火电厂过热器管爆管分析

对屏式过热器管进行了宏观检查、金相显微组织观察和分析以及拉伸性能测试。结果表明,该屏式过热器管失效的主要原因是长时超温与短时超温共同作用的结果。     

基于短时谱估计的语音增强研究

基于短时谱估计的语音增强算法具有良好的降噪性能,算法高效且易于实现。本文对谱减法、维纳滤波、最小均方误差估计等此类算法进行系统的论证,结合实验,分析比较了它们的性能差异,并指出了它们各自的优缺点及适用环境。     

基于AFSA-LSSVM的短时交通流量预测

为了提高短时交通流量的预测精度,针对最小二乘支持向量机（LSSVM）参数优化难题,提出一种人工鱼群算法（AFSA）和LSSVM相结合的短时交流量预测模型（AFSA-LSSVM）,通过采用AFSA优化LSSVM参数,并采用具体短时交通流量数据进行仿真实验。仿真结果表明,相对于参比模型,AFSA-LSSVM可以获得更优的LSSVM参数,能够更加准确地描述短时交通流量变化趋势,提高了短时交通量的预测精度,为非线性短时交通流量预测提供了一种新的研究思路。     

基于蚁群粒子群的模糊神经网络交通流量预测

实时准确的交通流量预测是智能交通诱导和交通控制实现的前提和关键。针对城市交通流的特点,建立了模糊神经网络预测模型,并将全局优化的蚁群算法和粒子群算法组成递阶结构优化模糊神经网络的参数。算法中,主级为蚁群算法,进行全局搜索;从级为粒子群算法,进行局部搜索。仿真结果表明该模型能够取得比梯度下降法更高的预测精度。     

基于时频分析方法LPFT的语音处理GUI系统

由于语音的非平稳性及时变性,时频分析方法是处理语音信号的重要工具.然而线性短时傅里叶变换的时频聚集性较差,而双线性维格纳变换在处理多分量信号时会受到交叉项的干扰.为了克服以上两种时频分析方法的缺点,利用短时傅里叶变换的扩展形式即局部多项式傅里叶变换LPFT来处理语音信号,建立了基于LPFT的语音处理GUI系统,实现了在时域、频域和时频域对语音的分析和对比.并给出语音处理的例子,验证了LPFT方法与其它方法相比所具有的优势.该系统简明直观,是语音处理的较好的平台.     

瞬变信息提取与机器诊断

机器的二次信号往往因机器故障产生大量的冲击、摩擦以及运行转速的不稳定、负荷的变化导致非平稳信号的产生.对非平稳信号分析,付氏变换效果不佳,需要研究这类信号的局部时频特征,提取瞬变信息方能准确地诊断.本文介绍处理非平稳信号的新型工具——小波分析、短时付氏变换两种时频分析方法.最后用小波分析、短时付氏变换和付氏变换对机器的实测振动信号进行分析.说明了小波分析、短时付氏变换作为时频分析方法对处理非平稳信号比付氏变换优越.     

一种短时信号精测频方法

脉冲信号的时宽限制了采样点的个数,使得短时信号的频率测量精度无法提高。提出了一种短时信号精测频方法,该方法能显著提高测频精度,从而给雷达信号的分选、识别及特定发射机识别（SEI）提供了很好的稳定度。     

采用STFT幅度值的长信号相位恢复算法

针对以往基于短时傅里叶变换(STFT)幅度值的相位恢复（STFTMPR）算法仅能处理一组较短的信号,并且信号的STFT幅度测量值的长度只能是质数的情况,提出了一种基于STFT幅度值的长信号相位恢复（LS-STFTMPR）算法。把一组长信号变化成几组较短的数组信号,通过改进的最小二乘（LS）法获取梯度下降（GD）法的迭代初始值,然后最小化各数组信号的非凸损失函数,并最终收敛到全局最小值。实验结果表明,在恢复一组较长信号的时候,所提算法的性能明显优于STFTMPR算法,并且具有较强的抗噪声能力。     

基于相似搜索与多开端重组的配电网两时间尺度无功协调控制

规模化的分布式电源接入配电网后造成了电压高间歇性波动,影响了无功补偿设备的调节效果。提出基于相似搜索与多开端重组的多目标无功优化算法,考虑了非平滑补偿设备的日投切次数限制,加入变化的次数成本约束,调节尺度为1 h;DG和SVG的实时平滑调节设备,调节尺度为5 min,进行超短期预测反馈调节,优化目标为电压偏差、网损和调控成本综合最优。求解算法采用改进的多目标粒子群算法,运用相似搜索技术,调用适用性最高的历史无功方案作为方案粒子加快算法的初期收敛速度;引用Pareto熵协调多目标间的适应度,同时依托Pareto解集存优能力,在算法收敛后期设计了多开端重组方法,进一步提高优化效果。经实际算例验证了该方法的有效性。     

POA算法在梯级水电站短期优化调度中的应用

介绍了梯级水电站短期优化调度的三个主要数学模型及相关的约束条件；在此基础上，深入分析了POA算法的主要思想和实现方法；给出了POA算法在梯级水电站短期优化调度的实际工程应用及结果；指出了POA算法进一步应用的方向。