基于并联自适应陷波器的风力发电机组塔架振动频率跟踪

针对大型风力发电机组塔架振动多频率、时变耦合等特点,提出基于知识驱动的并联自适应陷波器,在线跟踪塔架振动多频率,消除各频率的振动分量影响。首先利用坎贝尔图知识离线分析共振频率点,确定陷波器结构和搜索区间。在区间内各子陷波器从低频到高频采用黄金分割法在线跟踪中心频率,避免频率交叠且减少计算量。为提高振动基频识别可靠性,融合确定基频频率。最后基于FAST和Matlab对NERL 5 MW风力发电机组塔架振动进行仿真,验证方法的有效性。     

施工企业的现场环境管理

施工现场人员密集、外来人员多、流动性大、工作环境艰苦、民工生活环境差,正因为如此,在突如其来的“非典”影响下,各地均将建筑工地作为控制“非典”的重点地区与部位进行管理,同样也有许多单位因为建筑工地防范措施不力而遭到政府部门的处罚,包括降低或取消资格等级、停工、罚款等。如何有效地做好施工现场的环境管理,已成为需要迫切研究与解决的问题。正是在这一背景下,探讨了搞好施工现场环境管理所带来的环境与经济效益,从国家有关法律的角度,提出了施工现场环境管理的法律责任并对施工企业现场环境管理的内容作了详细的论述。     

无水保活运输温度对史氏鲟氧化应激的影响

为了提高史氏鲟的保活时间和存活率,选取合适质量浓度MS-222麻醉史氏鲟,研究不同无水保活运输温度（4、8、12 ℃）对史氏鲟氧化应激的影响,分别记录模拟保活运输12 h和24 h后各温度组的存活率,分析保活运输前后应激指标和抗氧化指标变化。结果表明：MS-222麻醉史氏鲟,较佳镇静质量浓度为100 mg/L、镇静时间为（2.1±0.1） min,较佳麻醉质量浓度为110 mg/L、麻醉时间为（2.1±0.3） min;保活运输12 h时,12 ℃条件下存活率最高,为85%,保活运输24 h时,4 ℃条件下存活率最高,为62.5%;保活运输12 h后12 ℃条件下血糖浓度和皮质醇含量显著低于其他组,超氧化物歧化酶和谷胱甘肽过氧化物酶（glutathione peroxidase,GPX）活性显著低于其他组,同时丙二醛（malondialdehyde,MDA）含量最低（P＜0.05）,表明受到的应激最小;保活运输24 h时,各温度组过氧化氢酶活性无明显差异,4 ℃条件下GPX活性较低,同时MDA含量显著低于其他组（P＜0.05）。因此在史氏鲟短时间（12 h）保活运输时,较高温度（12 ℃）减少应激效果明显,是较适的保活温度;在较长时间（24 h） 保活运输时,低温能更好保持低代谢和麻醉状态,4 ℃是较适的保活温度。     

提升静态小波与自适应PCNN相结合的图像融合算法

提出了一种新的基于提升静态小波变换与自适应PCNN相结合的图像融合算法.该方法定义一种图像单个像素的清晰度作为PCNN的链接强度,使得PCNN能根据像素清晰度的变化来自适应地调整链接强度的大小,接着对图像经提升静态小波分解得到的低频子带系数的改进拉普拉斯能量和及高频子带系数的单个像素的灰度值,分别作为自适应PCNN神经元的外部输入,并根据点火次数来确定图像融合系数.最后由提升静态小波变换的逆变换得到融合图像.实验表明,该方法在视觉效果和客观评价指标上都优于传统的基于小波变换、提升静态小波变换、提升静态小波-PCNN的图像融合算法.     

不等距超球体支持向量机

针对现实中经常遇到的各类样本分布范围相差很多、将各类样本误判的危害程度不同、或者各类样本数量差异悬殊等情况,提出了一种基于不等距超球体的SVM（NMS-SVM）算法。该算法以最大间隔为优化目标建立分类模型,同时引入距离比例参数λ,调整最优分类面到两类之间的距离。通过UCI数据库中数据集的分类仿真实验,比较了该算法与普通超球体算法以及最大间隔超球体算法的分类精度,证明了该算法的有效性。     

基于边缘检测与改进最大类间方差法的火箭序列图像分割算法

针对某基地提出的基于机器视觉的火箭跟踪伺服系统对火箭目标分割提取的要求,提出了带有衰减因子的Prewitt边缘检测算子与改进的最大类间方差法相结合的图像分割方法。根据火箭的形态特征提出了一种带方向非线性滤波去噪法,对分割后所得到的图像做了进一步去噪处理,除去了与火箭形态无关的边缘。仿真实验表明,采用该方法对火箭目标正确分割率为96.5%,并能够实时有效地对火箭序列图像进行有效分割。     

一种基于彩色图像边缘检测的道路检测方法

针对非结构化道路的特点,提出了一种基于色度差的边缘检测算法。算法将原始图像的RGB颜色空间转化为L*a*b*颜色空间,利用L*a*b*颜色空间中明度与色度分离的特点,通过对色度差的信息融合提取图像道路边缘,排除了大面积阴影、水渍对真实道路边界的干扰,有效地提高了道路识别的准确性。通过Hough变换提取出图像边缘得到道路边缘信息。实验表明,该算法的优点在于对道路形状不敏感,需要先验知识少,能够很好地过滤道路中存在的水渍、阴影等干扰。     

免疫agent概念与模型

阐述了免疫agent(ImA)这一新概念，分析了免疫agent求解实体的个性特点。构造出一种能对动态环境进行实时监控和故障预警的多免疫agent的形式化网络模型。并提出一种新颖的免疫agent算法，以此构建的系统具有更强的灵活性，鲁棒性和局部更新能力，是一个适用于动态环境的自组织系统。     

基于自适应滑模观测器的新能源汽车驱动系统电流传感器微小故障诊断EI北大核心CSCD

为及时准确地检测出新能源汽车永磁同步电机驱动系统电流传感器微小故障,该文提出一种基于自适应滑模观测器的微小故障诊断方法。该方法首先构建含有电流传感器微小故障的驱动系统混合逻辑动态模型,其次利用状态增广和非奇异坐标变换对电流传感器微小故障进行故障重构,然后设计收敛速度快且能够抑制高频抖振的自适应滑模观测器以精确估计系统重构状态,最后采用系统重构状态实际值与观测值残差作为检测变量并利用范数设计自适应阈值。该文提出的方法不仅能诊断微小故障和显著故障,而且可以检测从微小故障演变为显著故障乃至失灵的整个过程,准确性高、鲁棒性强。实验结果验证了所提诊断方法的准确性和鲁棒性。     

基于Kullback-Leibler距离的闭环系统传感器微小故障诊断

在闭环控制系统中,当故障幅值较小时,由故障带来的影响会被控制量所掩盖.因此,闭环系统中的微小故障诊断实现更为复杂.本文针对闭环系统中的传感器故障,提出了基于Kullback-Leibler(KL)距离的微小故障在线检测与估计方法.本文首先介绍了KL距离的定义及其在多变量故障检测中的应用,然后提出了结合KL距离与快速移动窗口主成分分析(MWPCA)的在线微小故障检测与估计模型.在高斯分布的假设下,利用系统输入输出残差构造MWPCA的数据矩阵,然后通过在线更新数据矩阵主成分的均值与方差实现KL距离的在线更新,最终实现闭环系统中传感器的在线故障检测与估计.仿真实验表明,该方法能有效实现具有低故障—噪声比(FNR)特性的微小故障诊断.