基于灰关联分析的配电线路故障诊断方法

中性点不接地系统的短时接地故障诊断十分困难,本文依据故障特性提出了一种基于最优小波包基特征提取的故障诊断新方法.该方法应用小波奇异性检测功能,确诊故障过程;以最优小波包基提取故障信息,确定特征频段;然后,建立特征频段下各线路灰关联分析的数学模型,运用灰关联分析确诊故障线路.通过对4条10kV线路的仿真分析,验证了本方法的可行性及适应性.     

短时、临近、雷电和预警制作的多任务平台

为提高地市级气象台制作各种预报和预警产品的效率,分析表明短时预报、临近预报、雷电预报和灾害性天气预警信号的制作过程和内容具有类同的特点.在有限硬件条件下,用集约化、多任务、多功能的设计理念,借助计算机语言,建成地市级气象台集短时预报、临近预报、雷电预报和灾害性天气预警信号制作于一身的多功能平台.该平台集合4项预报业务的制作分发任务,减少重复设计;采用3种编辑方式和2种输入方式,使操作省力而简单;同时配置2种传输方式,提高了程序的网络环境适应性.业务应用表明,该平台可以使每项预报产品从开始制作到最后发送出去比手工操作节约时间达到75%～80%;并说明,用小系统、数据交换和业务流程可组合成"大系统."     

三元次声阵定位火箭发射的方法

近些年来,基于广义互相关时延估计、单阵定向多阵定位的次声定位技术得到了广泛研究,针对时间差的获取提出了大量改进方法,这些定位方法主要是针对远程次声源的定位。然而,对于持续时间长达3～4 min且处于运动状态的次声事件的定位研究较少。提出了一种基于短时能量突变的方法进行时延估计,并结合实际站台的分布情况采用三站定位方法对火箭发射事件进行定位。结果表明：单个三元次声阵定向误差在2°以内,距离误差约为3.17%（实际的距离为52.74 km,定位误差为1.67 km）,定位精度较高,说明提出的时延估计定位方法是可行的。     

水声脉冲信号检测的新方法

水声脉冲信号是由一个运动平台上的发射器发射的。信号的调制方式、载频、幅度、脉宽以及周期均为未知。该文介绍了一种水声脉冲信号检测的新方法。水声脉冲信号接收机输出的短时谱重心是不断起伏的。起伏在高信噪比时会变得很小,而在低信噪比(或无信号)时会变得很大。由于,起伏的绝对偏差移动平均可用来度量起伏的大小,因此,它可以被用来检测水声脉冲信号。还介绍了新检测方法的原理、算法以及仿真结果。在海洋噪声、运动载体的辐射噪声以及小的多途干扰背景中,该方法能可靠地检测水声脉冲信号,并能同时对信号的一些参数作出估计。     

基于短时傅里叶变换的异常音检测方法

提出一种基于短时傅里叶变换的扬声器异常音检测方法,该方法首先对由扫频信号激励的扬声器声响应信号进行短时傅里叶变换,然后根据扬声器异常音信号的特点将所获得的时频图分割为若干区域,并提取各个区域内的时频图所对应的矩阵,最后通过计算被测扬声器声响应信号所对应区域内的矩阵与黄金样品所对应的矩阵之间的距离来判断该扬声器是否存在异常音。还简要介绍了基于该方法实现的扬声器异常音在线检测仪,实验室及企业生产线初步检验结果表明,该方法简单有效,可用于部分种类扬声器的异常音在线检测。     

DG1950/25.4-Ⅱ8锅炉屏式过热器爆管原因分析

针对某电厂DG1950/25.4-Ⅱ8锅炉屏式过热器爆管事故,取爆管管样和原始管样,借助宏观形貌、化学成分、金相组织、力学性能、扫描电镜及能谱等,分析了爆管原因。结果表明:原始管样的化学成分、金相组织及力学性能等均符合标准要求,但爆管管样的金相组织偏离正常组织,硬度略低于标准值,屈服强度不符合标准要求,爆口呈良好塑性,分析判断该爆管事故是因氧化皮堵塞屏式过热器入口集箱节流孔,造成屏式过热器短时过热所致。     

短时间热处理对羔羊肉食用品质的影响

目的 研究短时间热处理对羔羊肉食用品质的影响,明确适宜的短时间热处理条件,为肉类的短时间热加工提供科学依据.方法 以羔羊背最长肌为原料,分析不同短时间热处理终止温度对肉样蒸煮损失、质构特性、剪切力、色泽、微观结构和感官品质的影响.结果 短时间热处理过程中,蒸煮损失随加热终止温度的升高呈现显著上升趋势(P<0.05),硬度、咀嚼性和剪切力等随温度升高出现了2次上升阶段(P<0.05),当终温高于80℃时,羔羊肉样的色泽和微观结构出现明显的熟化现象,可获得较高的感官评分.结论 与长时间热处理相比,加热终温高于80℃的短时间热处理可使羊肉获得较好的食用品质.     

采用短时傅立叶变换方法的电子耳蜗语音处理技术

电子耳蜗是用有限个电极刺激听神经以恢复全聋人听觉的装置,目前发展的关键目标是研制出可靠、灵活、价格低廉的产品。在介绍了电子耳蜗的原理和语音信号处理方案的发展的基础上,研究了采用短时傅立叶变换方法的电子耳蜗语音处理技术。据此法分析提取参数用以刺激耳蜗内的听神经,使聋人恢复听觉,该技术的优点在于:能根据每个耳聋病人的毛细胞和神经残留多少等情况的不同来灵活的选择刺激参数,达到较好的语音识别效果。     

基于乘积耦合Volterra模型的短时交通流预测

基于混沌序列固有的非线性和确定性机制以及Volterra级数的非线性表征能力,提出一种短时交通流预测的三阶Volterra模型。针对Volterra模型随阶数增加复杂度以幂次方增加的问题,研究了该模型的乘积耦合近似实现结构。首先,采用互信息法和虚假邻点法选取时间延迟和嵌入维数,并采用小数据量法计算Lyapunov指数判定交通流是否具有混沌特性;然后,建立三阶Volterra滤波器的乘积耦合近似实现结构,并采用一种改进的非线性归一化最小均方(NLMS)算法实时调整模型系数;最后,对高速公路实测交通流的预测结果表明,交通流中存在混沌特征,应用构建的预测模型可有效地对交通流进行预测,且降低了模型的复杂性。     

对语音识别中短时自关特征的研究

从理论及实验两个方面出发，以短时自关函数作为语音特征的特定人、孤立词、中小词汇量的汉语语音识别系统，计算方法简单，硬件处理容易，且具有较高的识别率。在语音信号处理中，常用短时自关函数进行短时基音周期估计，作为语音特征应用于语音识别中系率先进入该领域的应用，其首选正确识别率达９９％