一种引入停止机制的改进爬山算法

针对爬山法(hill-climbing searching,HCS)在最大功率点(maximum power point,MPP)处存在的转速振荡和风速变化导致搜索方向误判的问题,提出1种具有扰动停止机制的改进爬山算法。该算法不仅继承了变步长爬山法快速搜索至MPP附近的优点,还具有MPP检测和停止机制。在风机跟踪至MPP附近时,该机制不仅可以有效降低转速振荡对风机系统机械部件的磨损,而且克服了算法停止机制生效后风速再次变化时对搜索方向判断的干扰,从而进一步提高了风能捕获效率。在简化风电系统模型的基础上,仿真结果验证了该算法的有效性和优越性。     

2.25Cr-1Mo/奥氏体不锈钢堆焊接头熔合区碳的迁移及成分分析

异种钢焊接接头在焊接时或使用期间,发生失效的主要区域通常在熔合区[1],长期以来,异种钢接头熔合区一直是焊接工作者研究的重点.虽然国内外对异种钢接头的熔合区进行了大量的研究[2～4],但仍然有许多问题,尤其是基体为铸造组织的铸钢堆焊奥氏体不锈钢,其基体组织和成分的不均匀性也会对熔合区组织产生不利的影响.对在2.25Cr-1Mo钢上堆焊奥氏体不锈钢的焊接性试验[5]的基础上,重点研究了堆焊接头熔合区碳的迁移及其成分分析,为正确指导大型汽轮机高压模块中分面堆焊及类似产品焊接生产提供了理论依据.图6表3参8     

数字化变电站过程层仿真测试环境的开发与设计

数字化变电站过程层仿真测试环境主要由硬件仿真装置和配置系统两部分组成。主要用来模拟智能断路器和电子互感器的通信特征,该装置不只仿真单个间隔的过程层设备,不仅对单台保护测控装置进行测试,而是仿真某一电压等级的多个过程层设备,对由大量装置组成的变电站自动化系统进行整体功能和性能的检测,实现对变电站设备系统测试操作;还可以通过一定的算法模拟故障动态过程,产生相应数据,并下载到测试装置内发送采样值报文和GOOSE报文,便可再现动态故障过程,构建一个系统测试环境。     

500kV输电线路邻近和跨越民房的试验研究

本文给出了500kV线路邻近或跨越民房时,房屋周围电场变化的规律、房屋对周围电场的屏蔽范围和其所在位置的关系,以及屋顶和阳台上的等效场强和未畸变场强的关系。建议有房屋处未畸变场强暂取3kV/m。并提出了几种降低工频电场的简易措施.     

基于DBNs的轮毂电机机械故障在线诊断方法

为实现电动汽车用轮毂电机运行状态在线监测及其安全评估,提出一种基于动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks,简称DBNs)的轮毂电机机械故障在线诊断方法。首先,以轮毂电机运行安全为目标,着重考虑车速对轮毂电机振动信号的影响程度,在时域和频域中提炼出多个敏感度高的特征参数来表征轮毂电机的运行状态,并将其作为DBNs的观测节点;其次,基于速度片构建轮毂电机机械故障诊断模型,解决其运行状态在相邻时间片之间无法构建转移概率分布的问题,根据不同速度片之间的转移概率分布,建立以二速度片展开的DBNs,实现对轮毂电机机械故障的在线诊断;最后,通过轮毂电机综合台架试验,验证了该方法对轮毂电机机械故障在线诊断的有效性。     

光学颗粒计数测量技术的理论模型

光学颗粒计数测量技术,以激光器作光源利用高灵敏度光电探测器件逐个测量被测颗粒的散射光,从而获得微米级颗粒的尺寸和数量参数。该技术对微电子、医药、机械工程、石没等许多工业领域具有重要意义。本文拟对该技术所需的理论基础,从物理和数学的角度较全面地加以阐述,从而建立超一套实用化的理论模型。     

脉冲激光冲击LD31薄板变形的实验和数值模拟

激光冲击板料变形是利用高能脉冲激光和材料相互作用诱导的高幅冲击波的力效应使板料产生塑性变形的新技术 ,本文利用Nd :Glass脉冲激光对厚度为 0 .8mm的LD31薄板进行激光冲击变形实验。所用激光参数为 :脉冲能量 15～ 30J,脉冲宽度 2 5ns ,光斑直径Φ8mm。利用ABAQUS软件对激光冲击下板料的变形过程进行了数值模拟 ,建立了激光冲击波加载的数学模型 ,探索激光冲击的主要参数和板料变形之间的相互关系 ,为激光冲击变形工艺参数的优化、板料变形的理论分析 ,实现大面积金属板料的柔性激光冲压成形提供依据。     

含氨基吡啶杂环表面活性剂的性能评价

以苯胺、氯乙酰氯、2-二甲氨基乙醇、脂肪酸和长链叔胺(链长为8,10,12,14,16)为原料合成了含酰胺基和酯基的氨基吡啶杂环表面活性剂(系列B).利用红外光谱、核磁共振氢谱和元素分析对系列B目标产物进行了结构表征.实验结果表明:25℃时含酰胺基的氨基吡啶杂环表面活性剂(系列A)和系列B的临界胶束浓度(CMC)值和表...     

基于特征融合的双模态低辨识度目标识别

针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案.为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集...     

浮选图像中泡沫边缘分割

矿物浮选过程中泡沫的表面特征是浮选性能的重要指标,它可以实时、直观地反映浮选效果的变化,准确分割泡沫的边缘信息是浮选过程中一项重要的任务。近年来,研究人员提出了各种浮选泡沫图像分割算法,但浮选泡沫图像中存在泡沫数量多、泡沫间粘连严重以及边缘不清晰等问题,现存的方法由于其特征提取能力有限,无法精确的分割泡沫边缘。据此,本文利用深度学习提出了一种基于多尺度融合的浮选泡沫图像边缘分割算法,该算法通过引入一种深度高分辨率的编码结构以及一种基于注意力的分层融合方法来增强模型的特征提取能力,从而提高对于浮选泡沫边缘的分割效果。具体而言,深度高分辨率的编码结构可以在不同分辨率层级上同时维护特征信息,使我们的网络模型可以有效地捕捉不同尺度的信息,在提高图像语义理解能力的同时能够保持更多的细节信息,提高处理高分辨率以及密集任务图像的能力。除此之外,本文设计了一种基于注意力的分层融合方法来充分融合深层和浅层的特征图,使融合得到的特征图趋向于更重要的特征信息,从而提高识别浮选泡沫的边界和精确定位浮选泡沫的能力。该算法在泡沫边界分割数据集上凭借58.25的泡沫IoU以及73.62的泡沫Fscore取得了最佳的性能,证明了我们提出的算法可以更加准确地分割浮选泡沫边缘。