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1.
针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题, 分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵, 推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。为了解决目标位置在任意高斯分布时, 协方差矩阵为非对角阵的问题, 提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法, 将协方差矩阵转化为对角阵以实现最小化CRB的迹, 从而得到定位系统中节点的最优部署。最后, 通过梯度下降算法对节点最优部署问题的理论推导进行仿真, 验证了该部署方法的有效性,同时仿真结果中不同节点部署方法的对比也表明了该方法可有效降低定位误差。  相似文献   
2.
孟杰  张喜清  孙大刚 《科学技术与工程》2021,21(31):13354-13360
随着风力机叶片日趋长展化,对其抗弯性能的要求也日益提高。受毛竹竹节规律性分布及其隔板支撑竹竿结构的启发,本文提出在叶片内部添加环形剪切腹板,建立带有环形剪切腹板的叶片受力模型,利用MATLAB软件,以一台750kW风力机为研究对象进行数值仿真,得到翼型截面惯性矩Iy,最大应力σmax和翼型相对厚度减小量ΔD分别随内弦长与外弦长之比?和叶片展长x的变化趋势。结果表明,叶片根部的抗弯性能显著提高;当比值?设为0.4时,环形腹板叶片与实心腹板叶片的抗弯强度几乎相同,且环形腹板的使用可以使叶片总质量更轻。  相似文献   
3.
提出了多种基于子图结构特征的新特征,构建了基于节点重要性、基于节点共同邻居、基于边共同邻居、基于邻居子图和基于边子图五类特征,并将这五类特征中的多种特征分别作为特征输入,运用机器学习的方法,实现科学家合作网未来合作关系的预测。研究中发现,基于边子图特征的链路预测准确率最好。此外,研究中运用基于模型的特征排序和最大信息系数特征选择方法分析类内特征的影响力以及相互关系,通过机器学习算法的分类模型进行链路预测。该方法能够有效地揭示网络类内特征在预测中的重要性和相关性,有利于发现影响力大的特征和冗余特征。  相似文献   
4.
最大功率跟踪技术被广泛的应用于光伏发电系统,从而使光伏阵列在阳光的照射下发出最大功率。变步长电导增量法因为易于应用且跟踪精度较高而被广泛采用,然而传统的变步长电导增量法在响应时间和功率振荡方面还存在一定的缺陷,本文提出了一种新颖的短路电流法与变步长电导增量法结合的算法,实验结果表明,采用新算法的光伏发电系统的稳态特征和暂态特性都表现优异。  相似文献   
5.
研究了古滑坡的变形与其稳定性的关系.通过公式推导证明了在对古滑坡滑带进行力学参数折减过程中考虑刚度退化的必要性,提出考虑古滑坡滑带强度折减和刚度退化耦合作用的新方法,并给出了具体的耦合方式.依据大量的工程经验绘制古滑坡失稳变形曲线,提出古滑坡自稳能力预警位移值和极限位移值的概念和确定方法.最后结合工程算例,对全局强度折减、滑带强度折减、考虑滑带强度折减和刚度退化耦合作用的三种方法所得结果进行了对比分析,计算表明,采用考虑滑带强度折减和刚度退化耦合作用的方法分析古滑坡变形场更符合实际情况.  相似文献   
6.
为提高多模索引调制正交频分复用的能量效率,提出一种改进方案和相应的检测算法.该方案在不消耗能量的情况下能通过空载模式传递部分信息,还能通过改变空载模式与其他模式的比例来实现频谱效率和能量效率的兼顾.分析了空载模式对误比特率性能的影响,并据此对加入空载模式后的多模式星座进行优化;此外,提出改进的低复杂度最大似然检测算法,在不降低误比特率性能的前提下进一步降低多模方案的检测复杂度.仿真结果表明:在瑞利衰落信道下,当误比特率为1×10~(-5),频谱效率为1.75,2.00,3.00,4.00 bit/s/Hz时,所提方案分别取得了6.0,3.7,3.4,1.7 dB的信噪比增益.  相似文献   
7.
针对直驱式或半直驱式永磁式风力发电机控制系统,在风轮气动特性理论基础上,结合现有最大功率曲线控制方法,采用改进型模糊控制方法,实现风力发电机的最大功率跟踪(MPPT).不依赖于系统的数学模型,对外界电网参数和传感器信号等环境因素影响和系统干扰具有良好鲁棒性.所提出的方案对于其它类型风力发电系统也具有良好的借鉴作用,具有一定的推广和应用价值.  相似文献   
8.
针对神经网络的显著性区域预测存在数据采集代价大、处理繁琐等问题,提出2种卷积神经网络,即从头开始训练的浅层卷积神经网络,以及前三层源自另一个网络的深层卷积神经网络。其中,浅层网络结构简单,可避免过拟合问题;深层网络可以充分利用最底层的模型参数,收敛更快,效果更好。所提卷积神经网络应用于回归问题,均没有直接训练特征图的线性模型,而是在迁移层上训练了一堆新的卷积层。从端到端的角度解决显著性预测,将学习过程演化为损失函数的最小化问题。测试和训练在SALICON,SUN和MIT300数据集上进行,实验结果验证了所提方法的有效性。其中,深层网络和浅层网络在SALICON和SUN数据上的结果相似,深层网络在MIT300上的结果更优,与其他方法相比,所提方法具有不错的表现,而且具有跨数据集的鲁棒性。  相似文献   
9.
针对电网轻负荷运行时段的无功过剩、主网电压升高的问题,提出一种基于多机协调进相运行的无功分配策略.为确定机组最大进相深度,分析了生产厂家、进相试验和PSD-BPA仿真的P-Q曲线(P为有功功率,Q为无功功率),得到机组进相运行特点及差异性,指出多机进相协调运行时,应依据进相机组的当前有功和进相试验曲线得到最大进相深度.以多机进相整体安全裕度最大、各机组安全裕度相近为目标,建立多机协调进相的无功分配模型,并设计了粒子群算法求解模型.最后通过某实际220 kV分区电网仿真分析,验证了方法的有效性.  相似文献   
10.
受最大功率点跟踪算法和时变环境条件的影响,光伏阵列的电气工作参数包含了复杂的暂态过程以及工频干扰噪声,严重影响了故障特征质量以及诊断算法性能。针对该问题,本文首先提出了一种基于最大功率点(MPP)的稳态时间序列预处理方法,以自动过滤数据中的暂态过程和干扰噪声,获取连续的稳态时间序列电气特征数据,作为故障诊断模型的输入参数;然后,提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的深度网络模型,以实现对光伏阵列常见故障的检测及分类;最后,在一个小型光伏并网发电系统及其Simulink仿真模型上,进行故障模拟及仿真以验证所提出的故障诊断方法。实验结果表明所提出的故障诊断方法具有良好的精度和泛化性能,并且优于常规的反向传播神经网络(BPNN)和循环神经网络(RNN)。  相似文献   
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