光学多普勒差分流速仪数据解调方法验证

光学多普勒差分流速仪在测量海水流速时,由于信号微弱和噪声干扰,接收信号信噪比很低,信号解调面临挑战,可能导致较大的测量误差。为了准确解调埋藏在噪声中的信号并获取速度信息,需要对获取的海试测量数据进行进一步算法处理。采用自适应滤波算法有效降低了多普勒信号中混杂的高频噪声干扰,提高了海试原始数据频域信号的信噪比,并利用寻峰算法更准确地获取了谱峰值。结果表明,与直接读取原始数据的谱峰值相比,经过该算法处理后,激光差分多普勒流速仪与声学多普勒流速仪比测的流速拟合度平均误差为0.2163 cm/s,误差降低了25.5%,表明该算法对激光多普勒测速信号解调是有帮助的。

双层规划模型下物流始端集中网点运营优化研究

我国物流产业平均成本高,综合利润率低,长此以往不利于物流产业与互联网消费市场的发展。根据集货行为实现物流业降本增效这一基本理论,提出物流始端集中化经营策略,探寻符合我国实际情况的高效低成本的快运物流运营模式。首先,以物流与用户接触的网点为出发点,建立降低成本与增加利润的双层规划模型。其次,对物流商与用户是否选择此模型所构造策略进行博弈分析。最后,对快递网点数据进行实证分析,采用极点搜索法求解策略模型的最优解,并依据最短路径问题的解决进一步改进集中化策略实施的时间约束。研究发现,理论和实证结果均表明物流始端网点的集中化策略可以达到高效低成本的优化目标,极点搜索法和策略博弈可以有效解决物流优化中的双层规划模型问题。

基于麻雀搜索算法的福建省碳达峰路径优化研究

应对全球碳减排的紧迫挑战,可靠的碳达峰路径对中国碳减排的实施具有重要作用。然而,由于碳排放过程受众多因素影响,且相互作用复杂,传统情景分析方法难以有效识别最优减排路径。为此,在分析福建省的能源消费和碳排放数据的基础上,构建了麻雀搜索算法-支持向量回归模型(Sparrow Search Algorithm-Support Vector Regression,SSA-SVR)模型,该模型综合考虑了影响碳排放的14个关键因素,并基于SVR模型对福建省1999—2022年的碳排放量进行了预测和验证。随后,采用SSA算法优化了各因素的年度变化率组合,探索满足2030年碳达峰目标的多种可能路径。研究结果表明,模型具有较高的准确性和可靠性,探索出的所有路径均能在2030年实现碳达峰,但碳排放量存在显著差异。SSA-SVR模型能够为福建省工业部门实现碳达峰目标提供科学依据和策略建议。

面向联络线计划功率的直流微电网优化调度

针对可再生能源日渐高比例接入大电网,需要建立主动配电网系统来跟踪和响应大电网的调度需求,提出了一种基于联络线计划功率将微电网转变为主动配电网的经济性调度策略。该策略以风光储直流微电网并网运行系统成本最低为目标,运用改进麻雀搜索算法求解系统运行成本。与无联络线计划功率调度策略的调度结果进行了对比,结果表明,所提调度策略在满足大电网削峰填谷指令的同时,将系统的并网运行成本降低了9.79%。由此验证了该调度策略对于直流微电网并网经济性调度具有可行性。

基于Levy飞行的HS算法对EV有序充电的优化研究

针对小区内电动汽车(electric vehicle,EV)大规模接入无序充电对配电网产生不利影响的问题,该文提出一种基于Levy飞行的和声搜索(harmony search,HS)算法来优化EV有序充电问题。该算法考虑EV无序充电对线路电压偏差和配电变压器负载率的影响,以EV充电费用最低以及配电变压器负荷峰谷差最小作为优化目标,完成对EV有序充电的调度优化。为验证文中优化算法的有效性,对某小区算例与试点分别进行仿真分析与试验研究。结果表明,文中EV有序充电优化算法策略不仅能减少居民充电电费支出,而且对配电网负荷起到一定的削峰填谷的作用。

基于SSA-XGBoost的爆破振动预测系统的构建与应用

爆破振动质点速度峰值(Peak particle velocity,PPV)是衡量爆破振动对周围环境和结构物造成的影响程度的重要指标。为提高爆破振动质点速度峰值预测的可靠性,提出了一种基于麻雀搜索算法(Sparrow search algorithm,SSA)优化极端梯度提升树(Extreme gradient boosting,XGBoost)的PPV预测模型,通过Matlab软件中的App Designer模块构建了相应的爆破振动预测系统。通过36组训练数据和5组测试数据,选取了最大单段炸药量、爆心距和测点至爆破工作面的高程差作为模型输入参数,对PPV进行了预测。结果表明,提出的SSA-XGBoost模型相较于GA-BPNN模型和BPNN模型具有更小的平均相对误差,泰勒图进一步证明了SSA-XGBoost具有更高的预测精度和更好的稳定性。

基于改进双向峰-谷搜索算法的煤矸模型电磁波正演模拟

实现放顶煤过程煤矸含量自动识别是综采自动化的重要目标,现有煤矸含量自动识别方法存在准确性、实时性较低等问题。放顶煤过程产生的煤矸混合物是由煤、矸石和空气形成的三相介质,各相介质的电性参数不同,在不同组分的混合三相介质中,电磁波的传播特性也不同。煤和矸石相对介电常数差异明显,通过研究不同含矸率煤矸混合物的电性参数,可为放顶煤工作面含矸率自动识别提供新的思路和方法。为了探究不同含矸率煤矸混合物的电性差异,提出了一种基于分治策略的双向峰-谷搜索算法,基于该算法建立了煤矸多相离散随机介质模型,基于麦克斯韦方程组及其本构关系方程,利用时域有限差分法对所建立的模型进行电磁波正演模拟。分析表明,基于分治策略改进双向峰-谷搜索算法后,煤矸多相离散随机介质模型中的煤、矸石、空气三相之间不仅存在明显的相界面,且各相离散程度更大,不存在聚集现象,因此局部介质也能体现整体的电性参数,能够满足电磁波正演的介质模型需求。正演模拟结果表明:(1)激励信号的频率会影响透射波的幅值,在12 GHz范围内,激励信号频率越高,透射波幅值越大;频率过低会降低信号的鲁棒性,激励频率应高于2 GHz。(2)煤矸混合物的含矸率与介质整体的等效介电常数呈正相关。含矸率越高,电磁波信号的传播损耗越多,接收平面接收到的信号幅值越小,电磁波信号穿透介质所用的时间越长。不同含矸率之间呈现明显的差异性,可以用作综采放顶煤含矸率识别的依据。

自适应SNIP算法扣除γ全能峰本底

研究了一种扣除γ全能峰本底的自适应变换滤波窗宽SNIP算法,该算法基于平滑滤波后的能谱及寻峰结果,依据SNIP原理进行优化。为减少统计涨落的影响,采用高阶最小二乘法对测量能谱平滑滤波,通过改进一阶导数寻峰法确定γ全能峰的左边界,再依次计算对比右边界与左边界的斜率来确定γ全能峰的右边界,以克服累加效应带来的能谱畸变影响。根据寻峰结果确定SNIP算法的滤波窗宽,以实现自适应变换滤波窗宽和达到准确计算能谱基线的目的。实际测量结果表明,自适应SNIP算法结构简单,易于实现,与其他方法相比,在保证能谱连续性和准确性的基础上,使能谱本底扣除效果更佳。

基于高峰票价模型的城市轨道交通票价分时段定价研究

地铁在城市公共交通领域居于重要位置,同时由于其本身建设成本高、运营维护成本高以及票价较低的特点,地铁具有鲜明的社会效益属性。虽然城市轨道交通系统作为城市基础设施,追求利润并不是存在的主要价值。但是,持续的亏损运营显然也不合理。通过优化地铁票价,兼顾地方政府、轨道交通运营企业、乘客等各方利益的前提下,对轨道交通票价定价进行科学研究,提升城市轨道交通的效率与效益,属于正确的发展方向。文章通过分时段定价的思想,调整高峰期票价,在适当增加地铁运营企业收益的同时,也有助于使高峰期出行时间弹性较大的乘客群体转移至平峰时段,提高高峰期乘客乘坐体验,达到“削峰填谷”、充分利用资源的目的。

基于蝙蝠算法的执行器路径规划算法

无线传感器与执行器网络中执行器的路径对网络能耗有着重要影响,最大化覆盖节点是收集节点数据的重要前提。为此,提出基于双重聚类的执行器路径规划(Dual Clustering-based Path Planning of Actuator,DCPA)算法。DCPA算法先利用模糊化C-均值聚类算法构建驻留点(Rendezvous Points,RPs),并依据网络失效节点动态地调整RPs位置。再利用密度峰值聚类算法将这些RPs划分成多个簇,簇数等于执行器的个数。然后,利用蝙蝠算法规划每个执行器遍历RPs的路径。考虑到蝙蝠算法的局部搜索能力的不足,加入惯性权重对蝙蝠算法进行改进。性能分析表明,相比于同类算法,DCPA算法在网络能耗和收集数据性能方面存在优势。

基于Kolmogorov-Smirnov检验的远程拉曼光谱寻峰算法

远程拉曼系统已经开始用于深空物质检测,要求远程拉曼系统具有小型化,抗辐射和低功耗等特点。为了解决通过降低激光脉冲能量来实现低功耗情况下,拉曼信号信噪比降低的问题,提出了一种新的拉曼光谱寻峰算法,根据远程拉曼特点,采用统计学中Kolmogorov-Smirnov检验作为寻峰方法,以此提高拉曼光谱的信噪比。为此建立了一个远程拉曼系统,实验中使用的激光脉冲能量为3 mJ,检测距离为3.15 m。通过对设定的参数进行检验,验证了基于Kolmogorov-Smirnov检验的远程拉曼光谱寻峰算法的准确性和普适性。

光纤光栅传感信号寻峰误差研究

光纤光栅传感器是通过检测被测物理量引起的光纤光栅中心波长的漂移量来得到该物理量的变化,波长检测精度常受到寻峰算法的影响。本文研究了5种寻峰算法,分析了加窗截断长度、信噪比及波长分辨率对寻峰算法误差的影响。截断长度太长或太短都会造成寻峰误差骤增,每种寻峰算法对应的加窗截断长度稍有不同,略大于3dB带宽的2倍为最佳;信噪比越高,寻峰误差越小;波长分辨率越高,寻峰误差越小。通过与实验对比,相同条件下,高斯公式非线性拟合在5种算法中寻峰误差最小,质心算法寻峰误差最大。实验中高斯公式非线性拟合算法的寻峰误差可以达到1.00pm。

基于最小二乘迭代算法精确估计塔康方位参数

对中频数字化技术的塔康视频信号方位估计进行了研究。首先通过搜索PAM信号的峰值,得到由随机峰值点组成的包络信号;再根据确定的信号形式,采用最小二乘迭代算法估计出包络信号的方位参数。不需要寻找正斜率拐点和脉冲对译码,通过迭代运算能减小运算量和计算机内存,在对峰值进行拟合过程中,能有效抑制噪声的影响,提高参数估计精度。计算机仿真验证了其有效性。在3 dbW的功率信噪比下,估计误差不超过0.5°,满足塔康系统的方位误差为2°的要求。与传统方法相比,该方法具有实现简单、高精度的特点。

光纤布拉格光栅中心波长检测中的寻峰算法

为了寻找一种更好的FBG(光纤布拉格光栅)中心波长检测的寻峰算法,采用LabVIEW技术和MATLAB技术完成了FBG解调系统中9种寻峰算法的编写和调试,并对各种算法的参数及其优劣进行了分析比较。通过对仿真信号及实测FBG信号的误差分析,结合实验研究和算法仿真,给出了算法误差及相关影响因素。结果表明,最佳寻峰算法为高斯拟合法。

基于Labview的光纤光栅波长解调系统

提出了一种基于Labview的数字化光纤光栅信号解调系统,实现了光纤光栅应变传感波长解调。采用Labview编写程序实现信号的实时采集、处理、显示,解决了普通光纤光栅解调设备成本高,体积大等难题;进行了基于上述系统的光纤光栅应变传感实验研究。实验结果表明,反射谱线中心波长漂移量与轴向应力具有很好的线性关系,当应力达到60με时,光纤Bragg光栅(FBG)对应的波长漂移量约为1.90nm。

基于分数阶傅里叶变换的无线电引信信号的侦察

该文首先论证了分数阶傅里叶变换侦察线性调频信号的理论基础,指出由于分数阶傅里叶变换是线性变换,克服了双线性变换带来的交叉项干扰,因此在复杂的电子对抗环境中具有更好的检测效果。接着提出了一种可变窗谱峰搜索算法。仿真结果验证了算法的有效性。

基于视觉引导的3D纳米测头

针对现有微纳米CMM机(Micro-Nano Coordinate Measuring Machine,微纳米CMM)测量逼近效率低的问题,设计了一种基于视觉引导的3D纳米测头。该测头以石英音叉结合一体式光纤微测杆测球作为微力触发定位传感器,以3个空间布置的微型USB高倍摄像机对工作台做视觉引导。将测球置于3个摄像机焦平面后约100μm处,通过高斯滤波、清晰度评价、极点搜索,对图像进行实时处理,判断试样是否接近测球,实现三维工作台的高低速引导控制。实验结果表明:该测头可以实现大行程、高精度微纳米CMM的自动高速逼近、低速触发定位测量,通用性好、集成度高,测量效率高。

基于高清网络摄像机的自动聚焦算法

针对传统的聚焦评价函数运算量大、峰值搜索算法易受干扰且视频质量反复变化的问题,实现一种较传统聚焦评价函数与爬山算法相结合的聚焦算法更好的自动聚焦算法。采用TI公司的TMS320DM368处理器自带的自动聚焦(AF)引擎作为硬件实现的聚焦评价函数;采用的峰值搜索算法将聚焦曲线分为聚焦区和散焦区,在散焦区使用大步长的GM(1,1)模型预测搜索方向,在聚焦区使用小步长的爬山算法搜索峰值。实验结果表明,该算法拥有更好地实时性与准确性,适用于高清网络摄像机的自动聚焦。

基于差分方程预测模型的自动聚焦算法

针对自动聚焦中峰值搜索算法抗干扰能力差、实时性差且视频质量反复变化的问题,在充分分析聚焦曲线特点的基础上,实现一个较传统峰值搜索算法更好的自动聚焦算法。该算法将聚焦曲线分为聚焦区和散焦区,在散焦区使用大步长的差分方程预测模型搜索方向,在聚焦区使用小步长的单调性判断法搜索峰值。通过实验表明,该算法拥有更好的实时性与准确性,且视频质量不发生明显的变化。

一种基于循环谱的突发信号盲检测算法

突发信号盲检测在非合作通信中至关重要。待检测信号特征量的构造与突发信号段起止点的精确捕获是突发信号盲检测技术的关键。文中提出了一种基于循环谱的突发信号盲检测算法,算法首先以循环谱循环频率截面的相对方差作为待检测信号的特征量,该特征量具有优良的抑制突发强噪声干扰性能;然后利用特征量的方差进行信号存在性判决;最后采用基于特征量峰值的突发信号段起止点搜索算法,避免了设置检测门限带来的信噪比估计、噪声功率估计等问题,同时可在一定的检测正确率条件下保证起止点的捕获精度。仿真结果表明,该算法能有效抑制突发强噪声干扰,信号存在性判决准确率高,而且在误差控制要求较严格条件下的检测精度优于双窗能量法。