针对配电网故障信息出现异常尤其是不可识别异常而导致误判的问题，提出了一种基于网络树状图和改进D-S证据理论的配电网故障定位新方法。该方法的突出优点在于使用多源信息进行故障定位，可避免因单源信息发生异常导致的误判。首先提出了一种新的基于网络树状图的搜索算法，该算法利用配电网故障时产生的故障指示器信息、配变报警信息和电话投诉信息建立相应的网络树状图，并通过搜索网络树状图进行故障初步定位。然后利用改进D-S证据理论将每种故障信息的定位结果进行信息融合，得到最终的定位结果。实例结果表明所提方法有效、可行，可以解决故障信息出现不可识别异常时的定位问题。
2023-01-12 19:05:28
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针对已有神经网络功放建模的建模精度不高,易陷入局部极值等问题,提出一种新的改进并行粒子群算法(Improved Parallel Particle Swarm Optimization,IPPSO)。该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作,防止陷入局部最优;在微粒的速度项中加入整体微粒群的全局最优位置,动态调节学习因子与线性递减惯性权重,加快微粒收敛。将该改进算法用于优化RBF神经网络参数,并用优化的网络对非线性功放进行建模仿真。结果表明,该算法能有效减小建模误差,且均方根误差提高19.08%,进一步提高了神经网络功放建模精度。
2023-01-11 10:55:47
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简要介绍了采用统计回归方法建立增量多元回归方程，从而建立达到对冶炼终点进行控制目的的转炉炼钢静态控制模型，并通过采集到的某钢厂120t转炉的实际生产数据，对模型进行了验证．
2023-01-11 08:47:30
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提出一种改进的点光源跟踪方案，采用MSP430F149 作为主控制器，分光源发送端和光源跟踪端两部分研究。发送端发送1KHz 频率的光，跟踪端用光敏三极管检测点光源信号，对其进行1KHz 的带通滤波和A/D 转换，然后分析点光源的移动方向，并控制舵机跟踪点光源。软件部分用基本控制和中心控制两种算法互相补充、交叉控制，提升了系统性能。测试结果表明，系统跟踪快速且准确、运行稳定。
2023-01-09 18:00:51
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管道泄漏检测和定位在管道的安全生产中占有重要的位置。本文将用小波包分解技术提取的管道泄漏检测系统特征信号作为神经网络的输人,建立管道运行状态的神经网络分类器,根据输出对管道的运行状态进行识别。利用小波变换特性提取压力传感器的信号奇异点,根据负压力波定位法对管道泄漏点定位,仿真结果验证了该方法的有效性。
2023-01-09 10:56:03
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随着地面无线通信技术的高速发展，无线通信网络将承载越来越多的高速多媒体业务，为使用户获得良好的业务体验，需要为其提供灵活可靠的服务质量保障。高速业务流的调度方法作为系统QoS保障的重要一环。传统业务调度方法有的仅考虑业务流的绝对优先级、有的依据业务包等待时延的长短进行调度，这些方法缺乏随信道质量及吞吐量变化情况的动态调控能力。针对上述问题，提出一种改进型的M-LWDF动态调度方法，通过引入公平性参数与优先级参数，提升业务调度器的性能。通过仿真验证，改进后的动态调度方法可以使业务流获得更好的时延及抖动指标。
2023-01-09 05:08:18
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针对滚动轴承极易损伤，振动信号表现出非线性、非平稳性等特点，提出一种基于局部特征尺度分解(LCD)和改进支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断算法。首先对采集到的轴承振动信号进行LCD，分解得到一系列内禀尺度分量(ISC)，通过与经验模态分解(EMD)对比研究，证明了LCD方法的优越性；然后计算所有分量的能量熵值，提取出轴承信号的敏感特征集，输入到经过遗传算法(GA)进行参数优选后的SVM识别模型进行轴承状态的诊断识别。实验研究表明，基于LCD和改进SVM的轴承诊断算法能较好地提取出轴承故障特征信息，对4种轴承状态的识别率高达90%，是一种较为有效的轴承故障诊断方法。
2023-01-07 10:48:30
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针对永磁同步电机( PMSM) 矢量控制无速度传感器系统的速度辨识问题，分别在系统的速度环、电流环设计自抗扰控制器替代传统的 PI 调节器。通过自抗扰控制( ADRC) 中的扩张状态观测器( ESO) 对扰动的准确估计进行速度辨识，实现系统的无传感器运行; 对典型自抗扰控制器进行改进，简化模型结构并引入模糊控制算法对控制器参数进行优化。仿真结果表明: 改进 ADRC 比 PI 调节更能满足 PMSM 系统的高性能控制要求; 与模型参考自适应相比，采用 ESO 观测方法在电机低速运行时的转速估计效果更好，且对电机参数变化不敏感，鲁棒性更强。
2023-01-06 22:17:04
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针对随机森林（RF,random forest）算法的投票原则无法区分强分类器与弱分类器差异的缺陷，提出一种加权投票改进方法，在此基础上，提出一种检测 Android 恶意软件的改进随机森林分类模型（IRFCM,improved random forest classification model）。IRFCM选取AndroidManifest.xml文件中的Permission信息和Intent信息作为特征属性并进行优化选择，然后应用该模型对最终生成的特征向量进行检测分类。Weka 环境下的实验结果表明IRFCM具有较好的分类精度和分类效率。
2023-01-06 20:16:19
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