Grid-Enabled BLASTZ: Application to Comparative Genomics

BLASTZ is a sequence alignment tool designed mainly for aligning neutrally evolved bio-sequences and has been the choice for aligning noncoding sequences. However, its running time is impractical for high throughput alignment of long sequences, for example, for the alignment of human and mouse genomes. In order to improve the performance and efficiency for alignment at genome scale, BLASTZ was implemented using the GLOBUS toolkit on a computing grid. A dynamic load balancing technique was introduced to achieve enhanced performance on a grid which consists of sources of heterogeneous characteristics, such as resources of different computational powers. The robustness of the implementation to disturbances due to other processes on the grid is demonstrated.

基于PMU的电网振荡监控系统的应用

建设振荡监控系统主站时,需要考虑主电网与区域电网联络的整体情况.主站基于对PMU上送数据的分析,在线对电网振荡模式进行识别,判断发出告警信号并传输命令至站端,及时调控,防范区域电网对主电网带来的安全稳定风险.     

基于支持向量机的轨道结构病害识别研究

轨道结构作为承载列车载荷的关键部件,一旦出现病害将直接影响列车的行驶安全.针对这一问题,文中提出了一种基于支持向量机的轨道结构病害识别方法.该方法利用时域统计和离散小波变换对轨道结构不同工况,例如正常状态、轨枕空吊、道床板结下轨枕振动加速度数据进行联合特征提取,降低了数据的维度,为病害识别提供了可能.该方法还利用支持向...     

考虑线路运行状态的智能电网调度自适应控制研究

当前智能电网调度均忽略线路运行状态的影响,其自适应控制过程存在缺陷。该文充分考虑影响输电线路运行状态的内在、外在因素,从自然老化、健康状态、天气条件以及负载电流四个方面分析线路运行状态;利用所确定的线路运行状态,从并网时与孤岛时线路潮流优化控制两方面,建立智能电网调度模型,并利用模型预测控制方法中的域参数设置,求解智能电网调度模型;从自适应控制时域长度与自适应控制间隔长度两方面,保证域参数恒定,实现智能电网调度的自适应控制。实例分析结果表明,所研究方法可充分考虑线路运行状态,实现智能电网调度的自适应控制,确保智能电网可靠、稳定的运行状态。     

多重网格技术与波恩迭代法 相结合的反演新方法

本文将多重网格技术与波恩迭代法(BIM)相结合,利用时域散射数据对二维无耗非均匀介质剖面进行了反演.在反演迭代过程中,待反演目标区域的离散网格由粗逐渐变细.由于在反演的初期,目标区域离散网格较粗,离散反演积分方程所得到的矩阵方程的维数较小、条件数较低,使得该方法具有稳定性好、更容易收敛到真解的特点.通过反演实例表明,该方法极大地降低了反演过程的计算量,与传统的BIM方法相比能更精确地反演高对比度的散射目标.更为重要的是本文方法简单可行、可以与其它任何反演方法相结合.     

基于网络连接性的移动网格任务调度算法

针对移动网格任务调度过程中,移动资源的移动性和网络连接的不确定性问题,通过改进全局搜索能力强的遗传算法过程以适应于移动网格的调度场景,提出一种基于移动性和连接性的移动网格任务调度算法。通过理论分析和仿真验证,该算法能有效避免因网络失效导致的资源浪费,提高了资源利用率,同时,能精确任务调度的完成时间,提高用户满意度。     

Self-repairing adder using fault localization

In this paper we propose an area-efficient self-repairing adder that can repair multiple faults and identify the particular faulty full adder. Fault detection and recovery has been carried out using self-checking full adders that can diagnose the fault based on internal functionality, independent of a fault propagated through carry. The idea was motivated by the common design problem of fault propagation due to carry in various approaches by self-checking adders. Such a fault can create problems in detecting the particular faulty full adder, and we need to replace the entire adder when an error is detected. We apply our self-checking full adder to a carry-select adder (CSeA) and show that the resulting self-checking CSeA consumes 15% less area compared to the previously proposed self-checking CSeA approach without fault localization. After observing fault localization with reduced area overhead, we utilize the self-checking full adder in constructing a self-repairing adder. It has been observed that our proposed self-repairing 16-bit adder can handle up to four faults effectively, with an 80% probability of error recovery compared to triple modular redundancy, which can handle only a single fault at a time.     

多故障的测试序列问题研究

针对武器装备发生多故障的实际情况,提出了一种新的多故障的测试序列优化方法.用实例阐明了单故障诊断策略隔离多故障可能会出现错误的结论;通过掩盖故障、碰集与最小集合覆盖的定义建立了故障源间的映射关系,使得可用求解集合覆盖的方法获得所有元件的掩盖故障;通过对单故障诊断策略扩展的方法获得多故障的测试算法,该算法扩展的对象是存在...     

浅谈智能变电站的技术特点

文中论述了智能变电站与数字化变电站的主要区别,从智能化变电站的结构体系、智能设备的顺序特点、智能一次设备的功能等方面进行了详细的描述;重点探究了智能变电站的高级应用程序;在智能变电站的运用、维护以及处理突发事件等方面给出了建议。     

基于不确定非线性智能电网感知网络控制系统方法研究

针对传统的不确定时滞的鲁棒控制系统不能满足现代电力系统发展的需求,提出一种基于不确定非线性智能电网感知云网络化控制识别方法。使用传统的数据值和基于电力网络到网络系统模型作为电力感知网络到网络模型的电力云网络,控制数据优化使用电源感知网络,而不是利用控制节点的预测值,突破了鲁棒控制的不确定时滞系统的控制效果。运用感知模型中的正向云算法修正加权系数,仿真实验证明,该识别方法能够很好地优化传统的不确定时滞鲁棒控制电力系统,具有良好的适应性和鲁棒控制性,进一步提高了智能电网传感云网络控制的各项性能指标。