基于动态TDFP模型与Wasserstein距离的滚动轴承运行状态评估

针对滚动轴承运行状态评估问题,提出一种基于动态二维特征概率(TDFP)模型与Wasserstein距离的评估方法。首先通过滚动轴承健康数据样本的均方根和线性峭度指标构建二维性能指标序列,利用多元核密度估计构建TDFP基准模型;然后通过不断累积的监测数据样本对TDFP模型进行动态更新,并计算Wasserstein距离测度获取基准模型与更新模型之间的量化差异;最后结合自适应健康阈值策略实现对滚动轴承运行状态的动态评估。滚动轴承全寿命周期实验数据验证结果表明:该评估方法能够准确跟踪轴承的退化过程,并及时捕捉到轴承初始退化时刻,对实际工程应用具有一定参考及借鉴价值。

基于Wasserstein距离和相关对齐迁移学习的野生动物图像识别方法

【目的】为解决光照、背景和拍摄尺度等复杂因素对野生动物图像识别准确性的影响。【方法】以野外红外触发相机采集的野生动物图像为对象:1)利用ENA24和NACTI两个公开的野生动物数据集构建包含不相交领域数据集S1和S2,共11个动物类别,包含25591幅图像;2)针对领域偏移问题,采用ResNet50网络作为特征提取模块构建领域对抗网络,有效减轻了领域偏移;3)引入Wasserstein距离和相关对齐的表征学习网络,建立了基于Wasserstein距离和相关对齐的迁移学习网络,用于特征提取和识别,挖掘迁移性的特征。【结果】采用平均准确率作为评价指标,ResNet50、DDC、DCORAL、DAN、DANN、CDAN、HAN和JTN这8个模型在11种野生动物上的识别表现分别为48.4%、51.6%、49.6%、52.6%、45.2%、50.9%、54.6%和53.5%;在改进残差模块的ResNet50基础上,并引入Wasserstein距离和相关对齐的表征学习网络后,与现有最佳方法相比,11种(类)野生动物的平均准确率提高了2.7%。【结论】基于Wasserstein距离和相关对齐的迁移学习方法在野生动物识别方面的平均准确率达到57.3%;引入Wasserstein距离和相关对齐的表征学习可有效提高野生动物识别模型的准确性。

基于Wasserstein距离分布鲁棒的电解铝负荷协同火储深度调峰方法研究

大规模的风电并网致使现有系统调峰资源难以为继,风电消纳受阻。为此,文中综合考虑风电出力与电价的不确定性,提出一种基于Wasserstein距离的电解铝负荷协同火储深度调峰分布鲁棒优化方法。首先,结合电解铝的负荷特性,计及储能辅助火电机组优化深度调峰容量,建立了电解铝负荷协同火储深度调峰的电力系统优化框架;其次,借鉴Wasserstein距离的分布鲁棒模型的思想,构建了上级电网购售电价与可再生能源出力的Wasserstein模糊集约束,设计了电解铝负荷协同火储深度调峰的分布鲁棒优化模型;最后,通过仿真分析验证了所提方法可有效降低系统运行成本,改善系统调峰压力,促进风电消纳,通过对比分析验证了其方法的经济性和鲁棒性。

基于分数阶矩和分片Wasserstein距离的鲁棒风险度量优化模型

鲁棒风险度量优化是一类随机风险分析度量的重要问题,其对不确定分布信息的捕捉需依赖不完善的假设和估计,分布尾部的反映直接影响分布预测的精准性,尾部模型误差在实际风险管理决策中会造成严重的后果。文章以一种对尾部模型误差具有稳健性的方式建立鲁棒风险度量优化模型。在构造模型不确定集时,提出基于Wasserstein距离的分布估计方法,克服了已有参数分布无法反映真实分布尾部行为的限制。鉴于分数阶矩对分布尾部信息具有精准刻画的能力,在解析分布估计的基础上,建立分数阶矩约束的鲁棒风险度量模型。为优化Wasserstein距离忽略分布几何结构造成的尾部模型误差,基于纤维丛理论思想,提出分片Was⁃serstein距离解析约束的分片鲁棒风险度量模型。最后,通过规范数据进行仿真分析,数值实验结果显示,该模型能够精准量化突发性极端损失风险。

基于有限关键节点及Wasserstein距离的配网拓扑识别

明确配电网结构是配电网最优潮流、安全评估、网络重建、故障定位的基础。针对现有配电网拓扑识别方法缺乏结合现有网络结构参数和潮流信息,仅通过量测数据来进行拓扑识别效率低的问题,提出一种基于有限关键节点及Wasserstein距离的配电网拓扑识别方法。首先,利用子空间扰动模型证明配网拓扑变化时,可以利用有限的关键节点来进行拓扑识别,基于熵值法的混合K-Shell算法引入影响度概念,通过影响度与节点电气距离得出节点的重要度,确定配电网拓扑结构中的关键节点。其次,基于密度的噪声应用聚类算法通过电压、电流、有功、无功等4个特征来进行节点的聚类,将其他节点与关键节点进行类别归属,再结合Wasserstein距离得出节点间的连接关系从而得出配电网的拓扑结构。最后,通过IEEE 33节点算例和某小区实例,验证该方法的有效性。该方法极大地提高配电网拓扑识别效率与正确率,实现了配网拓扑结构的动态识别。

高斯Wasserstein距离改进轻量YOLOv7模型的遥感影像道路交叉口检测

YOLOv7是目前目标检测任务中性能较优的模型,但在处理遥感影像中的道路交叉口时,出现目标背景复杂、先验框定位误差以及模型训练参数量增多的问题。针对复杂场景的道路交叉口提出一种结合归一化高斯Wasserstein距离与轻量级YOLOv7的遥感影像道路交叉口检测模型。首先,使用归一化高斯Wasserstein距离与CIoU(complete-IoU)进行先验框定位损失函数的改进,以提高网络模型对于目标尺寸的鲁棒性;其次,在加强网络特征提取模块中加入三维注意力机制,实现网络处理的特征优化;最后,在主干特征提取网络与加强特征提取网络中加入改进的FasterNet模块,提升网络模型的训练速度,减少了模型训练的参数。实验结果表明,改进后的YOLOv7网络模型相比原网络模型,漏检测情况得到明显改善,准确率(precision,P)、召回率(recall,R)、平均准确率(average precision,AP)和F_(1)分别提升了6.2%、4.9%、6.7%、6.5%,对道路交叉口的检测效果优于原网络模型。其成果对不同环境的影像具有较强适应能力,为道路交叉口检测的发展提供了参考。

基于XGBoost和Wasserstein距离的风电机组塔架振动监测研究

针对风电机组塔架振动监测问题,考虑到风能脉动与机组控制动作等激励对塔架振动的影响,提出一种基于数据驱动的塔架振动监测方法。首先基于K-均值算法对风电机组工况进行辨识,分析各状态参量、机组工况对塔架振动的影响;其次基于极限梯度提升(XGBoost)算法对不同工况下的塔架振动趋势进行建模预测,针对同一风电场不同塔架振动预测残差的差异,提出一种基于Wasserstein距离的塔架振动监测方法;最后使用风电场实际数据验证,以误差平方和为评价指标,考虑机组工况条件的XGBoost预测精度提高了34.6%。基于数据驱动的方法能有效识别风电场中异常振动较频繁的塔架,提升了运维效率。

Wasserstein距离在液体火箭发动机故障检测中的应用

健康监控技术能够切实提高液体火箭发动机的可靠性,针对液体火箭发动机健康监控中的故障检测问题,提出基于Wasserstein距离的方法,利用液氢液氧火箭发动机地面热试车数据进行验证。该方法的核心思想是利用Wasserstein生成对抗网络模拟正常数据的样本分布,利用其判别器计算测试样本与模拟分布间的Wasserstein距离,进而实现故障检测。结果表明:该方法能够克服故障数据不足的困难,有效检测稳态过程中的故障,没有发生误报警,且对早期异常有较高敏感性;在训练样本较少的情况下,当Wasserstein距离阈值为3σ时对启动过程的早期异常有较高敏感性,取5σ时仍可有效检测启动过程中的故障,误报警率为12.5%。

一种基于Wasserstein距离及有效性指标的最优场景约简方法

随着可再生能源的发展,电力系统中不确定性因素增多。精确地模拟可再生能源场景,对大规模新能源并网调度、规划有着重要意义。针对该问题,提出一种基于Wasserstein概率距离的场景约简0-1规划模型。并对聚类有效性指标进行分析,提出包含内部有效性及外部有效性的指标体系,依据聚类有效性指标确定最佳聚类数。算例以爱尔兰岛风电预测–实测数据为基础生成初始场景集,根据聚类有效性指标确定的最佳聚类数对初始场景进行场景约简,验证了所提方法的合理性与有效性。对比分析了传统场景约简方法,结果表明,场景约简0-1规划模型有着更好的精准性与适用性。

基于多指标成分定量、化学计量学、EW-TOPSIS分析的白术厚朴合剂质量评价研究

目的以10种成分为指标,建立白术厚朴合剂HPLC定量分析方法,联合化学计量学及熵权优劣解距离法(EW-TOPSIS)对其质量进行综合评价。方法以75%甲醇提取液为样品,采用Agilent TC-C18色谱柱,乙腈-0.1%磷酸为流动相梯度洗脱,HPLC法同时测定12批白术厚朴合剂中10个化合物(白术内酯Ⅲ、白术内酯Ⅰ、肉桂醇、肉桂酸、桂皮醛、和厚朴酚、厚朴酚、6-姜辣素、8-姜酚和10-姜酚)含量,运用化学计量学和EW-TOPSIS法对含量数据进行分析。结果经方法学验证,各指标均符合《中华人民共和国药典》要求:10种成分在各自质量浓度范围内线性关系良好,相关系数>0.999;精密度、稳定性、重复性、加样回收率RSD均<2.0%。化学计量学分析显示,前2个主成分代表10个成分92.24%的信息,12批样品聚为3类,桂皮醛、厚朴酚、和厚朴酚、白术内酯Ⅲ、6-姜辣素和白术内酯Ⅰ对白术厚朴合剂的质量影响较大。EW-TOPSIS法结果显示,12批白术厚朴合剂的最优解欧氏贴近度均值为0.2385~0.6662,各批次间质量差异较大。结论建立的多指标成分定量方法操作便捷、结果准确,可用于白术厚朴合剂的质量控制,化学计量学及EW-TOPSIS分析可实现对白术厚朴合剂质量的综合评价,为白术厚朴合剂质量标准提升提供参考。

基于 Kirchhoff 指标的极值多边形链

令 G 是一个简单连通图。 图 G 的 Kirchhoff 指标是图 G 中所有顶点对之间的电阻距离之和。 图 G 的电阻距离等效于将图 G 中的每条边替换为一个单位电阻后得到的电网络 N 中任意节点对之间的 有效电阻。 一个包含 n + 2 个多边形和 n + 1 个四边形的链,使得其中每个四边形的两条平行边各 与一个多边形有一条公共边,这样的链被称为多边形链。 本文利用电网络的标准技术和 S, T -同分 异构体的 Kirchhoff 指标的比较结果,刻画了 Kirchhoff 指标达到最大的极值多边形链为线性多 边形链 Ln, Kirchhoff 指标达到最小的极值多边形链为螺旋多边形链 Dn。 此结果推广了杨玉军 等人以及张雷雷刻画的基于 Kirchhoff 指标的极值亚苯基链的结果。

文化距离的新测度指标及其对数字服务贸易的影响

拓展现有测度指标的国家容量,以中国为基准分解国旗四个细分维度,并构建双边文化距离新测度指标——加权国旗距离。基于2005—2019年中国与169个国家出口面板数据和时变随机前沿引力模型,从非正式制度视角探讨软性约束之文化差异对新业态贸易的影响。实证发现,双边文化距离对中国数字服务出口具有显著且稳健的抑制作用,加权国旗距离每增加一个标准误,则中国对该国的数字服务出口额约降低10%,且随着服务业数字化转型进程的加快,加权国旗距离的负向影响更加显著。双边文化距离负向贸易效应具有鲜明的产业异质性和国别异质性。加快中国特色文化对外推广并建立数字联名设计平台,维护中国文化亲和形象并切实尊重当地文化特色,是跨境服务数字化转型下中国文化弥合的可选路径。

基于多尺度特征及Wasserstein距离损失的单目图像深度估计

单目图像深度估计是一个病态问题,究其原因在于单一图像中缺乏深度信息。随着深度学习技术的不断发展,深度神经网络在单目图像深度估计领域取得了一定的突破。现有的深度网络模型采用编码-解码结构,编码器往往采用全卷积的方式来获取特征图像,但提取的特征图像往往不能很好地反映图像原有的信息。因此,通过对图像编码器进行改进,对提取的不同尺度下的特征进行融合,使得特征图像能更好地反映原有的图像信息。并且在训练时,在左右一致性损失的基础上引入Wasserstein距离损失对模型进行约束。实验结果表明,模型在KITTI数据集上具有较好的表现,预测得到的深度图像具有较高的准确性。

神东矿区长距离定向钻探技术研究

基于神东矿区井下长距离定向钻机精准探测施工实践,充分发挥长距离定向钻机具备的探测精度高、探测距离远、可以随时灵活调整钻头方位的特点,以掘进工作面先探后掘超前探测施工、远距离疏放上覆采空区积水施工以及断层构造准确探测施工为工程实例,研究了长距离定向探测钻孔的轨迹设计方法和施工工艺,并通过对各种钻孔施工工艺及工程经验进行总结,分析研究了探测过程中相关的判定标准,得出了以钻孔孔口返水量、返水颜色、返渣沉淀物特征、孔口气体成分含量和钻进阻力为主的钻探成果判定因素指标,形成了长距离定向探测施工的科学判定依据。

利用改进的Hausdorff距离匹配多尺度线要素

传统Hausdorff距离对噪声较敏感,在进行多尺度线要素匹配时,易导致漏匹配和误匹配。为提高匹配正确率,提出了一种改进的Hausdorff距离算法。针对部分匹配问题,采用曲线分割算法,以短曲线分割长曲线;针对点位分布差异问题,采用曲线加密算法,以匹配曲线的中间节点进行双向加密;针对曲线点集自身的噪声问题,以距离集合的中位数作为相似性指标,判断匹配要素是否为同名要素。选取不同尺度的行政区划界线和道路网数据进行匹配,以验证该算法。结果表明,该算法具有较好的匹配效果。

汉江汉中监测断面加权欧式距离法水质综合分析

根据《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)评价标准,选用Ⅰ类水质标准作为原点,利用变异系数法得到各评级因子指标权重,计算待评价因子的变权欧式距离,建立水环境质量评价空间,对比分析2023年汉中1月~12月水质断面监测成果与水质评价标准的加权欧式距离,以此确定其水质级别,旨在探讨加权欧式距离法在地表水水质分析中的应用。通过加权欧式距离法评价水质级别,水质状况总体呈现偏好趋势。

基于Wasserstein距离和改进K-medoids聚类的风电/光伏经典场景集生成算法

随着风电、光伏等可再生能源发电渗透率的增加,电力系统运行需要考虑随之而来的不确定性。场景分析法因为可明确体现不确定性因素的概率特征而被广泛采用,但是由于大规模场景会降低随机规划的求解效率,实用性受到限制。针对该问题,提出一种经典场景集生成算法。该算法首先利用Wasserstein概率距离指标,将单一时刻的风/光出力连续分布概率函数转化为含精确概率信息的最优分位点,随后综合考虑计算规模和概率信息损失,对整个调度区间进行合理划分,段内采用基于改进的K-medoids并行聚类算法进行消减,段间进行场景融合,通过迭代消减、融合运算,形成覆盖整个调度区间的经典场景集。算例中采用国电云南分布式发电示范工程实际数据,结果显示所提出的经典场景集生成算法具有概率信息准确、求解效率高等特点。

基于Wasserstein距离的局部能量分割模型

提出了一种基于Wasserstein距离和图像局部区域直方图信息的非参数活动轮廓分割模型.用该距离对图像中不同区域的直方图进行比较,提高了相似性衡量的准确性;引入高斯内核函数来获取图像局部区域直方图信息,并将信息嵌入模型指导轮廓演化,以克服由于亮度不均造成的图像分割困难;通过水平集规范项提高计算精度并避免水平集演化的重新初始化.实验结果表明,本模型能够对亮度不均的无序特征图像进行有效准确的分割.

基于Wasserstein距离的多电压暂降事件同源检测方法

一次电网故障会触发多个变电站的电能质量监测装置,记录多条电压暂降事件。同源多数据的冗余信息,极大地增加了电压暂降监测数据处理的计算量和复杂度。提出多电压暂降事件同源检测概念和基于Wasserstein距离的多电压暂降事件同源检测方法。提出电压暂降经单台或多台变压器的传播规律,基于Wasserstein距离度量,构建可能性矩阵,度量多电压暂降波形数据间的相似程度。在缺失电压暂降源数量信息的前提下,采用基于密度的DBSCAN聚类方法对度量结果进行聚类分析,得到多电压暂降事件同源检测结果。在PASCD/EMTDC平台搭建IEEE14节点仿真,生成多电压暂降事件,应用仿真数据和广东电网某市实测数据验证所提方法。结果表明所提方法能够准确实现多电压暂降事件的同源检测,并对实测数据中的坏数据、仅被一个监测装置记录的事件具有一定的识别效果,证明了所提方法的可行性与正确性。

昆虫种群距离聚集度指标的研究

本文提出一种判定昆虫种群聚集度的新指标——距离聚集度指标I(d)。I(d)的定义充分考虑了昆虫种群中个体在空间的距离及相关性的大小,因此它准确地反映了昆虫在空间的分布格局。文中给出了I(d)的计算方法及用I(d)判定昆虫种群空间分布型的标准,并以马尾松毛虫的空间分布为例进行了实例研究。与以往的聚集度指标相比,I(d)不仅可以判定昆虫种群空间分布型,而且可以给出聚集分布时聚集的范围及聚集的程度,为研究昆虫种群分布型提供了更为有力的手段。