谐波小波变换在电力系统谐波检测中的应用

谐波小波方法是近年来发展起来的一种新的信号处理方法,鉴于谐波小波任意频段的"细化"能力,将其应用于噪声环境下电力系统谐波及间谐波检测中。首先对信号频谱进行分析确定尺度参数,然后运用谐波小波方法实现各谐波分量的分离,同时计算出各谐波分量的瞬时幅值和频率,并对结果进行最小二乘法拟合,以提高精度。数值分析结果表明该方法准确有效。     

计算机技术在桥式自动采样系统中的研究与应用

本论文主要介绍了利用计算机和PLC控制系统,实现对矿粉等各种粉末原材料样品的自动采集实现的方法,并着重介绍了自动采样系统地组成以及控制功能,该系统组成主要有Siemens 300系列PLC控制系统,MicroMaster440系列变频器,绝对式编码器,三相异步电机及其他各种辅助设备。该系统的实现解决了原料厂人工采集样品的现状,在更好的完成生产的需要的同时,实现故障率低、准确、效率高、节省劳动力等诸多优点,使职工的工作环境大大提高,其重要性随着生产应用将更加突出。     

溶质在多苯基溶剂中的溶解热力学性质测量

用改装了层析室的国产１０２Ｇ型气相色谱仪，在全部实验范围内水浴控温精度为士０．０１℃，用气液色谱法测量了环烷烃、环烯烃及芳烃分别在二苯甲烷、二苄醚、对苄基联苯、二苯亚矾四个溶剂构成的二十九个二元液系不同温度下的比保留体积值，计算了溶质溶解溶剂的溶解焓△Ｈ°ｓ，溶解吉布斯自由能△Ｇ°ｓ，溶解熵△Ｓ°ｓ的值，并用△Ｈ°ｓ的测量值与文献值［１］［２］对分子间的相互作用作了讨论。     

降低锅炉飞灰可燃物含量实例分析

通过对锅炉进行空气动力场试验以及进行包括取样器分析、煤粉细度、挥发分含量、一次风率等方面的现状调查分析,认为造成某热电厂#4炉飞灰可燃物含量高的主要原因一方面在于火焰中心偏且不集中,另一方面在于取样装置漏风。经过对喷燃器补焊及取样装置改造实施后,燃烧动力场得到了明显改善,飞灰值含量低于设计值。     

频率选择性衰落中基于MCMC的调制分类

为解决在频率选择性衰落信道中,频偏、相偏和噪声功率等多参数未知的幅相调制信号的调制分类问题,提出一种新颖的基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法的调制分类算法．给出最大后验概率分类器框架,利用MCMC方法产生未知参数和发送符号的各态历经随机样本,用蒙特卡罗积分近似估计分类器框架中无法得到封闭表达式的后验概率,MCMC方法所用到的未知参数和发送符号的后验条件概率密度函数(pdf)由接收信号先验pdf推导得出．数值仿真证明了该算法的收敛性及分类器良好的分类性能．     

用渗透系数推算单电解质二元无机水溶液的方法

本文提出了一种推算单电解质二元无机水溶液(火用)值的方法。其中,根据Pitzer普遍方程所得到的渗透系数公式和Gibbs—Duhem方程,推算出二元无机水溶液的化学值计算式,利用该计算式推导出NaCl、NH_4Cl和NaNo_3三种无机水溶液的化学与浓度的关系式,可方便地计算出不同浓度及溶液的化学,进而计算溶液     

基于切片反射采样的风电并网系统可用输电能力概率风险评估

如何全面地考虑风电功率的波动性和随机性,提高风电场出力概率分布采样的速度及精度,进而有效评估可用输电能力(ATC)成为亟待解决的问题。为此,提出基于切片反射采样(RSS)的改进方法对风电并网系统的ATC进行概率风险评估。对风电场出力进行优化建模,利用RSS对模型进行采样并构建样本空间,将样本值代入潮流方程进行最优潮流计算,并对ATC评估指标进行统计分析。含有风电场模型的IEEE 30节点系统仿真结果表明,与常规Gibbs采样算法相比,所提方法在确保计算效率的同时显著提高了采样方法的准确度。     

高灵敏度CCD光电信号检测系统的设计

高灵敏度线阵CCD常用于光谱仪的精密科学仪器中,设计优良的光电信号检测系统有利于充分发挥高灵敏度CCD的作用.为了充分发挥高灵敏度CCD的作用,提高脉动光谱信号的质量和仪器的性能,本文在埋沟道型IL-C6-2048C线阵CCD基础上,根据CCD的输出信号是负极性的离散模拟信号并且混杂有幅度较大的复位脉冲干扰的特点,设计电路对CCD输出信号进行适当的预处理.对于预处理后的信号含有1/f噪声和低频噪声的问题,本文采用了相关双采样技术提高了动态光谱检测系统的信噪比.为了提取信号的特征及对信号进行后期处理,本文设计了高速的ADC对CCD信号采集.整套系统可以大幅度提高CCD信号的质量与精度.     

点动式自动取样机的研制及其在生产中的应用

以电磁铁为原动力,根据杠杆原理来驱动取样器机构运作,研制了点动式自动取样机。点动式取样机不仅适应了选矿厂的取样环境,而且取样技术满足选矿技术要求,解决了当前选矿厂取样工作不规范和工人劳动强度大的问题,对强化企业管理和增加效益具有十分重要的现实意义。     

基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型的图像分割

针对低阶马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)模型难以有效表达自然图像中复杂的先验知识而造成误分割问题, 提出一种基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型(Higher-order MRF model with multi-node topological overlap measure, MTOM-HMRF)的图像分割方法. 首先, 为描述图像局部区域内多像素蕴含的复杂空间拓扑结构信息, 利用多节点拓扑重叠测度建立图像局部区域的高阶先验模型; 其次, 利用较大的局部区域包含更多的标签节点信息能力, 基于Pairwise MRF模型建立基于局部区域的部分二阶Potts先验模型, 提高分割模型的抗噪能力; 再次, 为有效描述观察图像场与其标签场的似然特征分布, 研究利用局部区域内邻接像素的Hamming距离引入图像局部空间相关性, 建立局部空间一致性约束的高斯混合分布; 最后, 基于MRF框架建立用于图像分割的多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型, 采用Gibbs采样算法对提出模型进行优化. 实验结果表明, 提出模型不仅能有效抵抗图像强噪声和复杂的纹理突变干扰, 鲁棒性更好, 而且具有更准确的图像分割结果.