断层网建模关键技术研究

面对大多数的建模方法主要采用基于多源数据交互的建模方式,需要大量人工交互且不便于计算机自动或半自动化处理等问题,本文引入空间索引和OBB碰撞检测方法来检测断层间的接触关系,使用符合地质规律的测地线进行追踪,采用路径切割方法处理两个地质界面间的线性接触关系,从而自动处理任意断层面间的截切关系,构建复杂断层网。利用某地区作为研究区域,从实际数据出发,构建该区复杂的三维断层网,以验证本文提出的断面接触关系处理技术的有效性。     

太行山缺水地区变质岩裂隙水水文地质特征及其电性响应-以阜平县为例

太行山缺水地区变质岩裂隙水水文地质特征与其电性响应之间关系的研究是长期困扰地质学者的一个大难题。根据区域地质资料,进行了阜平县变质岩地区水文地质研究,查明了该地区的地层、地质构造和变质岩裂隙水的赋存规律。在此基础上,采用音频大地电场法、放射性法、音频大地电磁法和激电法对比研究了变质岩裂隙水水文地质特征的电性响应;并布置地质钻孔验证了水文地质特征与电性响应之间的对应程度。结果表明,阜平县变质岩裂隙水地区水文地质特征与其电性响应之间具有明显的一一对应关系。     

祁连山前山盆构造水文地质特征

提 要 祁连山前山盆构造的水文地质特征一直是困扰水文地质研究的难题。在分析区域地质构造研究成果的基础上,采用音频大地电磁测深法分析了山盆构造的电性特征,并对祁连山山前大断裂的性质进行了研究。利用钻孔资料探讨了祁连山前山盆构造两侧的岩性、基底埋深以及水利联系。通过同位素分析,进一步探讨了山区地下水向盆地运移的阻水与透水机理。研究工作为黑河流域水资源模拟提供了基础支撑,为我国西北内陆盆地类似地区山盆之间的水量交换研究提供借鉴和参考。     

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.     

谐振接地系统的配电线路接地故障选线新方法

针对因消弧线圈引起的故障电流信号微弱,造成谐振接地系统发生单相接地故障识别率进一步降低的情况,考虑故障线路与非故障线路间零序电流波形相似度低的特点,提出一种谐振接地系统的配电线路接地故障选线新方法。用HHT(Hilbert-Huang teansform)和时频谱带通滤波法处理零序电流波形,构建各线路零序电流波形的时频能量矩阵,结合图像识别中的相似度识别法与综合相似系数矩阵,实现线路接地故障选线。结果表明,该选线方法对噪声干扰、两点接地故障等情况均有效。     

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。     

基于抗差估计和改进AIME的缓变故障检测方法

为了解决经典缓变故障检测法——自主完好性监测外推法(autonomous integrity monitoring extrapolation, AIME)在组合导航中检测故障延迟时间较长和不能准确判定故障结束时刻的问题, 提出了基于抗差估计和改进AIME的缓变故障检测方法。该方法采用标准t分布和IGG-Ⅲ (Institute of Geodesy & Geophysics Ⅲ)方案设计自适应增益矩阵以缓解卡尔曼滤波故障跟踪的影响。同时, 结合AIME故障检测状态, 提出由外推法和残差卡方检验(residual chi-square test method, RCTM)故障检测统计量构成的r_A/R统计量概念, 然后在AIME检测到缓变故障的状态下利用样本分位数原理对r_A/R序列进行异常值检测, 从而判断缓变故障结束时刻。仿真结果表明, 在检测缓变故障时, 所提方法可明显缩短故障检测延迟时间, 并能够准确判定故障结束时刻。     

基于自适应未知输入观测器的多故障快速重构

针对一类非线性函数中耦合执行器故障的非线性动态系统, 提出一种基于自适应未知输入观测器的多故障快速重构方法, 通过引入比例项提高故障重构的快速性。首先, 将执行器故障进行解耦处理并构建包含传感器故障的增广系统。然后, 综合H_∞性能指标给出状态估计误差的稳定性证明。接着, 将观测器增益矩阵的求解转化为受线线矩阵不等式约束的非线性优化问题, 并实现执行器故障和传感器故障的多故障重构。最后, 结合单关节柔性机器人算例仿真验证了所提方法的有效性。     

基于灰色理论的机械设备智能状态预测

提出了基于灰色理论并与神经网络有机结合的机械设备智能状态预测方法，着眼于机械设备“内在”规律的研究，根据机械设备自身历史数据建立动态微分方程，并预测自身的发展，具有数据量小，计算简单、预测准确的特点，该方法已在实际工程中应用，结果表明方法是行之有效的。     

连片叠前深度偏移处理技术在孤西地区的应用

孤西断裂带地质构造十分复杂,速度横向变化较大,该区已进行了三维连片处理,但潜山的构造背景及准确细致的构造形态仍不清楚,制约了对该区带的深入地质研究和评价。采用匹配滤波、叠前数据规则化等技术对叠前连片道集进行精细处理后,再进行叠前深度偏移迭代,并利用层析成像法对层速度模型进行校正,成像剖面信噪比较高、潜山归位准确,内幕清楚,发现和落实了多个圈闭构造。