基于波形非线性映射的多局部放电脉冲群快速分类

简单分析了目前基于脉冲峰值-时间序列的局部放电检测系统在模式识别功能上存在的缺陷.提出利用基于单个脉冲波形的宽带检测技术研制多局放检测与模式识别系统,并给出了研制交流下该系统的数据处理方案.重点对研制该系统需要解决的脉冲群快速分类技术进行了阐述:即通过基于局放脉冲时域波形的非线性映射进行参数提取,形成2D或3D的波形特征参数空间,再使用非监督的模糊聚类分析实现局放脉冲群的快速分类.基于2D特征参数平面的仿真试验和3D特征参数空间的GIS污秽试验数据处理结果均表明该分类技术的可行性和实用性.这为多局放电检测与模式识别系统的研制提供了试验和理论依据.     

一种广义S变换及模糊SOM网络的电能质量多扰动检测和识别方法

针对暂态电能质量电压多扰动信号的检测与分类问题,提出一种基于广义S变换及模糊SOM神经网络的暂态电能质量检测和识别方法。针对常见的电压多扰动信号,特别是两种扰动叠加的情况,采用广义S变换对扰动信号的时频特征进行提取,并取变换后的时间幅值平方和均值和特征频点作为神经网络的输入样本,采用模糊SOM神经网络进行训练,再用新的多扰动数据进行网络检验。仿真与实验结果表明,广义S变换能有效提高电能质量多扰动特征检测,模糊SOM神经网络能精确对其进行分类,该方法能够较好的解决电压多扰动叠加情况的定性和定量分类问题。     

配电网中电压暂降源定位技术分析

电压暂降因在电网中具有传播性使得如何定位暂降源变得复杂,而电压暂降源的定位对电能质量故障监测、诊断及其缓解策略的制订至关重要。配电馈线中电压暂降高频率发生,使得如何定位暂降源成为亟需解决的技术问题。暂降源从发生机理上可归结为故障和非故障两大类。文章阐述了暂降源的定位技术的历史及其发展情况,并分析和比较了配电网现有的电压暂降源定位检测算法,给出了各自的定位判据和适用范围,概括并分析了故障类电压暂降源定位的通用判据,展望了电网中暂降源定位技术工作。     

分形图像物理机制的系统研究

分形的物理机制是非线性科学研究的重要课题．为了解决这一难题，笔者以广义进化综合理论为基础，以雪花生长模型为研究对象，结合曼德尔布罗特的分形理论，提出了分形图像形成过程的基本原理，即惯性原理，适应性原理，全息原理，二次叠加原理，优化选择原理．从而解释了分形图像生成的成因，为分形的生成机制和分形图像的具体应用提供了理论基础．分形形成过程的这种机制，比其它机制更具体化、更系统化；而且，和相关的实验结果也符合．     

玉米干燥过程中颗粒内部应力分析与预测

通过对玉米干燥过程中应力裂纹产生机理的研究,分析了玉米在干燥过程中的热应力和湿应力,系统地分析了玉米颗粒内部应力的产生及分布状态,应用广义Maxwell模型建立了干燥过程中玉米颗粒内部应力模型;依据干燥应力模型,模拟了玉米颗粒内部各位置的径向应力和切向应力。结果表明:温度梯度和湿度梯度对内部应力影响显著,最大径向应力主要集中在角质胚乳中,最大切向应力主要集中在角质胚乳表面。     

分布式MIMO雷达双门限GLRT CFAR检测

在分布式多输入多输出雷达目标检测中,为降低融合中心与局部雷达站之间的数据传输率,提出了一种双门限广义似然比恒虚警率检测算法.首先对局部广义似然比检验统计量进行第一门限判断,将过门限的局部检验统计量传送给融合中心.然后在融合中心进行融合检测,与第二门限比较得到判决结果.推导了双门限广义似然比检测器的虚警概率闭式解.仿真结果表明,双门限广义似然比检测算法在降低数据传输率的同时能保证较好的检测性能.     

台北——迈向资源永续的城市

随着工商发展、人口集中与消费能力增加,垃圾处理问题一向是城市必须面对的难题,台北市过去采用消灭垃圾做法,通过掩埋、焚化等方式解决。近年来,台北市化被动为主动,采取减量化与资源化策略,以垃圾管理措施,取代传统的垃圾处理观念,使用法律工具、经济诱因,经由社会动员的机制,鼓励市民主动进行垃圾减量与资源分类回收,形成阶梯式环保行为的变革,并藉助技术的突破,期望达到所订2010资源全回收、垃圾零掩埋的愿景目标。由于台北市民的配合,创造了巨大的垃圾减量与回收绩效,使台北市逐步迈向资源永续的城市,并有下列特色,供各界参考：     

基于支持向量机的变异语音分类研究

变异语音的训练样本有限，采用传统的分类方法进行分类，效果不够理想，而支持向量机方法在有限样本情况下可以保持很好的分类推广能力．采用支持向量机方法进行变异语音分类，提取基频和TE0基频作为变异语音分类的特征，讨论了样本预处理和参数选择等问题．提出了直接截取和DTW规正两种方法来解决语音样本特征向量长度不一致的问题．基于TE0基频特征，采用指数径向基函数(ERBF)内核，对应力(G—force)影响下的变异语音进行分类，分类正确率可达到99．2％，比传统的贝叶斯分类器和HMM分类器，分类性能分别平均提高了12．6％和6．0％．实验结果表明，采用支持向量机方法进行变异语音分类是可行的．     

广义岭型主成分估计优良性研究

对有偏估计中的广义岭型主成分估计的优良性进行了较深入的研究。证明了广义岭型主成分估计优于最小二乘估计的充要条件,并在此基础上对几类常见的有偏估计在均方误差（阵）条件下优于最小二乘估计的充要条件进行了拓展。     

增广节点电压方程及其灵敏度计算

给出了只适合于广义Tellegen定理应用的且由基本方程衍生的增广节点电压方程。成功地将广义Tellegen定理的灵敏度计算一般方法具体地应用到电力系统之中,针对增文节点电压方程可以直接求取节点电压对激励参数和网络参数的灵敏度,因而提出了方法与传统法相比具有简捷性、灵活性和实用性。