基于特征融合一维卷积神经网络的电能质量扰动分类

现有基于特征选取的电能质量扰动分类算法存在鲁棒性差、抗噪性能不强等问题。提出了一种改进的一维卷积神经网络用于电能质量扰动信号的分类。首先通过三个卷积神经网络子模型分别提取电能质量扰动信号的特征向量,然后将提取的特征向量融合为一个新的特征向量,最后通过BP神经网络实现分类。与改进前的一维卷积神经网络模型以及现有的电能质量扰动分类算法相比,该算法提取的特征向量具有更大的区分度。仿真结果表明,该算法有更好的鲁棒性和识别率,且抗噪能力强,为电能质量扰动信号分类提供了一种新思路。     

冶金设备的管理与维修研究

随着经济的不断发展,我国对冶金产品的需求量不断地增长的同时,人们对相关的冶金产品的质量要求也不断地提高。相关的冶金技术不断地得到发展和完善,但是传统的冶金设备的管理与维修模式已经不再适合时代的发展,也在一定程度上制约了我国冶金行业的进一步发展。所以,我们有必要对先进的冶金设备相关的管理和维修模式作进一步地探索。本文通过对冶金设备的管理与维修模式进行研究,来进一步地探索冶金设备的管理与维修模式。     

增强型动态帧时隙ALOHA算法

针对现有帧时隙算法对帧长度的调整并不能使系统效率达到最大的缺点,本文提出了一种改进的算法。该算法首先对发生碰撞的时隙进行统计,再通过分析得出数学公式,并根据该公式计算出识别区域内未识别标签数,最后根据未识别标签数调整帧的长度。当未识别标签数很大时,算法采用分组对其识别。仿真结果表明,该算法适用于标签数较多的场合,当标签数为1000时,该算法比基本帧时隙ALOHA算法和动态帧时隙ALOHA算法的系统效率分别提高了89%和75%。     

基于改进阈值和阈值函数的电能质量小波去噪方法

针对电能质量扰动类型多,成分复杂,扰动特征易被当作噪声去除等问题,提出一种改进小波阈值去噪算法。该算法通过计算每层小波系数的峰和比来确定该层噪声含量,使修正因子Fj可根据不同扰动信号的噪声分布特点自适应调整通用阈值。同时,提出了改进的阈值函数,可变参数a能调节自身软、硬特性从而确定合适的阈值函数。采用该算法对七种常见电能质量扰动信号去噪,仿真结果表明,改进小波阈值去噪算法在不同噪声干扰下,对各类扰动信号都能达到较好的信噪比,去噪效果稳定,重构信号波形恢复较好,且在去噪过程中保留了扰动特征,能为后续电能质量分析提供准确有效的信息。     

基于分层多子群的混沌粒子群优化算法

在分层多子群结构模型的基础上,提出一种混沌粒子群优化算法(HCPSO).该算法对非线性递减的惯性权重进行混沌变异,并采用了混沌搜索方法.在更新全局历史最优位置每一维分量时,选取不同的若干个体作为学习对象,并计算它们的平均位置.混沌搜索区域半径可根据粒子个体最优位置与上述平均位置间的距离自适应地调整.通过对几种典型函数的测试结果表明,该算法具有较好的全局搜索和局部搜索能力,可有效避免早熟收敛问题.     

随机聚焦搜索优化算法

提出了一种新的优化算法: 随机聚焦搜索. 该算法属于群集智能, 它模仿了人类的搜索行为及其在搜索过程中的随机性, 算法简单并且计算复杂度小. 在对一系列典型复杂函数的优化测试中, 通过与差分进化算法和全面学习的粒子群算法进行对比, 验证了该算法性能. 仿真结果表明, 该算法能解决大多数benchmark函数问题, 并且有较快的寻优速度, 可以在一定程度上替代现有的优化算法.     

基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法

为了更好地降低电能质量扰动信号中的噪声,提出了一种基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法.通过计算小波细节系数的峰值比,自适应地确定最佳小波分解层数,根据各层细节系数中有用信息和噪声信息的分布特性以及细节系数的正、负峰值比,动态调整各层细节系数的上、下阈值.应用Matlab对暂态振荡和脉冲信号进行去噪处理,并与传统硬、软阈值算法和一种改进小波阈值算法相比.结果表明:本文提出的自适应分解层数和阈值的小波去噪算法得到的信噪比和均方根误差均优于以上3种方法,重构后信号更接近原始信号,并且较好地保留了扰动期间信号的特征信息.     

基于小样本的高精度室内停车场指纹定位算法

针对传统指纹定位算法在离线阶段采集样本工作量较大的问题,该文利用一种分区拟合值近似法（P-FP）来建立离线指纹库。为了解决在线阶段由于WiFi信号的波动导致的定位精度较低的问题,提出一种基于P-FP的设定阈值的序贯重要性采样（SIR）粒子滤波算法（PS-FP）来优化定位坐标。首先建立了路径的损耗模型,并对室内停车场进行分区拟合,得到每个分区的环境系数;然后用拟合值与实际测量值的差值来建立误差特性矩阵,并重新部署虚拟的参考节点（RP）;最后对离线指纹库进行C均值聚类。通过比较平均定位误差（MLE）寻找PS-FP算法的最优阈值,并采用PS-FP算法来优化在线定位坐标。实验结果表明,在部署很少的RP即获取样本比较少的条件下,PS-FP算法依然能达到较高的定位精度,其平均定位误差约为0.7 m。累积分布函数（CDF）的分析结果表明,采用PS-FP算法在2 m以内的定位误差能达到98%。     

粒子群算法中参数的实验与分析

粒子群算法(PSO)中参数的选择是一个重要研究方向,参数的设置常依靠经验来确定,从而造成工作量大且难以得到最优的参数组合,影响了算法的使用.针对以上情况,本文使用3个测试函数对粒子群算法和收缩因子方法(CFM)中的收缩因子、速度约束和种群规模等重要参数进行了系统的实验和分析,并且提出了参数取值策略.实验证明本文提出的参数取值策略能明显地改进PSO算法性能,具有一定的实用价值.     

用FPGA/CPLD实现EDA设计

随着微电子技术的发展,FPGA(现场可编程逻辑门阵列)和CPLD(可编程逻辑器件)在EDA设计中有了很大的发展,系统设计师们自己能设计专用集成电路(ASIC)芯片,大大缩短ASIC的设计周期。作者总结了FPGA、CPLD的特点以及区别,对它们的设计流程进行了介绍,同时分析了FPGA、CPLD在信号处理中心优越性和良好的发展前景。