层析成像技术在网络属性估算中的应用研究

网络层析成像技术在网络属性估算中的应用主要分为网络拓扑判定和链路属性估算两个重要应用.主要讨论通过对网络上的主机进行单播的测量来获得网络的逻辑拓扑及链路属性,并提出进行网络属性估算的新方案.首先介绍基于延时的"三明治"测量方案和相关网络拓扑判定算法,随后通过实验对网络拓扑判定的系统聚类树算法进行了分析,在此基础上提出进行网络属性估算的新方案.     

基于传感器的细长体横向低频振动载荷辨识

细长体在出水过程中,会遭遇风、浪、流等复杂的海洋环境载荷而引起横向振动.其中,低频振动具有振动能量大、结构相应位移及变形大的特点,加之细长体本身的结构特征,因此,识别横向低频振动载荷最大截面即危险截面进行强度校核是十分必要的.基于传感器在细长体出水过程中所测的横向加速度等信息,在模态叠加法的基础上,开发了一种横向低频振动载荷辨识方法.选取了一个具有解析解的理论模型,通过计算对比发现,本方法的计算结果和解析解吻合良好,从而验证了该方法的有效性.     

嵌入式指纹自动识别系统USB接口的设计与实现

介绍一种基于单片机和USB服务芯片PDIUSBD12的USB接口设计。该接口应用在嵌入式指纹识别系统中,用于嵌入式系统与计算机之间进行用户指纹数据库的上传和下载。详细介绍了USB接口的硬件设计和固件程序的实现。     

基于TLSTM的医疗保险欺诈检测

医疗保险欺诈对医疗基金的正确使用造成了严重威胁。随着信息化的发展,越来越多的用户属性信息和行为信息被积累下来,使得通过分析用户行为序列进行欺诈识别成为了可能。但在医疗保险背景下,由于供需双方存在严重的信息不对称现象,欺诈者会努力模仿合法用户的行为,而且欺诈者的比例很小,传统的基于分类的欺诈识别算法不再适用。此外,患者的就医行为具有一定的偶发性,时间分布不均匀。针对样本不平衡和时间分布不均匀的挑战,提出基于TLSTM的医保欺诈识别框架,将用户的历史就医行为序列作为TLSTM模型的输入,预测患者再入院原因及诊疗方案,通过比较模型输出与用户当前就医行为的差异程度,来判断用户存在欺诈的可能性。实验表明,该算法在欺诈识别准确度上明显优于已有算法。     

含有固体氧化物燃料电池的广义负荷建模

随着智能电网、微电网、分布式发电技术的发展,配网侧将接入大量的分布式电源。考虑分布式发电的广义负荷建模具有重大的理论研究与实际应用价值。基于Matlab/Simulink建立固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)及其并网系统的动态模型,研究其外特性,指出含有SOFC的配电网络的广义负荷模型结构,只需在传统的综合负荷模型(synthesis load model,SLM)的虚拟母线上增加一个有功随电压变化的有功功率源。辨识参数需要增加SOFC相对纯负荷的比例、功率调节器的比例与积分放大倍数3个参数。算例表明,所提出的模型结构的描述能力、内插外推能力及参数辨识的稳定性较好。     

基于改进Ibrahim时域法的电力系统振荡特性分析

基于Ibrahim时域法的基本思想,提出一种可以识别电力系统振荡特性的改进算法,并给出了详细推导过程.所提算法可以根据故障或正常操作扰动后电力系统指定观测量的自由响应数据,识别机电模式特征值.在Matlab仿真平台上,通过对一个4机电力系统和一个8机电力系统的实例分析,证明所提方法对振荡频率和阻尼比的识别准确度比较理想,而且识别速度快、需要PMU(相量测量单元)测量点少、不遗漏模式,有较好的应用前景.     

基于粒子群优化算法的过程模型辨识

参数辨识是过程建模的基础,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的模型参数辨识方法,将过程模型的每个参数作为粒子群体中的一个粒子,利用粒子群体在参数空间进行高效并行的搜索来获得过程模型的最佳参数值,可有效提高参数辨识的精度和效率.对火电厂热工过程进行参数辨识的仿真结果表明,利用PSO算法辨识过程模型参数,无论过程模型是否是时滞对象,该辨识方法对过程模型的阶次不敏感,对于不同的输入信号,均能得到满意的辨识精度和效率,因此得到了较为精确的过程模型,模型输出与实际输出基本一致.     

基于参数辨识的强迫功率振荡扰动源定位方法

基于对广域测量系统量测数据参数的辨识,提出一种实现电网强迫功率振荡扰动源位置判断的方法。根据强迫振荡的能量函数,推导出基于参数辨识的扰动源定位方法,并根据理论分析指出该方法能够适用于振荡的稳态和瞬态阶段。通过对实际振荡案例分析,验证了所述方法的正确性和可行性。理论和实际分析结果表明,该方法能够快速判断强迫功率振荡扰动源的位置,易于实现在线计算。     

粒子群算法在电动机辨识中的应用及研究

介绍了粒子群算法(PSO)及其实现电动机参数辨识的工作原理,总结了应用粒子群算法实现电动机参数辨识的国内研究状况,并指出了粒子群算法在电动机参数辨识领域以离线电动机工程应用为主的发展趋势.     

基于发电机匝间短路的轴电压故障分析

随着发电机容量的增大,轴电压已成为发电机的一个常见故障问题,因此进行发电机状态监测是非常有必要的。本文阐述了发电机轴电压产生机理;通过分析汽轮发电机转子匝间短路故障运行时磁势变化,推导出转子匝间短路后轴电压信号特征频谱。并分析了发电机定子接缝不对称引起的轴电压变化。基于轴电压故障特征信号,提出了通过轴电压监测转子匝间短路故障的方法。并且通过实验验证了理论分析的正确性。