基于改进Meanshift算法的刀闸实时状态的精准跟踪

以变电站中的双柱式水平刀闸为例,基于传统Meanshift算法和局部二元模式(LBP)编码增强结构特征,提出改进的Meanshift算法,用该算法解析刀闸工作视频信息,实现刀闸实时状态跟踪.通过对87个刀闸开合视频的跟踪实验可知,改进算法在X方向的跟踪精度提高了120%,Y轴方向的跟踪精度提高了800%.因此,该算法为刀闸状态的准确识别提供了新的手段.     

基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型

针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。     

能量有效的NOMA多用户-多信道匹配算法

针对非理想信道状态信息(channel state information, CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户-多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束,建立以最大化系统能量效率为目标的非理想CSI蜂窝下行NOMA系统信道和功率联合分配优化问题;然后,将建立的含概率约束的优化问题转化为非概率约束优化问题,并从中解耦出用户-信道匹配优化问题;最后,将面向能量效率的NOMA用户-信道匹配优化问题映射为婚姻匹配问题,进而提出一种高效低复杂度的双边匹配算法实现了多用户-多信道的动态匹配。仿真结果表明,提出的匹配算法性能优于传统匹配算法,能够提供更高的系统能效、实现更低的用户中断概率且收敛速度更快。     

一种结合BLS签名的可拜占庭容错Raft算法

针对Raft算法中的拜占庭容错问题，提出结合BLS签名的拜占庭容错（RaftByzantine fault tolerance，RBFT）算法.首先，利用BLS签名实现阈值签名，将投票过程转化为阈值签名过程，并将该过程与Raft算法的AppendEntries消息和RequestVote消息结合，尽可能地减弱容错过程对共识效率的影响；其次，通过增量哈希引入安全状态，保证了日志的不可篡改性；接着引入客户端对Leader节点的动态监控，以避免拜占庭Leader节点消极反馈的发生，进一步保证了算法的活性；最后，由本地多节点仿真实验表明：RBFT算法有效提升了数据吞吐量和可拓展性，并降低了交易延迟.     

电动汽车永磁同步电机无传感器FOC DTC混合控制系统

针对电动汽车中永磁同步电机(PMSM)的高效控制问题,提出一种基于磁场定向控制-直接转矩控制(FOC-DTC)混合系统的无位置传感器控制系统.首先,在考虑FOC和DTC的各自优势下,构建FOCDTC混合控制系统,提高系统的稳定性和鲁棒性.然后,融入弱磁控制技术,提高电机高速运行时的控制性能.最后,利用滑模观测器,根据电机αβ轴的电流信息来估计电机转速,实现无位置传感器的PMSM控制系统.仿真结果表明,提出的系统能够准确且稳定地控制电机转速,具有可行性和有效性.     

基于CSI离散指纹的轨迹跟踪方法

针对从Wi-Fi设备中获取的接收信号强度(RSSI)在定位过程中误差较大的问题，设计了一种基于信道状 态信息(CSI) 离散指纹的轨迹跟踪方法．首先经过汉佩尔滤波，巴特沃斯低通滤波去除了CSI异常值和噪声的影响， 然后利用线性回归算法去除相位的频移误差，继而采用协方差矩阵特征值法进行特征提取，最后通过基于CSI子 载波权重的主成分分析法进行了无源定位和轨迹跟踪．实验结果表明: 离散指纹点定位的平均正确率在 90%以上， 所设计的算法能有效实现对室内人员的定位和轨迹跟踪．     

具有不可比状态信息的可修MS-PMS可靠性分析

针对复杂多阶段任务系统(PMS)中存在的元件状态多态性和不可比性问题,提出了系统与元件两层的分层模块构建方法,应用连续时间Markov模型(CTMC)描述可修元件之间状态的相依和变迁的动态行为,应用多态多值决策图(MVDD)构建系统的结构函数.为处理元件状态不可比情形,将其分为组内、组间及无约束状态三组,应用CTMC构建了不同变迁约束下部件处于不同阶段时的状态组的联合概率模型,发展了具有不可比元件状态的多状态多阶段任务系统(MSPMS)可靠性分析方法.最后,通过简约形式的飞行任务系统实例,结果表明CTMC下分层分组模块分析方法能有效计算MS-PMS的可靠度,验证了模型与分析方法的可行性.     

以安徽省为例谈人口结构变换对产业结构升级效应

采用状态空间模型,基于安徽省1997～2017年的统计年鉴数据,研究人口结构变换对产业结构升级的动态效应.结果表明:第一,人口年龄结构变换方面,在2006～2017年间,少子化是产业结构升级的主导因素,老龄化则是主要的抑制因素.第二,人口空间结构变方面,在2005～2017年间,城镇化是产业结构升级的非常重要因素.第三,人口知识结构方面,在2006～2017年间,知识化是产业结构各级的重要因素.