基于广域信息分析的智能配电网故障自愈技术研究

针对传统电网接地故障检测和自愈方法存在识别速度慢且精确度较低的问题,文中结合信号广域信息提出了一种配电网故障自愈方法。该方法构建了单相接地故障模型,并将零序电流作为分析的对象。将零序电流信号分解为时域、频域以及小波域分量来作为广域特征向量,并采用随机森林算法对其权重进行分类,利用LightGBM算法对分类后的广域特征向量加以训练,进而得到故障预测结果。在仿真测试中,所提算法能够抵抗过渡电阻与初始相位角变化对预测结果的影响,且其故障分析准确率的平均值为98.9%,在对比算法中为最优,表明该算法可为配电网故障自愈提供有效的技术支撑。

基于LSTM的高压输电电缆接头异常预警系统设计

高压输电电缆接头异常预警容易受到谐波电流影响,导致预警效果不佳,为此设计了基于LSTM的高压输电电缆接头异常预警系统。检测高压输电电缆接头异常电流谐波,获取电缆接头介质状态。设计CC2430微处理器预警模块,负责处理预警区域内电流数据。构建接地线电流检测模块,负责评估电缆接头异常。构建LSTM神经网络预警模型,对比分析实时状态与模型中检测点状态,获取当前电缆接头状态的预测值。采用移动平均技术分析电流数据的整体变化走向,判断电流预测数据与阈值关系,根据系统指示灯颜色区分异常等级。由实验结果可知,该系统电流数值最大值为125 A,变化曲线与实际曲线一致,说明该系统的预警效果较好。

面向智能电网广域通信的可靠路由算法研究

无线传感器网络是智能电网广域通信中的基础组成单元,传统的无线传感器网络分簇路由协议虽能在一定程度上简化网络拓扑,但仍存在簇首选择不合理且系统能耗较高的问题。针对此,文中基于粒子群优化算法提出了一种改进的分簇路由协议。该协议利用粒子群算法的参数寻优特性对簇首搜寻方案加以改进,使得新方案考虑了距离、剩余能量、数据传输精度等多种因素。同时还使用粒子群自适应函数对该方案进行优化,从而提高了原算法的可靠性。在能耗实验测试中,所提算法迭代1 300次后的剩余能耗为31.2 J,在对比算法中为最优。而对路由路径的测试中,改进算法的平均运行时延为1.79 ms,平均误码率为0.212 5,在所有算法中均为最低,证明了该算法具有良好的实时性和可靠性。

基于OneNET云平台的智慧消防远程监控系统的设计

针对传统消防监控系统存在开发成本高、误警率高、实时监控不便的问题,提出一种基于物联网云平台的智慧消防远程监控系统。采用STM32单片机作为中枢控制芯片,经多传感器采集温度、湿度、烟雾、火焰等环境数据,通过窄带物联网(NB-IoT,Narrow Band Internet of Things)上传至OneNET云平台。经数据分析后以可视化方式呈现,对异常数据触发报警实时响应。通过手机APP实现数据实时监测及一键处置。经测试,监控系统报警准确率高于97.2%,数据延迟低于50 ms,表明该系统能够实现消防火警的无线远程监控,并做出快速反应,满足中小微企业和普通家庭用户的消防监控需要。

基于广域信息处理的配电网故障隔离技术研究

针对分布式电源并入配电网后,传统算法进行故障检测时存在定位准确度偏低、反应速度较慢的问题,文中基于广域信息处理技术提出了一种配电网故障隔离方法。该方法采用模态分解算法将故障复杂信号分解为多种类基础小信号,使用支持向量机对这些小信号进行数据分类。但由于传统支持向量机的收敛速度较慢,因此通过引入粒子群算法对其参数加以优化,从而提升模型的运算速度。实验结果表明,在加入分布式电源的电网中,所提算法的故障定位准确率为96.7%,平均运行时间则为43.9 s,且这两项参数在对比算法中均为最优。由此证明,该算法可应用于实际工程中,为配电网故障隔离提供技术支撑。

基于PSO的电气设备绝缘故障诊断系统设计

电气设备一旦发生绝缘故障,其运行状态的平稳性会急剧下降。为了解决该类问题,基于PSO设计了一种电气设备绝缘故障诊断系统。系统硬件由传感器、核心处理器和通讯器组成,传感器模块内部包含定性传感器与定量传感器,并将WQA427J524NC核心处理器作为中央处理器。分解高中低频三个波段的绝缘故障信息,确定特征矢量后,建立故障信息提取程序。利用PSO优化实现信息更新,通过提取数据内部有效信息建立设备故障诊断程序。实验结果表明,该系统对单一故障检测准确率高达99%,对复合故障的检测准确率达到95%,具有较好的诊断能力。

基于改进蚁群算法的无人机灾区航迹规划

针对传统蚁群算法用于无人机航迹规划时在大空间多维数转弯次数多、收敛速度慢甚至不收敛等问题,提出了一种改进蚁群算法。根据地图构建三维空间模型,采用对空间切片的方式来避免在寻优过程中跨越多个单元格;通过每一代最优路径来更新信息素以及引入距离启发量的策略,增强了算法的收敛性和效率,得出改进蚁群算法相对于传统蚁群算法和快速搜索随机树算法在搜索效率上分别提高了65.9%和18.1%,在平均转弯角度上分别减少了48%和61.2%,在航迹长度上比传统蚁群算法缩短了38.5%的结果。研究所提出的改进蚁群算法能为无人机救灾快速路径规划提供有效的解决方案。

基于改进SVM算法的电力工程异常数据检测方法设计

针对传统电力工程数据异常检测过程中存在准确度差且主观性较强的问题,文中提出了一种基于改进支持向量机的电力工程数据异常检测模型。其在传统支持向量机的基础上加入了二叉树多分类算法,从而使模型具备多特征分类能力。同时通过引入AdaBoost分类器,来改善支持向量机弱特征分类能力较差的不足。为进一步提高准确度,还使用鲸鱼算法对模型惩罚项、核函数及迭代次数进行优化。在实验测试中,所提算法的检测准确度相较其他三种对比算法分别提升了5.35%、2.17%和5.35%,说明该算法具备更为理想的性能,并可有效提升电力工程数据检测的准确度,故能为电力基建工程验收与管理提供数据支撑。

基于DSP28335的FPGA软件在线升级方法

在DSP+FPGA架构的嵌入式系统中,一些产品不具备拆卸外壳通过JTAG接口进行软件升级的条件。针对这一问题,提出了一种基于TMS320F28335的FPGA软件在线升级方法。该方法通过上位机将FPGA代码发送给TMS320F28335,TMS320F28335通过GPIO模拟JTAG时序,完成对配置PROM芯片的擦除、编程和校验操作,重新上电后FPGA从配置PROM加载新程序。在理论分析的基础上,给出了所提方法的硬件原理图和软件实现流程。大量实验结果表明,该方法具有较好的可行性、稳定性和可靠性,可以实现DSP+FPGA架构下不拆产品就可升级FPGA软件的目的。

基于STM32的无位置传感器无刷直流电机矢量控制系统

针对无刷直流电机在方波控制时效率低、转矩脉动大,以及位置传感器降低系统稳定性等问题,基于32位MCU STM32F103C8T6设计了一套无位置传感器矢量控制系统。该系统利用滑模状态观测器对电机转子位置及转速进行精确估计,并采用电流与速度双闭环矢量进行控制。测试显示,与传统方波驱动相比,电机运行噪声明显变小,且电流波形具有较高的正弦度。适用于空调、助力自行车等对噪声比较敏感的电器,同时成本低廉,有较高的市场应用价值。

基于数据融合的城市轨道交通大客流预警研究

为了降低因节假日或突发时间导致的客流拥堵,促进客运部门快速应对客流波动,提出了一种基于数据融合的城市轨道交通大客流预警方法。通过对客流参数预测信息进行融合,获得符合实际客流瓶颈点的参数信息,以完成轨道交通大客流预警。提出的方法利用动态贝叶斯网络,实现了历史数据与运输服务信息的融合。以城市假期期间五条线路每日客流量为例,通过对比实验验证了提出方法的有效性与准确性。

一种低功耗高稳定性的LDO设计

基于Nuvoton 0.35μm CMOS工艺,设计了一种低功耗、高稳定性、高瞬态响应的无片外电容低压差线性稳压器(LDO)。误差放大器为交叉耦合结构,通过调节耦合对的比例可在低电流下获得相对大带宽和高增益,从而保证系统稳定性。电路基于自适应偏置结构,动态跟随负载电流变化,为前级误差放大器提供偏置电流,提高环路带宽进而提高LDO的瞬态响应。仿真结果表明,LDO的输入范围为1.3~3.3 V,输出电压稳定在1.2 V,压差仅为100 mV;全负载范围内相位裕度(PM)最差为64.4°;负载电流在0.1μA~20 mA跳变时,欠冲电压为71.52 mV、恢复时间为526 ns,过冲电压为90.217 mV、恢复时间为568 ns,最小静态电流为5.17μA。

基于位置式PID的水暖床垫温度控制系统设计

温度控制在生产生活中发挥着举足轻重的作用。位式控制算法在调节具有滞后性的水暖床垫温度控制系统时容易导致温度在目标值上下波动,控制效果不理想。为了解决此问题,设计了一种基于位置式PID的水暖床垫温度控制系统,系统以51内核的微处理器为核心控制器、以负温度系数热敏电阻(Negative Temperature Coefficient,NTC)为温度传感器、以PTC为加热器、以直流电机作为循环水泵。经实际测试结果表明,该系统运行稳定,控温精度在±0.5℃以内,达到了理想的温度控制效果。

基于门控循环单元网络的钻井井漏智能监测方法

井漏是钻井过程中常见的钻井风险,若对该风险发现、处理不及时,极易导致井塌事故,轻则延长施工周期,重则危害现场人员人身安全。为了提高油气井钻井过程中井漏风险识别的准确性,降低风险识别对人为经验的依赖,结合钻井参数的非线性以及长时依赖特征,提出了一种基于门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)网络的井漏风险智能识别方法。该模型以池体积、出口流量和立管压力作为监测参数构建GRU网络,能够提取监测参数的时间序列特征,以实现对井漏风险的准确识别。利用现场实测钻井数据对模型进行了实验测试,结果表明,该方法对井漏风险的识别准确率达到了90.1%,优于长短期记忆网络的识别结果。

一种支持向量机的相干解调系统误码率模拟预测算法

针对信道中高斯加性噪声引起接收端相干解调系统的误码问题,提出了一种支持向量机的相干解调系统误码率模拟预测算法,为提高通信系统的抗噪特性提供研究基础。文中采用差分进化算法与支持向量机SVM算法相结合的方法,通过差分进化算法优化SVM算法中的惩罚因子与高斯径向基的核函数参数,并对模拟环境下相干解调系统受高斯加性噪声影响所产生的误码数据进行了预测。实验结果表明,基于差分进化的SVM算法预测模型相比经典遗传算法预测精度提高了3.7%,预测精度基本满足误码率数据的预测要求,并具有较强的泛化能力。

基于用户偏好的多媒体视频个性化智能推荐方法研究

为了满足用户个性化需求,提出基于用户偏好的多媒体视频个性化智能推荐方法。采集用户历史浏览行为数据,对提取的视频特征向量作相似度计算,生成视频候选集,建立视频浏览兴趣点(PoI)关联图,根据用户浏览时间计算其对不同类别视频PoI的兴趣偏好度,选择排名靠前的N个视频生成推荐列表,实现多媒体视频个性化智能推荐。实验结果表明,该方法可实现多媒体视频个性化推荐,当其维度为180时,视频推荐的Top-1指标最高;兴趣吻合度指标均值达到94.9%,Top-1均值为95.51%。

面向SoC系统的可扩展UVM自动化验证平台

得益于设计IP的成熟可靠性,目前SoC系统能够基于设计IP实现快速构建。在SoC系统构建过程中,往往需要考虑从IP模块到SoC系统的功能验证。为了能够减小SoC系统构建与功能验证之间的项目压力,提出了一种可快速构建、可扩展、可复用的自动化验证平台。该平台基于UVM、Python、Mako技术,同时具备SV、UVM、C的测试能力,可以快速部署验证平台,有利于验证环境,标准化测试指令规范了测试代码。在不同验证层次中投入试用,有效节省了96.9%的构建测试平台时间,减少了66.2%的测试框架代码,减少了66.4%的测试用例代码。该平台已作为独立EDA产品,参与到多个芯片研发。

基于倾斜摄影的多回输电线路实景三维模型构建系统设计

为了使改进多回输电线路三维模型更加符合实际情况,该文将倾斜摄影技术引入多回输电线路实景三维模型构建系统中,提升数据获取的精准性。硬件方面,微处理器作为指令核心处理结构,负责读取并解析指令;设计多回输电线路数据采集模块和EP3SE110F1152C4数据存储器,并利用数据存储器对系统运行过程中的多项数据进行存储;软件方面,借助倾斜摄影技术,获取多回输电线路数据,并计算其对应的比例尺和航高,再对获取的数据进行优化,消除数据中的误差,并对其进行配准处理和特征匹配以及纹理映射和归一化处理,由此完成对多回输电线路实景三维模型的构建。经过实验验证,和以往的多回输电线路实景三维模型构建系统相比,设计的基于倾斜摄影的多回输电线路实景三维模型构建系统在实际应用中模型构建完整度为95.6%,构建效果更好。

基于深度学习的电力工程数据异常检测模型设计

针对当前电力工程数据质量较差的问题,文中开展了基于深度学习的电力工程数据异常检测模型设计研究。提出了局部密度因子的改进方案,设计了一种基于深度自编码器(DAE)与高斯过程回归(GPR)的电力异常数据检测算法。该算法利用DAE模型实现了电力工程数据的重构,且将改进的局部密度因子、编码器输出数据及重构误差等作为GPR模型的输入,进而完成对异常数据的精准检测。仿真算例结果表明,与DAE、AE算法相比,所提算法的准确率可达89.2%,且稳定性更强。同时在实际应用中还可发现,通过加强对工程量及费用类型数据的校核管控,能够有效提升电力工程数据的质量,从而为电网的精细化运营提供数据基础。

DSP芯片动态老炼系统设计与实现

在集成电路的可靠性筛选试验中,老炼试验是最重要和最有效的试验。针对静态老炼和传统动态老炼方式的局限性,提出了一种DSP芯片动态老炼系统的设计与实现方法。该动态老炼系统实现了老炼程序自动加载,可以实时监测每个工位老炼试验情况,将老炼过程中发现的失效电路及时剔除,试验结果可以自动存储,便于后期进行试验结果分析。相比静态老炼和传统动态老炼方式,该系统测试覆盖率更高,提高了产品可靠性。