基于功率信息的广域行波保护新算法

为缩小故障识别范围,提高保护动作速度和可靠性,通过PSCAD/EMTDC仿真和Matlab计算研究故障行波信号在电网中的传播特性,提出了一种新型保护方法。该方法定义初始行波无功功率,分析故障时电网广域初始行波无功功率的分布特点,基于S变换提取单频率的初始电压和电流行波,计算出初始行波无功功率幅值。对保护区域内子站各关联支路进行功率比幅,选取功率幅值最大的线路作为准故障疑似线路上传至广域行波保护集中决策中心站,建立子站-关联支路功率矩阵,进一步搜索故障疑似线路,并据此结合双端功率比幅判据确定实际故障线路。仿真结果表明,该方法原理简单,易于整定,在非全相运行、潮流转移等复杂工况下均能适用。

在线更新的信息强度引导启发式Q学习

针对强化学习收敛速度慢的问题,提出可在线更新的信息强度引导的启发式Q学习算法以加快强化学习算法的收敛速度。该算法在启发式强化学习算法的基础上引入依据每次训练回报情况进行在线更新的信息强度,通过结合强弱程度不同的动作信息强度更新的启发函数和状态—动作值函数来确定策略,从而提高算法收敛速度。给出该算法并对其收敛性进行证明,同时针对不同参数设置和仿真环境进行路径规划的仿真对比实验,得到实验结果:信息强度引导的启发式Q学习算法在成功率、达到目标位置所需步数及所获回报上均优于Q学习和基本启发式Q学习算法。实验结果表明,该算法能更快地得到回报较高的策略且不会陷入局部收敛,因而该算法能够有效提高算法的收敛速度。

桶装核废物分段伽马扫描和层析伽马扫描自动检测系统设计

为了使核废物桶检测过程更加规范、便捷,设计了分段γ扫描和层析γ扫描自动检测系统.基于西门子S7-1200可编程逻辑控制器设计运动控制系统,基于C#语言开发上位机控制分析软件.实现无损检测系统中机械运动装置的精确控制、运动检测的有序进行;设计人性化界面以便于用户操控实验平台,实现机械控制、数据采集、能谱分析的自动执行;同时提供了模式切换、安全监测等辅助功能.促成了桶装核废物多种自动检测方式过程中运动控制、能谱探测与数据分析的协同化、一体化.

基于信息融合和CS-SVM的变压器绕组变形故障诊断方法研究

变压器绕组在遭受短路故障后易产生变形,传统的频率响应分析或短路阻抗分析在绕组变形检测过程中具有一定的片面性。提出一种基于信息融合和CS-SVM(布谷鸟优化的支持向量机)的变压器绕组变形故障诊断方法,通过将绕组变形相关的检测数据融合成SVM的输入样本,并放入根据人工经验训练好的CS-SVM来进行诊断。Matlab仿真结果表明,此方法具有良好的抗干扰性,能够较好地诊断出变压器绕组状态。最后再结合某变压器具体实例进行相应验证。

基于信息融合的浓香型白酒发酵入窖条件研究

浓香型白酒的发酵过程几乎不可控,因此入窖条件是白酒发酵重要的参考指标。在研究浓香型白酒入窖条件的基础上,采用了云模型与改进的D-S证据理论实现了对白酒发酵的入窖条件定量评估。通过资料和工人的经验验证,首先介绍了对白酒入窖情况影响较大的四种参数,分别为温度、酸度、淀粉含量、水分。通过Matlab仿真对入窖情况建立隶属度云模型,使得每一个参数都有其对应的隶属度函数。将已采集的样本参数通过云模型实现各个评判标准的隶属度情况,并利用改进的D-S证据理论对样本数据进行分析。经验证,对白酒的入窖状况分析可以达到比较准确的定量分析,大大降低了人工判别的主观性和随机性。

结合等照度线信息的图像去噪变分模型

噪声是图像获取、传输和储存过程中不可避免的现象,去噪是图像处理的首要步骤与基本问题,也是后续的高层次图像处理的基础。基于图像梯度的PM模型能有效增强图像的轮廓信息,但同时会造成图像边缘模糊并在图像的平滑区域产生阶梯效应。图像的等照度线能有效抑制图像边缘的过度平滑,考虑到等照度线与PM模型图像梯度的互补性,提出一种同时极小化图像梯度与原图像等照度线信息的复合变分模型,并给出该模型的迭代求解过程。通过对比实验证明,提出的复合模型能有效地利用原图像的结构信息,在消除平滑区域阶梯效应的同时能增强图像的边缘,取得较高的峰值信噪比,获得较好的图像去噪性能。

基于信息融合和CS-SVM的学生综合能力评估方法的研究

当代社会学生综合能力的好坏直接影响学生未来的发展,然而目前对学生综合能力评估仍旧存在一定的困难,针对这种情况提出了一种基于信息融合和CS-SVM(布谷鸟优化的支持向量机)的学生综合能力评估方法。该方法首先将学生综合素质相关的数据融合成SVM的输入样本数据,然后再将此数据通过训练好的CS-SVM进行综合评估。MATLAB仿真结果表明该预测结果与实际结果误差很小,能够在一定程度上评判出学生的综合能力。

上甑机器人在白酒固态蒸馏中的应用现状与探讨

机器人上甑是白酒生产自动化发展中难度较大的环节,抖动式机器人和旋转式机器人是当前两类主流上甑机器人,本文介绍了两类上甑机器人的结构组成及其工作原理,并针对"探气上甑,均撒匀铺"的工艺要求探讨了两类机器人在"铺料"工艺上的优缺点,以及"探气"工艺上的不足。最后,根据探讨的不足之处,对上甑机器人未来的研究方向提出了个人见解,并对其在未来白酒生产中的重要意义进行了展望。

杠杆法在相图分析中的应用

对于二元相图的合金结晶过程分析,采用了一种新的分析方法——杠杆法,在相图的两相区内运用杠杆定律进行判断相的组成。将合金结晶过程中的杠杆作出后,当杠杆支点和杠杆上两相成分端点不重合时,合金由两相组成,当杠杆支点和杠杆上某相成分端点重合时,合金仅由一相(即杠杆支点与之重合的相)组成。运用这种方法,学生能迅速掌握二元共晶合金相图、铁碳合金相图及其它相图。

两种无线定位算法的仿真分析

近年来,随着移动通信业务的迅猛发展,人们对移动通信的需求不再仅仅局限于通话业务,还包括更丰富的服务功能。其中,利用蜂窝网实现对移动终端的定位就是一种具有广阔前景的移动服务功能。在移动终端定位的基本方法中,基于信号到达时间差TDOA的定位方法是目前采用的最多的定位方法。本文详细介绍了两种基于TDOA的典型定位算法:Chan算法、Taylor级数展开法,并在信道环境中基于MATLAB软件进行了算法的仿真和性能比较。

BK通道的生物物理特性与门控及其最新研究进展

BK_(Ca)通道是细胞膜上受Ca^(2+)和膜电位双重调控的离子通道,其与细胞信号系统偶联并发挥着重要作用,该通道高度表达于高等动物的多种组织.最近的研究证实,在心肌细胞膜上存在力敏感BK通道并参与了心脏收缩与舒张的调控.本文将介绍BK通道与L-型钙通道功能上的耦合,心肌细胞质膜力敏感BK通道门控和功能的研究,以及对基底刚度的响应.这有助于更好地理解力敏感离子通道相关心脏疾病的病理和生理学基础.

一种基于VxWorks的工业PLC设计

本文探讨和研究了一种基于VxWorks的工业PLC设计,主要包含其硬件总体架构,通信模块、基于VxWorks的内核结构设计,以及具体PLC执行系统的设计与实现。

基于ARM的远程控制九画面视频分割器设计

本系统对9路视频信号进行采集、预处理、智能分析、压缩编码以及解码输出等操作。在实时控制方面,将多路视频信号最终实现在一个显示器上显示,并可通过本地以及远程灵活控制。

物联网感知层多路径传输策略研究

多路径数据传输是无线传感器网络亟需解决的一个关键问题。本文针对节点故障、链路失效和外界干扰影响网络稳定性和可靠性,提出一种基于混合蛙跳算法的无线传感器网络多路径传输策略。首先我们详细介绍了蛙跳算法及其原理,之后我们将其应用到无线传感器网络多路径传输策略之中,接着运用混合蛙跳算法对传感网络节点其进行更新、划分、重组以便选择出最优节点建立传输最优路径,提高网络的稳定性和可靠性。通过算法仿真与结果对比提出的算法与AODV、粒子群PSO算法相比,在网络能耗、传输时延、丢包率、连通率和可靠度等方面都具有较好的性能。其中网络能耗比AODV、PSO算法降低了62.5%和35.8%。

基于低秩特征脸与协同表示的人脸识别算法

在人脸识别中,人脸图像往往受到表情、光照、遮挡、姿态变化的影响,对此本文提出一种基于低秩特征脸与协同表示的人脸识别算法。该算法先用低秩矩阵恢复算法分解出训练样本图像的误差图像,再分别对训练样本与误差图像提取特征构造特征字典,计算测试样本图像特征字典下的协同表示系数,最后通过重构误差进行分类。通过AR和ORL人脸库进行实验,结果表明,本文提出的人脸识别算法的识别率、识别速率得到有效提高。

基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位

由于人脸姿态、表情、遮挡物、光照问题的影响,人脸关键点检测时通常会出现较大的误差,为了准确且可靠地检测关键点,提出了一种基于级联卷积神经网络的方法。利用人脸检测器检测到的人脸图像作为输入,第一层卷积神经网络直接检测所有的5个人脸关键点。随后根据这些检测到的点裁剪出5个人脸局部图像,级联的第二层网络使用5个不同的卷积神经网络单独地定位每个点。在实验测试环节,级联卷积神经网络方法的使用将人脸关键点的平均定位误差降低到了1.264像素。在LFPW人脸数据库上的实验结果表明:该算法在定位准确性和可靠性上要优于单个CNN的方法以及其他方法,该算法在GPU(图形处理器)模式下处理一个人脸图像仅需15.9毫秒。

基于单目视觉测量运动物体速度的研究

为了实时准确地测出运动物体的速度,提出了一种基于单目视觉测量运动物体速度的方法。该方法采用便携式摄像机对运动小球进行视频采集,以VS2010平台下的开源库OpenCV为开发平台,利用帧差法对运动目标进行检测。所设计的测速算法能够实现对运动小球的水平速度和垂直速度的检测。实验证明,所提测速方法能有效地测出运动物体的速度,且准确度比较高。

未知环境下单目视觉移动机器人路径规划

针对室内未知环境下的避障和局部路径规划,提出了一种单目移动机器人路径规划算法,该算法通过对环境图像的自适应阈值分割,获取障碍物与地面交线轮廓点集。通过对现有几种单目测距方法的分析比较,提出一种改进的空间几何约束单目视觉测距计算方法,并依据单目测距的几何关系建立了图像坐标系与机器人坐标系的映射,绘建了一定比例的局部地图。在局部地图上通过改进的人工势场算法为机器人规划路径,改进的人工势场算法解决了传统算法目标点不可到达的问题。通过MATLAB进行仿真实验,结果表明该方法可以规划出有效合理的路径。

基于ORB特征和LK光流的视觉里程计算法

针对移动载体的自主定位问题,结合ORB特征和多尺度LK光流,提出了一种基于多尺度分层跟踪的RGB-D图像视觉里程计算法。首先,改进了ORB特征提取的效果,采用基于多尺度多区域的特征提取方式提高了特征点的分布性;其次,基于LK光流,采用多尺度分层跟踪的方法对前后帧图像之间的特征点进行数据关联,将数据关联的精度提高到了亚像素级;最后,采用通用图优化方法解算运动参数,使得定位精度精确到了厘米级。实验部分通过公开数据集和实际应用数据从精确性和实时性两个方面对算法的性能进行了验证分析,结果表明,所提出的视觉里程计算法具有较高的定位精度和较好的实时性,总体定位误差约为3 cm,处理单帧图像的运算时间在50 ms以内。

基于改进变异粒子群算法的TDOA/AOA定位研究

针对GPS盲点区域的定位问题,蜂窝定位技术能够有效解决。蜂窝定位技术中的混合定位算法能够有效地提高定位精度和定位可靠性,但是算法中的信号测量产生的误差和定位估计遇到的非线性优化问题严重影响了混合定位算法的性能。针对上述算法问题,文章提出了一种基于改进的变异粒子群算法(IMPSO)的目标定位策略。该算法是以TDOA/AOA混合定位算法为对象,首先用最大似然法得到移动台的估计函数,将估计函数作为适应度函数产生初始种群,然后对粒子群(PSO)算法中适应度方差进行变异操作,同时改进惯性权重,达到PSO算法在对适应度函数进行寻优处理时不会出现陷入局部最优的目的,最后用IMPSO算法对种群进行寻优,得到最优的估计位置。仿真实验结果表明,IMPSO算法的应用相对传统的Chan算法和TDOA/AOA混合定位算法,在视距的环境下,能有效减小测量误差的影响,并提高定位系统的稳定性。