基于EMD-WPT-SVD和指数加权平均的MOA阻性电流去干扰方法

金属氧化物避雷器(metal oxide arrester,MOA)阻性电流测量受环境干扰、高频噪声干扰和脉冲干扰等因素的影响,阻性电流实测信号必然含有多种强干扰成分.针对传统阻性电流去干扰方法在多种并发干扰情形下难以适用的难题,提出了一种基于EMD-WPT-SVD和指数加权平均的MOA阻性电流去干扰方法.首先,依据阻性电流中周期干扰的基波频率、采样频率和特征频率是否被间谐波浸没的特点,选取最佳分解层数和最优小波基;其次,对MOA阻性电流进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),将含有特征频率的模态分量再使用小波包变换(wavelet packet transform,WPT),使每个子信号最多含有一个特征频率;再采用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)准确提取所有子信号中的周期分量;最后,从原信号中准确消除阻性电流受到的周期干扰,然后通过指数加权平均算法得到能真实反映MOA工况的阻性电流变化趋势.将模拟信号和工程实测数据与多种经典方法进行比较,结果证明:所提方法能消除阻性电流的多种干扰,得到能真实反映MOA实时工况的阻性电流,其结果满足实际工程测量的要求.     

球窝型动态混合器结构和机理的研究

介绍研制的题示混合器结构及其混合机理。在分析球窝流场各节点速度分布的基础上,用加权平均总应变和分流混合度作为评定指标,对球窝型混合器的混合行为进行分析。通过对比实验证明球窝型混合器对于高粘流体具有良好的混合功效。     

江水源热泵尾水排放方式优选试验研究

为研究江水源热泵尾水在不同排放方式下对江河水域温升的影响,利用数字式温度传感器构建实时温度传感器网络,针对江水源热泵尾水淹没式、表面式和射流式3种排水方式及其在12种出流方式下江河水域的温升情况进行了模拟试验研究。对各种排放方式下的温升均值、温升方差、最高温升值、超温升均值点数等指标项采用加权平均法计算优选值,并结合三维温升图对试验结果进行了分析。结果表明,从整体上看射流式排放方式优于表面式和淹没式排放方式,双口出流方式优于单口出流方式,其中对河道水域温升影响最小的排放方式为表面式排水顺流双口出流方式。     

基于I-IFHA算子的动态直觉模糊多属性群决策方法

假设各决策时段的时间权重、各决策时段下的属性权重以及决策者权重均已知,各决策者针对各决策时段给出的属性值以直觉模糊数形式给出的动态多属性群决策问题,提出了一种基于导出直觉模糊混合平均(I-IFHA)算子动态直觉模糊多属性群决策方法.该方法利用动态直觉模糊加权平均(DIFWA)算子和动态加权平均(DWA)算子集结动态决策信息分别得到各决策者的综合直觉模糊决策矩阵和综合属性权重向量,并在此基础上利用直觉模糊加权平均(IFWA)算子计算得到各决策者下各方案的直觉模糊评价值;利用I-IFHA算子集结决策者群体决策信息得到各方案的综合直觉模糊评价值;利用直觉模糊数的得分函数及精确函数对决策方案进行排序和择优.最后,通过投资银行对企业进行投资的实例说明了该方法的应用.     

基于STM32的高精度扭矩测量系统设计

为提高测控应用中扭矩测量精度,提出了一种基于STM32的高精度扭矩测量设计方案。首先,扭矩传感器输出信号经过低通滤波后,送入内置PGA的24位高精度Σ-ΔA/D转换器ADS1255。然后,主控制器STM32通过SPI读取A/D转换结果,通过移动加权平均滤波算法消除随机干扰噪声,进而计算扭矩值,将测量结果存储在外部FLASH并送LCD实时显示。现场测试结果表明：系统精度达到0.6%F. S.。     

一种有效提高节点定位精度的改进DV-Hop算法

免测距的DV-Hop算法的硬件开销小,但定位精度不高.为改进DV-Hop算法,分析和强调了三点近似共线问题对免测距定位的影响,给出了允许最大跳距误差率和最大跳数下检查锚节点组合有效性的三点近似共线准则.基于该准则和按未知节点与锚节点间的跳数对平均跳距进行加权计算的估计方法,提出了当未知节点得到的有效锚节点数达到给定阈值才定位并扩充为新锚节点的改进算法.仿真结果与分析表明,新算法能有效改善节点定位性能.     

基于局部孤立系数波峰法与云理论的IDS

基于局部孤立系数波峰法LOCW与云理论定性描述的入侵检测系统是当前安全技术的有力补充,对它的研究具有现实意义.采用多传感器加权平均的方法融合出正常状态下均方误差最小的数据融合值,将m个不同时刻收集到的数据与之依次相比较得出m个偏差值,利用提出的LOCW对得到的m个偏差值进行离散数值区间的合理划分,并结合云理论构造自适应评语集组成的定性评测云发生器,最后通过定性评测云发生器与偏差的大小得出系统的定性描述.实验结果证明了该方法的有效性.     

云理论和多传感器加权平均的性能指标描述

性能指标分析是对以往系统安全状态判断的良好补充,对它的研究具有现实意义.利用多传感器加权平均和云理论的方法对性能指标状态进行了定性描述.用分布图法对正常状态下由多个传感器得到的一组数据进行一致性检验,采用多传感器加权平均的方法融合出正常状态下均方误差最小的数据融合值,然后将任意时刻的性能指标数据与之相比较得出偏差值,基于云理论构造出5个评语的评语集并结合偏差的大小对当前的性能指标进行定性描述.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于线性预测的自适应递归最小二乘盲源分离

为了分离具有时序结构的信号,将线性预测均方误差作为代价函数.使分离出信号的可预测性最大,这样就可以分离出源信号.这种最小均方误差型算法,其在线形式采用瞬时预测误差代替预测误差的期望值.导致收敛速度较慢.为了提高这类算法的收敛速度,本文将线性预测误差的加权平均作为代价函数,提出了递归最小二乘型线性预测盲源分离算法.计算机仿真和实际语音分离试验均表明:提出的算法与最小均方误差型线性预测盲源分离算法相比具有更快的收敛速度,且增加的计算量不大.     

直觉模糊语言信息下的三维动态评价方法及应用

针对当前综合评价大多集中在静态评价以及属性权重未知的问题,在直觉模糊语言环境下提出一种三维动态评价方法.首先,利用模糊质量功能展开求解指标权重以弥补传统主客观确权方法的不足,体现指标越能表征顾客需求贡献度权重越大的赋权思路;其次,考虑到评价指标间的相互关系也会影响最终的评价结果,引入幂平均算子并将其扩展到直觉模糊语言集中,通过直觉模糊语言幂加权平均算子集结多属性信息得到静态综合评价值;接着,在静态评价值求解的基础上,基于全局信息定义分层激励因子和阶段信息定义成长因子分别对评价基础值的增长态势和增长趋势进行测度,构建基于评价基础值、变化状态与发展趋势的三维动态评价指数模型;最后以小微企业的信用评价为例验证所提出方法的有效性和可行性.