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基于VMD和改进Transformer模型的镍镉蓄电池SOH预测研究
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作者 于天剑 冯恩来 +1 位作者 伍珣 张庆东 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第7期3266-3279,共14页
动车组镍镉电池容量表现出非线性特性和“记忆效应”等特征,严重影响传统动车组电池健康状态(state of health,SOH)预测模型的准确性。为准确预测动车组的SOH并提高其蓄电池管理系统的效率和可靠性,基于变分模态分解(variational mode d... 动车组镍镉电池容量表现出非线性特性和“记忆效应”等特征,严重影响传统动车组电池健康状态(state of health,SOH)预测模型的准确性。为准确预测动车组的SOH并提高其蓄电池管理系统的效率和可靠性,基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进的Transformer模型,提出一种综合预测框架。首先,通过白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO)对VMD的超参数进行优化,利用VMD分解重构准确捕捉电池在其整个生命周期中的容量退化特性,消除蓄电池记忆效应对SOH预测研究带来的不良影响;其次,在Transformer编码模块中嵌入了长短时记忆网络自编码模块(long short-term memory network autoencoder,LSTM Autoencoder),以有效提取电池健康退化的短期特征信息并压缩数据维度,从而降低模型复杂度;最后,将Transformer解码层替换为全连接神经网络,以降低模型复杂度和减少预测误差累积现象,从而提高模型的预测性能和运行效率。并且在验证方案中,以实际动车组蓄电池为研究对象,通过消融实验以及横向对比实验双向证明研究算法具有最高的预测精度,输出预测结果在均方根误差、平均绝对误差相较于其他模型平均降低了60.83%和62.14%,在决定系数上平均提升了6.73%,具有高度的准确性和鲁棒性。可以实现对电池SOH实现精确的预测,对电池健康状态进行有效监控,为电池检修工作提供数据支撑和方法支持。 展开更多
关键词 镍镉蓄电池 SOH预测 变分模态分解 长短时记忆网络自编码器 改进transformer模型
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基于VMD-T2V-Transformer的太阳辐射预测
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作者 胡雅彬 史加荣 +1 位作者 陈应瑞 雍龙泉 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期778-784,共7页
太阳辐射的不确定性导致太阳能发电具有明显的随机性和不稳定性。针对此问题,该文结合变分模态分解(VMD)、Time2Vec(T2V)和Transformer,提出一种用于太阳辐射预测的VMD-T2V-Transformer模型。首先利用VMD将太阳辐射序列分解为若干子序列... 太阳辐射的不确定性导致太阳能发电具有明显的随机性和不稳定性。针对此问题,该文结合变分模态分解(VMD)、Time2Vec(T2V)和Transformer,提出一种用于太阳辐射预测的VMD-T2V-Transformer模型。首先利用VMD将太阳辐射序列分解为若干子序列;接着采用T2V对分解后的每个子序列进行时间特征嵌入;然后对嵌入时间特征后的子序列建立Transformer预测模型;最后将各模型的预测结果进行叠加,得到最终预测值。实验结果表明:该文所提模型优于其他主流模型,RMSE和MAE至少降低13.81%和16.44%。 展开更多
关键词 太阳辐射 太阳能发电 变分模态分解 Time2Vec transformER
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基于Transformer和ARMA双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测
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作者 钟子威 祝令凯 +3 位作者 郭俊山 郑威 巩志强 商攀峰 《水电能源科学》 北大核心 2025年第3期191-195,共5页
为更精准地预测抽水蓄能机组劣化趋势,提出了一种基于Transformer和自回归滑动平均(ARMA)双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测方法。该方法先利用完全自适应噪声集成经验模态分解对CatBoost模型构建的劣化序列进行分解,再根... 为更精准地预测抽水蓄能机组劣化趋势,提出了一种基于Transformer和自回归滑动平均(ARMA)双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测方法。该方法先利用完全自适应噪声集成经验模态分解对CatBoost模型构建的劣化序列进行分解,再根据分解所得分量的不同时间尺度特性,利用Transformer模型对非线性分量进行预测,利用ARMA模型对线性分量进行预测,最后将预测值叠加得到最终预测结果。利用某抽水蓄能机组监测数据进行试验,结果表明,所提方法具有较好的预测性能,能够有效提高抽水蓄能机组劣化趋势预测准确性。 展开更多
关键词 劣化趋势预测 完全自适应噪声集成经验模态分解 transformER 自回归滑动平均
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采用改进Transformer模型的滚动轴承声振信号故障诊断方法
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作者 施杰 张威 +2 位作者 李志 陈立畅 杨琳琳 《电子测量技术》 北大核心 2025年第11期105-116,共12页
现有故障诊断方法多采用“单信号-单模型”的专用架构,对不同传感信号需构建独立的诊断模型。这类方法在实际应用中存在模型泛化能力有限、跨信号类型适应性不足等问题。因此,本文提出了一种通过构建统一的深度网络诊断模型,来实现能同... 现有故障诊断方法多采用“单信号-单模型”的专用架构,对不同传感信号需构建独立的诊断模型。这类方法在实际应用中存在模型泛化能力有限、跨信号类型适应性不足等问题。因此,本文提出了一种通过构建统一的深度网络诊断模型,来实现能同时适用于振动与声学信号的智能诊断方法。首先,该方法采用改进淘金热优化算法和包络熵适应度函数来优化变分模态分解,实现变分模态分解中本征模态分量个数k和惩罚因子α自适应确定,再以平均峭度准则筛选变分模态分解分解后的本征模态分量,并使用改进的小波阈值去噪进行二次降噪和重构,以凸显声振信号中的故障特征。然后,在Transformer模型的基础上引入深度残差收缩网络,构建局部特征提取层,提高模型的局部特征提取能力;同时,设计了一种多尺度线性注意力机制来替换Transformer中的多头自注意力,降低模型计算复杂度,增强模型对长距离依赖的捕捉能力。最后,在自建的滚动轴承声振数据集上进行验证,实验结果表明,该方法在自建滚动轴承数据集上表现优异,对声学信号的诊断精度可达到90%,对振动信号的诊断精度达到了99.77%,均优于ResNet18、DRSN、VIT、MCSwin_T、WDCNN。 展开更多
关键词 滚动轴承声振信号 变分模态分解 小波阈值去噪 transformer 智能故障诊断
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基于自适应噪声完全集合经验模态分解与BiLSTM-Transformer的锂离子电池剩余使用寿命预测 被引量:5
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作者 刘斌 吉春霖 +2 位作者 曹丽君 武欣雅 段云凤 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第15期167-177,共11页
锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)是使用者十分关心的问题,其涉及电池的更换时间和安全。针对锂离子电池的电容量非线性变化趋势,提出了一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解与双向长短期记忆网络-Transformer的... 锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)是使用者十分关心的问题,其涉及电池的更换时间和安全。针对锂离子电池的电容量非线性变化趋势,提出了一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解与双向长短期记忆网络-Transformer的锂离子电池剩余使用寿命预测方法。首先,利用自适应噪声完全集合经验模态分解方法对锂离子电池电容量数据进行分解。其次,使用串联的双向长短期记忆神经网络和Transformer网络对分解后得到的残差序列和本征模态分量序列进行建模预测。最后,将预测的若干本征模态分量序列和残差序列进行求和,并对求和之后的最终预测数据与原始数据进行RUL预测。采用NASA公开的电池数据集对所提方法进行验证,结果表明,所提方法的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和绝对误差控制分别控制在0.0173、0.0231、1.2084%和3个循环周期以内,能够有效地提高锂离子电池RUL的预测精度。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命预测 transformer网络 双向长短期记忆网络 完全集合经验模态分解
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Super long-range diffusion of carbon during proeutectoid ferrite transformation 被引量:2
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作者 ZHANG Suo-quan JIAO Si-hai +3 位作者 DING Jian-hua WAN Di LIU Zhen-yu WANG Guo-dong 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第3期560-566,共7页
In order to explore the possible diffusion distance of carbon during proeutectoid ferrite transformation, a slow cooling test of low carbon steel was carried out under vacuum of the thermal simulator. The microstructu... In order to explore the possible diffusion distance of carbon during proeutectoid ferrite transformation, a slow cooling test of low carbon steel was carried out under vacuum of the thermal simulator. The microstructure and thermal expansion curve were discussed and the carbon concentration inside the sample was measured. The ferrite layer of about 450 μm thickness was obtained without pearlite on the surface of the sample in the microstructure. The thermal expansion curve shows that the ferrite layer without pearlite is formed during the local phase transformation, which is followed by the global transformation. The carbon concentration in the core of the sample (0.061%) is significantly higher than that of the bulk material (0.054%). All results show that carbon has long-range diffusion from the outer layer to the inner layer of the sample. The transformation is predominantly interface-controlled mode during local transformation, and the interface migration rate is about 2.25 μm/s. 展开更多
关键词 low carbon steel local transformation super long-rang diffusion interface-controlled mode
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Sliding mode control of solid state transformer using a three-level hysteresis function
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作者 刘宝龙 査亚兵 张涛 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第8期2063-2074,共12页
The solid state transformer(SST) can be viewed as an energy router in energy internet. This work presents sliding mode control(SMC) to improve dynamic state and steady state performance of a three-stage(rectifier stag... The solid state transformer(SST) can be viewed as an energy router in energy internet. This work presents sliding mode control(SMC) to improve dynamic state and steady state performance of a three-stage(rectifier stage, isolated stage and inverter stage) SST for energy internet. SMC with three-level hysteresis sliding functions is presented to control the input current of rectifier stage and output voltage of inverter stage to improve the robustness under external disturbance and parametric uncertainties and reduce the switching frequency. A modified feedback linearization technique using isolated stage simplified model is presented to achieve satisfactory regulation of output voltage of the isolated stage. The system is tested for steady state operation, reactive power control, dynamic load change and voltage sag simulations, respectively. The switching model of SST is implemented in Matlab/ Simulink to verify the SST control algorithms. 展开更多
关键词 solid state transformer(SST) energy internet sliding mode control(SMC) feedback linearization three-level hysteresis
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基于SCSC-Swin Transformer的电力系统暂态稳定预测方法 被引量:3
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作者 刘文胜 荣娜 +2 位作者 李宏伟 周洪才 张异浩 《电子测量技术》 北大核心 2024年第22期120-128,共9页
现代电力系统在遭受扰动后,失稳模式呈现多样化,迫切需要准确识别不同的失稳模式,以采取相应的控制措施避免造成较大损失,因此本文提出一种基于改进Swin Transformer的电力系统暂态稳定评估方法。首先,通过时域仿真采集电力系统受扰后... 现代电力系统在遭受扰动后,失稳模式呈现多样化,迫切需要准确识别不同的失稳模式,以采取相应的控制措施避免造成较大损失,因此本文提出一种基于改进Swin Transformer的电力系统暂态稳定评估方法。首先,通过时域仿真采集电力系统受扰后的电压幅值及相角特征构建起特征矩阵;然后,基于Swin Transformer,本文提出一种空间跨尺度卷积注意力模块,用来替代原来的多头自注意力模块,该模块通过一系列不同卷积核大小的卷积层,能够充分提取到不同维度的有效特征,进而实现更为准确的预测结果。最后,通过在修改后的New England 10机39节点系统及IEEE 50机145节点系统中进行仿真实验,预测准确率分别达到99.05%和99.00%,多摆失稳误判率为0.35%和0.27%,这表明所提方法不仅能够对不同的失稳模式进行准确的预测,同时在噪声及PMU特征缺失情况下仍表现出优越的鲁棒性。 展开更多
关键词 暂态稳定预测 空间跨尺度卷积模块 失稳模式 Swin transformer 数据驱动
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计及直流变压器控制模式切换的直流配电网优化运行策略 被引量:2
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作者 周念成 范炳昕 +2 位作者 廖建权 周亦尧 王强钢 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第6期176-186,共11页
直流变压器(DCT)是实现多电压等级直流配电网互联的关键设备,其控制策略对系统的高效运行和电能质量至关重要。文中提出了一种计及DCT控制模式切换的直流配电网优化运行策略。首先,介绍了DCT的拓扑及控制方式,推导了不同控制模式下的DC... 直流变压器(DCT)是实现多电压等级直流配电网互联的关键设备,其控制策略对系统的高效运行和电能质量至关重要。文中提出了一种计及DCT控制模式切换的直流配电网优化运行策略。首先,介绍了DCT的拓扑及控制方式,推导了不同控制模式下的DCT端口电压电流传递矩阵;在此基础上,结合网络约束方程,建立含DCT的直流配电网简化模型,分析了DCT不同控制模式对网络运行的影响。然后,将不同控制模式下DCT端口传递矩阵嵌入潮流计算方程,建立以系统损耗最小为目标函数,考虑电网安全运行及储能约束的多电压等级直流配电网优化运行策略并给出求解流程。最后,利用修改的IEEE直流配电网算例,验证了所提优化策略的有效性。 展开更多
关键词 直流变压器 直流配电网 优化运行 控制模式切换
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新一代人工智能赋能企业数智化转型升级:驱动模式及路径分析 被引量:6
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作者 李少帅 《当代经济管理》 北大核心 2025年第2期46-53,共8页
我国多数企业正面临向数智化转型升级的迫切需求,以ChatGPT、Sora等为代表的新一代人工智能迅猛发展,其强大的赋能特性为实现该目标提供了可行途径。文章以百度、阿里巴巴、腾讯和科大讯飞的实践为例,采用多案例探索的研究方法,探讨了... 我国多数企业正面临向数智化转型升级的迫切需求,以ChatGPT、Sora等为代表的新一代人工智能迅猛发展,其强大的赋能特性为实现该目标提供了可行途径。文章以百度、阿里巴巴、腾讯和科大讯飞的实践为例,采用多案例探索的研究方法,探讨了人工智能赋能企业数智化转型升级的驱动模式与具体路径。研究发现:新一代人工智能可通过赋能技术、数据、组织、营销和服务五种路径推动企业数智化转型升级,并最终使企业在技术体系、生产运营、营销模式、组织架构,以及服务体系上实现转型升级;新一代人工智能赋能数智化转型升级的驱动模式包括技术创新驱动和行业需求驱动,具体路径选择受技术发展水平和被赋能企业所在行业领域转型升级需求的共同驱动;企业转型升级应选取适合的升级策略和升级模式,既可采取自主式升级策略并选择相应的升级模式,也可采取嫁接式升级策略并借助领军企业实现高点起步。文章丰富了数智化转型升级的相关研究,为借助人工智能加快转型升级提供有益的理论和实践启示。 展开更多
关键词 赋能 数智化转型 升级路径 驱动模式 人工智能
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开放教育数字化转型视角下智慧教学模式的设计环节与实现路径 被引量:3
11
作者 高茜 《成人教育》 北大核心 2025年第5期40-45,共6页
数智技术发展催生智慧教育,推动智慧教学模式的变革创新。开放教育传统教学模式面临学情分析经验化、学习路径固化和发展性评价缺失等现实困境。在开放教育数字化转型背景下,数智技术赋能教学关键环节,实现动态化全过程学情分析和智能... 数智技术发展催生智慧教育,推动智慧教学模式的变革创新。开放教育传统教学模式面临学情分析经验化、学习路径固化和发展性评价缺失等现实困境。在开放教育数字化转型背景下,数智技术赋能教学关键环节,实现动态化全过程学情分析和智能化测评,通过知识图谱构建数字化课程资源体系,基于教育大数据实现资源推送和个性化学习路径设计,组建虚实结合的教学团队,完成教学空间、课程、教师和教学方式四个维度的数字化转型。 展开更多
关键词 知识图谱 智慧教学模式 数智技术 开放教育数字化转型
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数实融合对城市发展方式绿色转型的影响 被引量:7
12
作者 邝嫦娥 狄亚轩 《广东财经大学学报》 北大核心 2025年第2期56-69,共14页
基于2011-2022年279个地级市面板数据,采用耦合协调模型、双重机器学习模型,实证检验数实融合对城市发展方式绿色转型的影响及其机制。研究发现,数实融合能有效赋能城市发展方式绿色转型,经过一系列稳健性检验后依然成立。机制检验表明... 基于2011-2022年279个地级市面板数据,采用耦合协调模型、双重机器学习模型,实证检验数实融合对城市发展方式绿色转型的影响及其机制。研究发现,数实融合能有效赋能城市发展方式绿色转型,经过一系列稳健性检验后依然成立。机制检验表明,数实融合能通过绿色技术进步、产业多样化集聚和劳动力配置优化有效促进城市发展方式绿色转型。异质性分析表明,数实融合对成渝城市群发展方式绿色转型的影响最大,对长三角城市群的影响最小。研究结论为数实融合赋能城市发展方式绿色转型路径提供理论支撑,也为城市群及资源型城市的绿色发展提供经验证据。 展开更多
关键词 数实融合 耦合协调模型 双重机器学习模型 城市发展方式绿色转型
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基于改进变分模式分解的煤矿通风机振动信号特征提取 被引量:1
13
作者 陶珑 郭燕飞 《工矿自动化》 北大核心 2025年第2期131-137,共7页
煤矿通风机振动信号是一种非平稳多分量信号。传统的非平稳信号特征信号提取方法存在自适应性差、对通风机早期故障的微弱特征辨识能力有限等问题,基于广义变分模式分解的特征提取方法的信号处理速度难以满足通风机振动信号特征快速提... 煤矿通风机振动信号是一种非平稳多分量信号。传统的非平稳信号特征信号提取方法存在自适应性差、对通风机早期故障的微弱特征辨识能力有限等问题,基于广义变分模式分解的特征提取方法的信号处理速度难以满足通风机振动信号特征快速提取的要求。针对上述问题,提出了一种基于改进变分模式分解的煤矿通风机振动信号特征快速提取方法。在广义变分模式分解算法的基础上,采用乘子交替方向法迭代求解,将约束优化问题转换为无约束优化问题。应用改进变分模式分解算法对信号进行等效分解,得到匹配目标信号特征的等效滤波器,通过内积变换原理快速提取通风机振动信号特征分量。仿真和实验结果表明,改进变分模式分解算法对不同强度的特征分量提取效果均较好,准确性和抗噪性良好,处理通风机实测振动信号的耗时为0.008165 s,与广义变分模式分解算法相比,特征提取速度大幅提升。 展开更多
关键词 煤矿通风机 振动信号 非平稳信号特征提取 变分模式分解 等效滤波器 内积变换
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新质生产力背景下劳动教育的理性逻辑与实践路径 被引量:1
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作者 何晓芳 牛姝颖 于孟仟 《教育理论与实践》 北大核心 2025年第18期8-12,共5页
高素质、高技能的新质劳动者成为影响社会生产效能的主导性因素,劳动教育作为教育体系的一部分,理应深刻地回应新质生产力带来的多维要求。新质生产力背景下,劳动育人是中国特色教育体系建设的重要载体,劳动教育能够赋能全要素新质生产... 高素质、高技能的新质劳动者成为影响社会生产效能的主导性因素,劳动教育作为教育体系的一部分,理应深刻地回应新质生产力带来的多维要求。新质生产力背景下,劳动育人是中国特色教育体系建设的重要载体,劳动教育能够赋能全要素新质生产力发展,发展新质生产力与劳动教育变革价值同源共生。在新质生产力背景下进行劳动教育,可以从知识生产模式转型下的劳动育人理念、多维协同创新下的劳动教育模式、系统联动视角下劳动教育的资源矩阵三个方面来实践。 展开更多
关键词 新质生产力 劳动教育 知识生产模式转型 多维协同创新 系统联动视角
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基于EMD和FFT的自适应X射线脉冲星信号降噪方法 被引量:1
15
作者 王璐 张爽 《电波科学学报》 北大核心 2025年第2期381-394,共14页
X射线脉冲星导航是一种具有发展潜力的深空探测技术,其导航精度主要受X射线脉冲信号到达时间精度影响;X射线脉冲星信号降噪技术有望为X射线脉冲星导航提供良好的信号支撑。在有效抑制噪声的基础上,如何最大限度保留X射线脉冲星信号细节... X射线脉冲星导航是一种具有发展潜力的深空探测技术,其导航精度主要受X射线脉冲信号到达时间精度影响;X射线脉冲星信号降噪技术有望为X射线脉冲星导航提供良好的信号支撑。在有效抑制噪声的基础上,如何最大限度保留X射线脉冲星信号细节信息,一直是X射线脉冲星信号降噪处理中的难点。在经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)阈值降噪中,混叠内蕴模态分量的个数、阈值函数和阈值是影响降噪效果的三个主要因素。本文利用快速傅里叶变换对混叠内蕴模态分量进行分析,据其频域稀疏度筛选出含噪声的高频混叠内蕴模态分量;针对阈值函数和阈值的选择问题,提出了利用复合评价指标选择出阈值函数和阈值估计方法的最优组合,并通过数值仿真验证了该方法的有效性。仿真和测试结果表明本文方法在脉冲星导航方面可能具有应用前景。 展开更多
关键词 脉冲星 经验模态分解(EMD) 快速傅里叶变换(FFT) 复合评价指标(CEI) 信号降噪
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基于SAO-VMD-S的双端柔性直流输电故障测距方案 被引量:1
16
作者 王思华 王羚佰 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第1期1-12,共12页
针对柔性直流输电线路故障定位过程中信号易受噪声干扰、耐过渡电阻能力差的问题,提出了采用小波变换(wavelet transform,WT)进行消噪处理、并结合变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的柔性直流输电线路故障定位方案。... 针对柔性直流输电线路故障定位过程中信号易受噪声干扰、耐过渡电阻能力差的问题,提出了采用小波变换(wavelet transform,WT)进行消噪处理、并结合变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的柔性直流输电线路故障定位方案。首先利用基于Logistic函数的循环位移小波阈值去噪对故障信号进行处理。然后采用雪消融优化器(snow ablation optimizer,SAO)结合VMD对信号进行有效分解。最后对分解后的高频分量进行S变换(S-transform,ST),选取对应频率下的幅值曲线进行波头标定。此外,提出了一种不依赖波速的测距算法。在PSCAD/EMTDC平台中搭建双端柔性直流系统并进行仿真验证。结果表明,所提方案不仅对采样率要求低,且能耐受300Ω的过渡电阻和30 dB的噪声,在不同故障距离下均能准确进行测距。 展开更多
关键词 柔性直流输电 小波去噪 雪消融优化器 变分模态分解 S变换 故障测距
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循环模式转型、技术比较优势与制造业创新绩效 被引量:1
17
作者 宋炜 曹文静 《科技进步与对策》 北大核心 2025年第2期73-81,共9页
新发展格局下制造业创新绩效提升不仅取决于循环模式转型效果,而且显著受到技术比较优势的影响。利用2001—2021年中国制造业面板数据,估计循环模式转型与技术比较优势对制造业创新绩效的影响。研究发现,由国际循环引致的制造业集聚有... 新发展格局下制造业创新绩效提升不仅取决于循环模式转型效果,而且显著受到技术比较优势的影响。利用2001—2021年中国制造业面板数据,估计循环模式转型与技术比较优势对制造业创新绩效的影响。研究发现,由国际循环引致的制造业集聚有助于优化制造业要素配置,强化制造业技术比较优势,进而提升制造业创新绩效。在新发展格局下,循环模式转型有助于推动制造业利用资本密集型技术进步获得技术比较优势,通过缩小技术势差实现制造业高质量发展,从而对提升制造业创新绩效产生显著作用。 展开更多
关键词 循环模式转型 国际循环 国内循环 技术比较优势 制造业全要素生产率 中国制造业
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煤中有害矿物质富集特性及其热工艺中迁移转化规律的研究进展
18
作者 唐跃刚 张军营 +6 位作者 王绍清 许德平 陈博文 胡耀锋 袁东营 丁华 白向飞 《煤炭学报》 北大核心 2025年第1期452-490,共39页
低碳、零减排与提效是当今煤炭清洁利用的主题,煤中矿物质的结渣与污染性是制约洁净煤工艺的瓶颈。为揭示其瓶颈背后的科学问题,重新定义了有害矿物质,查阅大量国内外期刊、论著及标准文献,回顾了煤中矿物质及微量元素的研究现状,梳理... 低碳、零减排与提效是当今煤炭清洁利用的主题,煤中矿物质的结渣与污染性是制约洁净煤工艺的瓶颈。为揭示其瓶颈背后的科学问题,重新定义了有害矿物质,查阅大量国内外期刊、论著及标准文献,回顾了煤中矿物质及微量元素的研究现状,梳理有害矿物质类型、元素的赋存形式,介绍亲石元素及其矿物的结渣特性和亲硫亲铁元素及其矿物的污染性,提出了工业与环境有害元素及其矿物的分类,其有害性取决于元素及其矿物的赋存状态。分析了煤中矿物质赋存与富集分异特性,归纳了有害矿物质的成因类型,探讨了煤中矿物质热迁变的煤阶、矿物质结合方式、元素的地球化学亲和性、矿物质成分和反应温度、反应气氛、反应压力、灰中其他成分等地质与工艺影响因素,综述了煤中有害矿物质在气化、液化、热解炼焦以及燃烧过程中的迁移转化机制机理,揭示了气化、液化、热解和燃烧过程中微量元素的不同挥发程度。最后提出了目前存在的无定形矿物质、仪器精确定量、快速高温、碱性元素与硅元素相互作用、预测结渣出入、地质与工艺耦合和洁净度等主要科学、技术与工程问题,展望未来发展,应关注原煤非晶的类矿物和热熔融态无定形物的基础研究,关注同位素等示踪技术在热工艺的应用,建议大力发展洁净煤有害矿物质脱除与稀有元素提取的研发,促进洁净煤技术发展。 展开更多
关键词 有害矿物质 微量元素 分类 赋存状态 结渣 环境 转化与利用 迁移转化 影响因素
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知识生产模式转型背景下研究生分类培养的四重逻辑
19
作者 杨超 胡云龙 《黑龙江高教研究》 北大核心 2025年第7期103-109,共7页
研究生教育分类发展是研究生教育强国建设的内在要求。研究生教育本质是高深知识生产,知识生产模式转型过程中所体现的特点与研究生分类培养的目标、主体、内容、组织形式以及质量标准等具有相互契合性和内在耦合关系。在知识生产模式... 研究生教育分类发展是研究生教育强国建设的内在要求。研究生教育本质是高深知识生产,知识生产模式转型过程中所体现的特点与研究生分类培养的目标、主体、内容、组织形式以及质量标准等具有相互契合性和内在耦合关系。在知识生产模式转型背景下,研究生分类培养在健全中国特色研究生教育体系、提升研究生综合素养和职业发展能力、推动产业升级和技术创新、满足社会公众高层次多样化教育需求等方面具有多重价值。面对知识生产模式转型,研究生分类培养仍面临同质化培养现象仍存、社会公众认识存在偏差、产学研协同机制不畅、治理体系不够完善等现实挑战。为此,应构建“定位明晰-课程优化-评价多样”一体衔接的分类培养体系,创建“理念指引-机制健全-能力提升”一体统筹的导师队伍分类建设范式,打造“目标明确-机制灵活-反馈科学”一体协同的育人模式,营造“机制联动-决策科学-资源优化”一体联动的分类治理环境。 展开更多
关键词 知识生产模式转型 研究生分类培养 学术学位 专业学位
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高端制造模式转型之路(三-下):技术创新体系
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作者 张根保 罗天洪 朱晓 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第10期127-137,173,共12页
针对高端制造模式转型的技术创新要求,首先,给出了高端数控机床的技术创新流程和方法;其次,建立了高端数控机床技术创新的体系框架,包括共性技术创新、专有技术创新、应用技术创新和技术创新支撑体系等;再次,进行了高端数控机床的功能... 针对高端制造模式转型的技术创新要求,首先,给出了高端数控机床的技术创新流程和方法;其次,建立了高端数控机床技术创新的体系框架,包括共性技术创新、专有技术创新、应用技术创新和技术创新支撑体系等;再次,进行了高端数控机床的功能和性能需求分析;最后,系统讨论了整机功能原理和布局结构技术创新、以精度和可靠性为代表的共性技术创新、以主轴和进给系统为代表的功能部件技术创新、高端数控系统的技术创新、典型应用分系统技术创新和制造现场管理的技术创新等,为高端制造模式企业的技术创新构建了系统性的运作框架。 展开更多
关键词 高端制造模式 转型 框架 技术创新体系 技术创新流程
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