基于加窗小波变换的HAPF谐波检测

基于小波变换理论进行混合有源电力滤波器(HAPF)的谐波检测,但分析Mallat小波分解算法可知其存在缺陷:若直接对所有数据进行小波变换,计算量大且误差明显;提高采样频率会使单位时间内处理过多数据。提出在小波变换前将采样数据与窗函数相乘,在有效滤去高频分量的同时减少小波分解层数。基于Blackman窗、Hamming窗和Hanning窗的比较分析,选取Hamming窗作为小波分析前的辅助窗,可使99.963%的能量集中在主瓣内。基于PSCAD/EMTDC与Matlab进行仿真实验,结果显示,该方法响应时间约为10 ms,且小波分解次数减少,比较仿真结果可知检测精度提高。     

50 MW光热发电汽轮机联合进汽阀气动设计

文章采用计算流体力学的方法对50 MW光热发电汽轮机联合阀内部流场进行了数值分析,并对阀门结构进行了优化,通过结果分析联合阀内部流场特性,并以降低压力损失为前提改变阀门偏心距,得到了最佳偏心距下的联合阀结构,优化阀门气动设计。     

基于全卷积神经网络的船舶检测和船牌识别系统

船舶检测与识别对于港口智能监控,实现港口资源的有效管理具有重要意义。由于复杂的船舶轮廓、船牌位置不固定、船牌文本类型复杂多样和船牌文字个数不确定等因素,使得船舶的检测和识别非常具有挑战性。本文提出一种基于全卷积神经网络的船舶检测与识别方法：SDR-FCN。SDR-FCN利用本文提出的船舶检测算法SDNet进行船舶检测定位,然后利用本文提出的船牌文本检测算法PDNet进行船牌文字检测,最后利用具备在线自适应性的分类器OA-Classifier进行船牌分类识别。OA-Classifier综合了AIS（船舶自动识别系统）反馈的信息,提高了分类器的识别精度。实际SDR-FCN部署运行表明,它能够以较高的精度可靠地工作,满足实际应用。     

自适应形态学滤波器在HAPF中的应用研究

采用快速、准确的谐波检测方法可显著提高电力混合有源滤波器(Hybrid Active Power Filter,HAPF)的运行性能.在比较多种谐波检测方法后,提出了基于瞬时无功功率理论的自适应形态学滤波器,即在传统的αβ变换、dq变换基础上采用自适应形态学滤波器替代LPF.该方法运用自适应算法动态调整形态滤波器的结构...     

自适应形态学滤波器在HAPF中的应用研究

采用快速、准确的谐波检测方法可显著提高电力混合有源滤波器(Hybrid Active Power Filter,HAPF)的运行性能.在比较多种谐波检测方法后,提出了基于瞬时无功功率理论的自适应形态学滤波器,即在传统的αβ变换、dq变换基础上采用自适应形态学滤波器替代LPF.该方法运用自适应算法动态调整形态滤波器的结构元素尺寸,使其不仅保留了瞬时无功功率理论的优点,并同时具有形态学运算简单快速及自适应算法精确的特点.采用Matlab/Simulink软件进行仿真,结果证明该方法具有快速性和精确性,有较好的实用性.