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关键词： 净负荷分解   特征向量库   博弈论   双层优化   上下文源监督分离   数据驱动  

摘要： 针对现有净负荷分解方法依赖已知发电数据作为监督信号、且缺乏多特征权重动态协调机制导致泛化能力受限的问题，提出一种基于特征向量库构建和双层博弈优化的净负荷分解模型。首先，构建包含分布式光伏(Distributed Photovoltaic， DPV)、电动汽车(Electric Vehicle， EV)及实际负荷(Actual Load， AL)的多维度特征向量库，以实现对资源特性的精细化表征。其次，建立基于上下文源监督分离(Contextually Supervised Source Separation， CSSS)的双层优化分解框架，上层在固定复合特征向量下执行净负荷分解，下层将特征权重更新过程建模为三类特征向量库参与的协同博弈，通过交替固定与优化的策略，自适应学习最优权重组合并动态生成复合特征向量。仿真结果表明，所提方法对DPV、EV及AL分解的平均绝对误差分别可达0.0598 kW、0.0366 kW与0.0503 kW，其精度与鲁棒性均优于对比方法。结论证明，该模型能实现用户侧净负荷的高精度分解，为新型电力系统中分布式资源的可观、可测与可控提供了可靠的技术支撑。

关键词： 广播电视发射台站   音频实时监测   故障自动诊断   特征向量  

摘要： 广播电视发射台站音频传输链路的运行稳定性直接关系到播出信号质量。针对传统人工巡检模式在音频异常识别方面的滞后性与主观性问题,提出一套面向发射系统的音频链路多维监测与故障智能诊断技术方案。该方案以多参数实时感知为基础,构建音频特征量化模型与故障模式分类识别算法,实现对链路典型故障的自动判别与定位。测试结果表明,所设计方案在监测精度与诊断时效性方面均满足台站实际运维需求。

关键词： ArcGIS   DEM   特征值   廊坊市  

摘要： 选取廊坊市泃河、鲍邱河、龙河、永兴河、牤牛河5个流域,利用ArcGIS基于DEM提取子流域,并将提取得到的流域面积、主河道长度和河道比降与参考值进行误差分析。研究表明,流域面积越大,受DEM数据精度的影响越小,提取特征值越接近参考值;主河道长度受地形影响相对较小,其提取值与实际值之间的误差率总体处于可接受范围。进一步分析发现,误差产生的主要原因在于初始计算公式存在差异。在河道比降实际值难以获取的条件下,基于河网提取得到的河道比降仍具有一定的应用价值。本研究进一步验证了基于DEM计算流域特征值在实际应用中的可行性。

关键词： 热屈曲   材料参数温度相关   非线性特征值   逐次线性化算法   薄板  

摘要： 热屈曲是薄壁类结构在高温环境下常见的失稳现象,准确预测临界失稳温度是热屈曲分析的重要内容.高温环境下材料参数的温度相关性导致临界热屈曲分析呈现不可忽略的非线性特征,关于该问题的解算目前仍以精度和效率不高的试验误差类启发式算法为主.本文从非线性特征值问题的角度研究其高效解算方法.首先,基于热屈曲分析的力学原理,将材料参数温度相关的热屈曲分析表征为一个非线性特征值解算的问题.其次,给出了求解热屈曲分析非线性特征值问题的一种逐次线性化方法,该算法中采用自动微分技术计算迭代过程中所需的刚度矩阵和几何刚度矩阵的导数信息;与已有的迭代类算法相比,所提算法在不提高计算复杂度的基础上显著提高了算法效率.最后,具体针对非均匀温度场作用下的薄板结构,给出其非线性特征值热屈曲分析的有限元方程及逐次线性化特征值解算方法,并以数值算例验证了所提方法的有效性与准确性.

关键词： 全球卫星导航系统   随机矩阵理论   干扰检测   MEED   A-MEED  

摘要： 为提升民航无线电监测系统在复杂电磁环境下的GNSS干扰检测性能,提出了一种基于随机矩阵特征值分析的自适应干扰检测算法(A-MEED)。该方法将最大特征值与能量之比检测算法(MEED)引入民航GNSS干扰检测领域;通过设计自适应判决门限调整机制,形成A-MEED算法。仿真试验针对单音干扰(CWI)、多音干扰(SCWI)、扫频干扰(LFMI)、脉冲干扰(PI)及部分带噪声干扰(BI)五种典型干扰信号,在低干噪比(INR)条件下进行。结果表明,A-MEED算法对各类干扰均表现出优异的检测性能(检测概率>0.9)与鲁棒性(虚警率<0.05),尤其在低干噪比(INR<-10 dB)环境下优势显著。相较于传统能量检测法(ED)在脉冲干扰检测中的失效以及MEED算法的局限性,A-MEED算法对所有干扰类型(特别是脉冲干扰,在INR=-8 dB时检测概率趋近1)均实现了有效且更优的检测性能。

关键词： 超声检测   扩散焊接   微小缺陷   成像优化   特征值  

摘要： 针对无损检测领域中的钛合金扩散焊接界面缺陷检测这一难点问题,为了提高微小缺陷的检测能力,提出一种基于回波去噪的扩散焊接超声C扫描成像优化方法,通过利用EEMD分解结合小波软阈值去噪重构超声回波信号实现降噪,并根据微小缺陷界面波的特征优化成像方法,以峰谷差值作为新的特征值代替闸门幅值进行C扫描成像以突出微小缺陷;同时结合图像增强及去噪技术进一步优化成像质量,提高缺陷检测能力。在人工缺陷试样上的实际测试结果表明,相较于现有常规超声C扫描成像和其他对比成像方法,所提方法检出缺陷长度与实际金相尺寸误差更小,能有效检出试样中包含的微小缺陷。

关键词： 室内环境   非视距识别   Cayley-menger行列式   状态假设模型   标签定位  

摘要： 针对密闭室内环境存在大量非视距路径导致人员定位精度差的问题,提出非视距路径识别算法。构建四元状态假设模型,综合考虑固定基站与移动基站在视距和非视距状态下的情况;利用Cayley-menger行列式的相关定理,建立检验模型识别基站状态;将识别结果作为先验信息求解待定位标签位置。仿真结果表明,所提算法能够准确识别非视距路径,进而应用于定位系统。

关键词： 图能量   邻接矩阵   特征值   图谱  

摘要： 设G是具有n个顶点和m条边的图,其对应的邻接矩阵A(G)的特征值即为G的特征值,图G的能量E(G)表示为G的各特征值的绝对值的和.在化学中,它用来近似一类有机分子π-电子总能量.文章提出了关于G的一些基本数学结果:E(G)的下界和上界,特别是与n和m有关的界并给出证明,同时刻画了达到这些界的极值图.

关键词： 图像识别   RTSP流媒体协议   Compact   卷积神经网络   特征向量  

摘要： 为解决湿浆包装机无法准确识别木制托板是否缺纸的问题,本研究提出了一种基于图像卷积神经网络(CNN)识别的监测方法,包括以下步骤:①通过RTSP流媒体协议获取托板正视图像;②对ROI区域进行多次标注,使用Compact网络得出图像→特征映射基准,期间加以图像增强模拟现场光照波动;③对实时图像进行卷积运算,将图片色彩、边缘差异提取为特征向量,并根据特征向量映射规则进行特征向量比对,判断缺纸状态;④通过标签进行状态判断,以TCP协议将状态信息输出到PLC中,告知系统自动更换空托板。相比传统RGB阈值处理,CNN系统识别处理通过Compact轻量化,较好地消除了现场干扰影响,实现了自动更换木制托板,确保了生产过程的连续性和高效率。

关键词： Laplace算子   Neumann特征值   变分原理   Ashbaugh-Benguria型等周不等式  

摘要： 本文成功地给出了n-维(n≥2)半球面上满足一定体积约束条件的有界区域上Laplace算子前n-1个非零Neumann特征值倒数和的下界估计,而这个估计将直接导致我们可以得到半球面上的一个Ashbaugh-Benguria型等周不等式.