基于应力等效关系的汽车零部件疲劳寿命预测模型

对于预测多级应力加载下的汽车零部件疲劳寿命,已有的相关非线性模型通常需要依赖大量的试验数据,或者较难选取合适的基准值,使得疲劳可靠性理论在汽车领域的应用存在一定局限性。针对此问题,基于材料疲劳寿命特性曲线,通过分析两级应力之间疲劳损伤转化过程,建立了一种考虑相邻载荷作用的等效转化关系,推导了两级、三级及更高应力等级情况下相邻应力之间的疲劳累积损伤等效公式和剩余疲劳寿命的表达式,进而提出了一种基于应力等效关系的疲劳寿命预测模型。该模型的计算过程仅需不低于两级应力的材料疲劳寿命试验结果。采用二级、三级、四级及五级应力加载试验数据,分别计算并对比了Miner模型、Manson模型、Subramanyan模型、Hashin模型及新模型的相对误差平均值和最大值,进一步汇总了两级至五级应力下各模型疲劳累积损伤与疲劳累积寿命的预测结果、各模型预测疲劳损伤与试验疲劳损伤之差的分布。结果表明,基于相邻载荷作用等效转化的新模型在疲劳寿命的整体预测结果优于Miner模型、Manson模型、Subramanyan模型及Hashin模型,可更为准确地应用于材料多级应力下的疲劳寿命/损伤预测。

融合Transformer和卷积LSTM的轨迹分类网络

为了减少原始轨迹数据的噪声,充分提取轨迹的时空特征,提高基于轨迹数据的交通模式分类精度,提出一种融合堆叠降噪自编码器、Transformer和卷积长短期记忆网络的轨迹分类网络(networks fusing stacked denoising auto-encoder, Transformer and ConvLSTM,SDAETC)。通过堆叠降噪自编码器减少原始轨迹数据中的噪声;利用结合了Transformer的递归图自编码器,提取到更为丰富的时间特征,同时利用特征图自编码器提取空间特征;改进卷积长短期记忆网络,充分提取轨迹中的时空特征,并与提取到的时间特征和空间特征相融合,从而实现交通模式分类。实验结果表明,提出的SDAETC与基线模型相比,在GeoLife和SHL数据集上的准确率分别提升了1.8%和2%。此外,消融实验结果和模型训练时间分析表明,引入堆叠降噪自编码器、Transfomer和ConvLSTM虽然增加了时间消耗,但是对分类精度有积极贡献。

基于自编码器结构与改进Bytetrack的低光照行人检测及跟踪算法

针对夜间低光照场景下目标特征提取困难和跟踪不稳定的问题,提出了基于自编码器结构及改进Bytetrack的多目标行人检测及跟踪算法。在检测阶段,基于YOLOX(you only look once X)搭建多任务自编码变换模型框架,以一种自监督的方式考虑物理噪声模型和图像信号处理(image signal processing,ISP)的过程,通过对真实光照退化变换过程进行编码与解码学习内在视觉结构,并基于这种表示通过解码边界框坐标与类实现目标检测任务。为了抑制背景噪声的干扰,在目标解码器颈部网络引入自适应特征融合模块ASFF。跟踪阶段,基于Bytetrack算法进行改进,将基于Tranformer重识别网络提取到的外观嵌入信息与NSA卡尔曼滤波获得的运动信息通过自适应加权的方法完成数据关联,并通过Byte两次匹配的算法完成夜间行人的跟踪。在自建夜间行人检测数据集上测试检测模型的泛化能力,mAP@0.5达到了94.9%,结果表明本文的退化变换过程符合现实条件,具有良好的泛化能力。最后通过自建夜间行人跟踪数据集验证多目标跟踪性能,实验结果表明,本文提出的夜间低光照行人多目标跟踪算法MOTA(multiple object tracking accuracy)为89.55%,IDF1(identity F1 score)为88.34%,IDs(ID switches)为15。与基准方法Bytetrack相比,MOTA提高了10.72%,IDF1提高了6.19%,IDs减少了50%。结果表明,本文提出的基于自编码结构及改进Bytetrack的多目标跟踪算法可以有效解决在夜间低光照场景下行人跟踪困难的问题。

基于卡尔曼滤波算法优化Transformer模型的锂离子电池健康状态预测方法

回顾了锂离子电池健康状态(state of health,SOH)的预测方法,本文提出了一种基于卡尔曼滤波器(Kalman filter)优化的Transformer网络,利用历史数据预测电池SOH。首先,通过添加高斯噪声、自动编码器重构对电池数据进行预处理,去除电池数据中原始噪声并强化数据特征;其次,利用提出的KF-Transformer(Kalman filter-transformer)算法模型提取电池健康状态变化特征,使得Transformer网络能够更好地捕捉电池健康状态的非线性变化;最后,通过线性层完成电池健康状态变化特征到电池健康状态预测的映射,得到锂离子电池健康状态的预测结果。本文使用3个不同充放电策略、不同测试环境下的锂离子电池数据集[分别为美国国家航空航天局(NASA)数据集、马里兰大学CALCE CS2数据集和CALCE CX2数据集]来验证本文提出的锂离子电池健康状态预测算法的鲁棒性和准确性,且本文算法对于SOH不同状态、不同循环次数的预测均具有较好的结果。研究结果显示,本文方法的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)能控制在2%,决定系数(R-square,R2)为0.987,并与多层感知机(MLP,multilayer perceptron)、循环神经网络(RNN,recurrent neura network)、长短时记忆(LSTM,long short-term memory)、门控循环单元(GRU,gated recurrent unit)进行比较,证明了本文方法的优越性。

京津冀区域科技成果转化效率评价及空间差异分析

文章运用DEA—BCC模型和Malmquist指数对2015—2021年京津冀13个地级以上城市的科技成果转化效率进行综合测算,并通过探索性空间数据分析方法对其空间差异进行系统分析。结果表明:京津冀科技成果转化综合效率总体偏低,且呈现出增减相间的波动趋势;受创新资源分布不均等因素的影响,北京科技成果转化效率明显高于津冀两地,且区域内各城市发展态势存在明显差异;京津冀科技成果转化全要素效率呈现增长态势,且技术进步在全要素生产率提升方面起到重要作用;考察初期,京津冀科技成果转化整体效率存在较显著的空间负相关性,但随着时间推移,科技成果转化的正向空间溢出效应有所增强,效率总体呈现“高高集聚、低低集聚”的空间分布特征。

结合自相关注意力动态卷积的交通预测网络

交通流量预测作为智能交通系统(ITS)的重要任务之一,受到极大关注,其常被建模为时空序列预测问题,准确把握交通数据的时间-空间相关性成为了解决此问题的关键,现有的工作往往采用循环神经网络以捕获时间依赖性,采用图卷积网络以捕获空间依赖性,两者尚未有机的结合且捕获时空依赖的能力有限,导致预测精度不佳.本文提出了用于交通预测的基于自相关注意力和动态卷积的时空网络(AADCSN),设计采用类Transformer架构,结合自相关注意力与动态学习图卷积有效捕获交通数据的时间特征与空间特征,并引入数据蒸馏技术和多种嵌入表示有效提升预测性能.论文选用4个真实数据集和9个先进的基线方法进行比较,实验结果表明,本文提出的模型在几乎所有对比指标上都优于基线模型.

基于频域解离特征的OCT指纹表征攻击检测

在自动指纹识别系统中,指纹防伪能力的发展至关重要.传统指纹一般由表面成像得到,而这种表面的纹理特征极容易被盗取.基于这种传统指纹的识别系统,检测指纹表征攻击的能力十分有限.因此,现有研究普遍针对具有防伪特征的指纹模态,如具有汗腺特征的高精度指纹和具有指静脉特征的指纹开发表征攻击检测算法.在本篇工作中,为了进一步提高指纹系统的表征攻击检测能力,我们提出一种基于光学相干断层扫描技术(Optical Coherence Tomography,OCT)的频域指纹表征攻击检测方法.与以往方法不同,我们首先利用卷积神经网络和残差结构设计了一个频域特征解离模型,通过该模型可以分别解离出时域中叠加在原始OCT指纹图像上的信息(如区分性特征、无效特征和冗余特征).然后,我们让它学习不同的频域编码,并结合OCT指纹在时域中的重构编码形成相应的潜层编码.利用潜层编码,我们设计了一种用于区分表征攻击指纹和真实指纹的预测模型,用于表征攻击检测.在目前常用的OCT指纹数据集上的实验结果表明,我们的方法可以通过在频域中分离出一些叠加在时域中的无用干扰信息,从而有效地消除干扰.在实例方面,该方法的最小误差(Err.)为0.67%,与已有的基于时域的最优方法相比,最小误差降低了3.03%,性能提高了81.89%.

基于电流行波高频能量比值的全并联AT牵引网单端故障定位方法

针对现有全并联AT牵引网单端故障定位方法存在故障区段识别灵敏度低、行波第二波头易受故障点折反射影响的问题,提出了一种基于电流行波高频能量比值的全并联AT牵引网单端故障定位方法。首先,分析了自耦变压器绕组对地电容对高频分量的衰减特性,论证了相邻线路故障电流行波高频能量幅值的差异性,构建了能量比值差异度判据,利用差异度实现了故障区段定位。然后,分析了行波在全并联AT牵引网故障区段内的传播特性,揭示了反向量电流对端母线行波具有明显的故障突变奇异性。最后,提出了基于反向量电流行波的故障定位方法,通过准确标定行波初始波头、第二波头的到达时间,实现了故障的精确定位。仿真结果表明,所提方法在噪声环境下能准确辨识弱故障特征,提高了全并联AT牵引网故障定位的精确性。

不对称式12脉冲自耦变压整流器设计

为满足多脉冲自耦变压整流器(ATRU, auto-transformer rectifier unit)小型化和轻量化的行业应用要求,本文提出一种不对称式12脉冲自耦变压整流器的设计方案。首先,详细阐述了其拓扑结构和绕组结构;其次,分析了输入电流谐波、等效容量等主要性能参数,并进行了Saber仿真验证;最后,在此基础上设计了10 kW自耦变压整流器样机,并对该样机进行了实测数据分析。分析结果表明,该设计方案满足DO-160标准,等效容量相比对称式12脉冲自耦变压整流器更小,更符合航空产品小型化、轻量化的设计需求。

基于格拉姆角场和深度残差网络的变压器绕组松动故障诊断模型

针对变压器绕组松动故障诊断中特征量难以选取,依赖人工经验的问题,提出了一种基于自动编码器降噪,格拉姆角场(GAF)和深度残差网络(ResNet)进行识别的变压器绕组松动诊断方法。该方法直接从GAF图像中自动学习有效的故障特征,不需要手动提取特征量。首先,将振动信号经过自动编码器进行降噪,获得信噪比更高的振动信号。然后,采用GAF方法将振动信号转化为二维图像,生成图像数据集,在此基础上训练ResNet,构建适用于变压器绕组松动故障分类识别的网络模型。最后,搭建变压器绕组松动故障试验平台,采集绕组在不同松动和试验电流下的振动信号并进行分析。试验结果表明,所提诊断方法对变压器绕组松动识别准确率达95%以上,能够有效识别松动相和松动程度,适用于变压器绕组松动故障的识别和诊断。

中性点小电抗接地对故障电流的影响

提高变压器短路阻抗的方法有很多种,在自耦变压器中,中性点经小电抗接地是一种比较有效的方法。文中对故障电流抑制作用进行了分析。在自耦变压器的零序电路基础上,理论分析了中性点小电抗接地对高中压等值电抗的影响。文中举例计算了短路电流,数据验证分析了接地电抗对短路电流的影响。

基于AEViT与先验知识的胶质瘤IDH1突变状态预测

针对目前预测胶质瘤异柠檬酸脱氢酶1(isocitrate dehydrogenase1,IDH1)突变状态存在的数据不足、准确率较低等问题,提出一种基于AEViT(auto-encoder vision Transformer)与先验知识的胶质瘤IDH1突变状态预测方法。首先使用改进的K-Means聚类算法为无IDH1突变状态标签的胶质瘤磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)数据标注伪标签,并采用ViT(vision Transformer)网络对伪标签进行修正,得到最终的胶质瘤IDH1突变状态。为避免不准确的伪标签数据影响模型精度,采用果蝇优化算法为伪标签数据赋予最优权重;然后提出基于Auto-Encoder和ViT的分类模型AEViT,利用Auto-Encoder提取胶质瘤MRI特征;再将特征输入ViT中对胶质瘤IDH1突变状态进行分类;最后将基于胶质瘤位置信息的先验知识加入模型,达到99.01%的预测准确率。结果表明该方法优于其他现有模型,能够实现胶质瘤数据扩增和术前无创、准确地预测胶质瘤IDH1突变状态,从而辅助诊疗过程。

多脉波整流技术在风力发电中的应用

提出了一种新型的12脉波自耦变压整流器(ATRU),具有结构简单、可靠性高、功率因数高等突出优点。将其用于风力发电场合,可以解决当前风力发电机组中PWM整流器故障发生率高和二极管不控整流器功率因数低、电流谐波含量高、转矩脉动大等问题。文中首先详细分析了该整流器的工作原理和输入电流、输出电压特性。随后,结合永磁同步风力发电系统,讨论了ATRU与风力发电机组之间的关系,给出了ATRU在风电场合的设计要求。最后,设计了一套实验系统,实验结果验证了理论分析的正确性和ATRU在风电场合应用的可行性。

直流–直流自耦变压器

该文提出了一种直流–直流自耦变压器的拓扑,用于互联两个电压等级不同的高压直流系统。常规的隔离型直流–直流变换器一般需要经过直流–交流–直流两级交/直变换,两个互联的直流系统之间没有直接的电气连接,而直流自耦变压器所互联的两个直流系统之间有直接的电气连接,只有部分互联功率需要经过两级交流/直流变换。为此,直流自耦变压器所使用的换流器总容量低于常规直流–交流–直流变换技术。该文详细介绍了直流自耦变压器的拓扑,推导了直流自耦变压器中每个换流器的额定直流电压和额定功率的设计方法,设计了直流自耦变压器的控制策略,在PSCAD/EMTDC下仿真验证了直流自耦变压器的可行性。研究结果表明,所提出的直流自耦变技术能显著降低所使用的换流器容量,并降低运行损耗。

基于三相变四相变压器的新型同相牵引供电系统

电气化铁道牵引供电系统三相严重不平衡,存在大量的谐波和无功;各供电区段需要用分相绝缘器分断,制约了高速、重载铁路的发展。该文提出的基于三相变四相变压器的新型同相牵引供电系统,不但可以解决以上问题,而且具有省自耦变压器,平衡变换装置结构简单、易控制、平衡效果好,变流器各桥臂负荷均衡,通信防护效果好,综合经济技术性能优越,工作可靠等优点;文中讨论了平衡变换原理,给出了补偿电流检测与有源滤波器控制方法。分析和仿真证明提出的平衡方式、检测与控制方法是正确的,同相供电系统方案是可行的。

基于PSCAD的500kV自耦变压器铁磁谐振过电压仿真

随着铁心材质和技术优化,500 kV自耦变压器发生的铁磁谐振故障逐渐减少,但是在电网结构较薄弱的终端电站,由于不适当的调试方式,投切主变时依然有可能激发铁磁谐振。为解决上述问题,笔者以500 kV汗—塔华北电网典型终端工程为例,深入研究500 kV自耦变压器励磁特性,创新性的研发了BPA-PSCAD等值接口程序,实现了对长线合空变的不同调试方式下的谐振过电压、自然谐振频率、操作过电压和励磁涌流精确建模计算,提出了正确的启动调试方式,规避了谐振故障的发生,该研究对调试启动方案的制定提供了切实可行的依据,对终端电站的主变投切与运行具有直接的指导意义。

具备阻断直流故障电流能力的直流–直流自耦变压器

提出具备阻断直流故障电流的两端口直流–直流自耦变压器。共提出两种方案,分别为将直流自耦变的第一、第三换流器改造为具备阻断直流故障电流能力的换流器,以及在直流自耦变直流高低压直流端口间安装直流断路器。论述了两种方案的拓扑结构,推导了两种方案下所使用的换流器总容量随变比的关系,分析结果表明,安装直流断路器的方案所使用的换流器总容量少于改造换流器的方案。仿真验证了加装直流断路器方案的有效性,结果表明,在变比为1-2.5的范围内,两种方案下,具备阻断直流故障电流的直流–直流自耦变压器所使用的换流器总容量始终小于1.3倍互联功率,且所使用换流器总容量随变比降低而降低;而常规的直流–交流–直流变换技术无论变比如何变化,所使用的换流器总容量始终为2倍的互联功率。在PSCAD/EMTDC下仿真验证了所提出的保护方案的正确性。

基于自耦变压器的多电平注入式电流源型变换器

多脉波整流技术对于减小电网谐波有着重要意义。传统的隔离型多脉波整流器由于隔离变压器体积和容量大而受到限制,本文提出了基于自耦变压器的多电平注入式电流源型变换器,在减小网侧电流谐波的前提下,有效地减小了变压器的等效容量和体积,并在直流侧引入新型注入电路,令主桥开关能够完全实现零电流切换。通过分析新拓扑的工作原理,给出了系统的数学模型,对直流侧电压、交流侧电流特性和系统各部分容量值进行了详细分析,并与传统自耦型12脉波变换器进行了对比。通过仿真验证上述结果的正确性,证明该系统的实用性和经济性。

多端口直流直流自耦变压器

该文提出了一种多端口直流–直流自耦变压器的拓扑,该多端口直流自耦变压器用于互联多个直流电压等级不同的直流系统。提出了多端口直流自耦变压器的潮流直接分析法以及潮流分解分析法,推导了多端口直流自耦变压器中各换流器额定电压与额定功率设计方法,设计了多端口直流自耦变压器的控制策略。以一个三端口直流自耦变压器为测试算例,在PSCAD/EMTDC下仿真验证了多端口直流自耦变压器的技术可行性。以互联±250、±320 k V和±400 k V直流系统为例,假设±250 k V和±320 k V系统的额定输入/输出功率分别为500 MW和1 000 MW,采用常规的多端口直流–直流变换器技术所需要的换流器总容量为3 000 MW,而采用多端口直流自耦变压器技术所需要总的换流器仅为775 MW,所使用的换流器总容量仅为现有技术的26%,显著节省了成本,降低了运行损耗。

浅谈500kV自耦变压器的设计

介绍了500kV自耦变压器的设计研制情况。