基于Pearson系统模型的盲信号分离研究

独立分量分析是盲源分离的主流技术。自然梯度算法是其中非常重要的算法之一。介绍一种最大似然框架下的Pear-son系统模型。该方法的优点是无须知晓信号的概率分布,实验结果表明,该算法能有效地分离随机混合的信号,特别对于非对称源有比同类算法更理想的效果。

基于VSD模型的乐清湾生态系统脆弱性评价

为探明海湾生态系统脆弱性及主要影响因素,以乐清湾生态系统为研究对象,基于“暴露程度、敏感性和适应能力”的VSD(vulnerability scoping diagram)模型,应用层次分析和模糊综合评价法定量评价了2010—2012、2015—2017、2020—2022年乐清湾生态系统脆弱性状况。结果表明,乐清湾生态系统在3个阶段均处于“中度脆弱”水平,综合得分逐渐降低,呈逐步改善趋势。3个阶段中,暴露程度总体变化不大,敏感性逐步改善,适应能力逐步提升,主要人为胁迫因子为工业产值占GDP比例、滩涂围垦面积占海湾面积比例和海水养殖密度,主要敏感因子为生物量、生物多样性综合指数和水生境综合指数。为提升乐清湾生态系统健康水平,应优化产业布局、调整海水养殖结构、加强海岸带综合整治修复、推进生物多样性保护专项立法、加大生态监管力度和提高公民参与程度。

基于物联网农业灌溉系统精准控制模型的研究

为进一步提升我国农业灌溉系统的综合作业效率,体现灌溉的先进性与科学性,提出以精准控制模型为切入点,以物联网技术为主体支撑平台,针对其作业系统展开设计与优化。通过引入物联网强大的系统性架构,规范与强化各网络节点的部署与协作关系,科学搭建用于实现精准灌溉控制的数学模型,同时导入合理的系统软件设计程序与硬件功能组件配置,形成完整集成式的农业智能灌溉系统。结果表明:基于物联网平台技术的精准控制模型应用后,整体的作业效率得到显著提升,系统精准度、系统响应率分别相对提高了6.25%和7.68%,动作延迟率相对降低了2.72%,灌溉节水效率提升至91.50%。物联网平台下的精准控制模型应用效果良好,设计理念正确,可为灌溉领域实施节能降耗提供参考。

计及工作点偏移的减载风电系统频率响应模型

随着风电并网容量不断升高,利用减载风电机组参与一次调频对保障系统频率稳定性具有重要意义。然而,风机的工作点会随其转速变化而发生偏移,使得风机的实际一次调频贡献小于期望值。为此,文中首先分析了频率故障后风电机组减载功率跟踪控制与综合惯量控制的交互影响,指出了风机工作点偏移导致其调频效果削弱的基本原理。其次,基于风机的转子运动方程推导了风电功频传递函数,建立了计及减载风电机组工作点偏移的系统频率响应模型,并利用最小二乘法对其进行降阶,推导了系统频率最低点的解析式。然后,针对虚拟惯量控制的频率恢复期间引起功率倒流、微分环节放大噪声等缺点,提出利用下垂控制替代综合惯量控制。同时,为使减载风电机组获得期望的调频效果,基于频率最低点和稳态频率指标对风机控制参数进行了修正,提出了两种等效下垂系数的计算方法。最后,在MATLAB/Simulink平台建立了四机两区域模型,验证了所提降阶方法及修正方法的有效性。

滤波辨识(10):多变量Box-Jenkins系统的滤波辅助模型递阶广义增广参数辨识

针对多变量Box-Jenkins模型,即多变量输出误差自回归滑动平均(M-OEARMA)系统,利用滤波辨识理念和辅助模型辨识思想,研究和提出了滤波辅助模型递阶广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶广义增广递推梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广递推梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶广义增广最小二乘辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广最小二乘辨识方法。这些滤波辅助模型递阶广义增广辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。

基于建筑信息模型技术与智慧工地理念的地铁施工人员安全管理系统

[目的]人员的不安全行为是导致轨道交通工程施工安全事故的重要因素。为解决现存的视频图像监控系统依赖人工识别、安全质量问题发现不及时、不能及时报警等问题,需要对地铁施工人员安全管理系统展开研究。[方法]从整体架构、采集模块的设备安装、BIM(建筑信息模型)的建立及软件平台等方面,阐述了地铁施工人员安全管理系统的搭建方案。分析了地铁施工人员安全管理系统在具体工程试点的应用情况,进而验证该系统的智能识别准确性。[结果及结论]施工现场应用情况表明,地铁施工人员安全管理系统能智能识别未佩戴安全帽、进入禁止区域、睡岗离岗等人员不安全行为并自动报警,且报警正确率超过98%,大幅提高了安全隐患识别的精度和效率。相关人员通过交互终端即可实时查阅监控视频,实时接收报警信息,快速定位隐患发生位置并处置。

构建支持大模型训练的计算机系统需要考虑的4个问题

支持大模型训练的计算机系统有3种类型,其中基于国产AI芯片系统的生态系统不是很好,要想改变这个局面,需要做好AI编译器、并行加速等10个关键软件;基于超级计算机的系统需要做好软硬件协同设计,从而更好地服务于大模型训练。针对如何搭建大模型的基础设施,提出4点平衡设计,以确保系统的性能、可靠性和可扩展性。

海上浮式风机多体系统耦合动力模型研究

海上浮式风机是近年来随着海上风电的快速发展,为了捕获深海更丰富、更持久的风能而提出的一种风力发电装置,已成为当今风能开发的主要方向。作为一种多体系统,由于海上浮式风机结构特殊,加上环境复杂,对其进行准确的计算和分析尤为重要。本文对海上浮式风机的耦合动力模型进行了研究,建立了复杂工况下Spar型海上浮式风机改进的14-DOF耦合动力模型,包括气动力模块、水动力模块和结构分析模块等,用于扩展其适用范围和准确计算风机的动力响应,并通过数值仿真对所建模型进行了分析和验证。主要的改进有:不对平台和塔架的转动角度作小量近似,扩展其适用范围;考虑角速度和欧拉角速度的换算关系,不作等化处理。此外,所建模型考虑风机叶片扭转角对叶片变形的影响,得到了较为准确的叶片面内外响应。同时采用线性势流理论对水动力进行计算,较之Morison方程适用性更广。仿真分析表明,本文所建模型可以更准确地计算海上浮式风机系统的动力响应,且具有更广的适用范围。

基于组合赋权与灰云模型的综合能源系统需求响应效益评价

考虑到当前综合能源系统研究缺乏完善的需求响应量化评估方案,难以在优化运行层面综合评估需求响应效益这一问题,提出了一种基于改进AHP群决策—CRITIC组合赋权与灰云模型的综合能源系统需求响应效益评价方法。首先,从综合能效性、社会经济性和需求侧互动性三个维度构建了需求响应效益评价指标体系。其次,采用一致性和权重拟合性更优的指数标度法构造判断矩阵,降低赋值误差,并通过AHP群决策法确定主观权重,从而削弱主观极值偏差对权重的影响;在由CRITIC法确定客观权重后,基于最小欧氏距离建立组合权重模型,并通过非线性规划求取最优组合权重;针对评价等级信息的模糊性与隶属等级的随机性,采用正态灰云白化权模型确定指标分类等级与场景评分。最后,以北方某综合能源系统为例,根据用户参与需求响应方式设置了4种运行场景,分析了不同需求响应对系统运行的影响与作用,算例结果表明所提指标体系与评价方法科学有效。

基于多参数耦合模型的锂离子电池充电策略在智能物流系统中的研究进展

为有效优化锂离子电池充电行为,避免智能物流系统过量消耗电力信号,针对基于多参数耦合模型的锂离子电池充电策略在智能物流系统中的应用展开研究。定义多参数耦合模型表达式,在此基础上,研究锂离子电池的充电行为,并对其进行调节,根据点电荷存储量,确定锂离子电池的最大储能水平,从而实现基于多参数耦合模型的锂离子电池充电特性分析,再以充电效率、电池安全性、智能化充电三个因素作为切入点,研究锂离子电池优化充电策略在智能物流系统中的可行性。

创新生态系统不确定性条件下后发企业何以实现颠覆性创新——基于SOR模型的动态能力中介作用

创新生态系统被视为培养颠覆性创新的沃土,其日益增加的不确定性为后发企业提供了实现颠覆性创新的机会窗口。将动态能力细分为认知性动态能力与非认知性动态能力两个维度,利用SOR模型构建“条件刺激—能力构建—颠覆行为”的理论框架,试图打开创新生态系统不确定性条件下后发企业实现颠覆性创新的“黑箱”。基于创新生态系统中376份后发企业的样本数据,研究发现:①创新生态系统不确定性不仅对颠覆性创新有显著正向影响,而且对认知性动态能力和非认知性动态能力也有显著正向影响;②认知性动态能力与非认知性动态能力对颠覆性创新有显著正向影响,并且分别在创新生态系统不确定性与颠覆性创新关系中起部分中介作用;③创新生态系统开放度能够正向调节创新生态系统不确定性与认知性动态能力关系。研究有助于指导面对不确定性的后发企业实现“弯道超车”,并且为创新生态系统突破创新迟滞困境提供新思路。

油气田注水系统腐蚀预测模型的研究进展

以国外某油田注水系统的腐蚀风险现状为例,总结了影响注水系统腐蚀结垢的因素,归纳了传统油气工业腐蚀和结垢预测模型的研究现状,分析了其建模依据、理论基础、关键参数、适用环境及存在的不足。介绍了使用编程、智能算法等技术方法进行建模计算的优异性,并探讨了相应模型的优缺点。最后,提出了油田注水系统与传统油气工业的腐蚀预测模型的异同及建立注水系统腐蚀预测模型应考虑的因素,对注水系统腐蚀结垢预测模型的研究发展进行了展望。

中国地震科学实验场三维断层模型Web展示原型系统

活动断层的三维结构和模型是地震危险性研究的基础参数和重要数据。随着对接近真实形态的活动断层三维模型的应用需求不断增加,对这类模型数据的共享及研究的需求也日益增加。数据共享课题的一个重要议题是如何构建基于Web的三维断层模型展示平台,提高数据共享水平和用户体验。中国地震科学实验场(川滇地区)三维断层模型Web展示原型系统①是基于Arc GIS 10.6企业版的Web App Builder工具构建的一个实验性系统。该系统实现了基于Web GIS的三维展示系统的基本功能,并成功测试了更适用于地震行业标准的用户交互方式、基本功能、场景数据迁移方案和三维场景设计方案。场景数据从三维断层建模平台到GIS平台的迁移,是实现基于Web GIS三维展示系统的基础。场景中展示的三维数据采用与二维数据标准一致且视觉上融合度高的可视化方案。实践结果表明,三维数据从建模平台迁出后,应结合数据可视化方案,在属性层面上与二维数据相融合,以保证二维和三维数据在视觉上较好地融合。

多变量联合模型在隧道通风系统寿命预测中的应用研究

为了提高隧道通风系统的智能运维水平,将基于数据驱动的联合模型引入隧道通风系统进行剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测,即综合失效事件和状态监测数据进行RUL动态预测。针对基于失效事件和状态监测数据融合的RUL预测,目前工业领域主要使用两阶段模型法,该方法遵循“先退化建模,后失效建模”的步骤。由于隧道通风系统受到地铁工况环境的影响,退化过程和失效事件存在相互影响,提出了基于多元变量的联合模型,旨在辨识共享随机效应,进而降低退化模型和失效模型估计偏差,提高隧道通风系统RUL动态预测的准确度。基于调研发现,地铁隧道通风系统主要故障模式为风机轴承磨损,研究主要通过风机轴承磨损失效仿真算例,选用平均绝对误差比较所提出的方法与两阶段法、单元联合模型的预测性能。算例研究结果表明,多元联合模型方法能有效辨识出监测状态演变和失效事件的关联关系,降低模型估计的偏差,为地铁隧道安全运行提供决策支持。

基于Stacking融合模型的PHEV复合储能系统实时能量分配策略

为了解决插电式混合动力汽车单一电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计了电池和超级电容并联式复合储能系统。同时针对采用动态规划法优化负载电流分配时缺乏实时性的问题,利用不同驱动工况下动态规划优化的结果构成训练集进行训练,并综合GRU网络以及XGBoost算法,提出了一种Stacking集成学习框架下多模型融合的能量分配策略。仿真结果表明,与仅使用单一电池的储能系统相比,基于Stacking融合模型的实时能量分配系统在UDDS和US06两种循环工况下,电池峰值电流分别降低了48.7%和50.8%,有效削弱了电池的峰值电流,提升了电池的整体性能。

基于缩尺模型试验的船舶沉浮系统压载特性研究

船舶沉浮系统通过重力浸水、压载泵注水等不同方式完成预压载、快速压载等不同压载过程,进而调整船舶姿态,以满足快速沉浮的任务要求。建立精确的沉浮系统管网仿真模型是分析船舶压排载特性与优化沉浮系统管网设计的基础。然而,复杂的管网流路以及部件的非线性阻力特性均给管网仿真模型的精度带来了巨大挑战。本文首先采用缩尺模型试验结果,修正管网仿真模型中的关键部件阻力特性参数,使得管网模型仿真精度达到95.7%以上。基于修正后的沉浮系统管网模型,研究了预压载与快速压载顺序执行以及联合执行2种方案的船舶压载特性,其中联合压载时间相较于顺序压载过程缩短了26.75 min,为沉浮和姿态平衡系统的设计和控制策略的优化提供重要参考。

基于PSR优化模型的玉龙雪山生态系统多样性评价

为对玉龙雪山自然保护区生态系统多样性保护成果做出比较科学的定量评价,以云南省丽江市玉龙纳西族自治县第三次全国土地调查、第七次全国人口普查、2020年林地一张图、2022年自然资源统一确权登记成果等为主要基础数据,在众多评价模型中,对保护区首次选取较为贴合、稳定的PSR模型,从压力、状态和响应等3个层次对保护区生态系统多样性进行定性和定量的评价,最终得到综合评价指标体系值7.21,表明该保护区生态系统丰富,完整性较强,受人类干扰较少,生物多样性维持功能较强。

MPS型磨煤机制粉系统动态模型与瞬态运行优化控制研究

为提升MPS型磨煤机制粉系统变出力过程关键参数的控制精度,该文建立并验证制粉系统动态模型,开展控制策略优化研究。在原逻辑基础上,提出考虑煤质水分信息的前馈磨煤机入口一次风温控制回路,以优化控制策略。开展煤质水分增加、给煤速率增加、磨煤机变出力等瞬态过程模拟研究,获得制粉系统关键参数瞬态特征和能耗特性,验证所提出策略的优越性。结果表明:采用优化的控制逻辑后,系统在应对煤质水分突变、煤量突变等扰动时的响应速率增加、磨煤机出口风粉温度波动范围减小50%以上、瞬态能耗下降2.4%。磨煤机在变出力过程中,稳态能耗可降低100 kW以上,制粉过程能耗降低6.82%,瞬态过程中磨煤机出口风温的波动幅度下降50%、响应时间缩短10%以上、可实现瞬态节能5.43%,保障制粉系统的运行安全并降低能耗。在燃煤发电机组中应用提出的制粉系统优化控制逻辑,可降低燃煤发电机组变负荷瞬态过程中负荷率、主汽压力等关键参数的运行偏差,提高机组的运行灵活性。

基于大语言模型的Linux课程问答系统

基于国产主流大语言模型,设计一个Linux课程知识问答系统.该系统结合检索增强技术,能根据人类反馈持续学习,有助于解决Linux课程教学中如何更有效辅助学生学习的问题.实验结果表明,该系统提高了大语言模型回答的事实性,能有效回答学生提问.此外,该系统以较低成本积累了以自然语言形式呈现的专业领域知识库,降低了教师教学资料搜集整理的工作量.

围手术期低体温风险预测模型的系统评价

目的系统评价围手术期低体温风险预测模型,为建立和改进模型提供指导。方法检索PubMed、Embase、Web of Science、Cochrane Library、CINAHL、中国知网、万方数据库、维普期刊库和中国生物医学文献数据库发表的关于围手术期低体温风险预测模型的研究,检索年限为建库至2024年5月23日。2名研究者独立筛选文献、提取资料,并采用预测模型研究的偏倚风险评估工具(Prediction Model Risk of Bias Assessment Tool,PROBAST)评价纳入文献的质量。采用Stata 15.0软件对建立模型的预测变量进行Meta分析。结果共纳入52篇文献,构建58个围手术期低体温风险预测模型,受试者工作特征曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)为0.683~0.968,其中51个预测模型的预测性能较好(AUC>0.700)。43篇文献进行了模型校准,23篇文献进行内部验证,13篇文献进行外部验证,8篇文献内外部验证相结合。PROBAST评价结果表明52篇文献均为高偏倚风险。最常见的预测因子包括:年龄、基础体温、术中输液量、麻醉持续时间、手术室温度、手术时间、术中出血量、术中冲洗液用量、麻醉方式、甲状腺功能减退、手术方式等。结论围手术期低体温风险预测模型预测性能较理想,部分预测模型建模方法学存在一定缺陷,后续关于模型构建研究可按照PROBAST工具相关条目开展。医护人员应尽早干预存在以上危险因素的高危患者,降低围手术期低体温发生率。