激光诱导击穿光谱(LIBS)结合字典学习对气溶胶光谱数据筛选方法的研究

气溶胶是大气中的重要组分,对气候、生态环境等均有重要的影响。激光诱导击穿光谱(LIBS)在用于气溶胶检测时,由于气溶胶的离散分布,导致采集到大量无效光谱。通过制备7种不同浓度的NaCl气溶胶样品,选取NaCl溶液(10%)的5000条光谱数据进行分类,其中70%作为训练集,30%作为测试集,建立一种结合字典学习对有效光谱数据进行筛选的方法——K-SVD-SVM。当字典基向量数设置为3时,模型分类性能最优,准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、精确率和召回率的调和平均(F1)分别达到96%、95%、95%、0.95。此外,采用K-SVD-SVM方法对7种不同浓度的气溶胶样品进行筛选后,输入结合遗传算法的极限学习机(GA-ELM)模型开展定量分析,同时将未筛选的原始光谱数据输入定量模型进行对比。未筛选的原始数据测试集RMSE和R^(2)分别是0.0303和0.8726,筛选光谱后,分别提升至0.0187和0.9809。结果表明,K-SVD-SVM方法有着较好的分类性能,且采用此方法筛选出的有效数据可以为气溶胶中元素定量分析提供数据支撑。

海上风电直流输电的控制策略研究

海上风电场的功率输出使得新型直流输电技术成为近期研究热点之一。在分析含VSC的交直流混合输电系统模型后,得出VSC-HVDC直流输电系统的数学模型,并对系统的非线性模型进行了线性化分析,通过运用分散协调控制理论得出系统的最优控制规律,依照此规律设计了VSC-HVDC的非线性控制器。最后使用仿真软件PSCAD/EMTDC,对文中设计的非线性控制器进行了仿真研究。仿真结果表明文中采用的控制策略是有效的,并能改善输电系统的动态性能。

电网短路电流限制措施的研究与应用

针对短路电流超标的问题,研究分析了包括改变系统运行方式、改善电网结构、采用高阻抗变压器、故障电流限制器等在内的多种短路电流限制措施在电网中的应用情况,并依据短路电流限制措施的仿真,对比提出适应电网实际情况的短路电流限制措施.

磁悬浮高速电机系统建模与控制

为实现磁悬浮电机的稳定悬浮运行,研究一种基于最优控制理论的控制器设计策略。在分析磁悬浮电机结构和工作原理的基础上,建立悬浮转子的运动方程,构建以气隙偏移量和控制电流为状态变量的系统状态方程,经线性化处理后,采用最优控制理论,设计闭环控制器。构建闭环系统仿真与试验平台并进行仿真与试验研究,测量径向位移和转子几何中心运动轨迹波形。仿真和实验研究结果表明,基于最优控制理论的闭环控制器可实现磁悬浮电机的稳定悬浮运行,并具有较好的动静态性能。

基于LIBS与GA-PLS的钢铁中Mn,Ni元素定量分析研究

钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合LIBS技术对钢铁样品光谱中的Mn和Ni两种元素进行定量检测,并且与传统PLS的定量分析结果进行对比,以验证GA-PLS模型预测性能。采用购置于钢材市场的12个钢铁样品,其中9个样品的光谱信息作为校正集训练模型,3个作为测试集验证模型定量性能。GA-PLS通过不断提高变量被选频率的阈值,用不同阈值下的变量建立PLS模型,对比选出最低RMSECV时的阈值(Mn和Ni元素的光谱输入变量被选频率的最佳阈值分别为8和7)。结果显示:GA-PLS锰元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9990和1.3473,相对分析误差(RPD)为2.5;镍元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9995和0.5254,RPD为8.6,最终预测的结果优于PLS。该结果表明了GA-PLS算法在冶金金属元素分析领域具有可持续性挖掘的潜力,同时也将促进LIBS技术在钢铁冶炼领域更深层次的应用。

基于铅合金的激光诱导击穿光谱实验系统设计与优化

设计了一款基于铝合金样品的激光诱导击穿光谱实验系统。该系统以波长为1 064 nm的Nd:YAG纳秒脉冲固体激光器作为激光光源,采用双通道光谱仪作为分光及检测部件,对铝合金样品开展了光谱数据采集以及实验参数优化工作。实验选定Al I 396.15 nm为分析谱线,以信号强度及信背比作为评价指标,对激光能量、延迟时间、光纤探头接收距离和激光激发次数等实验参数进行了优化。结果表明,该系统的最佳实验参数分别为:激光能量为625 V(70 mJ);延迟时间为3μs;光纤探头接收距离为47 mm;激光每组激发6次。该实验系统有效提升了实验参数优化的效率,同时也为该类仪器设备的系统优化方法奠定基础。

一种四自由度复合结构无轴承开关磁阻电机及绕组优化设计

基于径向磁轴承(radial magnetic bearing,RMB)偏置绕组和开关磁阻电机(switched reluctance motor,SRM)电枢绕组的共绕组结构形式,提出一种四自由度复合结构无轴承开关磁阻电机(hybridstructure bearingless switched reluctance motor,HBSRM)。其旋转控制与SRM相同,悬浮控制与磁轴承相似,且旋转和悬浮可独立解耦控制。详述HBSRM结构和原理的基础上,基于等效磁路方法,推导了其悬浮力模型。为消除上述HBSRM的悬浮力不均衡和耦合问题,提出了一种新型绕组结构形式,新结构悬浮力模型和有限元仿真结果均证明了其有效性。给出了新结构绕组的优化设计方法,引入了一个电源压降系数,以考虑RMB部分等效偏置绕组感应电动势导致的SRM部分等效绕组端电压的下降,并给出了各绕组匝数计算公式和优化设计过程,有限元仿真证明了该方法的正确性。

配电网DG对反时限过电流保护的影响

针对分布式电源(DG)接入配电网后可能引起保护误动作的问题,分析了分布式电源接入配电网后对短路电流的影响,推导了各种情况下短路电流的计算公式,分析了反时限过电流保护误动作的可能性,对一个10 k V配电网的反时限过电流保护的启动电流和时间特性系数进行了整定计算,仿真分析了短路电流和动作时限的变化及反时限过电流保护误动的可能性.结果表明,仅当DG所在线路上DG上游发生故障时,处于故障点和DG之间的保护发生误动作的可能性较大.

LIBS与变量选择PLS结合的含油土壤中Cu,Ni定量分析

土壤中重金属元素检测是环境保护事业的重点之一,因此亟需一种能够快速检测土壤重金属浓度的定量分析手段。该研究旨在建立一种基于激光诱导击穿光谱结合偏最小二乘法的含油土壤中重金属元素快速定量检测方法。通过激光诱导击穿光谱(LIBS)获取含油土壤光谱数据,采用偏最小二乘法(PLS)对样品中铜、镍元素进行定量分析预测,并在此基础上,结合区间以及后向区间法对全谱进行变量筛选,构建形成区间偏最小二乘法(iPLS)和后向区间偏最小二乘法(BiPLS)定量分析铜、镍元素含量的模型。结果表明:后向区间偏最小二乘法(BiPLS)在剔除了干扰信息的基础上,保留了更多的有效光谱信息,获得了比PLS和iPLS更好的预测结果:铜元素的测试集预测结果的决定系数(RP^2)和均方根误差(RMSEP)分别为0.944 9和0.036 3,相对分析误差(RPD)为3.0;镍元素的测试集预测结果的RP^2和RMSEP分别为0.933 7和0.041 4, RPD为2.6,两元素的BiPLS预测结果相较于PLS和iPLS方法均有所提升。因此,针对含油土壤重金属元素光谱信息, BiPLS算法相较于iPLS和PLS算法更适合与LIBS光谱相结合,筛选对Cu和Ni两种重金属元素定量分析贡献度较大的特征变量,进而提升模型的预测效果。该方法将促进LIBS技术应用于土壤品质在线评价。

高速无轴承永磁电机设计与分析

高速电机具有高功率密度、能够减小设备体积与重量,可以直接驱动负载、提高传动效率,在航空航天、新能源、精密制造等领域具有广阔的应用前景。将无轴承永磁电机应用于高速驱动系统,在推导无轴承永磁电机数学模型基础上,提出了高速无轴承永磁电机设计方法。通过对一台额定功率2 300 W、额定转速8 000 r/min、调速范围0~60 000 r/min的高速无轴承永磁电机进行电磁和机械一体化设计,并采用有限元法对样机的电磁性能和动力学性能进行优化。仿真试验结果验证了所采用的设计方法的正确性。

分布式电源对反时限过电流保护的影响

分析了反时限过电流保护的动作特性,对一个10k V配电网的反时限过电流保护的起动电流和时间特性系数进行了整定计算,计算了分布式电源接入配电网后短路电流和动作时限的变化,对比不含分布式电源的计算结果,得出结论:分布式电源的接入,对上游的故障影响较小;分布式电源下游发生故障时,对下游的故障短路电流起助增作用,将使其动作速度变快,而上游保护的动作时限将变长,作为远后备保护可能失去意义,严重的情况下,可能会拒动。

地形遮蔽下雷达网的融合探测包络计算

为了计算在地形遮蔽条件下的雷达网融合探测包络,提出了一种基于分弧段连接矩阵方法,确定雷达网整体探测威力边界。首先对单雷达地形遮蔽下的探测能力进行分析,接着通过判断雷达网中各雷达之间的关系,计算相交雷达的边界交点信息。在各雷达边界交点的基础上,将雷达边界分成若干分弧段,筛选出组成雷达网探测区域边界的分弧段,建立分弧段连接矩阵,基于该矩阵计算雷达网探测边界,分析雷达网探测能力。实验结果表明,依据提出的算法快速有效地计算出雷达网的探测威力范围,可为雷达网布站提供有效地理论依据。

基于迁移成分分析的火星LIBS光谱数据定量分析方法

火星土壤中的元素成分及其含量是地质演化历史的重要记录载体,可以反映火星环境、气候等信息,因此对火星土壤进行检测和分析具有重要意义。本研究提出了一种迁移成分分析(TCA)结合随机森林(RF)的LIBS定量分析方法,用于预测火星在轨标样的K_(2)O质量分数。选取了383种标样在模拟火星环境下的光谱数据作为训练集,6种在轨标样在真实火星环境下的光谱数据作为测试集。使用训练集建立决策树为250棵的RF模型,其平均绝对误差(E_(MA))、均方根误差(E_(RMS))和平均相对误差(E_(MR))分别为1.117、1.148和10.104,预测性能较差。为了缩短训练集和测试集光谱数据之间的分布距离,建立TCA-RF模型并调整参数。相较于RF模型,TCA-RF模型的E_(MA)、E_(RMS)和E_(MR)分别降低了90.7%、88.1%和94.1%。而与参考模型MOC(一种偏最小二乘法结合独立成分分析的模型)对比,TCA-RF模型在预测测试集中K_(2)O质量分数≥0.15%的样品时,其准确性高于MOC模型。因此TCA-RF模型可以为探测火星土壤元素含量提供新的技术手段。

基于激光诱导击穿光谱法的铝合金中Mg元素定量分析

Mg元素能使铝合金获得更好的力学性能并在合金表面形成抗腐蚀的尖晶石膜,使合金具备较好的抗腐蚀性能,因此,探索能快速准确定量分析铝合金中Mg元素含量的方法具有重要意义。首先,基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对17个铝合金样品中的Mg元素进行检测分析。然后,用Nd∶YAG激光器作为光源,分别建立了偏最小二乘(PLS)和随机森林(RF)模型,并对模型的预测性能进行了分析。实验结果表明,针对相同的测试集,PLS模型的相关系数(R_(p)^(2))为0.6809,均方根误差(RMSE)为1.2042;RF模型的R_(p)^(2)为0.8571,RMSE为1.0918。为了提高RF模型的预测性能,根据变量重要性对输入波长进行筛选。选取变量重要性大于0.11的波长点时,基于变量重要性的RF模型R_(p)^(2)为0.9461,RMSE为0.9534,相比RF模型的预测结果,R_(p)^(2)提升了10.38%,RMSE降低了12.68%,且建模时间减少了91.67%。