新形势下地热企业发展战略研究

在介绍我国地热能资源状况的基础上,总结我国地热产业的发展情况,分析国家支持地热能开发的相关法规及政策,研判地热企业发展所面临的挑战,从而在分析企业外部环境和内部资源能力的基础上,系统研究确立了在国家绿色发展与生态文明建设新形势下地热企业的发展战略。研究表明,地热企业未来应该坚持"一体两翼"的发展战略,即以技术引领的地热工程为核心,以融入区域能源系统和经济社会资源整合能力为两翼,带动企业快速发展。     

一种不定长水尺图像水位测量方法

针对水尺图像水位识别中存在的多根水尺拼接、水尺拍摄不完整以及环境适应性差等问题,从摄影测量学角度提出一种复杂光照条件下不定长水尺图像水位测量方法。首先通过人工选取的标识点构建水尺在像素坐标系和世界坐标系之间的透视投影关系;然后利用水尺的颜色特性将水尺与背景分割并二值化;再根据二值化图像使用方差均值阈值法检测水位线位置;最终通过投影关系计算出水尺图像中水尺中线的表达式,并结合水位线位置计算出水面上水尺中线的真实长度,获得水位值。本文对水文站真实水尺图像进行了测量实验,将检测结果与遥测水位值进行对比,结果表明本方法提高了不定长水尺图像水位检测的可靠性,测量精度达到1 cm,检测分辨率为1 pixel,基本满足水文站水位监测要求。     

基于势场栅格法的移动机器人避障路径规划

针对传统人工势场法应用于移动机器人避障路径规划存在的缺陷,建立了改进的人工势场模型,通过在障碍物的斥力势场函数中增加最小安全距离,同时考虑机器人与目标点的相对距离,成功地解决了障碍物附近目标不可达(Good Nonreachable with Obstacles Nearby GNRON)的问题。此外,针对传统人工势场法的局部极小点和障碍物附近目标不可达同时存在的问题,提出了以改进人工势场法为主,栅格法为辅的方案来实施避障,使得机器人能够尽快地脱离局部极小并成功地绕过障碍物到达目标点。采用栅格法对改进人工势场法做辅助决策,弥补了改进人工势场法的不足,使机器人能够顺利到达势场的全局最小点,提高了避障路径规划的安全性和可达性。论文利用Matlab进行了算法仿真,结果证明了所提方法的正确性和有效性。     

金谐振环对的光学性质研究

运用时域有限差分方法,研究内置金纳米双棒的谐振环对的光学性质。研究发现:谐振环对的光学透射谱受纳米棒间距、开口缝宽度及填充介质的介电常数影响。基于瞬时电场分量Ex、Ey分布情况,揭示了共振峰源于0-相共振模式,共振谷源于π-相共振模式。     

跳频信号的时差直接定位

针对跳频信号,提出了两种时差直接定位方法--最大似然直接定位法与最大相关累积直接定位法.第一种算法利用跳频信号频域有限分布特性,通过频域构造互相关函数（Cross Correlation Function,CCF）矩阵,在二维网格中搜索CCF矩阵的最大特征值得到目标的位置估计.第二种算法以各站与参考站的CCF之和为目标函数,直接在二维网格中搜索得到目标位置估计.两种算法进行了对比,第一种方法在性能上优于第二种,但计算量更大.蒙特卡洛仿真表明,提出的最大似然直接定位方法的性能是最优的,最大相关累积方法性能也优于传统的两步法.     

蓝牙协议栈BlueZ的移植与开发

蓝牙技术是当前国内外科技界和产业界研究开发的热点技术,其应用范围包括手机、PDA、信息家电设备等领域,蓝牙技术在嵌入式系统上必将得到广泛的应用。而要在嵌入式系统上提供蓝牙开发支持,蓝牙协议栈的移植是关键。本文分析了蓝牙协议栈BlueZ体系结构,详细介绍了在S3C2410开发板上移植BlueZ的步骤,建立了嵌入式蓝牙应用开发平台,并提出了用BlueZ开发蓝牙应用程序的思路。     

一种低轨双星高脉冲重复频率雷达信号的定位模糊消除算法

针对低轨(LEO)双星到达时间差(TDOA)定位系统中雷达信号的定位模糊问题,该文分析了高重频信号的模糊特性,演示了虚假定位点的产生过程,提出一种基于时差序列变化趋势匹配(VTMT)的定位模糊消除算法.在测量时差序列与定位结果对应的理论时差序列之间的残差近似服从正态分布的条件下,通过两个序列的欧式距离作为相似程度衡量依据,筛选出测量时差线与理论时差线最为接近的定位点作为目标辐射源真实位置.校验台测试信号验证了该算法的有效性.仿真结果表明,该算法能够显著提高无模糊定位概率,对长基线时差定位系统中雷达信号的定位具有较高的应用价值.     

基于过采样和随机森林的高压隔离开关发热故障诊断

云团运动的不确定性使得光伏系统输出功率较难准确估计,从而影响新能源并网的可靠性和经济性。为了有效利用卫星的云观测数据,提出了基于云图特征的超短期光伏发电功率预测模型。利用卷积神经网络对卫星云图进行特征提取,且和通过相关性分析后的4种气象特征进行融合,作为光伏发电功率预测模型输入。在此基础上,通过卷积神经网络解析这些特征之间的空间联系,并使用长短期记忆网络实现对光伏输出功率的时间序列预测。此外,考虑到一个自然日中不同时段数据对预测影响不同,引入多头注意力机制来确定关键时间点与关键特征,由此进一步提高所提模型精度。使用光伏电站实际数据以及对应的卫星云图和天气数据,对所提模型的预测效果进行验证。算例分析结果表明,该模型预测精度高且时效性好,特别对于正午辐照较大以及云团运动波动剧烈的时段,模型仍能保证较高的预测精度。     

基于样本扩充和特征优选的IGWO优化SVM的变压器故障诊断技术

为了增强变压器故障诊断模型对不平衡样本的学习能力从而提高少数类故障样本的识别精度,提出了一种基于样本扩充和特征优选的融合多策略改进灰狼算法(improved grey wolf optimizer with multi-strategy, IGWO)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的变压器故障诊断技术。首先,使用基于K最近邻过采样方法及核密度估计自适应样本合成算法的混合过采样技术对少数类样本进行扩充得到均衡数据集,并在此基础上采用方差分析对变压器候选比值征兆进行特征优选。然后,通过改进灰狼优化算法(grey wolf optimizer, GWO)初始化策略、参数及位置更新公式,并引入差分进化策略调整种群,提出了融合多策略的改进灰狼算法。最后,构建了一种基于混合过采样技术的IGWO优化SVM的变压器故障诊断模型,并通过多组对比实验验证了所提方法能够有效增强模型对少数类故障样本的识别能力,并提升模型的整体分类性能。     

最小距离判决法测量金属液面的高度

将线性空间的最小距离判决法用于图象识别,并描述其实现的过程,从而提出一种图象识别实用技术的方法,具有较广泛的应用及参考价值。