含光伏电站的电力系统低频振荡广域阻尼协同控制方法

大规模新能源接入电网增加了弱阻尼振荡模式被激发的风险。首先,考虑同步发电机和光伏的动态特性,建立了详细的小信号模型,分析了光伏对低频振荡模式的影响,提出了含光伏电站的电力系统低频振荡广域阻尼控制架构,实现光伏-同步机协调阻尼控制;然后,以特征值分析结果为依据,提出了广域阻尼控制参数的优化模型,并对控制参数进行优化整定;最后,在PSCAD/EMTDC平台中搭建了含光伏电站的四机两区域系统电磁暂态仿真模型,验证了所提广域阻尼控制方法的有效性。     

求解大规模矩阵特征问题的并行算法研究

基于数据并行的重启动Arnoldi并行算法,基于使用数据并行模型的重启动Arnoldi并行算法,提出一个精化重启动Arnoldi并行算法。为了降低弱扩展性对并行性能的负面影响,该算法使用任务图模型并行计算精化向量,减少处理器进程之间的通信次数,有效地实现并行计算。在KD-50-I万亿次机上的测试结果表明,该算法具有较好的可扩展性和并行 效率。     

单链路多源网络中FAST TCP的稳定性

FAST TCP是面向未来高带宽延迟积网络提出的新一代传输控制协议.在不同的网络环境中分析其稳定性是目前研究的热点之一.建立了单链路多源网络中,FAST TCP和路由器组成的闭环系统的非线性、延迟微分方程模型.根据模型得到系统的平衡点,在平衡点附近将非线性模型进行线性化,采用现代控制理论方法证明了系统局部稳定的充分条件,解除了稳定性条件与网络参数之间的耦合.大量的仿真实验验证了稳定性结论的正确性.     

用Excel求实对称阵的全部特征值和特征向量

给出了用Excel求实对称矩阵的全部特征值和特征向量的方法,该方法简单、直观,不需要设计程序,也不需要专门的数学软件,不仅为课堂教学,也为数值计算提供了方便。     

基于特征值的智能故障诊断技术研究

文章研究了基于特征值的智能故障诊断技术,具体阐述了特征值的提取方法,以及特征参数的建立方法及定义,并描述了智能故障诊断系统模型结构与开发策略。     

面向集装箱字符识别的预处理算法

由于光照,油污,采集图像受天气影响等原因,使集装箱箱号图像背景复杂,给分割识别带来困难.为解决这些问题,主要研究集装箱箱号图像预处理算法.根据原始图像特点,先利用形态学腐蚀运算、膨胀运算滤除噪声,在此基础上运用简单统计法结合Prewitt边缘检测算子的方法对具有复杂背景的集装箱箱号图像二值化,使用基于特征值公式的集装箱箱号字符分割方法准确分割字符.试验结果表明,此方法较好完成对集装箱箱号原始图像的预处理.     

联合听觉掩蔽效应的子空间语音增强算法

在经典子空间语音增强算法中,因语音特征值估计偏差会造成语音失真和音乐噪声。针对该问题,提出一种联合听觉掩蔽效应的语音增强算法。该算法联合掩蔽阈值自适应调节噪声特征值的抑制系数,并利用维纳滤波对音乐噪声的抑制性,对该特征值并行修正,最终还原出纯净的语音。实验结果证明,该算法在白噪声和有色噪声的背景下,与经典子空间的语音增强算法相比,能提高信噪比,减少语音失真和音乐噪声。     

基于特征值分解的图像边界与空间关系描述

针对图像识别、检索、配准中的特征提取与特征描述问题,利用加权图的邻接矩阵特征值分解方法,构造具有平移、缩放、旋转不变性的图像边界形状和空间关系描述子。理论分析与仿真实验结果表明,该算法在缩放和旋转条件下具有较强的鲁棒性和较好的类别可分离性,相比传统算法可以更好地进行图像描述,且计算量有所减小。     

基于简单特征值问题的修正GEPSVM

针对GEPSVM可能存在奇异性问题,提出一个改进的GEPSVM算法——SMGEPSVM。基于简单特征值问题,得到2个非平行过原点的超平面。与GEPSVM相比,SMGEPSVM不仅可以求解XOR问题,还可求解简单特征值问题,避免GEPSVM奇异性问题,测试精度好于GEPSVM,学习速度更快,其计算结果在人工数据集与UCI上得到了验证。     

基于最大特征值和能量之差的频谱感知方法

针对认知无线电频谱感知问题,利用随机矩阵理论的相关研究成果,提出一种新型频谱感知方法.该方法以最大特征值和平均能量之差构建判决统计量,以采样协方差矩阵最大特征值的极限值近似代替最大特征值,结合噪声平均能量的分布特性推导判决门限.仿真结果表明,该方法在低信噪比环境下能够克服噪声不确定度的影响,获得相较于ED更好的检测性能.