(SbDDC)、二丁基二硫代氨基甲酸铋(BiDDC)和二丁基二硫代氨基甲酸锡(snDDC)在150SN中的极压和抗磨性能,测试结果表明,SnDDC和SbDDC的抗磨性能较好,而BiDDC的极压性能较好.二烷基二硫代氨基甲酸盐间还具有协同效应.     

一种基于BOA-SAE-EELM的光伏阵列故障诊断方法

光伏阵列非线性输出的特性以及最大功率点跟踪算法,会影响光伏阵列保护设备的工作.为了正确辨识光伏阵列的运行状态,本研究提出一种基于贝叶斯优化算法(BOA)、堆栈自动编码器(SAE)以及集成极限学习机(EELM)相结合的故障诊断方法.首先,将光伏阵列的时序波形进行标准化处理;接着,使用SAE对标准化后的时序波形进行特征自动...     

采用傅里叶描述子和支持向量机的服装款式识别方法

为解决当前服装款式识别领域中,服装轮廓特征提取技术较复杂,其分类方法的效率低、适应性差等问题,提出一种新型的服装款式的识别方法。首先创建了一个服装图像样本库,并从这些服装图像中提取服装轮廓,然后使用傅立叶描述子描述服装的轮廓特征,以多分类支持向量机进行分类。结果表明,该方法能够准确提取服装轮廓,傅立叶描述子的识别效果优于Hu不变矩和融合特征（Hu不变矩和傅立叶描述子）;对傅立叶描述子进行主成分分析不能提高识别准确率;支持向量机的分类效果优于极端学习机;该方法能够达到95%以上的识别率,尤其对轮廓特征明显的款式有更好的识别率。     

基于帧间动态和纹理特征的邮轮舱室火焰识别

火焰探测是火灾探测和监测系统中的一项重要任务.论文提出了船舶火灾探测中火焰的动态和纹理分析方法.火焰最初是根据多尺度颜色空间中的颜色强度分割的,称为候选火焰区域.从候选火焰区域中提取动态和纹理特征,通过混合纹理描述符获得混合纹理特征.结合动态特征,得到了动态混合纹理特征.最后,利用极值学习机分类器,根据提取的动态和纹理...     

油气集输管道穿越处套管端封堵方案探讨

道路穿越中常通过钢制套管保证埋地管道安全。套管管端封堵为规范强制要求。高温、高压集输管道形变趋势大,可能影响套管端密封性,应对现有封堵方式进行深入探讨。根据相关规范要求,结合管道轴向应力理论,解释了埋地管道活动规律,推导并验证了套管封堵端的受力计算公式,分析了常用封堵方案(刚性封堵和柔性封堵)用于集输管道系统的可靠性,提出了套管端封堵的完善建议。结果表明,推导的封堵端受力计算方法与软件模拟结果接近;集输管道所需约束力通常较大,刚性封堵无法提供足够锚固力,主管道的应变将破坏其稳定性;柔性封堵能够提供满足管道活动的位移裕量,可作为集输管道穿越中首选套管端封堵方案。本文的研究成果为套管封堵的安全设计提供了参考与借鉴。     

基于多元时序驱动的ELM全流程故障预测及其应用

多元时序驱动建模方法是复杂系统故障预测和系统状态评估的一种有效途径, 其中人工神经网络作为一种数据驱动的处理非线性问题的有效建模工具, 近年来在处理多元时序建模这个问题上得到了较广泛的关注。从全流程的角度出发, 首先, 运用k-近邻互信息方法对多元时序变量进行降维与相关性计算, 从而选择特征变量;其次, 提出了一种改进的趋势分析方法对系统的状态进行实时监测, 并对系统运行状态进行有效细分;最后, 针对系统潜在故障阶段, 应用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络方法对其进行故障预测。通过对青霉素发酵过程(penicillin fermentation process)进行仿真实验, 结果验证了所提方法的有效性。