基于声纹识别系统的局部放电超声信号识别研究北大核心CSCD

为准确构建局部放电的超声信号和对应缺陷的关系,文中提出了一种基于声纹识别系统的对超声信号进行模式识别的超声识别系统。该系统首先对局部放电超声信号进行分帧和加窗处理,然后提取MFCC和GFCC特征向量,分别根据MFCC或GFCC建立GMM模型,最后利用极大似然估计对待识别样本进行识别。为验证该系统的有效性,文中设计了自由金属颗粒放电模型、悬浮放电模型和尖刺放电模型,并充入不同的绝缘气体,对不同缺陷的超声信号应用超声识别系统进行计算分析。研究结果表明,利用MFCC或GFCC特征向量建立的GMM模型具有代表性,基于改进声纹识别系统的局部放电超声识别系统对缺陷类型的识别结果符合预期,该系统可为超声信号的模式识别提供一种新方法,为电力设备故障检测和工况判断提供依据。     

管式膜生物反应器在污泥减量化中的应用

为了使剩余污泥能够回收利用以及减少处理成本,利用管式膜流道宽、高强度支撑层和高精度分离层以及耐较高强剪切力等特点,研究了在不添加任何营养物质的情况下定期向管式膜生物反应器(MBR)生化池中投入污泥的方法,以实现污泥减量化,并对MBR反应池中污泥浓度进行监测.实验结果显示:在长时间实验条件下,活性污泥的消解速率可以达到596 g/(m3·d),出水COD维持在40 mg/L以下,氨氮在5 mg/L以下,表明管式MBR系统有较好的污泥减量效果,可以有效消解活性污泥,并且出水水质都稳定达到国家排放标准.     

基于深度特征的质量感知旋转舰船模板匹配算法

天基高价值目标连续跟踪在态势预警、军事决策等方面有着广泛应用。目前基于遥感视频卫星的跟踪都是单星目标跟踪，由于低轨卫星过顶时间有限，因此难以进行连续跟踪。为了实现跨星接力跟踪，接力卫星在经过非连续时间的目标环境和观察视角变化后需要唯一地匹配出高价值目标，为此，采用卷积神经网络VGG19作为主干网络，提出一种基于深度特征的质量感知旋转舰船模板匹配算法。设计双级特征融合模块，通过融合不同深度的特征信息解决因舰船目标尺寸差异较大导致的匹配不准确问题；针对因环境变化导致的定位不准确问题，引入质量感知模板匹配模块；使用细粒度舰船角度定位模块，利用贝叶斯公式确定舰船方向信息，为跨星连续跟踪提供准确的模板。实验结果表明，该算法提高了舰船目标匹配准确率，相对于QATM、DDIS、SIFT方法，AUC分别提升了9.5、16.0和17.5个百分点，AP75分别提升了21.1、30.5和6.9个百分点，所提算法可以有效提高舰船模板匹配的精度，能够为实现卫星星座跨星连续跟踪提供技术支持。