级联型多电平变流器控制策略的比较和分析

介绍了阶梯波、载波相移脉宽调制和分段SPWM调制等几种级联型多电平变流器的控制策略,并对它们的优缺点进行了分析和比较,并指出了分段SPWM控制策略是另外两种方法的一种折中方案,它综合了阶梯波和载波相移PWM调制方法的优点,既可以减少开关损耗,又可以使得输出波形性能满足要求.最后给出了几种控制策略产生的输出波形的谐波频谱,验证了分段SPWM方案的可行性和分析的正确性.     

多段折线逼近法在智能气压传感器设计中的应用

提出了在智能气压传感器算法设计中,利用多段折线逼近法实现非线性校正的一种应用技巧,并以计算出的结果与实验标定数据相比较,验证了该方法的可行性.     

基于多源数据融合的高铁枢纽多模式换乘客流分担率估计

为实现高铁客运枢纽换乘客流分担率的精准辨识,研究结合多模式公共交通大数据,提出了一类基于广义出行链的高铁客运枢纽换乘方式选择模型.通过对不同公共交通方式换乘阶段的关联和融合,提取以高铁客运枢纽为端点的个体广义出行链,分析高铁客运枢纽换乘客流的时空分布特征;综合考虑高铁客运枢纽乘客的个体经济社会属性、主观心理因素及其个体...     

一种改进的嵌入式特征选择算法及应用

针对非线性多分类问题,提出了一个改进的嵌入最小-最大值特征选择算法,并与支持向量机算法结合,提出了针对复杂的组合优化问题的启发式算法.为验证方法的有效性,在钢板缺陷识别工程数据集上进行了实验,表明所提出的方法具有较高的求解速度和预测准确度.     

多堆燃料电池系统温度模型预测控制

针对多堆燃料电池系统各电堆温度的控制问题,提出了一种将阴阳极出口气体温度作为电堆温度修正项的并联式热管理子系统模型,并对多堆燃料电池系统进行热平衡分析。首先,采用模型预测控制方法进行温度控制;然后,应用系统模型辨识的方法建立多个预测模型,通过切换预测模型控制不同工况点的电堆温度过程;最后,设计测试工况进行仿真验证。结果表明：在相应的温度指标下,并联式热管理子系统应用模型预测控制算法能够快速准确地进行多堆燃料电池系统中各电堆的温度控制,并且增加典型工况点的多个预测模型有助于提升控制效果,使得超调量减小,调节时间缩短。     

面向建筑健康监测的无人机自主巡检与裂缝识别

面向建筑健康的高时效监测需求,为提升表面病害视觉检测的自动化水平,提出了场景信息引导的无人机自主巡检任务规划方法。利用场景先验信息,针对建筑结构特征,设计了平行观测和包络观测两种观测模式,实现了狭窄空间中独栋建筑的全覆盖避障巡检,获取了毫米级分辨率的整体建筑观测影像,并对巡检质量的整体评估提出了有效的量化指标。将建筑立面划分为3 720个子区域,利用深度残差网络开展了裂缝识别分类。错分13个子区域,漏分14个子区域,裂缝识别精度高。将裂缝骨架线映射到建筑三维模型,为裂缝形态与建筑整体的一体化表达提供了数据支撑。该研究将高精度三维重建与表面病害识别相结合,为建筑健康一体化监测提供了有效的观测分析手段。     

分布式制造信息系统单元的Agent模型

建立分布式制造信息系统的多Agent系统模型时,要在对其功能需求进行分析的同时研究其控制需求．文中以柔性耦合自动机为工具建立各个单元的Agent抽象模型、计算结构和算法．在此基础上利用基于双向输出自动机的接口,以设备和原料仓的交互为例,研究了Agent之间的通信．结果表明,该模型可以同时对系统进行功能需求和控制需求分析,便于系统分析和设计．     

采用非线性预处理的多通路回波消除算法

非线性预处理是解决多通路回波消除中因输入信号间的强相关性而引起的滤波器不收敛的有效方法．如何确定预处理中的非线性变换系数,以达到既保证语音质量,又去除输入信号间的相关性的目的,是十分值得关注的问题．文中提出了一种应用模糊逻辑来调整非线性变换系数（α）的方法,使得α能随输入信号间的相关性而合理变化,该方法以较小的计算增量为代价,能最大程度地保证通话质量并加快滤波器的收敛速度．仿真结果表明了该方法的可行性和优越性．     

基于多尺度特征注意力网络的施工安全预警方法

安全管理是建筑施工过程中的重要工作之一,设计自动化的安全预警方法对保障工人安全、减少施工事故有着重要作用.本文提出一种基于多尺度特征注意力网络的施工安全预警方法.首先,设计融合多尺度特征注意力机制的施工现场实例分割网络,使用具有丰富语义信息的高维特征指导网络对低维特征的学习,从而增强网络对施工设备专有特征的聚焦能力,实现复杂环境下施工设备与工人的精准分割;其次,提出基于位姿估计的三维边界框重构方法,利用神经网络提取到施工设备在三维空间上的朝向,并结合二维边界框所反映的几何约束实现对施工设备三维约束的重构;最后,设计施工现场动态预警方法,根据生产安全要求将施工现场划分为危险区、预警区与安全区,并对施工现场的设备与工人进行实时追踪与三维约束重构,当工人进入危险区及预警区时及时发出警告.实验结果显示,本文所提方法在MOCS公共数据集上取得超过90%分类准确率与59%的分割mAP,优于其他融合特征注意力机制的深度学习算法;从施工现场安全预警案例可知,本文所提方法能够对工人的安全状态进行准确判断.     

逆向蒙特卡罗模拟在无序体系中的应用

晶体学只能够给出有关晶体平均原子结构的信息,而结合逆向蒙特卡罗(Reverse Monte Carlo, RMC)模拟的全散射方法将同时包含原子的平均结构和局部尺度上原子间距、键角以及结构多面体的取向和形变等方面的信息,这也是RMC方法一个独特的优势.近年来,借助第三代同步辐射加速器和散裂中子源, RMC方法在实验和理论上都有了较快的发展,同时数据质量高,保证了该方法在材料的局域波动和无序的精细结构研究中的适用性.本文从RMC基本原理和分析方法两个方面介绍了无序体系中的逆向蒙特卡罗方法,同时给出了一系列有助于理解的RMC模型实例.最后,对RMC方法的发展进行了展望.近年来我国对大科学装置的投入迅速增长,相信RMC方法搭载第四代高能量光源,必将在我国新材料的设计与开发中发挥重要的作用.