独立分量分析理论在海底管道漏磁检测中的应用

应用独立分量分析(ICA)方法对海底管道缺陷漏磁法检测中电磁干扰的消除进行了研究，阐述了漏磁检测和负熵法ICA快速算法的原理，应用相应的分析工具研究了试验数据。结果表明，在试验室条件下该方法能很好地分离出缺陷信号和电磁干扰信号。     

基于无源性与滑模变结构的独立直流微电网控制

针对独立直流微电网稳定性问题,提出了一种基于滑模变结构的电流无源双闭环控制策略,提高了系统的响应速度和抗干扰能力.首先,建立独立直流微电网系统数学模型,针对该模型应用无源性理论设计系统的控制输入,得到系统的端口受控耗散Hamilton(port-controlled hamiltonian with dissipation,PCH-D)模型.然后,针对系统的直流母线电压的稳定性问题,应用滑模变结构方法,当系统用电负荷、分布式能源和参数突变时,母线电压仍能稳定在其期望值上,并得到燃料电池电流的参考值.最后,通过Matlab仿真进行验证,对比本文控制策略与传统单一的无源控制策略,说明所提出的控制方法具有更好的动态特性和稳态特性.     

基于FastICA技术与TLS-ESPRIT方法的电力系统低频振荡模态辨识

对于目前电力系统中低频振荡参数辨识中的噪声干扰和精度问题,提出了一种新的提取低频振荡模态参数的方法,将快速独立分量分析技术(fast independent component analysis,Fast ICA)和总体最小二乘-旋转不变技术(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique, TLS-ESPRIT)联合起来。首先运用FastICA技术对含有噪声的电力系统低频振荡广域测量信号进行预处理而达到降噪效果,而后将处理后的信号作为新的输入信号利用TLS-ESPRIT算法进行估计辨识,从而得到各个模态特征参数。通过对理想信号、EPRI-36机系统和电网实测信号仿真验证了所提方法的有效可行性,不但能够有效抑制噪声并准确地辨识低频振荡参数,而且在抗干扰性和提取精度上与传统辨识方法相比来说是有一定优势的。     

多工序矩盒形件的拉深工艺

在总结多年经验的基础上，结合一例工艺试验，对增大变形区宽度的新方法做了进一步探讨，证明此法可有效地减少拉深工序次数。     

新型塑料模板在综合管廊施工中的应用

结合北京2022年冬奥会张家口赛区综合管廊工程,对新型塑料模板在综合管廊施工中的应用进行了研究。系统总结了施工工艺要点,并对新型塑料模板及配套支撑体系的设计进行了阐述,为塑料模板在综合管廊施工中的应用提供了经验参考。     

逆向工程中的一种编号点及其识别方法

对机械逆向工程中运用到的一种点的编码方式进行了简单的阐述和特征化，并详细介绍了运用区域搜索进行目标分割以及运用查找特性表并结合矩不变量的一种识别的算法。     

高水头船闸一字闸门水动力特性数值模拟

针对某山区高水头船闸30 m淹没水深下一字闸门的水动力特性进行研究,借助FLUENT软件提供的Realizable k-ε紊流模型对门体启闭过程非恒定流场进行动态模拟,通过建立由二维平面混合网格纵向拉伸成的三维棱柱体网格,结合2.5D重构和弹性光顺动网格法,在降低网格数量、提高计算效率的同时,实现一字闸门启闭全过程三维流场模拟。引入VOF法对自由水面迭代求解,得到一字闸门启闭过程门前后水位差及动水阻力矩变化规律,将计算结果与模型试验进行比较,两者吻合较好。模拟计算发现:门底间隙对闸门运行整个阶段动水阻力矩均有影响,动水阻力矩峰值随门底间隙增大而变小。     

参数化的Deslauriers-Dubuc插值小波——构造及图像编码性能分析

研究了采用提升构造具有任意偶数阶消失矩, 满足对称性, 且仅用一个自由参数表达的 Deslauriers-Dubuc (D-D)双正交插值小波. 首先,采用多相矩阵理论推导出了此类小波存在的条件; 然后,给出了对应小波滤波器和插值小波变换的构造算法. 采用算法具体构造了分别具有消失矩对(4, 2)、(4, 4)、(6, 2)以及(6, 4) 等4类一参数表达的D-D插值小波; 最后, 以自由参数为自变量, 根据编码增益准则, 优化设计了4种用于图像编码的插值小波, 其滤波器系数全为二进制分数, 可实现非乘法运算的离散小波变换(Discrete wavelet transform, DWT). 系统分析表明, 两种小波的压缩性能超过CDF-9/7小波, 对于纹理图像, PSNR增益达到0.44.dB, 并且计算复杂度可降低17%以上. 实验同时表明, 新小波的重构图像具有更好的主观可视质量.     

一种改进的超宽条带噪声消除算法

针对高光谱遥感图像中的超宽条带噪声干扰现象,在深入研究高光谱图像特点和条带噪声产生机理的基础上,提出了一种新的基于最小序列值、小波变换和矩匹配相结合的滤波算法（OWM算法）。该算法主要包括灰度对比度处理、最小序列值处理、小波变换系数归零处理和矩匹配处理等四个步骤。用实际的高光谱图像进行了一系列的验证比较实验,获得了好的实验效果。实验结果表明OWM算法不仅能够有效滤除高光谱图像中的超宽条带噪声,而且还具有较好的普适性。     

融合Hu矩与BoF-SURF支持向量机的手势识别

基于尺度不变特征变换的特征包（BoF-SIFT）支持向量机的分类方法具有较好的手势识别效果, 但是计算复杂度高、实时性较差。为此, 提出了融合Hu矩与基于快速鲁棒特征的特征包（BoF-SURF）支持向量机（SVM）的手势识别方法。特征包模型中用快速鲁棒性特征（SURF）算法替换尺度不变特征变换（SIFT）算法提取特征, 提高了实时性, 并引入Hu矩描述手势全局特征, 进一步提高识别率。实验结果表明, 算法无论是实时性还是识别率都要高于BoF-SIFT支持向量机方法。