交直流混合输电系统的电压稳定性分析

直流输电具有运行可靠、功率调节快和远距离输电经济的优势,但其在实际运行中,存在电压不稳定的问题。针对直流输电系统中存在的问题,从交直流混合系统中静态电压的稳定性、暂态电压稳定性和基于分叉理论的稳定三方面,讨论了改善电压稳定的方法,以促进我国供电可靠性的提升。     

基于多级缓存的网络考试系统设计探讨

网络在线考试的安全性与可靠性至关重要,为解决在线网络考试过程中可能出现的网络或硬件设备故障等问题,设计了一种基于多级缓存机制的分布式网络考试系统,通过考生电脑本地一级缓存、考区服务器二级缓存及中心服务器三级缓存冗余架构及存储与传输加密机制,确保了考试过程的可靠性和安全性。该系统已在省级大型网络统考中得到应用。     

结合局部二元图特征的运动目标阴影抑制方法

针对基于局部二元图纹理的阴影区分算法不能有效抑制暗阴影边缘的问题,提出了一个结合图像边缘信息的改进方案.当进行阴影抑制时,对不在边缘上的像素直接通过比较前景像素及其相应背景像素的局部二元图纹理值进行区分;否则,以待判定的像素为中心,设定一个滑窗,对滑窗内相同位置的前景像素与背景像素的局部二元图纹理值进行比较,统计滑窗内纹理值相同的像素对的数量.若该数量大于一定的阈值,则判定中心像素为背景像素,否则为目标像素.实验结果表明:改进方案能适应阴影的明暗程度变化,消除仅使用局部二元图时存在的伪阴影边缘,所增加的计算量与阴影区域的大小成比例.     

基于LUT实时图像矫正的行缓存优化

基于反向映射的图像矫正被广泛应用于解决光学镜头透视引起的非线性畸变失真问题,该方法将映射坐标固化在LUT内,避免了复杂的坐标计算,但需要大量行缓存储备图像数据用以执行反向映射.为了减少行缓存的使用,本文提出了一种基于读扩展的环形行缓存读写算法,利用行同步信号的消隐间隔扩展读周期,使读写指针循序错开,保证上下映射的空间.相比传统的以最大偏移作为行缓存的结构,改进的专用控制算法可以减少近一半的内存使用.本文中的实时图像矫正系统已经在FPGA上实现,实验结果表明所提出的读扩展行缓存算法显著地改善了内存的消耗,并且获得良好的实时图像矫正效果.     

分布式布拉格反射光纤激光器自混合尾纤调制技术

激光自混合干涉技术是一种新型测量技术,其具有结构简单、紧凑、易准直等优点,因而广泛应用于振动测量领域.采用压电陶瓷尾纤调制技术,对分布式布拉格反射光纤激光器自混合干涉系统进行调制,最终实现了对外界物体振动信号的重构.重构结果表明,当外界振动物体峰峰值在λ/4到2λ范围时,重构振动信号的峰峰值误差低于0.3%.     

一种面向移动终端的混合跟踪定位算法

通过扩展卡尔曼滤波器(EKF)对手机移动终端的加速度计、陀螺仪以及视觉数据进行融合,实现混合跟踪。在此基础上,对基于EKF的数据融合算法进行改进,当失去视觉校正时,利用同步跟踪的背景区域速度更新目标区域速度,使算法在目标区域提取特征点数不足的情况下可以持续跟踪;同时引入参考坐标系,定义世界坐标系在参考坐标系中的姿态,校正在基于EKF的数据融合算法中由于光照遮挡等问题出现的角度跳变错误;最后,在实际环境中进行测试,实验结果显示本混合跟踪算法相比传统单一视觉的跟踪注册算法和以往基于EKF的数据融合算法具有明显优势。     

基于NSGAⅡ的生产线缓存与设备布局协同优化

为解决因布局过程忽略或粗略设置缓冲区占地面积而造成的生产拥挤或空间浪费问题,针对缓存配置与设备布局问题展开协同优化.基于连续时间Markov随机过程原理建立排队网节点状态模型,求解生产线设备平均利用率.以设备利用率、物料搬运距离和占地面积为优化目标,建立缓存配置与设备布局协同优化模型.通过改进的NSGA-Ⅱ算法对该模型进行优化.最终,通过某柴油机缸体生产线实例验证了本文提出方法的有效性.     

新型直旋混合射流破岩特性及机理分析

为了揭示直旋混合射流的破岩机理,开展了直射流、旋转射流与直旋混合射流的冲蚀实验,并利用3DPIV测试系统获得了3种射流的速度场,通过对比分析相同靶距下冲孔深度及射流速度沿径向的分布规律,揭示了直旋混合射流的损伤破岩特性。结果表明,直旋混合射流可消除旋转射流的中心低速区和冲孔的中心凸台,该射流沿径向的分布宽度和破岩直径大于直射流,射流结构可分为直射流区、强旋射流区、弱旋射流区和外围射流区。直射流区的冲击破岩能力主要取决于射流能量;强旋射流区具有较大的径向和切向速度,当对岩石施加径向张力和周向剪力且在其合速度小于直射流的情况下,该区破岩深度仍可达到直射流区破岩深度;在弱旋射流区,受直射流和强旋射流的共同作用,岩石强度降低,但当三向速度均较小时亦能有效破岩;外围射流区主要是通过返回流携带岩屑对孔壁起磨削作用。     

基于信号时频域聚集性的欠定盲分离混合矩阵估计方法

为解决欠定盲分离中混合矩阵估计问题,通过研究观测信号在时频域的线性聚集特性,提出一种基于时频域线性聚集程度差异的混合矩阵估计方法,并着重研究在信号线性聚集程度较弱情况下对混合矩阵的估计.首先,利用观测信号或其时频域中相应变换系数的比值分布衡量信号线性聚集程度;其次,采用优化初始中心的K-均值聚类算法估计混合矩阵.该算法降低了对信号稀疏性的要求,并且可以较高精度地估计出混合矩阵.仿真实验结果表明该方法具有可行性和有效性.      

配电线路风灾损失混合预测算法研究——以湛江地区为例

我国沿海地区是风灾影响的重灾区,每年登陆的高强度热带气旋均会造成配电线路大面积倒杆、断杆、断线及其他设备受损,给社会与经济发展带来严重影响.本文通过利用2006-2014年湛江地区配电线路的风灾受损数据,提出一种新颖的特征提取方法并融合神经网络、遗传程序设计和多表达式程序设计算法建立一个混合预测模型来预测风灾下的配电线路受损情况.结果表明本文提出的方法是可行、有效的,为灾后快速抢修复电提供决策支持.