基于HRTEM的炭黑芳香晶格条纹结构特性研究

为了深入开展碳质材料芳香结构相关的微观化学特性研究,掌握碳质材料化学生产与转化机理,基于高分辨率透射电镜技术(HRTEM)提出微晶结构定量分析方法,从4种来源不同的炭黑样品的HRTEM图像取芳香晶格条纹,并定量表征晶格条纹的长度、角度、曲率以及堆垛等特征参数。研究结果表明：同一样品不同区域、不同样品之间的微晶结构分布规律相似;随条纹长度递增,晶格条纹数量减少,短条纹居多;晶格角度、曲率分布分散;堆垛以单层为主,随堆垛层数递增,堆垛的数量减少;同一样品不同区域在同一条纹长度、角度及曲率范围内分布的晶格条纹数相差1%以内,微晶结构差异较小,不同样品之间相差可达5%以上,差异较为显著。所提的HRTEM微晶结构定量分析方法能够得到炭黑芳香晶格条纹微观结构分布特征,适用于包含多环芳香苯环结构的多种碳质材料,可为分子模型构建研究提供数据来源,对进一步认识碳质材料微晶结构特征及多环芳香结构演化有潜在的应用价值。     

采用IEWT-SAE算法的配电变压器故障诊断方法

为识别配电变压器运行过程中存在的潜伏性故障,提出一种基于改进经验小波变换(improve empirical wavelet transform,IEWT)及堆栈自编码器(stacked auto-encoder,SAE)算法的故障诊断新方法. 首先,利用顺序统计滤波包络法来改进经验小波变换完成对振动信号的分解,得到一组经验小波分量并计算其与原始信号之间的K-L散度值,以剔除干扰分量. 然后,选取K-L散度值低的经验小波分量作为SAE的输入数据进行特征的自适应提取,再用Softmax分类器完成故障诊断,并在堆栈自编码器训练过程中引入樽海鞘群算法实现参数寻优. 最后,在10kV油浸式变压器上搭建数据采集平台进行故障模拟及分类测试. 实验结果表明,所提方法的分类精度达99.5%,在识别准确率、诊断时间上均优于对比方法.     

超短期风电功率预测的混合深度学习模型

针对风电功率预测(WPF)问题,提出一种基于离散小波变换(DWT)、时间卷积网络(TCN)和长短期记忆(LSTM)神经网络的混合深度学习模型(DWT-TCN-LSTM),对超短期风电功率进行预测.将DWT-TCN-LSTM模型分别与差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型,支持向量回归(SVR)模型,长短期记忆神经网络模型和卷积长短期记忆(TCN-LSTM)混合模型进行对比实验,通过对称平均绝对百分比误差(SMAPE),均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)3种评价指标值对各个模型进行评价.实验结果表明:DWT-TCN-LSTM模型具有较好的预测性能.     

基于融合模型的单相接地故障类型辨识方法

在中国6~66 kV的中低压配电网中,单相接地故障约占配电网故障总数的80%。由于发生单相接地故障时仅由系统的对地电容引起很小的接地故障电流,故障特征不明显,并且不同类型的单相接地故障之间的特征区分度不高,造成了对其类型辨识的难度增大。对此,提出了一种融合特征分解和深度学习思想的单相接地故障类型辨识方法。首先,基于希尔伯特黄变换（HHT,hilbert-huang transform）对配电网采集到的故障录波数据进行初步处理,使不同故障类型间的区分度更高;其次设计深度学习模型ResNet18学习故障事件的复杂非线性特征,从而辨识出故障类型结果。通过国内某真型试验场采集到的录波数据进行验证,证明了本文提出的综合辨识方法能准确识别出多种单相接地故障类型,可为后续制定有针对性的故障处理措施提供可靠依据。     

需求不确定性对最小化成本和最大化利润报童问题的影响

运用应用概率中的随机占优和可变序研究需求不确定性对两类报童问题的影响,一类是经典的最小化成本报童问题,另一类是带有二次订货策略的最大化利润报童问题. 得到对应于两类报童问题的最优成本（最优利润）关于缺货惩罚费用（二次订货费用）的单调性,并从最优化和随机比较两个方面分析两类模型的等价性. 针对最大化利润报童问题,给出在分散序意义下比较系统最优利润的充分条件,并证明当二次订货费用小于或等于零售价格时,随机大需求导致较高的最优利润,但当二次订货费用大于零售价格时此结论不一定成立. 证明对任意二次订货费用,在二阶随机占优意义下系统最优利润随需求可变性增加而减小. 进一步,证明存在一类需求分布,当需求均值相等且二次订货费用大于某一固定值时,系统最优利润随需求可变性的增加而增加. 对最小化成本报童问题给出类似的结果. 数值例子验证了得到的研究结果.     

Vasicek利率模型下多种风险资产的动态资产分配

假设金融市场中存在一种无风险资产和多种风险资产,且无风险利率是动态变化的,是服从Vasicek利率模型的随机过程。应用Legendre变换和动态规划原理对效用最大化下的最优投资策略进行了研究,得到了幂效用和指数效用下最优投资策略的显示解。算例分析了参数变动对最优投资策略的影响。     

Radial acceleration estimation of multiple high maneuvering targets

The acceleration of a high maneuvering target in signal processing is helpful to enhance the performance of the tracker and facilitate the classification of targets. At present, most of the research on acceleration estimation is carried out in cases of a single target with time-frequency analysis methods such as fractional Fourier transform （FRFT）, Hough-ambiguity transform （HAT）, and Wigner-Vil e distribution （WVD）, which need to satisfy enough time duration and sampling theorem. Only one reference proposed a method of acceleration estimation for multiple targets based on modified polynomial phase transform （MPPT） in the lin-ear frequency modulation （LFM） continuous-wave （CW） radar. The method of acceleration estimation for multiple targets in the pulse Doppler （PD） radar has not been reported so far. Compressive sensing （CS） has the advantage of sampling at a low rate and short duration without sacrificing estimation performance. There-fore, this paper proposes a new method of acceleration estimation for multiple maneuvering targets with the unknown number based on CS with pulse Doppler signals. Simulation results validate the effectiveness of the proposed method under several conditions with different duration, measurement numbers, signal to noise ra-tios （SNR）, and regularization parameters, respectively. Simulation results also show that the performance of the proposed method is superior to that of FRFT and HAT in the condition of multiple targets.     

超声脑成像和经颅超声传感增强方法

超声脑成像技术在脑疾病的诊断和治疗方面有着广泛的应用前景，具体包括超声多普勒成像、超声造影成像、超声定位显微成像、超声弹性成像和时延校正成像。由于颅骨声阻抗与背景介质声阻抗存在显著差异，超声经颅传播时会产生强烈的反射、衰减、波形畸变等，导致超声图像的信噪比降低。针对此问题，本文介绍了基于变换声学理论的颅骨互补声学超构材料设计方法，并通过仿真来验证该方法的有效性。仿真结果表明：具有各向异性参数分布的双负声学超构材料能够抵消颅骨畸变层带来的声衰减及波形畸变，使声波在几乎不造成能量损失的情况下通过颅骨畸变层，从而实现超声透射传感增强。该方法对研究基于声学超构材料的无创高分辨率超声脑成像技术具有重要意义。     

基于小波变换的混合图像编码方法

提出了一种新的静止图像压缩算法－基于小波变换的混合图像编码方法。该算法综合了多种编码方法的优点。经实验表明：在高压缩比的情况下，本算法仍能获得满意的图像质量，优于目前已有的其它算法。     

信号处理技术在示波分析中的应用

综述了从１９９１－１９９９年信号处理技术在示波分析中的应用情况。