基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法

为了提升电网复杂故障时的态势感知能力,提出了基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法.首先,基于层次化、动态建模的思想,在建立元件一般故障诊断模型的基础上,引入浮动库所、浮动弧、浮动变迁的概念来合理的体现主保护、断路器以及后备保护之间的逻辑关系,建立了元件复杂故障时的诊断模型;其次,挖掘故障信息源的特性进行预处理,依据故障类型动态建立相应Petri网诊断模型;再次,利用改进的遗传算法对模型中的参数进行了训练、优化;最后,探讨了该Petri网故障诊断模型的容错性、通用性.对算例系统仿真的结果表明:该方法突出了故障诊断过程的层次性、可理解性,提升了诊断模型的透明性、改善了诊断模型的易维护性,在电网复杂故障的情况下诊断结果仍具有较高的准确度,并呈现有较好的容错性.     

货运O2O平台有时间窗同城零担集货匹配优化决策

零担集货业务的供需匹配和路线规划问题是同城货运020平台面临的发展难点.本文站在平台的角度,同时考虑司机和客户的实际需求,引入单位订单处理时间窗的概念,提出操作性较强的零担集货预匹配优化策略,突破传统逐级推送模式的思维局限,充分考虑需求和运力的属性-时间-空间分布;其次综合考虑客户OD点对、订单时间窗、以及司机工作时间窗、起终点、车辆容量限制等因素,在不考虑拒绝订单的条件下,以最小化服务总成本为优化目标,构建单位订单处理时间窗内某区域的半开放式多车场的带取送货和时间窗的车辆路径优化模型.最后针对模型特性采用改进的遗传算法进行求解,并选取卓集送公司某市某区某单位订单处理时间段(高峰期)连续60天的实例数据进行实证分析.研究结果表明,改进遗传算法的求解质量明显高于就近匹配贪婪算法,优化比例平均值为30%,最高达到53%,从而实现司机和客户双方的利益最大化.     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）对目标捕获能力，进而提高多UAV协同搜索效率，提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm，ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先，根据环境的先验信息，在原概率图基础上引入标志位，建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型，提高环境和目标的信息感知准确度；其次，定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息，建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数；最后，建立分布式UAV之间的信息交互模型，运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合，在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明，基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生，使得UAV能够准确地搜索到目标；同时，对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性，保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

极值分析下基于位置矩阵的质心定位方法

为以使星敏感器在复杂工况下依旧能获得高精度的星点质心位置，提出一种极值分析下基于位置矩阵的质心定位方法。首先, 提出极值分析下的星点弥散区域粗提取算法, 对去噪后的星图进行星点局部区域限定。接着, 提出基于位置矩阵的线段编码标记法对星点弥散区域进行精提取。最后, 利用星点区域像素信息估计出高斯曲面参数以得到星点精确的质心坐标。仿真结果表明, 星图噪声标准差处于2的水平时, 所提方法可以使星点质心定位精度达到0.070 4 pixel, 且在星图噪声标准差处于12的水平时, 仍具有90.03%的高星点提取成功率。     

考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题

针对考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题，考虑配送特点（订单可得时间）、客户的时间需求（时间窗）和客户分布分散等特点，以最小化配送总里程为目标，构建了基础数学模型，并通过分析问题特征对模型改进，从而构建了改进数学模型。在此基础上，提出两种有效不等式，并设计了基于分离两种有效不等式的改进分支切割精确算法对模型进行求解。最后，通过测试多组算例，不仅对两种数学模型进行了比较，而且分析了不等式对算法性能的影响；通过与CPLEX默认的分支切割算法对比，验证了改进的分支切割算法的优越性。结果表明：对小规模的实际算例，采用改进的分支切割算法可以在极短的时间内得到最优解，具有很好的实用效果；对规模较大的算例，采用改进的分支切割算法得到的最优解可以对智能算法性能进行评价。     

基于改进的深度学习网络的SAR图像瞬时海岸线自动提取算法

针对目前合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在对大尺度瞬时海岸线提取方面的图像解译过程中, 仍然存在精度低与自动化水平差的问题, 提出一种基于深度学习网络的瞬时海岸线自动提取算法。首先, 将SAR图像进行Lee滤波增强来抑制相干斑。其次, 通过升级残差网络为主干网络，分4级提取海水目标的特征。然后, 将4级特征经过全局卷积网络、密集连接网络和解码器网络配合，充分提取目标的本质特征, 并通过上采样产生海水分割结果。最后, 利用Sobel算子分离出海岸线并和原SAR图像融合以便清晰查看结果。通过与全卷积网络与细化网络的海岸线提取实验结果进行对比, 证明所提算法对海岸线的提取更加准确, 能够减少虚警和漏警, 具有更好的性能。     

浅析波纹管补偿器失效原因

波纹管补偿器具有设计先进、结构合理、性能稳定、挠性好、抗疲劳性高、耐高温、耐腐蚀等特点。已广泛用于船舶、石油、化工、铁路、建筑、电力、核能、冶金、纺织印染、橡胶、塑料等工业部门.目前国内生产的波纹管补偿器产品基本上按国家标准和相关的标准进行计算、选型,并通过ISO9001质量体系认证。但是它良好的可靠性也需要诸如设计、制造、安装、运行管理等多个环节共同配合才能实现。     

扫描电路引论

本文综述了补偿状态和非线系数曲线中的跳变等有关扫描电路的新论要点。     

MIMO通信系统中基于星座扩展的脏纸预编码方法

预编码技术是提高多输入多输出(muhiple-input multiple-output,MIMO)无线系统容量的有效措施,提出了一种基于星座扩展的脏纸编码(dirty paper coding,DPC)方法,通过结合网格编码方法中的分集思想,在编码过程中加入星座扩展,利用大星座图冗余编码比特,能够在不消耗额外系统带宽的基础上实现系统容量提升.在发射信号相对应的扩展星座子集中寻找与归一化噪声最接近的星座点,将该星座点与归一化噪声的差值作为编码信号.该方法可以避免THP(Tomlinson-Harashima precoding)在对称取模过程中带来的性能损失,尤其是在低信噪比环境中.通过链路仿真,验证了基于星座扩展的DPC方法具有实现复杂度低、能够和相移键控调制技术相结合、提升系统容量的优点.     

规划环境影响评价中公众参与存在的问题和改进建议

该文通过对公众参与历史发展和工作开展的研究,阐述了公众参与制度在规划环境影响评价中的重要性,结合规划环境影响评价公众参与的实践,剖析规划环境影响评价中公众参与机制的不足,提出了有效开展公众参与工作的意见和建议。