针对微地震信号非高斯、 非线性且信号能量较弱等问题, 提出一种基于粒子滤波的微地震信号去噪 方法。 通过建立微地震信号的状态方程, 提取原始信号的背景噪声, 将其与状态方程之和作为观测方程, 联立 状态方程与观测方程建立状态空间模型, 并通过重要性采样和重采样近似估计后验概率密度, 从而求解去噪后 的微地震信号, 提高微地震信号的去噪效果。 在模拟微地震资料和真实微地震资料中的应用表明, 与传统去噪 方法相比, 该方法处理效果更好, 去除噪声同时保留有效信号, 信噪比得到有效提高, 因此具有良好的应用 前景。

为进一步揭示目前人脸识别领域的核心国家、 机构、 学科、 研究热点与前沿, 运用 CiteSpace 可视化分析 软件, 对全球人脸识别领域检索到共 15 494 篇文献中选取的 10 000 篇文献, 从国家、 学科、 研究机构、 热点 关键词等角度进行可视化处理并从技术与应用两个维度分析。 得出结论: 口罩遮挡条件下的人脸识别技术的 应用、 K-SVD(K-Singular Value Decomposition) 算法判别性改进以及人脸识别技术融合方面仍存在问题亟待 解决。 结合三维图像识别、 注重测试集特征、 与多学科融合可一定程度解决当前问题。

为解决特殊场景下无法近距离接触的物体三维测量的问题, 基于无人机以及树莓派设计并实现了一种无 人机吊装测量系统。 该系统采用级联树莓派实现图传与数传链路, 利用激光传感器、GNSS(Global Navigation Satellite System)传感器和监控镜头实现信息采集, 结合电动伸缩杆实现测量装置的垂直调整, 并利用双目摄像 头采集信息实现场景三维建模和物体三维精准测量。 测试结果表明, 无人机吊装测量系统可快速有效自动 构建三维测量场景, 并完成目标物体实际三维尺寸测量, 平均误差在 1% 左右, 满足预期目标。

为使不同阻值的负载在充电时都能维持较高效率, 提出在负载端接入双管 buck-boost 变换器, 通过调节 变换器占空比使等效负载阻值始终等于系统最优负载阻值, 实现最大效率追踪。 同时设定期望输出功率, 根据 不同的负载阻值计算出对应的输出电压并给到控制器作为参考电压, 通过闭环移相控制调节逆变器的移相角, 稳定地输出对应电压, 从而实现恒功率控制。 仿真结果表明, 当负载阻值在 10 ~ 40 Ω 变化时, 系统传输效率 均能维持在 85% 且稳定输出 4 200 W 的功率。

为解决分布式电源接入配电网进行合理规划配置的问题, 在建立以网络损耗、 节点电压偏差、 投资综合 费用为多目标函数的基础上, 采用层次分析法将考虑经济性与稳定性的多目标函数转换成单目标函数, 并用 改进哈里斯鹰算法寻找最优的配置方案。 为进一步改善哈里斯鹰算法的寻优精度与收敛速度, 引入 Tent 混沌 提高初始化种群的均匀性; 将鲸鱼算法的搜索围捕方式与哈里斯鹰算法结合, 增加了算法的多样性并提高了 寻优精度; 引入 t 分布策略增强全局寻优能力和求解速度。 通过算例验证了采用改进哈里斯鹰算法在求解 分布式电源优化配置问题中的高效性和稳定性。

为提高负荷预测结果的精度, 设计了一种基于变分模态分解(VMD: Variational Mode Decomposition)和分 形理论的短期电力负荷预测模型。 首先选取和实测日气象数据相似的日期作为基准日, 对基准日的负荷曲线 进行变分模态分解提取主要信号的模态(趋势项), 再提取扰动项(IMF1)和噪声项( IMF2、IMF3、IMF4),对趋势 项和扰动项进行重标极差法分析后提取趋势项和扰动项的极值点建立迭代函数系统( IFS: Iterative Function System)。 通过趋势项和扰动项的迭代函数曲线确定相对应的负荷数据, 再同噪声项( IMF2、IMF3、IMF4)相对 应的负荷数据相加, 得到最终的预测数据。 通过和传统的分形模型和 BP(Back Propagation)神经网络模型进行 对比, 结果表明平均绝对百分比误差(MAPE: Mean Absolute PercentageError)下降了近 5% , 证明了 VMD-分形 预测模型的预测效果更好。

针对传统测距方法不考虑线路参数变化情况造成故障定位不准确的问题, 采用双端不同步的测距方法, 并利用 Huber 抗差估计优化总体最小二乘法, 解决了最小二乘法对线路参数估计过程中由于粗差存在造成的 线路参数估计不准确的问题, 从而提高了线路故障测距的准确度。 通过 Matlab 仿真验证了该方法较传统测距 方法线路参数估计准确度和故障测距精度更高, 且测距结果不受故障位置和故障类型的影响。

为更好地解决配电网重构时存在的搜索范围大、 收敛速度慢等问题, 建立以降低网络总有功损耗和均衡 负荷为目标的配电网重构模型, 提出一种基于改进黏菌算法的配电网重构策略。 首先针对具有复杂拓扑结构 的配电网络, 将 Prim 算法与连续支路交换算法相结合消除不可行解, 以此作为黏菌算法的初始种群; 其次针对 黏菌算法收敛速度差、 容易陷入局部最优等问题, 设置搜索阈值和高斯扰动以提高收敛速度, 引入折射反向 学习策略跳出局部最优解。 仿真算例结果表明, 所提出的配电网重构策略对复杂配电网可以有效减少线路 有功损耗、 提高电压水平以及均衡负载, 同时具有较高的准确性和较短的迭代时间。

针对三相异步电动机启动时, 启动电流大, 母线压降过大的问题, 设计了一种针对重载启动的软起动控 制系统。 首先, 基于电机控制理论, 设计软起动控制系统, 搭建脉冲发生模块、 三相调压模块和 PID (Proportional-Integral-Derivative)闭环, 对异步电机机端电流和电压进行闭环控制; 其次, 基于 Simulink 软件, 根据黑龙江省某燃煤机组给水泵电机实际数据, 搭建软起动控制模型, 进行仿真分析; 最后, 进行现场测试, 测试结果与仿真结果相似, 结果表明该模型可在重载启动的情况下, 有效限制异步电动机启动电流, 减小给水 泵电机启动对母线上其他设备的影响, 为异步电动机重载启动提供参考。

为有效评估红外气体传感系统的信息传递特性, 同时服务于“信息论冶 课程中对信息熵等基本概念的 教学需求, 促进教学与科研的充分融合, 将红外气体传感系统视为信道, 实际浓度视为输入信源,测量浓度视 为输出信源, 建立了红外气体传感系统的信息论模型, 给出了红外气体传感信息传递效率的分析方法。 首先, 针对波长调制光谱技术, 开展了激光调制、 气体吸收、 光电转换、 谐波提取等环节的功能仿真。 根据香农信息 论的相关原理, 给出了转移矩阵、 信源熵和互信息等数学表达式, 分析了传感系统的信息传递效率、 最小可 分辨浓度间隔等特性。 利用传感器长时间稳定性的实际测量结果, 研究了传感系统的信息传递效率、 最小可分 辨浓度间隔随系统积分时间的变化特性。 该传感信息度量方法, 既融合了信息论的基本知识, 又拓展了基于波 长调制光谱技术的红外气体传感系统的科研应用案例。 实际应用表明, 红外气体传感系统信息度量方法满足 信息论的实验教学需求以及波长调制光谱技术的科研需要, 取得了较好的教学与科研应用效果。

虽然便携式瞬变电磁系统适用于复杂地形条件下的未爆弹探测, 但数据处理速度对其探测效率影响较 大, 为提高数据处理速度, 对影响反演效率的因素进行了优化。 采用吉林大学电磁传感技术实验室制作的便携 式瞬变电磁系统获取目标响应, 基于磁偶极子正演模型选用差分进化(DE: Differential Evolution)算法对数据进 行反演。 通过对数据预处理和 DE 算法参数优化, 极大提高了反演速度。 实验结果表明, 采用优化后 DE 算法 反演未爆弹位置参数和特征响应与常规 DE 算法反演得到的结果基本相同, 定位误差在6 cm 之内, 计算用时为 常规 DE 算法的 1. 4% 。

针对目前规划体系中存在的各部门规划自成体系、 内容冲突、 缺乏衔接等问题, 基于对空间规划体系的 梳理, 提出了一种“一个市县、 一本规划、 一张蓝图”的规划理念, 实现多种规划统一协调管理。 首先对目前 空间规划进行描述, 分析存在的问题, 然后提出多规合一的解决思路, 对多种规划数据进行冲突检测, 管理规 划数据, 形成规划一张图, 直观展示规划数据, 以图形为基础联合不同部门进行协同审批, 最终保证项目成功 实施。 本系统的实施解决了县级规划管理部门之间的业务矛盾, 实现“多规合一”的目标。

为了对区块链技术现有的应用进行总结, 并对未来区块链技术的应用进行展望和设想, 对区块链应用的 发展历程及工作原理进行阐述, 分析区块链的发展应用场景, 主要对区块链技术的重点应用场景进行概括展 望, 包括教育、 医疗、 食品、 物联网、 社会救助和精准扶贫六大领域, 期望对区块链的应用体系建设提供帮助。

由于车载 CAN(Controller Area Network)总线是网络攻击源头, 车载数据以明文形式传输易被监听、 篡改, 无认证域的消息和总线仲裁机制易遭受网络攻击, 为解决汽车信息安全问题, 提出基于 SM2 非对称加密算法。 运用多倍点运算策略, 采用公钥加密, 私钥解密, 开展车载节点身份认证和数据加解密, 根据车载 CAN 总线 特性, 采用报文分组协议传输 SM2 算法密文。 将国密 SM2 算法移植到国产 GD32F103 为核心的嵌入式设备, 模拟 智能网联汽车重要部件 TBOX(Telematics-BOX)与 PEPS(Passive Entry Passive Start)的 CAN 通信, 通过 Kavaser CANKING 和 Sealaselogic8 平台分析验证 SM2 算法应用于嵌入式设备是有效可行的, 并保证节点数据合法性和机 密性, 且适合车载设备的单次身份认证场合。 国密 SM2 算法对智能网联汽车安全认证方法研究提供了新的路径。

为解决因热分析不准确导致减速器使用寿命变短的问题, 以 SEW( Süddeutschen Elekromotoren-Werke) 某型减速器为研究对象, 利用Unity3D虚拟仿真引擎, 开发了减速器热功率计算软件, 提出了一种基于 Unity3D 例子系统的温度场虚拟仿真方法, 推导了温度与颜色表示的基本公式, 得到了冷却水温度虚拟仿真云图以及 传热功率变化曲线。 实验证明, 虚拟仿真方法可快速判断减速器选用的冷却方式是否合理, 并为减速器热分析 提供了新的设计思路, 同时相比较传统的理论计算或有限元仿真等方法更为方便快捷, 具有一定的工程应 用前景。

为解决大学生心理健康状态识别问题, 基于学生消费、 上网和心理测评结果数据, 首先应用 Jenks Natural Breaks 算法进行特征分类, 然后根据特征分类结果使用 Apriori 算法进行特征关联分析, 以挖掘与学生心理健 康状态具有一定相关性的行为特征。 最后, 基于粒子群优化算法改进了惯性权重, 并增加了对劣势粒子进行识 别变异和选择的过程, 以避免算法陷入局部最优解, 同时使用萤火虫扰动策略加速粒子群向全局最优解收敛, 构建了 PDNN(Particle Difference Neural Network)神经网络模型用于预测学生的心理健康状态。 在学生行为特征 数据集上的实验结果表明, 所提出的模型优于传统的机器学习和相关深度学习模型, 并可以快速收敛, 能更加 有效准确地预测学生的心理健康状态。

针对传统数字多媒体信息的加密采用方式单一数学领域知识, 存在加密算法易泄露、 易破解、 安全级别 低等问题, 提出了基于大数据分析的数字多媒体信息加密方法。 该方法采用以云端与加密硬件相结合的加密 方式, 将数字多媒体信息加密算法写入云端数据库, 用户使用加密硬件进行身份绑定, 创建隔离的信息交互空 间, 完成数字多媒体信息加密。 通过实验结果可知, 基于大数据分析的数字多媒体信息加密方法降低理论加密 文件的破解率, 具有信息加密效果好, 安全系数高, 实用性强等优点。

针对传统的车牌识别算法对夜间车辆识别效果差, 准确率低等问题, 提出了一种基于改进光条纹去糊的 暗光环境下识别方法。 该算法引入了一个线性模糊模型估计模糊核的约束, 能更准确地估计模糊核和去模糊 图像, 改进后的图像具有更好的对比度和清晰度。 对车牌数据集的测试结果表明, 该方法能识别低光照度环境 下的车牌, 并在增强图像的同时较好地抑制噪声的干扰, 平均核相似度和峰值信噪比明显优于其他常规算法, 去糊前后的识别率模糊程度提高了 22. 6% 以上。

为降低对抗样本的影响, 提高分类模型在遭受攻击威胁下的精度, 利用哺乳动物视觉系统工作原理, 结合注意力机制, 提出一种新型防御对抗样本模型 PSCAM-GAN(Parallel Spatial and Channel Attention Mechanism Adversarial Generative Network)。 该防御模型在通过编码器获得对抗样本的特征图后, 使用平行注意力机制提 取特征图中的个体和位置信息, 然后在保证这些特征不变的情况下, 重新调整特征图的权重, 通过解码器产生 净化结果。 该方法能在清除恶意扰动的同时保持净化结果与输入的一致性, 有效降低对抗样本对模型精度的 影响。 在 CIFAR-10 和 MNIST 数据集上, PSCAM-GAN 面对多种对抗样本攻击时的防御效果超越了其他基于预 处理的防御方法, 能有效提高模型的健壮性。

为探索多孔材料在孔径尺度下的相关性质, 充分了解材料内部孔隙结构, 采用深度学习的方法近似多孔 材料的真实概率分布, 并利用随机数进行三维重建。 首先, 对已有的二值图像进行分割以获得大小合适、 数量 充足的数据集。 然后, 将 WGAN(Wasserstein Generative Adversarial Networks)改造成能处理三维数据的生成对抗 模型, 并利用生成模型和服从高斯正态分布的随机噪声生成数据。 最后, 通过生成数据和真实数据对 WGAN 进行训练。 通过生成图像计算两点相关函数、 Minkowski 泛函和渗透率, 考察孔隙率、 比表面积与函数曲线的 拟合情况等相关参数, 并采用不同数据集进行测试。 结果表明, 基于 WGAN 的三维重建模型在不同的输入 条件下均具有较高准确性, 同时该算法还具有低时间复杂度的特性, 而且生成模型可以存储, 并能得到重 复利用。

在电力系统中, 线损是电能损耗比较常见的一种能量损失, 因此, 分析配电网线损产生的原因, 并对其 进行理论计算, 对降低能耗显得尤为重要。 分析了线损产生的基本原因, 同时对计算线损的常用方法进行简单 分析。 在诸多方法中, 针对等值电阻法具有适用于运行中配电网电能耗损计算的特点, 对等值电阻法的原理, 应用条件等进行分析, 将等值电阻法应用于 10 kV 配电线路的线损计算中。 利用算例结果和实际对比, 从实用 性角度出发, 分析该方法在实际中的应用性。 结果表明, 等值电阻法误差较小, 其结果对建立线损的评估指标 具有一定的参考意义。

针对目前超密集异构网络数据存储方法存储速率过慢, 导致存储量较小, 难以满足人们的要求, 提出了 基于移动边缘计算的超密集异构网络数据存储方法。 构建基于移动边缘的网络结构模式, 采用网络结构层次 分析法, 对超密集异构网络建立相应的选择层次模型, 并根据网络数据收集和处理将其分类为数据收集网络和 数据处理网络, 最后, 利用移动边缘计算技术, 将写入的网络数据下沉到网络边缘, 实现超密集异构网络数据 的持久存储。 实验结果表明, 基于移动边缘计算的超密集异构网络数据存储方法能有效提高存储速率, 扩 大存储量。

针对开放实验室的实验设备数量多、 人员流动性大, 给管理工作带来一定困难的问题, 为实现实验室 设备安全及人员信息的智能化管理, 研究开发出一套智能化实验室设备安全与人员信息管理系统。 该系统 融合多传感器系统, 可实现实验设备出入门检测与报警、 人员信息统计等功能。 包括基于射频识别(RFID: Radio Frequency Identification)的设备检测、 视频监测、 通信、 报警、 人员信息检测与记录模块等, 同时基于上位 机软件串口人机接口完成了人机交互界面设计。 测试结果表明, 该系统可有效检测仪器设备无登记外带情况, 保障实验设备的安全性。 同时, 实现进出实验室人员的信息记录, 提升实验室管理效率与安全性。 该管理系统 与设计思路对实验室安全管理具有很好的借鉴意义。

电力所需物资种类繁多且物资价格的波动受到多种因素的影响, 为预测当下价格走势, 建立电缆价格 预测模型, 为电网公司提供招标底价的依据与合理采购意见, 对收集得到的物资价格, 利用动态时间规整方法 确定物资的不含税单价滞后于原材料价格的时间, 从而确定不含税单价、 原材料价格、 经济指标间的对应 关系。 影响物资价格变化的因素很多, 利用皮尔逊系数和随机森林两种方法筛选得到关键特征。 根据选定的 关键特征和数据分别建立 AdaBoost、 XGBoost(Extreme Gradient Boosting)、 随机森林 3 种模型对物资价格进行预 测。 利用预测评价指标平均绝对百分比误差(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)评估预测效果, 结果表明 利用随机森林筛选关键特征配合 XGBoost 模型进行预测的准确率最高。