永磁同步风力发电机高频共模电流谐波分布及幅值影响因素研究

永磁同步发电机由于能量密度大、结构简单、运行效率高等优点,成为风力发电系统广泛使用的机型之一。永磁同步发电机在通过变流器向电网供电时,变流器产生的高频共模电流会带来严重的电磁干扰和轴承电腐蚀问题。定量研究共模电流频谱分布以及幅值的影响因素,就可以根据需要人为地改变共模电流的谐波分布,将共模电流的幅值控制在合理的范围内,从而降低共模电流对系统的负面效应。该文从一台MW级风力永磁同步发电机的共模电流测试实验出发,提出一种变流器-电缆-电机的建模及实验提取参数的方法,从时域和频域两个方面验证了模型的准确性。在此模型基础上,针对谐振和上升时间两个因素,对共模电流的谐波分布和幅值的影响进行定量分析和仿真研究,结果表明,共模回路阻抗决定共模电流的谐波分布,共模电流上升时间与共模电流的幅值成反比。     

交叉口混合交通流微观控制模型

为构建智能网联汽车(CAV)和有人驾驶汽车(HDV)混合通行情况下的交叉口通行机制与控制方法, 本文提出CAV专用道条件下交叉口协同通行模型. 首先, 设计CAV专用道条件下的交叉口布置, 对交叉口进行网格化处理,将CAV通行时隙和HDV绿灯相位对交叉口某部分网格某时段的占用统一到交叉口时空资源描述框架下; 其次, 建立兼顾CAV与HDV的交叉口时空网格资源分配模型, 构建自适应信号灯控制算法和CAV轨迹规划算法; 再次, 以车辆最小延误为目标进行自适应信号灯配时优化和CAV轨迹优化; 最后, 选取广州某典型交叉口建立仿真实验对所提方法的有效性进行了验证.     

基于信息传播节点集的CTDN节点分类算法

针对连续时间动态网络的节点分类问题,根据实际网络信息传播特点定义信息传播节点集,改进网络表示学习的节点序列采样策略,并设计基于信息传播节点集的连续时间动态网络节点分类算法,通过网络表示学习方法生成的节点低维向量以及OpenNE框架内的LogicRegression分类器,获得连续时间动态网络的节点分类结果。实验结果表明,与CTDNE和STWalk算法相比,该算法在实验条件相同的情况下,网络表示学习结果的二维可视化效果更优且最终的网络节点分类精度更高。     

基于Python的网络协议分析工具的研究与应用

随着人们对网络安全重视程度的加深,网络协议朝着复杂化、多样化发展,而传统的协议解析工具存在着扩展性差、功能固定等局限.为了更好地符合实际需要,本文提出一种基于Python的支持自定义协议扩展和密态包解析的网络协议分析工具,主要对网络数据包解析技术进行了研究,采用脚本扩展的方式实现了对数据包的捕获、过滤并进行解析,同时加入了自定义密态包解析功能.实验结果表明,数据包密文部分的解析还原达到了预期效果.     

土壤质量等级模糊模式识别综合评价研究

应用模糊模式识别分析原理与方法对土壤质量等级进行评价,以加权距离平方和最小为识别准则,充分利用土壤质量评价中存在的模糊性,也考虑了评价因素权重和指标值的影响。实例评价结果表明:用此法进行土壤质量等级综合评价,理论上更为严谨,评价结果更为科学、精确,更符合实际情况,可为开发利用土地、采取合理措施提高土壤生产力提供依据。     

基于确定图的频繁子图挖掘技术概述

化学信息学、生物信息学、医学和社会科学等领域的科学研究的迅速发展积累了大量的图数据,如何从复杂和庞大的图数据中挖掘出有效信息成为数据挖掘领域的热点。通过介绍现阶段图数据挖掘技术的进展,特别是确定图挖掘技术中有代表性的频繁子图挖掘技术研究,讨论并预测了频繁子图挖掘研究的发展趋势。     

大规模MIMO系统中动态迁移导频分配

大规模多输入多输出(MIMO)技术是5G的关键技术之一,由导频资源有限引起的导频污染是制约其发展的主要瓶颈之一,为此必须对宝贵的导频资源进行合理地分配以减小导频污染。已有的导频分配方案大多考虑静态导频分配,无法很好地适应用户位置不断变化的移动通信环境。文章针对大规模MIMO系统中用户移动时的导频分配问题,提出了一种动态迁移导频分配方法。该方法在两个相邻时隙间仅针对移动幅度较大的用户进行额外的导频优化,根据分配方案选择一个用户与之进行导频交换,对于其他的用户不改变原分配导频。复杂度分析及仿真结果表明,该算法相较于传统的导频分配方法可以显著地降低计算复杂度,并且与传统的导频分配方法具有相近的频谱效率,具有较高的实用价值。     

基于移动路径预测的车载边缘计算卸载切换策略研究

车载云计算环境中的计算卸载存在回程网络延迟高、远程云端负载大等问题,车载边缘计算利用边缘服务器靠近车载终端,就近提供云计算服务的特点,在一定程度上解决了上述问题。但由于汽车运动造成的通信环境动态变化进而导致任务完成时间增加,为此该文提出一种基于移动路径可预测的计算卸载切换策略MPOHS,即在车辆移动路径可预测情况下,引入基于最小完成时间的计算切换策略,以降低车辆移动性对计算卸载的影响。实验结果表明,相对于现有研究,该文所提算法能够在减少平均任务完成时间的同时,减少切换次数和切换时间开销,有效降低汽车运动对计算卸载的影响。     

远程大数据量下载方法的研究与实现

在进行远程大数据量下载时,UDP协议能提供更高的数据流量,但UDP协议在数据传榆时不具备错误纠正功能和重传机制,不具备传输可靠性保障,可以在UDP协议的基础上对应用层数据进行私有协议的封装,设计出一种新型的私有可靠型UDP协议.并在该协议的基础上创新出针对性的下载机制,可根据不同的网络丢包率自适应触发补发机制或重发机制,实现终端和远程服务器之问的大数据量高速、可靠的传输,最后给出了相关测试数据与分析.     

基于矩心算法的目标微小位移监测

在光电测量中,可以通过对激光光斑图像中心位移的测量来确定出真实目标的微小位移,如何准确从背景中提取出光斑图像的边界,并精确地中心定位就成为一个迫切的要求。结合实际背景给出了一种结合梯度和矩心算法的目标微小位移检测方法。首先将采集到的图像利用梯度法提取出光斑图像的边缘,然后根据得到的边缘利用串行边界跟踪,确定出光斑与背景的边界,最后再结合矩心法通过对光斑图像中心位移的监测,从而实现目标真实位移的测量。计算机仿真结果表明,不仅能快速准确定位出光斑图像的中心,并能精确计算出目标的真实位移,同时具有计算量小,抗噪声强的优点。