三电平辅助变流器寿命优化控制

辅助变流系统是动车组车辆上关键的电气组成部分,主要为空调机组、风机、照明等交流负载提供稳定的三相电源。结温是影响动车组三电平辅助变流器IGBT(Insulated-gate Bipolar Transistor)模块寿命的主要因素。为了提高动车组三电平中点钳位(Neutral-Point Clamped,NPC)型辅助变流器寿命,提出一种降低结温的模型预测电流控制(Model Predictive Current Control,MPCC)策略。首先,考虑传统MPCC在每个采样周期需要代入27个电压矢量循环计算,计算量较大,因此将三电平基本电压矢量划分在间隔60°的6个扇区中,通过计算电压矢量在两相静止坐标下的相角,进而判断参考电压矢量所处扇区,将备选矢量数目从27缩减至10,减少了计算量;其次,传统MPCC直接应用于动车组辅助变流器会使IGBT模块的结温较高,老化速度加快,对变流器安全稳定运行产生不可预测的损害,本文对IGBT模块的开关损耗和导通损耗进行近似等效,得到了和集射极电压、集电极电流相关的功率损耗因子。通过预测每相电流的方向,进而预测IGBT模块的开关和导通情况,动态加入功率损耗因子,并在代价函数中约束每相IGBT及其续流二极管(Free Wheeling Diode,FWD)的功率损耗,使得最优电压矢量在降低功率损耗的同时保证一定的控制性能。通过仿真与实验验证,本文所提方法相比传统MPCC策略降低了功率器件的结温,提高了变流器寿命。

基于变载波频率的永磁同步电机驱动系统效率优化控制

为降低永磁同步电机驱动系统的损耗,提高系统效率,提出了一种基于母线电流反馈的变载波频率优化控制方法.首先,建立了系统损耗数学模型,探究了载波频率与系统损耗的关系.然后,针对离线优化方法对于参数敏感的问题,设计了一种基于母线电流反馈的载波频率在线寻优方法.结果表明,在不同转速与负载条件下均存在使系统损耗最小的最优载波频率,其随转速与负载条件变化而变化.在各个工作点,系统损耗的计算值均与实测值基本吻合.在线寻优方法在中高负载情况下能够实现约0.6%的效率优化,并且在负载变化的情况下仍然能够实现损耗优化.

极低频电流场透地通信路径损耗建模与分析

针对水平方向地电极电流场无线强穿透信息传输需求,研究了基于极低频水平双电极电流场信道传输特性。考虑到电极半径、电极入土深度、电极间距、发射信号频率和信号传输距离等参数对透地(Through-The-Earth,TTE)通信传输性能的影响,建立了地电极电流场TTE通信路径损耗模型,分析了各参数对路径损耗的影响,确定了信号传输最佳工作参数。根据选定参数搭建了极低频电流场TTE通信系统,在200 m和400 m通信距离下测试了3~10 Hz信号的路径损耗,通过试验数据与仿真结果对比分析验证了模型的准确性。

基于PPR和NSGA-Ⅱ的泵前微压过滤器水力与过滤性能研究

【目的】探究泵前微压过滤器的性能。【方法】开展5组流量(2~8m^(3)/h)、5组含沙量(0.5~2.0g/L)、3组滤网过滤面积(1 105、1 582、2 060 cm^(2))和4组分水器型式(不加、1型、2型、3型)的物理模型试验,采用投影寻踪回归分析法(PPR)、多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ),建立水头损失、截沙质量和总过滤效率的预测模型,探究各指标的影响因素排序,确定泵前微压过滤器的最佳运行工况。【结果】影响泵前微压过滤器水头损失的因素排序为进水流量?含沙量?滤网过滤面积;影响截沙质量的因素排序为含沙量?滤网过滤面积?进水流量;影响总过滤效率的因素排序为滤网过滤面积?含沙量?进水流量;以相对误差≤10%作为判定标准,建立的截沙质量和总过滤效率PPR预测模型合格率为100%,模型精度较高,但水头损失PPR预测模型合格率仅为70%,模型不可靠。本试验范围下泵前微压过滤器的最佳运行工况为:含沙量2 g/L、进水流量7 m^(3)/h、滤网过滤面积2 060 cm^(2)。【结论】PPR预测模型对截沙质量和总过滤效率的预测精度较高,对水头损失的预测误差较大,在后期可用量纲分析与多元回归相结合预测水头损失、截沙质量和总过滤效率。

中国农田磷流失风险评价及其关键驱动因素

农田面源磷流失是农业面源污染的重要原因之一,识别流域内农田磷流失风险的关键源区及其影响因子是面源污染控制的重要手段。基于磷指数模型开展2000—2020年中国农田磷流失风险评估,选取土壤有效磷含量、磷肥施用量为源因子,土壤侵蚀模数、年径流深、农田和水体间归一化距离指数为迁移因子,结合GIS技术评估了中国农田磷流失的关键源区;在此基础上,利用随机森林法分析影响中国农田磷流失的关键因子,并通过结构方程模型揭示了农田磷流失风险指数与各因子的关系。结果表明:1)2000—2020年中国农田的磷流失的低、中、高、极高风险面积分别占农田总面积的43.8%、40.5%、13.4%、2.4%。2)中国农田磷流失在2000、2005、2010、2015、2020年高风险和极高风险总面积的年平均占比从大到小依次为:淮河流域、长江流域、珠江流域、东南诸河流域、松辽河流域、西南诸河流域、黄河流域、内陆河流域、海河流域。3)影响农田磷流失风险的关键源因子和迁移因子分别为土壤有效磷含量和归一化距离指数,其重要性特征值分别为129.53和65.12,土壤有效磷含量是农田磷流失最主要影响因子。4)磷流失风险指数与源因子指数、迁移因子指数呈极显著正相关,选取的14个指标对磷指数的解释度达0.62,其中源因子和迁移因子对磷指数的贡献率分别为0.77、0.19(P <0.001)。研究结果可为中国农田磷流失风险评估提供科学参考,对中国农业面源污染的宏观防控及战略决策具有重要意义。

一种轻量型果园环境果实检测方法

果园环境下柑橘的快速准确检测是自主采摘机器人作业的关键.针对现有的模型过于冗余、检测速度与精度不平衡等问题,提出一种轻量型果园环境果实检测方法.在YOLOv4算法的基础上引入焦点损失函数(Focal Loss)来提高模型在二分类检测任务中的负样本挖掘能力,并针对模型参数冗余等问题提出一种优化的模型剪枝方法.试验结果表明:提出的方法在果园环境中柑橘果实数据集检测得到的平均精度均值(mean average precision,M_(AP))达到94.22%,相较于YOLOv4模型提高了1.18%,模型参数减小了95.22%,模型尺寸为原来的4.84%,检测速度为原来的4.03倍.

投保人高损失区间存在净损失约束的最优保险设计

在不完全保险情形下,投保人通常期望出险后能够获得保险公司足够的赔偿而将自己的实际损失控制在一定的范围内。为了满足这类投保人的需求,本文引入了投保人的净损失约束,研究在该约束下投保人的最优保险问题。研究表明:如果Arrow模型的解满足该约束,本模型的解与Arrow模型解一致,最优保单是有且仅有一个免赔额的部分保险契约,否则最优保单将存在两个免赔额。投保人效用最优时,本模型在应对高损时所提供的赔付水平始终不低于Arrow模型,而本模型在应对低损时对于IARA(DARA/CARA)型投保人所提供的赔付水平依次要低于(高于/等于)Arrow模型。此外,投保人的期望效用将随着其净损失上限的提高而逐渐增大,直到Arrow模型的解满足该约束时其效用达到最大。

蜂窝车联网侧行链路信道测量与分析

蜂窝车联网侧行链路接口(PC5)采用终端到终端直接通信的形式,因其通信延迟低、传输容量大和传输可靠性高的特点而具备广阔的科研和工程前景。为了实测蜂窝车联网侧行链路信道特性,使用具有PC5接口的车载板卡在城市道路进行了通信测量工作,并依据测量结果从信道特征对PC5接口信道进行了分析。分析了通信收包时延随距离和信噪比变化的特征,将实测参考信号接收功率值与自由空间和双射线两种路径损耗经验模型及对数距离和双斜率两种路径损耗拟合模型的预测值进行了对比,并引入了四种相关性分析算法,从数值偏移量、线性相关程度和几何形态相似度等角度分析了模型预测值与实测数据的关联性,最终验证了双斜率路径损耗模型最适合表征PC5接口通信信道在城市环境下的衰落特征,基于该模型测算得到的路径损耗指数和阴影衰落方差也进一步说明此模型能够更好地结合实验环境表征信道特性。

考虑PWM波形特征的纳米晶磁心损耗模型的研究及验证

磁心损耗精确预测对于电力电子变压器的优化设计至关重要。然而,传统的磁心损耗模型在复杂激励下适用性较差,尤其对于占空比可调、高次谐波含量丰富的PWM波磁心损耗预测,计算精度显著下降。基于Jordan损耗分离模型,建立了一种考虑PWM波形特征的磁心损耗计算方法。首先,该方法根据激励波形特征,推导出相应的波形系数及等效频率来计算PWM波激励下的动态涡流损耗,将Jordan模型的适用范围从正弦拓展到PWM波激励下的磁心损耗计算;然后,分析了不同占空比激励下激励波形有效频率及高次谐波含量变化对损耗系数的影响,并对其进行数学表征,实现了整个占空比范围内磁心损耗的精确预测;最后,搭建了高频非正弦激励下软磁材料磁特性测量平台,针对1K107B纳米晶材料,测量了两种典型PWM波激励下的损耗数据。实验结果表明,所建立的磁心损耗模型具有较高的计算精度,相比于传统的Steinmetz改进公式,整体精度提高了25%。

基于无线传播环境的无蜂窝大规模MIMO系统接入点部署优化

无蜂窝大规模多输入多输出(MIMO)系统通过在覆盖区域内部署大量的接入点(AP),可以为用户提供均匀、可靠的服务。传统的无蜂窝大规模MIMO系统采用随机部署,未考虑AP周围的路径损耗、阴影衰落散射物以及环境遮挡对覆盖质量的影响。为了考虑实际环境下无蜂窝大规模MIMO能实现均匀、一致的覆盖,提出了基于无线传播环境的AP部署方案。首先,通过混合概率路径损耗模型对无线传播环境进行表征,其次构建了以最大化平均吞吐量为目标的AP部署优化问题,最后将问题转化为马尔可夫博弈过程,并且基于多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法得出最优的AP部署策略。仿真结果表明,相比于传统的随机部署和现有AP部署策略,所提方案可明显改善复杂环境下的非均匀覆盖问题,为用户提供良好一致的均匀覆盖。

实现配电变压器效率最大化的治理方法研究

铁损、铜损是影响配电变压器效率的基本损耗,尤其当三相负荷不平衡发生时还会带来附加损耗。为实现配电变压器效率最大化,结合低压供配电系统三相幅值和功率因数均不平衡的现状,通过数学建模对影响配电变压器效率的因素进行理论分析,并建立三相负荷不平衡度与配电变压器效率关系的度量式,基于联合机制提出实现配电变压器效率最大化算法。通过算例与实验法对所提理论进行验证分析,结果表明,通过治理中性线电流可以有效提高配电变压器效率。结合实验结果提出了实现配电变压器效率最大化的改良措施。

基于C3F-YOLOv5的轻量化列车车底螺栓检测方法研究

提高目标检测在列车车底复杂背景下螺栓的识别精度及检测速率,对于提高列车行驶安全性具有重要意义。为高效检测螺栓,提出一种基于C3F-YOLOv5的轻量化列车车底螺栓检测方法。使用自行设计的履带式车底检测机器人获取车底螺栓图片,并混合自行搭建的模拟平台螺栓图片与真实的列车车底螺栓图片作为最终数据集。将C3模块中的Bottleneck结构替换为Faster_Block结构,改进为C3F模块;并分别与FasterNet、GhostNet和MobileNetV3轻量化结构进行对比。此外,引入注意力机制CA模块,同时将原有损失函数L_(GIoU)替换为更为契合的L_(MPDIoU);使用SE模块和CBAM模块分别与CA模块进行比较,作为消融实验。最后采用LAMP分数的计算方法对模型权重参数排序,并将不重要的权重参数剪枝,作为新型模型压缩的方法。将最终模型压缩后的C3F-YOLOv5s网络模型分别与YOLOv4、YOLOv7、Mask R-CNN、RetinaNet进行对比试验。研究结果表明,在使用混合数据集的情况下,最终网络模型的平均检测精度达到了92.8%,检测速度达到了256.7 FPS。相较于其他4种经典的深度学习网络模型,改进后的模型检测效果更好,同时模型表现出较强的鲁棒性和泛化性能。该方法可在无法获得更多真实车底螺栓图片时,使训练后网络更加适应真实车底的情况,改进后的算法可以同时提高螺栓的识别精度和检测速度,可以为后续相关研究提供技术参考和理论支撑。

印度视角的RCEP贸易损益模拟研究——基于GTAP模型的实证分析

《区域全面经济伙伴关系协定》(RCEP)已于2022年1月1日正式生效,印度是否永久性退出RCEP尚不可知,若在RCEP效果凸显后再度重返,则其国内贸易损益计算依据以及将对成员带来何种宏观经济层面的影响无疑是个值得关注的问题。本文利用GTAP模型对印度是否加入RCEP不同情形之贸易损益进行了模拟验证,结果表明,RCEP生效后各成员的国家总福利水平及总产出水平都将高于生效前,与印度的成员身份并无必然关联,但印度的RCEP局外人身份将对其进出口总额的增长产生负面影响;若印度重返RCEP则不仅对本国进出口贸易额增长发挥正向拉动作用,还会为其他成员带来更大的贸易增长效应;印度加入RCEP也的确存在一定程度的对外贸易逆差增大风险。为此,展望印度加入RCEP的前景,可以做出以下预判和启示:印度可能适时选择重新加入RCEP而非永久退出;印度重返RCEP可为中国经济发展带来新动力;中国应积极运用外交和经济渠道促使印度尽早重返RCEP,为中印双方未来的经济增长创造更好条件。

IDD-YOLOv7:一种用于输电线路绝缘子多缺陷的轻量化检测方法

YOLO目标检测算法是当前基于图像的输电线路绝缘子缺陷检测的主流方法,然而现有模型复杂度较大,亟需合理有效的参数压缩方法作为前提条件,来为解决无人机边缘设备部署的困境问题奠定基础;同时,无人机航拍的绝缘子缺陷图像背景复杂、缺陷尺寸较小,容易出现误检、漏检等问题。为此,提出了一种用于输电线路绝缘子多缺陷检测的Insulator Defect Detection-YOLOv7(IDD-YOLOv7)模型,以降低模型复杂度,提高模型鲁棒性。首先,在多尺度特征融合的过程中加入坐标注意力(Coordinate Attention)机制,抑制复杂背景的干扰,提升模型对小目标的全局感知能力;之后,设计C3GhostNetV2模块,用于捕获不同空间像素之间的远程依赖性,在增强模型表达能力的同时降低模型的参数量和浮点运算量;最后,提出Focal-CIoU损失函数,提高模型高质量anchor的贡献,加快模型的收敛速度。实验结果表明,本文方法与基线模型相比mAP^(50)提升了3.8%,查准率和召回率分别提升了1.7%和7.6%,参数量和浮点运算量分别下降了18.3%和14.0%,绝缘子自爆、破损、闪络缺陷的AP^(50)分别提升了0.8%、4.5%、6.3%。

基于RSSI参数动态修正的ZigBee室内定位算法

ZigBee室内定位技术近年来发展迅速,但使用固定路径损耗模型的传统算法环境适应能力较差,会引起较大定位误差,影响定位精度。本文提出一种基于ZigBee平台的对数路径损耗模型参数动态修正的室内定位算法。首先经过高斯滤波对所得RSSI值进行筛选优化,然后根据锚节点之间的距离以及RSSI值来动态修正对数路径损耗模型参数,包括路径损耗因子以及距待测节点处的信号强度值,从而得到当下环境中具体的对数路径损耗模型;再利用卡尔曼滤波对现有的定位参数进行二次修正,以更正上述算法中因时刻变动引起的环境变化导致的定位偏差。实验结果表明,该定位算法比基于ZigBee的固定路径损耗模型定位性能提升了46.8%,可以改善因环境变化产生的定位误差问题。

融合残差连接的图像语义分割方法

由于传统SegNet模型在采样过程中产生了大量信息损失,导致图像语义分割精度较低,为此提出了一种融合残差连接的新型编-解码器网络结构:文中引入了多残差连接策略,更为全面地保留了多尺度图像中包含的大量细节信息,降低还原降采样所带来的信息损失;为进一步加速网络训练的收敛效率,改善样本的不平衡问题,设计了一种带平衡因子的交叉熵损失函数,对正负样本不平衡现象予以针对性的优化,使得模型的训练更加高效;实验表明该方法较好地解决了语义分割中信息损失以及分割不准确的问题,与SegNet相比,本网络在Cityscapes数据集上进行精细标注的mIoU值提高了约13%。

基于缩尺模型的高铁桥梁预应力损失试验研究

【目的】为更好的评估在役预应力混凝土桥梁结构预应力损失状况。【方法】选用国内高铁中应用最广的32 m预应力混凝土箱梁作为研究对象,按照1:16的缩尺比例将箱梁转化为T形截面制作了26根C50混凝土试验模型梁。通过对试验梁预应力钢绞线应变、伸长量的瞬时和长期监测得到预应力损失的实际值,并将此实际值与目前国内外常用预应力损失规范计算所得值进行对比分析。【结果】预应力损失主要发生在前期即瞬时损失,约占总损失的70%;84.6%的试验梁锚固损失占瞬时损失总和的70%以上,最高达80.57%;试验梁的长期损失在锚固后的前10 d内变化较快,后期逐渐趋于稳定;将5种规范的计算结果与试验实测值进行对比,对于长期损失,数据显示实测数据与《铁路桥涵设计规范》(TB 10002—2017)计算结果最为吻合。【结论】研究结果可为实际工程中预应力梁的预应力损失计算提供参考。

非正弦激励下高频变压器铁心动态磁滞特性模拟方法

高频变压器是DC/DC变换器的核心部件,其激励波形一般为非正弦波,工作频率可达数千赫兹以上,导致铁心损耗显著增加,准确模拟非正弦激励下高频变压器铁心动态磁滞特性,有助于铁心损耗计算以及变压器的电磁暂态分析。首先,该文考虑铁心磁化物理过程,利用系统级电力电子仿真软件PLECS中底层模块和语言编写程序,建立基于静态J-A磁滞模型和磁导-电容类比法的铁心静态磁滞磁导模型;然后,考虑高频条件下涡流效应与弛豫效应对铁心动态磁滞特性的影响,根据损耗统计理论建立铁心动态磁滞磁导模型;最后,基于模拟退火与Levinberg-Marquardt混合算法提取静态J-A磁滞模型参数,根据铁心损耗特性曲线采用最小二乘法提取动态损耗系数。对比分析不同占空比、高频方波电压激励下电流波形以及磁滞回线的仿真结果与实验测量结果,验证了模型的有效性。

基于改进LSTM的蘑菇生长状态时空预测算法

密集蘑菇簇会严重影响蘑菇质量和自动采摘成功率。为避免形成超密集蘑菇簇,提出一种蘑菇生长状态时空预测算法,对蘑菇生长状态进行预测以指导提前疏蕾。该算法采用编码器-预测器框架,将历史序列图像转换为3D张量序列作为模型的输入;编码器网络中将卷积和长短时记忆(Long short term memory, LSTM)网络融合实现对蘑菇生长的时空相关性特征的提取;在预测网络中加入扩散模型以解决预测图像的模糊问题;此外,在损失函数中增加了蘑菇面积差异损失函数来进一步减小预测蘑菇与实际蘑菇的形状和位置偏差。实验结果表明,本文算法峰值信噪比可达35.611 dB、多层级结构相似性为0.927、蘑菇预测准确性高达0.93,有效提高了蘑菇生长状态图像预测质量和精度,为食用菌生长预测提供了一种新思路。

复杂环境下输电线路鸟巢目标图像检测模型

为了解决复杂环境下电力巡检无人机对输电线路鸟巢识别精度低、错检漏检率高、定位不准等问题,在YOLOv5s模型的基础上,提出一种用于输电线路鸟巢目标检测的改进YOLO-nc-kd模型。设计一种高效的多尺度卷积特征融合模块(MCFFM),实现不同尺度下的高效特征提取,使模型能获得更加丰富和多样化的特征表示。引入注意力机制,提升主干网络在相似环境背景下的鸟巢特征提取能力。设计改进的定位损失函数,提高边界框的定位精度和小目标检测能力。使用知识蒸馏技术,进一步提升模型精度。实验结果表明,改进YOLO-nc-kd模型的准确率、召回率以及平均精度均值(m AP)相较于YOLOv5s模型分别提升了7.3、5.6、4.9个百分点,具有较好的输电线路鸟巢目标图像检测效果。