具有良好时频性能的电力系统次同步振荡模态在线辨识算法

介绍了一种适用于电力系统次同步振荡在线监测的非平稳信号模态辨识算法,该算法综合了经典IIR窄带滤波器组算法及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法的优点,利用次同步振荡分析获得的预知频率信息,对可能导致模态混叠的相邻模态做数字滤波器(Infinite Impulse Response,IIR)预处理,再经EMD获得无混叠的固有模态分量IMF1.该算法具有理想的窄带选频特性,且能够快速反映次同步振荡及机组扭振发生最初的时域过程,计算量很小,可用于现场在线提取SSO模态特征,有利于更好地实现对次同步振荡的稳定性判别及闭环控制、机组扭振保护等.最后,利用PSCAD产生的仿真数据及某电厂发生次同步振荡的现场数据验证了该算法的有效性.     

基于图像分割技术的图像数字水印算法研究

针对数字图像水印技术,通过对闭运算得到的图像再进行开运算,使实验得到的图像区域较为完整,采用4×4的正方形结构元素,使得图像区域有更多的白色像素被置为黑色,对图像进行取反操作,能够对图像区域的非连通区域进行填充.希望能够利用精确的图像分割算法,实现对复杂版面的文档图像的有效切割,在一定程度上对图像数字水印的推广起到促进作用.     

基于SNaPshot技术对ABO血型亚型分型的方法

ABO亚型会导致红细胞凝集反应出现正反定型不符,目前实验室针对ABO亚型的鉴定主要使用PCR-SSP,该技术存在假阳性、通量低等缺点,因此开发可准确鉴定ABO血型亚型的方法迫在眉睫.为解决该问题,作者构建了一种基于SNaPshot技术鉴定ABO血型亚型的方法,该方法通过检测ABO基因第六外显子(261、297)、第七外显子(425、467、695、700、803、871、1054)上的9个SNP位点,并根据它们的组合鉴别14种不同的ABO等位基因.作者还提取50个外周血样本的基因组DNA,运用SNaPshot技术成功地对所有样本进行分型,共检出10种等位基因,分别为A101、A102、B01、B305、BW11、O101、O102、O02、B(A)02和CisAB.经验证,该方法适用于ABO血型亚型的分型.     

基于S32K144的燃料电池堆控制系统设计

基于汽车级微控制器S32K144芯片,完成了车用质子交换膜燃料电池堆控制系统的软硬件设计,分别设计了膜电极单模电压检测电路和燃料电池堆控制电路,开发了基于C语言的膜电极电压采集程序和燃料电池堆控制程序,并且用样机验证了设计.     

四参数一体化组合仪常见故障排除

本文主要探究四参数一体化组合仪常见故障及排除措施。研究过程中,以仪器结构概述为切入点,分析组合测井仪故障排除思路,明确故障排除逻辑原理、温度预测及短路测试,以此为研究基础,提出故障排除措施,为相关工作者提供有益借鉴。     

期货交易模型及算法设计与实现

利用先锋期货提供的期货实时行情数据,结合传统的KDJ指标计算并利用KDJ的金叉死叉来实现交易过程中买卖的判断,给出了从实时数据的获取到KDJ指标的计算以及交易算法实现的框架结构;使用C++编程语言定义了算法中所使用的有关结构体,通过编制相应的程序来完成部分主要功能.程序对固定合约跟踪模拟实验,结果表明,该算法达到了预期的效果.     

基于PBFT区块链技术的电网企业仓储系统

提出了一种基于实用拜占庭容错(PBFT)算法的区块链技术,首先对传统的实用拜占庭容错算法原理进行了阐述,该传统算法包含前期、需求、预准备、准备、确认、答复6个阶段,但传统算法具有实时性差、缺乏惩罚机制、带宽高的缺点。针对出现的这些问题,又对传统算法进行了改进,具体涉及记账节点、共识过程以及视图切换过程。通过测试进一步证明了该改进算法的实用性,并将该算法应用于电网企业中,构建的虚拟仓库实现了联储联备,降低了库存资金的耗费,并且提高了电网企业库存管理的效率。     

基于RPA-LFD法的多黏菌素耐药基因mcr-1可视化快速检测方法建立与应用

目的：建立一种快速、高效、可视化的细菌多黏菌素耐药基因mcr-1检测方法，为其基层检测的展开提供依据和便利。方法：利用重组酶聚合酶扩增结合胶体金侧向流试纸条技术(Recombinase polymerase amplification combined with a lateral flow dipstick,RPA-LFD)，辅以手持式胶体金读数仪；根据mcr-1基因保守序列设计合成一对特异性RPA引物，通过对反应条件和体系的优化，以及特异性试验、灵敏度试验、模拟食样试验和实际样品试验，成功建立了可视化定量检测细菌多黏菌素耐药基因mcr-1的RPA-LFD方法。结果：在引物浓度400 nmol/L，引物比例1:1时，该方法最佳反应条件为Mg²⁺浓度14.0 mmol/L，反应温度37℃，反应时间20 min；灵敏度好，标准曲线方程为y=0.117x+0.051，定量限为10¹～10⁸ copies/μL，检出限为10¹ copies/μL，比PCR法低一个数量级且模拟样品检出结果与PCR法一致。利...     

基于GR4J-LSTM混合模型的洪水预报研究

为提高洪水过程预报的准确性，将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中，构建了GR4J-LSTM混合模型，并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012～2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集，并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品，驱动GR4J-LSTM混合模型，预报陆水水库3～12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明：GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力，但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优，既可以学习GR4J模型的产汇流过程，又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。