电动车用开关磁阻电机设计与优化方法

根据电动车的性能要求,提出了一种电动车用开关磁阻电机(SRM)设计、优化方法。首先对电机进行了预设计,随后用Ansoft软件校验了电机性能。对电机主要结构参数进行了分析和优化,得到最优结果。     

基于SGAN的中文问答生成研究

生成对抗网络GAN(Generative adversarial networks)仅适用于解决连续型数据,同时中文对话模型训练缺乏高质量的样本数据集。研究开放域中文闲聊的问答生成,对话文本是离散型数据,GAN的使用受到限制。设计新的序列对抗生成网络SGAN(Sequence GAN)来解决此问题。SGAN使用基于强化学习的生成器扩展GAN,可以解决序列生成问题。同时使用Actor-Critic策略梯度训练模型,评价指标采用精准度和召回率。实验结果表明,该对话序列对抗模型能够生成足够的对话样本混淆人为提供的样本。     

一种基于GPRS的太阳能集热远程监控系统设计

太阳能集热工程应用越来越广,其可靠性和安全性也越来越受到重视。设计了一种基于GPRS的太阳能集热远程监控系统,采用PLC和触摸屏实现本地控制,采用GPRS模块实现远程监控和远程故障诊断,可将实时数据上传至远程监控服务器并储存,并可接受服务器远程控制。该系统具有节能、清洁、稳定、可靠的优点。     

基于拓扑篡改的电力市场虚假数据注入攻击方案

从攻击者的角度出发,在直流状态估计框架下提出了一种基于拓扑篡改的虚假数据注入攻击(FDIA)方案.首先,通过分析攻击后由网络拓扑处理器计算所得拓扑结构与传感器测量结果的一致性以及对比攻击前、后的残差,给出可以躲避拓扑误差处理检测以及残差检测的隐蔽攻击定义;然后,基于上述定义以及攻击向量列空间的隐蔽条件,提出一种FDIA方案,通过求解凸规划问题实现在保证隐蔽性的同时获得最大发电收益;最后,基于标准IEEE 9节点及14节点系统对所提方案的有效性进行验证.结果表明,与现有FDIA方案相比,所提将拓扑篡改与FDIA相结合的攻击方案具有更强的隐蔽性且获利更大.     

基于规范变量残差的化工过程微小故障检测与诊断

微小故障因其幅值低而易被噪声和过程扰动所掩盖,并且会随时间慢慢演变成过程中的严重故障.因此,微小故障的检测和诊断变得越来越重要.为了更有效地监测和诊断微小故障,提出了基于规范变量残差的化工过程微小故障检测和诊断方法.首先,对Hankel矩阵执行奇异值分解来获得主元和残差空间并根据过去和未来数据的差异,求得两个不同的规范变量残差d_1, d_2.其次,考虑数据的时间序列特性,提出了基于规范变量残差的两个加权平均统计量W_(D1), W_(D2)及其控制限,进行故障检测;然后,计算出各个统计量的归一化贡献并绘制二维贡献图,进行故障诊断.最后,在连续搅拌釜式反应器(CSTR)过程中进行两种微小故障的应用研究.结果表明,与传统的统计量T~2,Q以及规范变量差异分析(CVDA)中统计量D相比,基于规范变量残差的加权平均统计量W_(D1), W_(D2)不仅能够及时检测到微小故障,而且在故障检测率和诊断率方面,均有不同程度的提高.     

基于诊断观测器的最优事件触发故障检测

提出一种基于诊断观测器的最优事件触发故障检测方法.首先,针对自适应混合事件触发下的远程监控系统,发展一种数值代数结合型的低阶诊断观测器参数矩阵计算方法,以满足残差生成中的Luenberger条件;然后,通过评估事件触发传输误差、干扰和故障对残差信号的影响,构建$H_{\infty     

考虑大规模风电接入的电能生产边际成本分析

利用蒙特卡罗法对电能生产过程进行模拟,并在此基础上分析电能生产边际成本。模拟过程考虑了负荷的不确定性、常规机组的随机强迫停运和风电出力的随机性。算例分析结果表明,风电接入会降低电能生产边际成本,其下降程度与风电场容量以及风况均有密切的关系。     

基于Elman神经网络的语音情感识别应用研究

针对语音情感的动态特性,利用动态递归Elman神经网络实现语音情感识别系统。通过连接记忆上时刻状态与当前网络一并输入,实现Elman网络模型的状态反馈。基于此设计了语音情感识别系统,该系统能在后台修改网络类型,并实现单语句与批量语句识别模式。针对系统进行语音情感识别实验表明,基于Elman神经网络的语音情感识别在同等参数模型设置前提下优于BP神经网络识别效果,且BP神经网络参数设置较Elman网络敏感。     

多传感器采样系统的分布式容错估计

研究了多传感器采样系统在发生一类典型故障情况下的分布式融合估计问题;首先,针对局部传感器,利用Kalman滤波获得的新息进行故障检测;然后在最小方差意义下发展了传感器故障在线递归估计方案;进一步将所获得的估计结果对故障传感器的测量值进行重构,并应用射影定理建立了局部传感器容错更新算法;最后基于线性最小方差融合原则给出了多传感器采样系统的分布式容错估计方案;相比于已有融合估计方法,所提方案不仅能及时检测传感器故障,并且能进一步充分利用故障传感器信息来提高估计精度;数值仿真验证了方法的有效性和优越性。     

采样数据系统最优诊断观测器设计

研究采样数据(sampled-data,SD)系统最优诊断观测器的直接设计方法.首先从传递函数角度分析一般离散时间系统诊断观测器的Luenberger条件,由此构造出SD诊断观测器,并推导出其混杂动态关系.然后将SD故障检测问题定义为一个特定的比值型优化问题,并应用互内外分解法和代数方法构制其最优诊断观测器,使得产生的离散时间残差对连续时间未知输入具有鲁棒性,但对故障却是敏感的.仿真结果验证了所提设计方法的有效性.