基于IHDR的自主学习巡检技术研究

针对无人机路径规划存在只适用于静态场景的问题,提出一种自主飞行巡检方法。利用增量分层判别回归(IHDR)树存储无人机飞行经验,通过当前位置矢量搜索IHDR树,得到飞行控制量。根据当前位置与期望位置的偏差调整输出控制量,实现人造目标的巡检。实验结果表明,与IHDR方法相比,该方法学习时间缩短12.2%,且具有较高的准确率,适用于无人机巡检。     

基于ZigBee背景噪声的被动室内人体感应系统设计

随着智能门锁的普及,传统插卡取电的方式已不再适用,利用室内人体感应设备判断房间是否有人存在为市场所需,但目前已有的感应器在精确度、适应性等方面存在不足,尤其不能实现低成本判断静止人体。针对这一问题,采用热释电红外、ZigBee和NB-IoT三大技术设计被动室内人体感应系统,融合两种探测手段,设置三种通信模式,采用模式判别算法,有效实现了对室内静止人员(包括睡觉情况)和运动人员是否存在的准确侦测,降低了系统功耗。侦测数据由NB-IoT无缝接入云平台,实现数据共享。测试结果验证了设计的可行性。     

双馈风机风电场联络线出口故障方向判别

由于双馈风机风电场故障特性与传统同步机存在较大差别,因此传统方向元件应用于双馈风机风电场时存在适应性问题。针对双馈风机风电场存在的频率偏移、等值内阻抗不稳定和弱馈等特点,提出一种基于时域波形相似度的故障方向元件。根据推算的联络线对侧电压与保护安装处记忆电压波形的余弦相似度判断故障方向,能够有效解决双馈风机风电场出口故障方向判别存在的问题。在PSCAD/EMTDC中搭建典型的双馈风机接入系统,仿真结果表明,所提故障方向元件针对不同的故障类型均能有效判断故障方向。     

两阶段领域自适应学习

针对领域自适应问题中源域和目标域的联合分布差异最小化问题,提出两阶段领域自适应学习方法.在第一阶段考虑样本标签和数据结构的判别信息,通过学习一个共享投影变换,使投影后的共享空间中边缘分布的差异最小.第二阶段利用源域标记数据和目标域非标记数据学习一个带结构风险的自适应分类器,不仅能最小化源域和目标域条件分布差异,还能进一步保持源域和目标域边缘分布的流形一致性.在3个基准数据集上的实验表明,文中方法在平均分类准确率和Kappa系数两项评价指标上均表现较优.     

有机-无机联合矿井突水水源判别方法

溶解性有机质(Dissolved Organic Matter,DOM)在随地下水运移过程中,不同含水层水中DOM含量、类别、荧光强度等均存在较明显差异,因此结合无机水化学,开展了有机-无机联合的矿井突水水源判别方法研究,结果表明:地下水中无机组分浓度分布具有垂向分带性,利用pH、矿化度(TDS),HCO3,SO4等无机指标,可以判别浅部含水层和深部含水层水化学特征差异; DOM进入含水层后发生氧化还原反应强烈,其浓度(TOC含量和UV254)变化快、差异大,可以识别地表水与第四系水的水化学特征;第四系与白垩系含水层,以及覆岩破坏范围内的细分含水层,水中无机组分和有机组分含量非常接近,而荧光指纹技术灵敏度高,可以根据3DEEM光谱图分析DOM类型和荧光峰强度等差异,区分相邻含水层的水化学特征差异。陷落柱等地质异常体作为特殊的地质环境体,其内部水体中DOM相对丰富,其DOM含量和荧光指纹特征与奥灰水差异显著。将有机-无机联合开展不同含水层水化学特征分析,能够很好地区分不同水源,为矿井突水事故发生时快速判别水源提供科学依据。