为解决油田井下配水器供电问题, 提出以同轴螺线管式为电磁感应耦合器的无线输电方案, 并研究了在 此条件下频率与系统输出功率的关系。 研究表明耦合介质均匀、 两端对齐的同轴螺线管耦合系数和原副边线 圈半径比相关, 在油管环境中, 耦合系数较大, 串鄄串补偿时系统在不同固有谐振频率和工作电源频率下对传 输功率的影响较大, 系统在固有谐振频率较大时会出现频率分裂, 通过选择系统固有谐振频率以及调整工作频 率, 可以保证系统有较大功率输出和传输效率。 通过仿真和实验, 验证了采用同轴螺线管式电磁耦合器的感应 耦合输电系统的固有谐振频率和工作频率对功率传输的影响。

大地电磁信号具有信号弱、 频带宽的特点, 野外获取的电磁数据质量极易受强人文干扰而下降。 为提高 采集数据的信噪比, 需要采取合理的去噪方法对数据进行降噪处理, 为此, 采用小波变换方法有效压制部分 人文噪声。 小波变换具有“时频冶联合分析的功能, 可以对信号进行多尺度细化分析, 非常适合处理频率成分 复杂的大地电磁数据。 通过对小波变换原理进行分析, 结合野外电磁数据的信号与噪声特点, 选择合理的母 小波、 分解层数、 阈值等小波变换参数, 针对不同的人文噪声干扰采用不同的参数组合进行处理。 实验结果表 明, 野外电磁数据经过小波变换去噪后信噪比有效提升, 为后续视电阻率计算提供了高质量的时间序列。

随着第五代通信技术的飞速发展, 通信数据量快速增长, 为解决通信效率低下的问题, 提出一种更高 数据传输速率及频率利用率的数据接收系统。 通过分析 AD9361 技术在无线通信系统中的应用, 设计了基于 AD9361 的多输入多输出(MIMO: Multiple-Input Multiple-Output) 正交频分复用(OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing)同步定时接收系统。 该系统不仅具有频谱利用率高、 解调方式灵活以及通信速度快等优 点, 同时还在 5G 建设中具有重要意义。 测试结果表明, 基于 AD9361 的 MIMO-OFDM 定时收发同步系统具有 较高的收敛性, 该系统的现场可编程门阵列(FPGA: Field-Programmable Gate Array)资源占用情况整体良好, 且 采集数据较为稳定。 同时, 在数据定时接收同步过程中, 该系统可有效避免误码率影响, 不会发生符号间干扰 (ISI: Inter Symbol Interference)与信道间干扰(ICI: Inter Channel Interference), 并且定时接收同步系统符合传输 信道标准, 具有较高的无线通信稳定性。

针对目前电力系统扰动数据分类特征提取困难和易受谐波干扰的问题, 提出一种新的基于压缩感知的电 力系统扰动数据采集与分类算法。 首先通过压缩感知和 K 奇异值分解(K-SVD: K-Singular Value Decomposition) 字典学习算法, 设计一种原子自适应的正交匹配追踪算法(AtOMP: Atom adaptive Orthogonal Matching Pursuit), 对多种扰动数据进行压缩采集, 然后提取扰动数据的稀疏特征、自适应字典原子的标准差、峭度、裕度因子和 主频率个数 5 个分类特征, 利用 BP(Back Propagation)神经网络实现样本学习与分类。 实验结果表明, 该算法 可实现扰动数据的高度压缩采集, 数据量小, 具有分类识别度高, 抗干扰性强等优点。

为避免风电输出功率的波动性和不确定性对电网运行的影响, 提出一种改进变分模态分解算法和集成门 控循环神经网络的组合模型应用于风电场的短期功率预测。 该方法首先针对单个 GRU(Gated Recurrent Unit) 模型预测精度低, 预测不稳定的问题, 利用 Stacking 算法进行融合并建立 SGRU( Stacking-GRU) 预测模型。 其次针对 VMD(Variational Modal Decomposition)分解算法中常见的端点效应问题, 采用 GRU 延拓法进行处理, 并引入 ALO(Ant Lion Optimizer) 算法对模型中的超参数进行寻优建立 GAVMD(GRU-ALO-VMD) 分解模型。 风功率数据先经过 GAVMD 模型的分解降低了数据的不平稳性, 改善了预测模型的训练难度, 之后利用 SGRU 模型对分解后的 IMF( Intrinsic Mode Function)分量进行预测并重构, 最终得到原始风功率数据的预测值。 以 实际风电场样本数据对模型的性能进行验证, 仿真结果表明, 基于 GAVMD-SGRU 的组合预测模型相比于其他 模型在不同季节内能将平均绝对百分比误差指标维持在 6% 以内, 满足电力系统对风电调度的要求。

为直观准确地消除离焦误差造成的图像模糊现象, 提升数字图像处理精度, 提出基于立体双目视觉的模 糊图像视觉效果优化算法。 将模糊图像优化问题变换成模糊核路径关系约束下优化估计问题, 在模糊核路径 对应基础上, 构建立体双目图像模糊核路径对应关系模型。 将模型作为收敛条件, 获取模糊图像特征间的耦合 关系与三维几何信息; 使用方向滤波器剔除模糊图像噪声, 运用 Radon 变换处理方向滤波在模糊函数估计中引 发的误差, 利用卷积操作去除模糊现象, 通过梯度范数的变分泛函优化算法实现模糊图像视觉效果优化。 实验结果表明, 该方法可以很好地优化被噪声和模糊污染的图像, 完整保留图像的纹理和细节信息, 在迭代次 数为 7 次时图像差异能量达到收敛, 可高效率完成模糊图像视觉效果优化。

为提高变电站施工现场人员车辆进出场管控的效率和精确度, 建设一套基于多种视频分析技术的无感化 交互人车管理系统, 以此取代传统管控手段, 构建智慧工地管控体系。 首先在现场管控软件系统中建立并维护 现场人员车辆基础信息库, 以提供视频分析比对基准; 在变电站正门及周界分别布设双向人员/ 车辆识别筒机、 全景摄像头和周界球机。 对视频流使用人脸识别、 入侵检测等视频分析技术进行实时识别分析, 达到人车考勤 统计和异常行为告警的管理目的。 实验及应用表明, 该系统对多目标平均识别准确率可达 95% , 大幅提高了 变电站施工现场人员车辆进出场管控的效率和精确度。

为适应通信工程专业人才培养的多层次实验教学需求, 从硬件、 软件两个维度建设了光通信实验教学体 系。 总结了全真式光通信网络实验教学面临的问题, 建立了高逼真度的无源光网络设备虚拟仿真模型。 将 复杂综合的通信业务开通过程流程化, 构建大空间跨度的宽带接入应用实训场景, 开发了无源光网络虚拟仿真 实验。 结合 3 个无源光网络实训阶段的特点, 设计了虚实结合的实训教学模式, 实践表明, 该模式提高了学生 解决光通信网络工程应用问题的综合能力。

当前煤矿机械智能化的研究进展始终停留在单一功能与单一设备上, 成套设备或系统的智能化尚处于起 步阶段, 为此, 以终端到终端技术最优功率算法为基础, 对连采工作面成套设备与开采工艺结合的成套系统展 开智能化探索研究。 根据较为常用的连采工艺, 架构整体连采工作面成套设备, 结合开采工艺, 挖掘智能连采 工作面设备间的作业相关性, 采用终端到终端的直接通信技术, 构建蜂窝网络构架通信模型。 通过分析多频带 可取得传输容量, 获取频带总功率上限, 采用最优功率算法解决梭车接收端上行干扰问题。 仿真实验从高斯白 噪声与多径干扰、不同子载波数、不同多径衰落幅度、有无保护间隔等多个角度评估系统性能, 经对比实验结 果可知, 该研究对干扰、多径衰落以及实现方式等影响具有较为理想的抑制效果。

为解决目前对高密度人群计数问题, 提出了一种基于 Yolov5 的人群计数方法。 其中输入层主要进行 Mosaic数据增强, 即自适应锚框和自适应的图片缩放技术; Backbone 中 Yolov5 主要采用 Focus 和 CSP(Cross Stage Partial)结构; Neck 层采用 SPP(Spatial Pyramid Pooling)模块和 FPN(Feature Pyramid Networks) +PAN(Pixel Aggregation Network)结构; 输出端主要针对 Bounding Box 损失函数采用了 CIOU_Loss 作为损失函数和 DIOU_ loss 作为 NMS(Non Maximum Suppression)的平均指标; 最终输出训练结果。 实验结果表明, 该方法能有效提高 人群计数的精度。

针对传统管道焊接机器人启动时间长、 调速响应慢、 变速不灵敏、 爬坡速度慢的缺点及轨道运动过程中 变参数、 多扰动问题, 提出了一种改进模糊滑模控制( IFSMC: Improved Fuzzy Sliding Mode Control) 与模糊 PI(Proportional Integral)相结合的非连续性智能控制方法实现双闭环控制。 该方法采用内环为基于模糊 PI 的电 流环控制, 外环为基于 IFSMC 的速度环控制。 这种控制有效减少了轨道运动系统的外部扰动, 增加了系统的 响应速度和鲁棒性; 针对在变负载、 变转速、 变焊接方式下的速度设定与变速过度问题, 提出了随动系统采用 分区精细目标速度的跟踪设置系统, 该系统有效的划分了焊接机器人的不同焊接方式的区间和精确的反馈机 制。 经过仿真和试验测试, 整个控制系统在焊接过程中具有参数自整定、 自调节的功能, 行走机器人速度过渡 平滑, 变速响应快, 鲁棒性好, 管道全位置焊接稳定可靠。

以加深学生对半导体器件性能知识的理解和掌握为目的, 设计并开发了适用于本科实验教学的“MOS (Matal-Oxide-Semiconductor)静态参数性能研究冶综合实验项目及性能测试仪。 该测试仪可以分项也可组合测量 多项参数, 不仅有利于加深学生对器件性能知识的理解, 而且有利于学生实践动手能力的培养。 多年实践教学 表明, 该综合实验项目有助于提高学生对本专业基础课《半导体器件物理》的学习兴趣和思考。 学生在实践教 学中由被动学习转变为主动实验设计者与参与者, 并实现了师生互动和学生之间的交流合作, 取得了良好的教 学效果。

针对传统听障儿童发音康复训练中患者主动训练积极性逐渐减弱的问题, 设计了一种基于虚拟现实 VR 技术的沉浸式听障儿童发音康复训练系统。 系统采用 Unity3D 引擎开发康复场景, 并采用虚拟现实头盔作为输 出端展示虚拟环境, 其能以极高的还原度重现虚拟环境, 具有很高的沉浸感。 通过面部捕捉技术, 训练出标准 的发音、 口型等, 通过高清晰的视觉虚拟现实成像系统及手部动作捕捉系统实现人机交互的方式, 触发训练功 能, 利用虚拟现实技术实现更好地帮助听障儿童进行沉浸式发音康复训练。 实验结果表明, 系统中的发音训练 方式可以有效地提高听障儿童的发音能力, 对患者语言能力的康复具有积极作用。

针对传统物资管控平台存在实时物资采购业务检测率低等问题, 提出基于多层准入控制的内网物资采购 信息化管控平台。 该管控平台的内外网共同一个数据库, 通过二维码扫描实现内外网数据交互; 同时计算出 实时物资采购业务的服务指标, 即平台的最大容量; 求解 CFP(Certified Financial Planner)阶段的最大长度, 并 通过求解 CP(Content Provider)阶段的最小长度判断传输通道是否处于饱和状态, 根据服务指标和准入条件判 断是否接受用户访问平台, 实现内网物资采购信息化管控。 实验结果表明, 所提方法的内网管控效果良好、 实时物资采购业务检测率和系统负载能力较高。

突发公共事件爆发导致的舆论传播给社会各界带来了重大困扰, 为提前找到舆情点, 将舆论扼杀在摇篮 中, 构建了一套包含可视化分析结果和归因分析的体系。 该体系以舆情事件为主题, 利用数据采集技术, 结合 情感分析和文本处理的方法, 对舆情信息进行监测和分析, 通过实验证明该体系对突发公共事件的分析是有效 的。 通过监测舆情过程中情绪波动变化情况, 最终达到辅助政府决策的目的, 为以后的突发公共事件的分析奠 定基础。

面对海量的企业文件, 单纯地凭借人工进行密点标注, 不仅费时费力, 其划分标准更受到人为主观意识 的影响。 因此,对企业文件进行自动定密是企业保密管理工作中需要迫切解决的重要问题。 为此, 提出一种基 于 Transformer 的电网企业文件密点标注系统, 包括文件预处理、中文分词、词向量构建和密点标注等步骤。 在 国网吉林省电力有限公司内部核心商密文件和普通商密文件构建的数据集上对所提出的模型进行了训练测试, 结果表明, 该系统准确率为 97. 79% , 召回率为 99. 08% 。 模型达到了较高的识别效果, 且其对密点信息识别准 确, 只有极少数密点信息未被标注, 有效防止了密点信息的泄露。

为解决无基站多目标网络定位可视化中相对位置呈现问题, 提出了交互式的多目标地图配准可视化方 案, 在对多目标网络建模并使用多维尺度变换进行相对位置求解的基础上, 使用交互式的平移、旋转、缩放、 镜像操作将多目标相对位置作为整体与地图进行配准, 建立相对坐标与绝对经纬度之间的映射, 并使用 UWB (Ultra Wide Band)技术在室内场景进行了多目标场景的可视化实现。 实测结果表明, 交互式配准的方式简单易 行, 12 个节点的多目标定位可在秒级时间内完成。

随着通信、大数据及云计算等技术的成熟应用和广泛普及, 伴随着设备的急剧增多, 数据爆炸式增长, 使网络环境变得日益复杂, 给网络安全带来巨大隐患。 为此, 针对网络安全技术发展需要, 叙述了如何应用 人工智能(AI: Artificial Intelligence)帮助解决网络安全问题。 针对网络中的特定领域或网络技术, 对如何应用 机器学习(ML: Machine Learning)方法提升网络安全性能进行了详细分析。 首先, 总结了在使用 AI 打击网络攻 击方面的现有研究工作, 包括采用传统的机器学习方法和现有的深度学习解决方案。 然后, 分析了 AI 本身可 能遭受的反击, 剖析了它们的特点, 并对相应的防御方法进行了分类。 最后, 提出了一些先进的人工智能网络 安全技术的高级概念, 并展望了未来人工智能如何更好地应用到网络安全领域。

为解决东北地区多元、异构的红色资源信息整合需求的问题, 应用 WebGIS 技术, 结合地理信息系统 (GIS: Geographic Information System)的地图展示、数据分析和数据库管理开发了东北地区红色资源信息系统。 该系统在 GIS 数据采集、转换、集成和建库技术的基础上建立了可视化管理的东北地区红色资源数据库, 实现 了红色资源的可视化、用户管理、地图服务、数据管理和数据展示功能。 通过建立东北红色资源信息系统并开 放共享, 实现了东北红色资源数据的统筹和可视化管理, 有利于促进东北红色文化在全国范围内的影响力提 升, 从而推动东北地区红色教育和旅游产业的发展。

为解决微博网络暴力言论的自动识别和检测问题, 基于微博语料进行了数据集构建, 数据清洗等工作, 提出一种改进的 TFIDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)文本向量化方法。 将传统方法和此方法构 建的向量用于逻辑回归模型输入, 分别创建出传统方法和改进方法的逻辑回归暴力文本分类模型。 对上述模 型做评估并进行横向比较, 实验结果表明, 改进方法的 AUC 指标和准确率分别为 0. 969 和 0. 970, 较之传统方 法分别提升 14. 4% 和 15. 5%.

随着无线通信不断发展, 对无线通信信道仿真需求逐渐增加, 为了解决无线通信信道仿真局限性低, 准确度差等问题, 采用硬软结合的无线通信信道仿真系统, 使其具有适用性强, 人机交互性好等特点。 整体上 将信号的传播损耗分为大尺度衰落和小尺度衰落。 对于大尺度衰落采用晴空模型; 使用多径预测模型模拟 小尺度衰落。 硬件部分采用 FPGA(Field Programmable Gata Array)和 DSP(Digital Signal Processing)搭建系统计 算损耗。 对于晴空模型使用 FPGA 计算视距传播、衍射、对流层、大气波导层和附加基本损耗; 多径仿真模型 使用 FPGA+DSP 的形式搭建抽头时延先的仿真系统。 软件部分使用 Qt 编写上位机可视化界面, 提供了用户输 入入口和结果显示, 并使用串口通信的方式传输模型的设定参数以及输出结果。 经过实验测试和真实数据对 比, 系统能够较好地仿真不同环境下的无线信道, 从而可以提高信道仿真的便捷性, 并减小成本。