非对称桥式混合型直流断路器

直流断路器是轨道交通直流牵引供电系统的关键设备。目前直流牵引供电系统中以空气式直流断路器为主,其关断过程存在金属触头以及灭弧栅片烧蚀,开断速度慢的问题。针对以上问题,提出一种非对称桥式混合式直流断路器,具有关断速度快、双向开断、经济性好的特点。首先分析了该拓扑的工作原理,然后分析了断路器关键部件的参数对分断过程的影响,基于该技术路线研制了直流断路器低压物理样机及动态模拟试验平台,开展了断路器分断试验,结果表明非对称桥式直流断路器能够在3 m s内实现系统故障电流的快速关断,并且在经济性、紧凑性、重合闸等方面具有优势。

基于状态构形矢量和状态构形矩阵的可重构模块星球机器人构形水

可重构模块星球机器人系统由母体和多个子机器人模块组成,单个模块可以独立运动和操作,多个模块可以重构组合成不同构形,模块采用非对称式轮手一体机构,具有姿态方位性和运动方向性,重构目的是组成在某种环境下更好地完成有向性运动的构形。基于此,提出矢量构形概念,将运动趋势方向和方位性融合到构形拓扑结构中。在模块矢量分析模型基础上,提出并构建状态构形矢量(State configuration vector,SCV)和状态构形矩阵(State configuration matrix,SCM),对非对称式单模块和整体构形的状态信息进行描述,同时支持预定义的数学变换操作,可以表达并触发模块的基础动作、构形重构。提出离散模块组合重构成目标构形的优化分析算法,通过实例仿真计算获得优化分析的选择结果。

基于模糊空谱特征的高光谱图像分类

难以兼得高空间分辨率和光谱分辨率的高光谱遥感数据常存在“同物异谱”和“同谱异物”现象,这种光谱异质问题给分类过程带来了一定的不确定性,且现有深度分类网络存在空间信息利用不足和拟合退化问题.提出一种联合空间和模糊光谱特征的双分支高光谱遥感图像分类方法,通过在光谱分支中设计非对称卷积模糊模块增强卷积层的光谱表征能力,解决分类数据中的光谱异质问题,进而对地物特征进行精确的分类描述.采用门控循环单元模型分组获取相邻光谱序列信息,缓解因网络深度增加带来的拟合退化问题,在空间分支中利用波段间的相关性引入卷积长短时记忆模块,充分捕捉空间上下文信息.在三个公开的高光谱数据集上的实验结果表明,双分支结构的模糊分类网络能充分利用光谱和空间包含的细粒度信息,更具判别力的空谱特征有效地克服了光谱异质问题,比流行的深度学习方法取得了更好的分类结果.

基于改进深度残差网络的电力系统暂态电压稳定评估

传统的电力系统暂态电压稳定评估模型存在2方面问题:故障过程中的关键信息难以捕捉、暂态稳定样本与失稳样本不平衡导致模型对多数类样本存在倾向性。为此,提出了基于改进深度残差网络的电压稳定预警模型。首先,为了捕捉故障过程中的关键信息,在残差网络中嵌入卷积注意力模块,通过对时间通道与空间通道的双重注意力来挖掘电力系统动态轨迹中潜在的时空关系;其次,针对训练过程中模型倾向于多数类样本的问题,引入基于梯度平衡机制的损失函数来减小不平衡样本对评估结果的影响;第三,为了强化模型对数据特征的提取能力,将传统卷积核替换为非对称卷积模块。最后,通过在IEEE39节点系统上接入2种不同风电占比进行测试,进一步验证所提方法在暂态电压稳定评估中的优异性能。

可防黄分布式入侵检测系统

本文提出了一种可以有效防黄,快速检测的,基于内网的分布式入侵检测模型的设计与实现。主要包括探针模块,控制台模块,非对称对比模块,防黄模块四大部分。它不仅能检测到对于局域网内的攻击与诈骗,还可以经过非对称模块,联合防黄模块,有效的对内网环境做到净化。通过控制台的控制,可以对多个网段上的探针同时进行控制,实现实时分布式的管理。

基于轻量化分割网络的违禁品识别算法

针对传统语义分割算法参数量大、运行慢,不利于违禁品识别技术实际应用的问题,提出一种基于轻量化分割网络的违禁品识别算法。在模型的浅层特征层设计空洞卷积模块来扩大网络的感受野,减少误分类并提升分割精细度。在深层特征层设计非对称卷积模块取代传统单一串联卷积操作,降低计算复杂度。实验结果表明,所提算法在识别精度和速度上取得了均衡的性能,平均交并比(mIoU)达73.18×10^(-2),每秒传输帧数(FPS)达27.1。