基于循环Legendre模糊神经网络的DFIG二阶滑模容错控制

针对双馈感应发电机(DFIG)易受外界干扰而对并网产生影响的问题,将循环Legendre模糊神经网络(RLFNN)与二阶滑模控制(SOSMC)应用于DFIG控制中,从而提高了DFIG在传感器故障和不确定条件下的功率跟踪能力。首先,SOSMC采用超螺旋算法进行推导,并使用Lyapunov第二定理证明了控制系统的渐近稳定性。其次,提出了使用RLFNN来估计不确定部分,RLFNN的控制律与参数可在线训练,以进一步确保系统鲁棒性。仿真结果表明,所提出的方法能够使DFIG在发生传感器故障、参数变化以及外部干扰情况下保持正常运行,实现了有效容错控制。

一种高效稳定的高熵合金电催化剂用于析氢反应

水分解是一种利用可再生能源驱动的绿色制氢方法,零碳排放特性使其成为解决氢能源生产的重要途径.在电化学水分解中,制备高活性和稳定性的催化剂至关重要.高熵合金(HEAs)由于独特的结构和性能使其成为理想的催化剂材料,其多元成分和可调组成提供了丰富的表面活性位点和灵活的催化特性,有望提高水分解的效率并降低成本.然而,简易高效地制备HEAs仍面临挑战,且目前对HEA催化剂的结构-活性关系的了解存在不足.因此,探索一种简便有效的方法用以制备高性能HEAs催化剂,并深入理解其在水分解反应中的作用机制和结构演变,能够为未来绿色制氢技术的发展提供重要的科学基础和技术支持.本文采用了电化学测量、CuK-边和PtL3-边的原位同步辐射X射线吸收光谱(XAS)测试以及密度泛函理论(DFT)计算相结合的方法,系统地研究了高熵合金电催化剂PtPdRhRuCu/C的析氢反应(HER)活性、反应机制以及结构演变规律.PtPdRhRuCu HEAs纳米颗粒由简便的一步溶剂热法制备,直径约为6.7±0.6 nm,其合金结构和元素分布通过多种表征手段(扫描透射电子显微镜、X射线衍射和能量色散X射线光谱等)得到确认.XAS对Cu K-边和PtL3-边的分析结果显示,HEAs纳米颗粒表面的少量铜氧化物在HER过程中被还原至金属态.扩展X射线吸收精细结构的拟合结果表明,HEAs在工况HER中保持了金属态和无序的原子排列,没有新的分离相形成.电化学测试结果表明,得益于多金属活性位点,PtPdRhRuCu/C催化剂在酸性和碱性条件下均表现出较好的HER活性和耐久性.在10 m Acm^(-2)的电流密度下,该催化剂在1molL^(-1)KOH中具有23.3 m V的极低过电位,优于商业Pt/C催化剂(50.3 m V),其质量活性是Pt/C的7.9倍,达到3.0 Amg^(-1)Pt.PtPdRhRuCu的高熵效应显著提升了催化剂在HER中的长期稳定性,在稳定性测试中,PtPdRhRuCu/C催化剂在10000次循环伏安测试后几乎无性能衰减,而Pt/C的过电位增加了约24 m V.在-55 m V过电位下的30 h的HER测试中,PtPdRhRuCu/C保持95.7%的初始电流密度,而Pt/C衰减了53.6%.在酸性条件下,PtPdRhRuCu/C的循环稳定性和耐久性也优于Pt/C.DFT计算结果表明,PtPdRhRuCu/C较好的HER性能和稳定性归因于高熵合金的协同效应,多金属成分提供了多样的活性位点,优化了HER反应路径,特别是在Volmer步骤中降低了水裂解的反应能垒.PtPdRhRuCu/C上的HER过程遵循Volmer-Tafel机理,水分子优先吸附在Ru位点,促进HO-H键的解离,解离出的质子迁移到Pt上,而OH通过Ru和Rh的桥接作用而稳定,最终在Cu上释放H2.综上,本文展示了高熵合金在HER中较好的性能,并通过详细的表征深入理解了其构-效关系.研究成果为高熵合金催化剂的合理设计和应用提供理论支持,为未来高效、耐久和低成本的绿色制氢技术提供重要的科学依据和技术支持.

激光器阵列调节装置及其控制系统设计

针对基于视觉测量中激光器阵列辅助靶标投射模式切换及光条位置调节稳定性差、效率低,无法满足实际测量需求的问题,分析视觉测量中不同阶段对激光辅助靶标的投射及调节需求,同时考虑设备紧凑性、实用性及可靠性,设计加工1套激光器阵列调节装置,利用工作站及NI计数器驱动多台步进电机实现激光器独立及协调控制,最后根据调控需求及硬件装置基于LabVIEW开发相应的控制系统。研究结果表明:该装置及系统工作稳定,具有良好的调控效率和鲁棒性,实现了激光器阵列辅助靶标的高效自动化调节,为提高视觉测量效率奠定了良好的基础。

上海市大型公共建筑能耗的贝叶斯统计分析

在建筑能耗的计量过程中,积累了大量的实时能耗数据.这些数据的特点是数量大、噪声大,存在缺失和测量误差等.如何分析和应用如此海量数据,是一个极具挑战性的问题.以2015年上海市大型建筑的电耗数据为研究对象,通过建立多层贝叶斯模型,对各类型大型建筑的月平均单耗、年平均单耗进行估计.该结果将可以帮助政府监管部门对建筑节能工作进行有效评价.

基于纯平移两视图几何的镜头畸变参数标定

针对摄像机镜头畸变对系统测量精度的影响,提出了基于纯平移两视图几何的镜头畸变参数标定方法。首先,分析了机器视觉测量中影响测量精度的主要畸变类型,建立了镜头非线性畸变模型。然后,利用射影几何及纯平移两视图几何的固有特性,构建了四组约束方程用于求解畸变参数。最后,针对大视场测量时标定板无法有效充满视场的问题,提出了利用四维电控平台对视场分区域拍摄多组纯平移运动图像的畸变参数标定流程,利用较小的靶标实现了大视场的镜头畸变参数标定。在实验室验证了本文提出的畸变校正方法的可行性。结果显示:提出的方法标定精度较高,标定后图像特征点连线的直线度误差减小了89%,标定精度及可靠性均满足机器视觉测量的要求。

双目视觉测量中等匹配点的光条中心提取

为了精确、快速提取激光条中心,使其提取结果更适用于工业现场特征尺寸的双目视觉测量,提出了一种等匹配点的激光条中心提取方法。利用灰度重心法粗提取出激光条中心点,计算灰度梯度方向,确定光条边界。接着,根据左右图像中激光条的粗提取结果确定基准光条,对另一幅图像中的对应光条进行插值。然后结合灰度梯度方向与插值结果对激光条进行重提取,得到等匹配点的亚像素中心坐标。最后,利用激光条中心点提取结果重建陶瓷平板、金属板表面及加工现场锻件表面的特征信息。实验结果表明,本文方法提取陶瓷板与金属板的激光条中心点的匹配率分别为99.887%与98.276%,宽度重建的相对误差分别为0.638%与0.488%,激光条中心提取结果能有效重建锻件表面的特征信息,满足工业现场对测量的精度、速度和鲁棒性要求。

基于蓝光技术的数字化分子诊断与检测技术

该文基于课题组前期对CD/DVD技术的生物光盘检测技术的研究基础上,建立了基于全新的BD技术的分子定量检测技术。与CD和DVD相比,BD光驱具有更小的激光聚焦光斑,实现了更高的检测通量与检测灵敏度。通过在蓝光光盘表面制备大小和灰度不同的墨点阵列,并利用标准BD光驱结合光盘质量诊断软件进行测试,分析了系统的横向分辨率以及用于定量检测的可行性,结果表明蓝光检测系统具有较高的灵敏度和横向分辨率(<100μm)。在BD光盘表面成功制备了生物素—链霉亲和素结合反应阵列,利用标准BD光驱以及纠错软件,实现了对链霉亲和素的定量检测。

大型高温锻件在线视觉测量图像匹配方法

提出了一种大型锻件在线视觉测量图像匹配方法。本方法建立在外极线约束的基础上,根据锻件现场测量视场大实效性要求高的特点,利用双向极线的距离的方法,建立了基于极线约束的匹配判断条件。在实验室和锻造现场的实验证明本匹配方法精度高,耗时少,符合大型高温锻件在线视觉测量的要求。

运用模糊评价法构建企业集团综合业绩评价体系

本文简单描述了企业集团的特点,分析了我国企业集团与发达国家的差距,指出建立综合业绩评价指标体系的必要性,并具体介绍了模糊评价方法的应用。

基于自适应剪枝率与高效权重继承的神经网络通道剪枝方法

目前的通道级剪枝方法往往需要复杂的搜索和微调过程,并且容易陷入局部最优解,针对此问题,提出一种新颖的通道剪枝框架(AdaPruner),只需通过一次稀疏训练,就可以针对各种预算复杂度,自适应地生成相应的子网络,并高效地选择适合当前结构的初始化权重。在图像分类任务的多个数据集上实验结果表明,该方法在常用的残差网络和轻量级网络上的性能都优于以往剪枝方法。

极端条件下基于改进深度森林的行星齿轮箱故障诊断方法

齿轮箱是风电机组重要且易出现故障的设备,早期故障威胁系统运行安全。在极端条件中高效、准确的齿轮箱故障诊断对风电机组的安全稳定运行至关重要,因此提出了基于改进深度森林的行星齿轮箱故障诊断方法。为了实现不平衡小样本与强噪声的极端条件下行星齿轮箱故障的高效诊断,首先针对旋转机械振动数据样本较少与不平衡的情况,在Wasserstein生成对抗网络中引入梯度惩罚,生成样本补充原始数据集。然后利用多粒度扫描处理振动信号数据点之间的联系,增强数据中的故障特征。最后在级联森林内部引入新的基学习器并运用量子粒子群算法优化参数,获得具有高诊断精度的模型结构进行故障分类,输出诊断结果。经与其他智能诊断方法在多场景下进行的对比实验,证实了所提方法在极端条件下的分类效果较好,能有效提高齿轮箱故障诊断的准确性。

面向《道德经》英译的基于短语的机器翻译探析

本文以《道德经》现有英译本为训练集,进行基于短语的面向古汉语到英语的统计机器翻译研究。实验分别以字为基本分词单位和以短语为基本分词单位对同一源文本进行处理,并对比两次实验所得机器翻译的译文评测的BLEU值,研究发现:在《道德经》英译中,基于短语的统计机器翻译的具有一定优势。

基于本体的双语平行语料库的构建研究

无论是基于实例还是基于统计的机器翻译系统都对语料库的规模有着很高要求。目前语料库的构建基本上都是人工构建的,这无疑对语料库的构建规模有一定的限制。本文研究探讨引入本体技术,构建大规模双语平行语料库的可行性。基于本体的语料库构建主要有本体的实体抽取和推理归类处理两个方面。

基于Transformer的雷达信号分选方法

针对传统雷达信号分选技术在复杂电磁环境下分选效果不佳、不够灵活且对复杂调制雷达信号适应性差等问题,提出一种基于Transformer的雷达信号分选方法。该方法通过将训练集中脉冲描述字的多个参数输入到Transformer网络中,经过位置编码捕获脉冲描述字序列中每个参数的位置信息,再利用网络的多头注意力机制来加强学习数据特征的内部相关性,最后通过归一化指数函数完成对脉冲描述字序列的分选。经过多次训练迭代,使用训练好的模型进行实验,结果表明该方法对复杂电磁环境下的信号能够进行有效分选。

基于离群值去除的卷积神经网络模型训练后量化预处理方法

为了提高训练后量化模型的性能,提出一种基于离群值去除的模型训练后量化预处理方法。该方法仅通过排序、比较等简易的操作,实现权重、激活值的离群值去除,使模型在量化时仅损失少量的信息,从而提升量化模型的精度。实验结果表明,在使用不同的量化方法前,采用所提方法进行预处理,可显著地提升性能。

基于可融合残差卷积块的深度神经网络模型层剪枝方法

针对当前主流的剪枝方法所获得的压缩模型推理时间较长和效果较差的问题,提出一种易用且性能优异的层剪枝方法。该方法将原始卷积层转化为可融合残差卷积块,然后通过稀疏化训练的方法实现层剪枝,得到一种具有工程易用性的层剪枝方法,兼具推理时间短和剪枝效果好的优点。实验结果表明,在图像分类任务和目标检测任务中,该方法可使模型在精度损失较小的情况下获得极高的压缩率,优于先进的卷积核剪枝方法。

基于PDW的电磁信号环境视频分析及新信号敏捷识别技术

电磁信号环境视频分析是利用脉冲描述字(PDW)对作战空间内各辐射源的射频脉冲进行建模,生成图形、图像或者交互视频流,全景展示电磁信号环境的频域、空域、时域分布关系及动态变化特征,通过提取并记忆电磁信号环境的参数分布、参数轮廓等短期稳态特征,实现对新信号的敏捷识别。

核磁共振代谢组学方法研究雷公藤红素对大鼠糖尿病溃疡促愈合作用机制

采用腹腔注射链脲佐菌素结合打孔器皮肤烫伤构建SD大鼠糖尿病溃疡模型,随机分为正常创面生理盐水处理组、糖尿病溃疡模型生理盐水处理组、糖尿病溃疡模型雷公藤红素处理组,溃疡创面持续给药处理14 d,利用基于核磁共振的代谢组学方法研究雷公藤红素处理后大鼠糖尿病溃疡组织代谢特征,并结合形态观察计算溃疡愈合率及组织病理学检测(HE染色、Masson染色)技术研究大鼠糖尿病溃疡的愈合情况,揭示雷公藤红素对大鼠糖尿病溃疡的治疗作用及其机制。研究结果表明,雷公藤红素可诱导大鼠溃疡创面上皮再生化,调节炎性细胞浸润和胶原纤维分布,促进溃疡创面愈合。经偏最小二乘法分析,筛选并鉴定出20种潜在内源性差异代谢物。代谢通路分析表明,雷公藤红素能够显著提高溃疡组织三羧酸循环水平,促进其能量供应,加快蛋白合成,改善线粒体功能和氧化应激水平,加速皮肤组织的自我修复能力,促进糖尿病溃疡的愈合。本研究为雷公藤红素作为治疗糖尿病溃疡新药研究提供了参考。

居民杠杆率对比研究:基于上海等四城市

本文选取上海、深圳、武汉、西安四个不同的城市作为研究样本,从居民杠杆率概念、发展历程出发,引出可选用的测算方法;并选取居民可支配收入作为关键指标对居民杠杆率进行测算,对比分析不同城市居民杠杆率变化的相同和差异;在金融经济周期理论框架下,搭建居民杠杆率的影响关系模型,实证研究不同城市房地产市场发展对其居民杠杆率的影响,探索不同城市居民杠杆率管理应采取的最佳方式。基于分析,从城市经济发展、防控金融风险等角度提出与居民杠杆率相关的思考和建议。

基于资源禀赋视角的乡村振兴中金融供给方式探索

在乡村振兴战略中,金融供给成为关键要点,本文梳理乡镇金融供给缺陷,以资源禀赋为视角对金融资源需求侧重点进行分析,提出金 融供给举措和配套的金融供给发力点,更好地探索金融助力乡村振兴的有效路径。