基于小波能谱熵的单端量暂态保护的研究

区内外故障时暂态电流包含的各频率成分(特别是阻波器的阻塞频带内)对应的能量占总能量的比例各不相同,而小波能谱熵计算简单,对动态系统参数的微小变化具有独特的敏感性,算法具有实时性,且能反映电流在时域与频域空间的能量分布信息,所以利用小波能谱熵值的差异可以构成区分区内外故障的判据.基于ATP/EMTP的故障仿真结果表明:该保护判据能快速准确地区分区内外故障,并且不易受到故障位置、故障类型、过渡电阻、故障时刻等因素的影响,具有较好的适应性.     

基于计算机视觉的便携式激光盘煤系统的研究

为提高大型火电厂露天煤场存煤测量的精度和效率,研究和开发了便携式盘煤系统。该系统采用三维散乱数据插值算法并结合OpenGL完成煤场的三维复现,并对数码相机拍摄的煤场全景照片进行图像处理,利用处理后的图像对形成的三维数据进行拟合修正,从而提高了测量准确度。数据采集由自行开发的PDA程序完成,整个系统具有便携的优点。     

基于像素距离加权的室内成像定位研究

针对室内成像定位技术受随机噪声的影响较大、定位误差较高的问题,提出了一种基于像素距离加权的室内成像定位技术。在室内屋顶布设多个红外LED,依靠成像传感器获得红外LED信标的像点,将成像点到成像传感器中心的像素距离作为加权因子引入室内成像定位算法中,可以有效地提高室内定位精度。并进行了仿真实验,实验选择4m×4m×3m的空间区域模拟室内环境,当布设的红外LED信标数量为3时,应用改进后的算法可以获得10cm以内的定位误差性能,并且误差波动不超过5cm。另外,随着布设信标数量的增加,定位误差继续减小。改进后的定位算法有效地提高了室内定位的精度以及成像定位算法的普适性。     

一种稀疏度自适应广义正交匹配追踪算法

针对压缩感知(Compressive Sensing,CS)在信号重构时稀疏度往往未知,导致过估计及重构误差变大、复杂度高等问题,通过分析重构残差与支撑集原子数目之间的变化关系,提出一种稀疏度自适应广义正交匹配追踪算法,该算法无需原始信号稀疏度的先验知识。首先,算法采用分阶段变步长的方式扩充支撑集原子数,然后在迭代后期重构残差变化缓慢时改变原子搜索策略精确估计稀疏度,完成原始信号的重构。仿真实验将完成重构所需迭代的次数作为算法复杂度衡量标准,将重构精度、准确重构率及重构运行时间作为评判算法性能的指标。结果表明,该算法重构概率远高于传统的OMP、gOMP算法,重构图像视觉效果更佳,且运算时间低于同类盲稀疏度算法。