基于Stacking集成学习的电力系统故障诊断

针对电力系统故障分类复杂度高、特征选择难度大、用单一模型进行预测诊断的准确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的电力系统故障诊断的方法。通过对电路中的三相电流和电压进行分析并提取故障特征,采用Stacking集成学习方法对不同类型模型进行融合,并且通过硬投票法对电力系统中的故障进行检测与分类,以解决传统单一模型在电路系统故障类型检测中准确率低的问题。模型分类结果表明,基于多分类器融合的方法能够有效地检测和分类输电线路上的故障,所提模型的准确率可以达到97.8%,可以有效地分类故障类型。

镀锌层和焊接速度对镁/钢MIG焊接头微观组织的影响

以MIG电弧作为热源,分别对AZ31镁合金/Q235低碳钢与AZ31镁合金/DX51D镀锌钢进行连接。通过改变焊接速度,研究其对AZ31/Q235、AZ31/DX51D焊接接头焊缝成形、微观组织及硬度分布的影响,并揭示镀锌层的影响机理。结果表明:当焊接速度分别为10、15 mm/s时,AZ31/Q235接头、AZ31/DX51D接头的焊缝成形较好。随着焊接速度的降低,AZ31/DX51D接头焊缝处析出更多的β-Al_(12)Mg_(17)相,界面层厚度增加。AZ31/DX51D接头界面结合较好,而AZ31/Q235接头界面出现未熔合、开裂等现象,这说明镀锌层有效促进了镁/钢界面的冶金结合。AZ31/DX51D接头界面处的硬度值最高达到250 HV,高于AZ31/Q235接头界面处硬度值。

基于改进Deformable DETR的无人机视频流车辆目标检测算法

针对无人机视频流检测中小目标数量多、因图像传输质量较低而导致的上下文语义信息不充分、传统算法融合特征推理速度慢、数据集类别样本不均衡导致的训练效果差等问题,提出一种基于改进Deformable DETR的无人机视频流车辆目标检测算法。在模型结构方面,该算法设计了跨尺度特征融合模块以增大感受野,提升小目标检测能力,并采用针对object_query的挤压-激励模块提升关键目标的响应值,减少重要目标的漏检与错检率;在数据处理方面,使用了在线困难样本挖掘技术,改善数据集中类别样本分布不均的问题。在UAVDT数据集上进行了实验,实验结果表明,改进后的算法相较于基线算法在平均检测精度上提升了1.5%,在小目标检测精度上提升了0.8%,并在保持参数量较少增长的情况下,维持了原有的检测速度。

基于深度度量学习的足迹图像检索算法

针对赤足迹光学图像相似度高,传统算法无法快速提取样本有效信息的问题,提出了一种基于深度度量学习的赤足迹图像检索算法,该算法使用多尺度特征融合结构构建主干网络并辅以批去除结构监督学习,同时在嵌入空间内构建动态难样本三元组,解决传统难样本三元组挖掘方式不合理的问题。构建了一个包含250人、2 500枚的赤足迹光学图像数据集,该算法在所构建的数据集上平均检索精度达到88.86%,高于传统难样本三元组算法,可有效地应用于赤足迹光学图像检索。该算法对于足迹领域的自动化识别具有积极意义。

一种差分进化BM3D硬阈值参数的遥感影像去噪方法

针对遥感影像高斯白噪声去噪的问题,本文首先利用差分进化(DE)优化三维块匹配(BM3D)中的硬阈值变换参数(参数包括块距离阈值和三维变换域硬阈值参数);然后使用优化的BM3D算法消除影像中高斯白噪声,以峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)和边缘保留指数(EPI)作为评价指标。试验结果表明,在噪声密度不同情况下,融合算法的PSNR、SSIM和EPI均有所提升,尤其EPI相较于BM3D算法提高约2%。整体上,融合算法的遥感影像高斯白噪声的去噪效果优于单一BM3D算法。

基于动态卷积与注意力的多特征融合行人重识别

为能够准确利用图像中有效特征,提取判别性较高的信息区分特征相近的行人,提出一种基于动态卷积和注意力机制的多分支网络。将动态卷积核作用于ResNet50网络中,使动态卷积中的注意力机制与网络中的通道和空间注意力共同作用,通过不同分支得到相应局部特征,融合得到高判别性特征进行分类匹配。在CUHK03、DuckMTMC-reID、Market-1501数据集上进行验证实验,其结果表明了所提模型的优越性。

基于双传感器数据融合的土壤湿度测量与建模

为了克服TDR-3土壤湿度传感器所测量的土壤湿度数据受土壤硬度的影响,得到客观的水分/土壤的质量百分比,设计并制作基于TDR-3土壤湿度传感器和土壤硬度计的土壤湿度测量装置。装置标定时,通过逆向烘干法精确计算水分与土壤的质量百分比,进行土壤湿度(c)、土壤硬度(ψ)和TDR-3传感器输出电压(U)三因素正交试验,用Matlab软件进行二元曲线拟合,构建三者间的数学关系。试验表明,融合TDR-3传感器的输出电压和土壤硬度计的硬度数据后,装置可直接测量出土壤水分的质量百分比,与理论含水率的最大误差为4.75%。相对于单纯使用TDR-3土壤湿度传感器测量土壤湿度,装置的测量精度显著提高。对同一土样测量的最大重复性误差为0.83%,模型具有一定的可靠性与鲁棒性。该文可为开发更加精确的土壤湿度传感器提供参考。

协作频谱感知中抗SSDF攻击的认知用户不确定性行为评估

针对认知用户的协作感知行为不确定性,提出一种基于D-S证据理论的信任评估机制——Hard Guard,为硬判决融合算法提供保护,使其成为具有抑制频谱感知数据伪造(SSDF)攻击能力的可信协作频谱感知算法。Hard Guard采取感知数据预处理措施,在融合之前有效过滤虚假感知数据,规避了恶意用户的影响。仿真结果表明,Hard Guard能使硬判决融合算法面对SSDF攻击时保持较好的感知性能。

某电厂水冷壁管断裂失效分析

通过宏观检验、化学成分分析、力学性能试验、金相检验、扫描电镜断口分析等方法,分析了某电厂水冷壁管断裂失效的原因。结果表明:该水冷壁管断裂是由疲劳裂纹扩展造成的,裂纹起源于水冷壁管与鳍片焊接的焊缝未熔合缺陷处,裂纹沿水冷壁管的向火侧与背火侧同时扩展,最终造成水冷壁管垂直于钢管轴向发生横向断裂;焊缝硬度偏高并且存在未熔合焊接缺陷是造成该次断裂失效的内因,电厂启停炉及负荷波动过于频繁是造成该次断裂失效的外因。

聚焦难样本的区分尺度的文字检测方法

针对卷积神经网络中间特征层信息利用不充分,以及不区分尺度和难易样本的学习所导致的文字检测精度难以提高的问题,提出基于多路精细化特征融合的聚焦难样本的区分尺度的自然场景文字检测方法.构建多路精细化的卷积神经网络融合层提取高分辨率特征图;按照文字标注矩形框的较长边的尺寸,将文字实例划分为3种尺度范围,并分布到不同的候选框提取网络中提取相应的候选框;设计聚焦损失函数对难样本进行重点学习以提高模型的表达能力并得到目标文字框.实验表明,所提出的多路精细化特征提取方法在COCO-Text数据集上的文字召回率较高,聚焦难样本的区分尺度的文字检测方法在ICDAR2013、ICDAR2015标准数据集上的检测精度分别为0.89、0.83,与CTPN、RRPN等方法相比,在多尺度多方向的自然场景图像中具有更强的鲁棒性.

堆焊法提高球墨铸铁表面硬度

采用堆焊技术提高球墨铸铁的表面硬度。结果表明:利用一种低碳多元合金焊条可在球墨铸铁表面形成一定厚度的熔合层,通过调整焊接工艺参数,可在熔合层组织中获得针状马氏体和残余奥氏体,有效地提高了球墨铸铁的表面硬度,且焊接开裂倾向较小。

Cu-Cr-RE合金的熔炼实验及其组织性能分析

采用稀土-铜作为中间合金加入铜中进行熔炼实验,对Cu-Cr-RE合金的组织性能进行了分析,探讨其脱氧、细化晶粒的效果以及对基体的强度、导电性的影响规律。

纳米碳管增强铜基电接触材料制备的优化设计

用正交试验法优化了纳米碳管增强铜基电接触材料的制备工艺,探讨了纳米碳管表面处理时间、原料球磨时间和纳米碳管含量对复合材料综合性能的影响。结果表明:最佳制备工艺参数为,表面处理时间1.0h,球磨时间8h,纳米碳管最佳质量分数为0.1%。在优化制备的纳米碳管增强铜基电接触材料中,纳米碳管分散均匀,其布氏硬度为78.3HBS 2.5/62.5/30,电阻率为2.08×10–6Ω·cm,抗熔焊及抗氧化性能均得到较大提高,能够满足电接触材料综合性能的要求。

基于改进区域卷积神经网络的安全帽佩戴检测

针对已有的安全帽佩戴检测算法对小尺寸目标和部分遮挡目标检测效果较差的问题,在区域卷积神经网络基础上,做出优化用于安全帽佩戴检测。在原始Faster RCNN的基础上使用多层卷积特征融合技术优化区域建议网络产生候选区域特征图,使用在线困难样本挖掘技术训练ROI网络,自动挑选出困难样本使训练更加有效。实验结果表明,相比原始的Faster RCNN算法,所提方法检测精度提高了4.73%,对部分遮挡和小尺寸目标均有较好的检测效果,对环境变化具有更强的适应性。

废硬质合金顶锤制取12-磷钨酸的研究

介绍了以废硬质合金顶锤为原料,采用碱熔法处理,结合焙烧、浸取、水解、结晶等方法,分离钨和钴,然后制取12-磷钨酸的原理和生产工艺。杂多酸催化剂价格昂贵,利用廉价易得的各类废硬质合金材料制取12-磷钨酸,大幅度降低了生产成本。

协作频谱感知中数据融合与决策算法比较

协作频谱感知中融合多个认知用户的本地检测结果并准确判决至关重要。研究了基于大数合并的硬判决和基于置信(最大似然)合并的软判决,对不同算法的检测性能和复杂度进行了定性和定量的分析和比较。指出未来协作频谱感知中应结合协作用户数的优化和控制信道条件进行数据融合和决策算法设计。

基于难样本挖掘的孪生网络目标跟踪

为了解决全卷积孪生网络目标跟踪算法(SiamFC)在复杂环境下容易出现跟踪漂移甚至跟踪失败的问题,提出了一种基于难样本挖掘的孪生网络目标跟踪方法。该方法在SiamFC算法的基础上,首先利用特征融合模块进行特征融合,以提高特征表征的鲁棒性,然后引入一个新的损失函数,加强网络对难样本的学习能力并缓解正负样本不平衡的问题。为验证该方法的有效性,在OTB2015和GOT10k数据集上对算法进行测试实验。实验结果表明,在OTB2015数据集上该方法比SiamFC算法在成功率上提高2.6%,精度上提高2%;在GOT10k数据集上该方法的mAO为0.429,相比SiamFC算法提高了3.7%,在光照变化、目标形变、相似背景干扰情况下具有更好的表现。

基于Filtersim的多源降水数据融合方法研究

降雨是影响车辆越野机动的重要因素,高精度的降雨数据是定量评估战场越野通行能力,合理制定行动方案的前提。针对传统插值方法的不足,论文采用flitersim多点统计法来提高降水数据的融合精度。将降雨量分解为局部均值与局部残差之和,以卫星降水数据的局部残差作为"训练数据",以气象站点的局部残差数据作为"硬数据",以卫星降水的局部残差数据和气象站点的局部残差数据的插值数据作为"软数据"进行flitersim多点地统计模拟,最终得到1km分辨率的降水数据。通过比较数据的平均绝对值误差、均方根误差和相关系数,表明flitersim明显优于协同克里金插值,能有效提高降水数据的精度。

建筑结构焊接过程中Al-TRIP钢焊缝熔合区的硬度分布及实验研究

为研究冷却速度对铝合金化TRIP钢焊缝熔合区的组织与硬度的作用,采用RSW、YAG、Diode和ARC等4种不同方式对铝合金化TRIP钢焊接。结果表明,铝合金化TRIP钢母材铁素体基体上分布着少量的黑色贝氏体以及部分白色的残余奥氏体。ARC、Diode、YAG和RSW等4种不同焊接方式焊缝冷却速度依次增加,低温组织铁素体含量逐渐减少。随着冷却速度的增加,熔合区的硬度、马氏体含量逐渐升高。

基于分步融合的双门限协作频谱感知改进算法

针对在噪声不确定通信环境下,传统双门限协作频谱感知算法在同时提高频谱检测性能与降低数据传输量中的不足,提出一种基于分步融合的双门限协作频谱感知改进算法。该算法首先对所有认知用户进行过滤,剔除深度衰落用户对检测性能的不利影响;然后根据噪声不确定度自适应设置双门限值,增强感知系统对噪声不确定环境的适应性;最后在融合中心采取分步融合的策略,合理折中高检测性能与低数据传输量间的矛盾。理论分析与仿真结果表明,与传统双门限频谱感知算法相比,该算法可完全避免感知失败,在保证低数据传输量的同时可有效提升检测性能,当噪声不确定度较大时,提升效果更明显。