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基于信道均衡和多普勒因子的短距光互连网络损耗控制
1
作者 王继钢 刘仁山 佟晓妍 《激光杂志》 北大核心 2025年第6期181-187,共7页
高频率、高功率的光信号在传输过程中常遭遇自相位调制等非线性效应,严重限制了传输的准确性和稳定性,导致信号质量显著下降,为了优化信号传输过程中的非线性效应管理,减少信号间的相互干扰,提出基于信道均衡和多普勒因子的短距光互连... 高频率、高功率的光信号在传输过程中常遭遇自相位调制等非线性效应,严重限制了传输的准确性和稳定性,导致信号质量显著下降,为了优化信号传输过程中的非线性效应管理,减少信号间的相互干扰,提出基于信道均衡和多普勒因子的短距光互连网络损耗控制方法。根据网络信道的复包络变化特性,展开信道均衡设计。通过计算短距光互连网络中的传输行为,构建短距光互连网络的信道模型,提高信号的传输质量和稳定性。结合单频光信号部分传输能量,对网络损耗值展开频率细化和校正,获取频率偏移量。引入多普勒因子并应用Hanning窗函数,对自相位调制的非线性效应展开补偿,实现短距光互连网络损耗控制。实验结果表明,采用所提方法后,损耗一直控制在600 dB以下,通信中断概率大幅度降低,维持在0.02%~0.30%之间,有效缓解了非线性效应,提升了短距光信号传输的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 信道均衡 短矩光互连网络 Hanning窗函数 耦合损耗 多普勒因子
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基于深度并行时序网络的用户侧异常数据智能诊断
2
作者 郑艳松 廖伟国 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期140-144,共5页
在用户侧数据中,异常往往隐藏在复杂的时序关系中,传统的时序分析方法在处理用户侧数据中复杂的时序关系时存在困难,特征提取难以捕获关键特征,导致诊断精度低且易漏检。为此,研究一种基于深度并行时序网络的用户侧异常数据智能诊断方... 在用户侧数据中,异常往往隐藏在复杂的时序关系中,传统的时序分析方法在处理用户侧数据中复杂的时序关系时存在困难,特征提取难以捕获关键特征,导致诊断精度低且易漏检。为此,研究一种基于深度并行时序网络的用户侧异常数据智能诊断方法。深度并行时序网络分解层利用滑动窗口法分割用户侧数据,得到数个窗口序列。编码层依据层叠时序卷积神经网络与长短期记忆(LSTM)网络建立编码器,提取各窗口序列的时空特征;解码层通过引入时间注意力机制的门控循环单元建立解码器,重构窗口序列的时空特征;推断层依据重构特征计算异常分数,当异常分数大于设置阈值时,说明该窗口内的用户侧数据为异常数据,即完成了用户侧异常数据的智能诊断。实验结果表明,所提方法可有效提取用户侧数据特征,计算异常分数,并完成用户侧异常数据智能诊断。 展开更多
关键词 深度并行时序网络 用户侧 异常数据 智能诊断 滑动窗口 LSTM
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基于FSLSTM的架空输电线路覆冰预测
3
作者 汪峰 马梓茗 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第4期190-201,共12页
为了提高架空输电线路覆冰预测模型精度,提出了一种考虑覆冰和气象因素相关性的输电线路覆冰预测模型。首先,采用滑动窗口分解将导线覆冰数据分解为趋势分量和季节分量,减小原始数据的复杂性。然后,通过傅里叶变换求得覆冰数据的核心周... 为了提高架空输电线路覆冰预测模型精度,提出了一种考虑覆冰和气象因素相关性的输电线路覆冰预测模型。首先,采用滑动窗口分解将导线覆冰数据分解为趋势分量和季节分量,减小原始数据的复杂性。然后,通过傅里叶变换求得覆冰数据的核心周期,按该周期将覆冰数据分段,构建基于傅里叶变换分段长短期记忆网络(Fourier transform segmented long shortterm memory network,FSLSTM),捕获覆冰数据的局部相关性和全局相关性。最后,通过数据增强算法(Mixup)扩大导线覆冰数据,提高预测模型的泛化性能。结果表明,所提出的预测模型精度较高,相比于传统的长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络等预测模型,其均方误差为0.097和0.079,平均绝对误差为0.232和0.220,平均绝对百分比误差为5.19%和8.08%。覆冰厚度对温度最为敏感,其次是湿度和风速,光照和压强较弱。 展开更多
关键词 覆冰预测 滑动窗口分解 傅里叶变换 长短期记忆网络 Mixup
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一种基于时空频多维特征的短时窗口脑电听觉注意解码网络
4
作者 王春丽 李金絮 +2 位作者 高玉鑫 王晨名 张珈豪 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第3期814-824,共11页
在鸡尾酒会场景中,听力正常的人有能力选择性地注意特定的说话者语音,但听力障碍者在这种场景中面临困难。听觉注意力解码(AAD)的目的是通过分析听者的脑电信号(EEG)响应特征来推断听者关注的是哪个说话者。现有的AAD模型只考虑脑电信... 在鸡尾酒会场景中,听力正常的人有能力选择性地注意特定的说话者语音,但听力障碍者在这种场景中面临困难。听觉注意力解码(AAD)的目的是通过分析听者的脑电信号(EEG)响应特征来推断听者关注的是哪个说话者。现有的AAD模型只考虑脑电信号的时域或频域单个特征或二者的组合(如时频特征),而忽略了时-空-频域特征之间的互补性,这在一定程度上限制了模型的分类能力,进而影响了模型在决策窗口上的解码精度。同时,已有AAD模型大多在长时决策窗口(1~5 s)中有较高的解码精度。该文提出一种基于时-空-频多维特征的短时窗口脑电信号听觉注意解码网络(TSF-AADNet),用于提高短时决策窗口(0.1~1 s)的解码精度。该模型由两个并行的时空、频空特征提取分支以及特征融合和分类模块组成,其中,时空特征提取分支由时空卷积块和高阶特征交互模块组成,频空特征提取分支采用基于频空注意力的3维卷积模块(FSA-3DCNN),最后将双分支网络提取的时空和频空特征进行融合,得到最终的听觉注意力二分类解码结果。实验结果表明,TSF-AADNet模型在听觉注意检测数据集KULeuven(KUL)和听觉注意检测的脑电和音频数据集(DTU)的0.1 s决策窗口下,解码精度分别为91.8%和81.1%,与最新的AAD模型一种基于时频融合的双分支并行网络(DBPNet)相比,分别提高了5.40%和7.99%。TSF-AADNet作为一种新的短时决策窗口的AAD模型,可为听力障碍诊断以及神经导向助听器研发提供有效参考。 展开更多
关键词 脑电信号 听觉注意力解码 短时决策窗口 时空频特征 神经导向助听器
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基于复频谱共轭插值的电网信号参数估计方法 被引量：1
5
作者 胡涛 马建 +2 位作者 解进军 宋健 温和 《中国测试》 北大核心 2025年第5期40-49,共10页
随着分布式电源和强随机性负荷大规模接入电网,电网信号测量面临强噪声和信号快速波动的挑战。离散傅里叶变换(DFT)是信号测量的最常用算法,但在短观测窗时,其频谱泄漏和栅栏效应会严重制约测量性能。本文提出一种基于复频谱共轭插值和... 随着分布式电源和强随机性负荷大规模接入电网,电网信号测量面临强噪声和信号快速波动的挑战。离散傅里叶变换(DFT)是信号测量的最常用算法,但在短观测窗时,其频谱泄漏和栅栏效应会严重制约测量性能。本文提出一种基于复频谱共轭插值和矩形窗的DFT参数估计方法。该方法将基波的负频谱成份纳入推导过程,利用复数共轭特性消除频谱泄漏和栅栏效应,实现电网参数的快速精确测量。测试结果表明,在强噪声(SNR=0~20 dB)和短观测窗口(小于3.5周波)条件下,该算法的频率、幅值和相位估计性能优于现有DFT类算法。 展开更多
关键词 电网信号参数估计 离散傅里叶变换 频谱泄漏 噪声 短观测窗口
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基于时频卷积神经网络的供水管道漏损识别 被引量：2
6
作者 赖凌轩 柳景青 +1 位作者 周一粟 李秀娟 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第1期196-204,共9页
现有供水管道漏损检测研究不能判断漏损压力,为此依托全尺寸管网漏损中试实验平台采集管道声信号,提出基于窗参数优化的短时傅里叶变换和卷积神经网络的供水管道漏损压力识别模型.对于相同面积、不同形状的漏口,采用短时傅里叶变换处理... 现有供水管道漏损检测研究不能判断漏损压力,为此依托全尺寸管网漏损中试实验平台采集管道声信号,提出基于窗参数优化的短时傅里叶变换和卷积神经网络的供水管道漏损压力识别模型.对于相同面积、不同形状的漏口,采用短时傅里叶变换处理声信号,得到包含三压力水平下漏损特征的二维时频谱图,作为卷积神经网络的输入.在窗参数和网络超参数优化的基础上,构建漏损压力识别模型.实验结果表明:所提模型总体识别准确率为95.2%,高、中、低压漏损工况识别准确率为93.5%、92.9%、92.4%;相比传统机器学习模型,所提模型识别漏损和压力准确率更高,可用于实际供水管网的漏损压力识别. 展开更多
关键词 供水管道 漏损压力识别 声信号监测 短时傅里叶变换 卷积神经网络 窗参数优化
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考虑季节特性与数据窗口的短期光伏功率预测组合模型 被引量：2
7
作者 张静 熊国江 《电力工程技术》 北大核心 2025年第1期183-192,共10页
光伏功率的间歇性和随机性因季节变化呈现出不同的特点,考虑季节特性对提高光伏功率预测精度具有重要意义。因此,文中提出一种考虑季节特性和数据窗口的短期光伏功率预测组合模型。首先,通过皮尔逊相关系数法确定对光伏功率贡献度高的... 光伏功率的间歇性和随机性因季节变化呈现出不同的特点,考虑季节特性对提高光伏功率预测精度具有重要意义。因此,文中提出一种考虑季节特性和数据窗口的短期光伏功率预测组合模型。首先,通过皮尔逊相关系数法确定对光伏功率贡献度高的气象因素,降低预测模型的输入特征维数。其次,对比不同季节下不同模型的光伏功率预测精度,选择光伏功率预测误差最小且相关性最低的2个模型构建组合模型,即门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)模型和极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGboost)模型。然后,分析历史气象数据中不同输入窗口对GRU-XGboost模型预测精度的影响,确定最优数据窗口。最后,在此基础上分别采用GRU和XGboost对光伏功率进行预测,将2个预测结果加权组合得到最终预测结果。结果表明,与其他模型相比,所提模型具有更强的适应性和更高的预测精度。 展开更多
关键词 短期光伏功率预测 季节特性 数据窗口 门控循环单元(GRU) 极限梯度提升(XGboost) 组合模型
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计及最大需量基于改进RTN模型的短流程钢铁企业双层优化调峰策略
8
作者 刘航 申皓 +3 位作者 纪陵 钟永洁 陈嘉瑞 余洋 《中国电力》 北大核心 2025年第8期118-129,共12页
短流程钢铁企业作为用能大户,其可调潜力巨大,为改善电网调峰状况提供了重要资源。但其生产工序紧密关联、订单波动大,导致用电不规律,参与电网调峰面临诸多困难。为此,提出计及最大需量基于改进资源任务网(resource task network,RTN)... 短流程钢铁企业作为用能大户,其可调潜力巨大,为改善电网调峰状况提供了重要资源。但其生产工序紧密关联、订单波动大,导致用电不规律,参与电网调峰面临诸多困难。为此,提出计及最大需量基于改进资源任务网(resource task network,RTN)模型的短流程钢铁企业双层优化调峰策略,助力短流程钢铁企业参与电网调峰。首先,设计基于时间窗节点的改进资源任务网络,准确刻画单条生产线在加工不同类型订单时设备间物料和时间资源的耦合关系,保证订单分配及调度策略的可行性。其次,结合企业多生产线实际情况对企业订单进行分配,并提出考虑最大需量的供需互动双层优化调峰模型,利用自适应粒子群和Cplex求解器的混合求解算法进行求解。最后,根据某实际短流程钢铁企业数据,设置3个仿真场景对调度策略进行验证。结果表明,所提策略有效平滑了负荷曲线,同时降低企业用电成本。 展开更多
关键词 短流程钢铁企业 双层优化 最大需量 订单分配 调峰策略 时间窗节点
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融合多时间尺度特征的焦炉煤气发生量预测模型
9
作者 谢林蓉 胡杰 +2 位作者 陈略峰 任艺 吴敏 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第2期299-310,共12页
焦炉煤气发生量的准确实时预测是实时监测焦炉生产状态和煤气调度的重要参考.本文建立了融合多时间尺度特征的焦炉煤气发生量预测模型,以实现焦炉煤气发生量的有效预测.首先,对焦炉煤气发生过程进行特性分析;然后,建立滑动窗口逐步分解... 焦炉煤气发生量的准确实时预测是实时监测焦炉生产状态和煤气调度的重要参考.本文建立了融合多时间尺度特征的焦炉煤气发生量预测模型,以实现焦炉煤气发生量的有效预测.首先,对焦炉煤气发生过程进行特性分析;然后,建立滑动窗口逐步分解模式,在此基础上用经验小波变换对焦炉煤气发生量进行分解,并根据样本熵对分量进行重构,使用长短期记忆网络建立重构分量的预测模型;最后,利用实际现场数据进行实验.实验结果显示,对于平均绝对百分比误差指标,本文所提方法的预测精度达到0.29%,比单一长短期记忆网络模型提高了0.3%,相较于逐步分解模式提高了0.22%.结果验证了所提方法的可行性与有效性. 展开更多
关键词 焦炉煤气发生量预测 多时间尺度 滑动窗口逐步分解 经验小波变换 长短期记忆网络
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动态窗口法引导的TD3无地图导航算法
10
作者 柳佳乐 薛雅丽 +1 位作者 崔闪 洪君 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第8期1671-1679,共9页
针对深度强化学习(DRL)算法训练数据需求量大、连续导航信息利用不充分的问题,提出DWA-LSTM TD3算法.该算法根据目标点相对位置、机器人自身速度和当前激光雷达数据控制机器人运动,过程无需先验地图.在训练过程中,利用动态窗口法(DWA)... 针对深度强化学习(DRL)算法训练数据需求量大、连续导航信息利用不充分的问题,提出DWA-LSTM TD3算法.该算法根据目标点相对位置、机器人自身速度和当前激光雷达数据控制机器人运动,过程无需先验地图.在训练过程中,利用动态窗口法(DWA)引导双延迟确定策略梯度(TD3),提高训练数据的质量.在策略网络中引入长短期记忆神经网络(LSTM),提升智能体对连续导航信息的处理能力.搭建仿真环境训练测试,与其他方法进行对比.实验结果表明,DWA-LSTM TD3在相同的训练步数下能够获得更高的奖励值,提高了导航任务的成功率;导航姿态角的波动范围变化更小,轨迹更平滑,改善机器人的运动安全性能.利用该算法,能够在不同场景下高效完成导航任务.该算法具有很强的泛化能力. 展开更多
关键词 无地图导航 动态窗口法 深度强化学习 双延迟确定策略梯度算法 长短期记忆
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基于自适应短时傅里叶变换的品质因子Q值估算方法 被引量：12
11
作者 赵锐锐 李勇军 +1 位作者 黄有晖 左安鑫 《石油物探》 CSCD 北大核心 2024年第5期981-992,共12页
品质因子Q是描述地下介质对地震波吸收衰减强弱程度的参数,同时也是地层含油气性的重要标志。在地震资料Q估算中,常用的方法是短时傅里叶变换方法,当窗函数被选定以后,其时频分辨率就固定了。针对该问题,提出一种自适应窗短时傅里叶变... 品质因子Q是描述地下介质对地震波吸收衰减强弱程度的参数,同时也是地层含油气性的重要标志。在地震资料Q估算中,常用的方法是短时傅里叶变换方法,当窗函数被选定以后,其时频分辨率就固定了。针对该问题,提出一种自适应窗短时傅里叶变换的方法,以获得更准确的瞬时中心频率,并利用峰值频移法来估算品质因子Q。首先,利用固定窗长的短时傅里叶变换来提取信号的瞬时中心频率作为初始频率;然后,根据初始频率自适应计算不同频率的窗长,并利用自适应窗长短时傅里叶变换来求取瞬时中心频率;最后,结合峰值频移法得到高分辨率的品质因子Q值。利用合成数据和实际数据进行了测试,结果表明,相比于固定时窗短时傅里叶变换方法,自适应短时傅里叶变换方法具有更好的时间和频率分辨率,可以获得更高分辨率的品质因子Q值。该结果可以为地下介质的研究提供更准确、可靠的工具,有助于更好地了解地下结构和油气资源分布情况。 展开更多
关键词 品质因子Q 短时傅里叶变换 窗函数 自适应 峰值频移法
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自适应窗口旋转优化短时傅里叶变换的变转速滚动轴承故障诊断 被引量：7
12
作者 赵一楠 剡昌锋 +3 位作者 孟佳东 王宗刚 王慧滨 吴黎晓 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1064-1076,共13页
针对短时傅里叶变换(STFT)中固定窗效应所导致的能量集中度不高的问题,提出了一种自适应窗口旋转优化短时傅里叶变换(AWROSTFT)的变转速滚动轴承故障诊断方法。通过变分模态分解(VMD)对原始振动信号进行降噪,并利用粒子群优化算法(PSO)... 针对短时傅里叶变换(STFT)中固定窗效应所导致的能量集中度不高的问题,提出了一种自适应窗口旋转优化短时傅里叶变换(AWROSTFT)的变转速滚动轴承故障诊断方法。通过变分模态分解(VMD)对原始振动信号进行降噪,并利用粒子群优化算法(PSO)解决了VMD参数选择困难的问题;利用切线思想对STFT中水平窗口自适应匹配一系列的旋转算子,使得窗口旋转方向接近甚至等于瞬时调频率,提高了时频表示的能量集中度;计算出谱峰检测法提取到的瞬时频率与转频的平均比值,将得到的结果与轴承的故障特征系数进行匹配,以此实现变转速工况下滚动轴承的故障诊断。仿真和实验的结果都表明,本文所提方法能够兼顾PSO-VMD和AWROST-FT的优势,通过切线思想自适应的旋转窗口使得信号与窗函数在全局上的夹角都为零,从而达到提高能量集中度和锐化时频脊线的目的,实现了变转速工况下滚动轴承的故障诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 时频分析 自适应窗口旋转优化短时傅里叶变换 变分模态分解 变转速
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滑坡灾害InSAR早期识别关键技术方法研究 被引量：5
13
作者 宋家苇 杨莹辉 +5 位作者 许强 王寿宇 李鹏飞 袁泉 黎浩良 陈强 《工程地质学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期963-977,共15页
本研究重点关注了合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术在滑坡识别方面的应用,并着重分析了InSAR技术进行滑坡识别时所遇到的典型技术难题。首先,论文分析了InSAR多视处理作为预处理关键步骤的重要性,探讨了多视因子选择在噪声抑制和空间分... 本研究重点关注了合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术在滑坡识别方面的应用,并着重分析了InSAR技术进行滑坡识别时所遇到的典型技术难题。首先,论文分析了InSAR多视处理作为预处理关键步骤的重要性,探讨了多视因子选择在噪声抑制和空间分辨率之间的平衡问题,并获得了最佳的多视因子参数。其次,本文讨论了干涉图滤波窗口对形变提取精度的影响,发现最佳的滤波窗口可有效保留形变信息,并抑制InSAR干涉噪声,有利于滑坡隐患的准确识别。此外,本研究还发现采用InSAR干涉图层面的大气校正处理,可避免InSAR相位解缠误差的传播,并有效削弱大气噪声,提高InSAR形变提取精度。最后,本研究讨论了InSAR干涉对筛选中的长短时间基线问题,发现仅利用短时间基线干涉对较难捕捉滑坡小量级形变,而长时间基线又不可避免面临干涉失相关的挑战,因此,以短时间基线干涉对为基础,辅以一定数量的高质量长时间基线干涉对,是更为可靠的小量级运动滑坡隐患InSAR识别干涉对筛选策略。最后,研究以金沙江上游某滑坡密集区域为例,基于最优参数和对照参数组开展了实验,验证了最优参数组的有效性和适用性。上述研究成果显著深化了InSAR技术在地质灾害识别应用中的适用性和局限性,为利用InSAR技术开展滑坡灾害早期识别提供了科学的支撑,具有重要的理论和实用价值。 展开更多
关键词 滑坡灾害 InSAR早期识别 多视因子 滤波窗口 长短时间基线 大气校正
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基于TCN-Wpsformer混合模型的超短期风电功率预测 被引量：12
14
作者 徐钽 谢开贵 +3 位作者 王宇 胡博 邵常政 赵宇生 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期54-61,共8页
针对基于梯度下降的递归神经网络难以捕获时间跨度较长的风电功率长期依赖关系的问题,提出一种基于时间卷积网络(TCN)和窗口概率稀疏Transformer(Wpsformer)混合模型的超短期风电功率预测方法。将包含时间季节性特征的时间编码与包含原... 针对基于梯度下降的递归神经网络难以捕获时间跨度较长的风电功率长期依赖关系的问题,提出一种基于时间卷积网络(TCN)和窗口概率稀疏Transformer(Wpsformer)混合模型的超短期风电功率预测方法。将包含时间季节性特征的时间编码与包含原始数据位置信息的绝对位置编码进行拼接,引入TCN提取时间片段特征,将时间片段特征融入自注意力机制,以时间片段的相关性联系替代时间点的相关性联系。通过Wpsformer模型多步输出超短期风电功率预测值,与原始Transformer模型相比,Wpsformer模型使用窗口概率稀疏自注意力机制,在捕获长期依赖关系的同时筛选出重要程度相对较高的时间片段特征进行计算,提高了预测精度且降低了计算成本。曹店风电场的算例结果表明,所提模型在预测精度方面具有明显优势。消融实验证明了所提模型各模块的必要性。 展开更多
关键词 超短期风电功率预测 时间卷积网络 窗口概率稀疏Transformer 窗口概率稀疏自注意力机制
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考虑作业环节完整性的企业车站进路选择优化 被引量：1
15
作者 谢贤亮 查伟雄 +2 位作者 舒伟成 李剑 严利鑫 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期499-509,共11页
传统企业车站进路选择优化问题,即当多项作业出现在同一时空,以行车作业优先,调车作业在冲突节点前停车等待至行车作业驶离冲突节点再继续作业。现实生产过程中易造成调车作业长时间停滞等待,导致调车作业无法准时到达目标地点,破坏了... 传统企业车站进路选择优化问题,即当多项作业出现在同一时空,以行车作业优先,调车作业在冲突节点前停车等待至行车作业驶离冲突节点再继续作业。现实生产过程中易造成调车作业长时间停滞等待,导致调车作业无法准时到达目标地点,破坏了调车作业环节的完整性,损害了企业车站的利益。基于企业车站行车作业与调车作业并存且调车作业数量要远大于行车作业的特点,同时考虑调车作业环节完整性,将调车作业设定一个能充分完成作业的时间标准值,并动态实时更新作业过程中节点占用时间,以判断进路冲突并进行疏解,建立以调车作业时间成本、行车作业时间成本最小的多目标进路选择优化模型。为加快遗传算法的搜索效率,结合K短路算法特点改进了遗传算法,并且以进路为基本单元针对性地设计了个体编码方案、交叉变异策略,求解该模型。最后,以具有代表性的某企业车站为例进行了验证。研究结果表明:考虑作业环节完整性的进路选择优化模型得到的进路选择方案能够有效地避免作业冲突,并且能够依据作业的优先级为车站作业选择合理的进路,快速有效地得出满意的作业方案,满足车站工作的需求。与传统进路选择方案相比,总的作业时间降低了23.26%。研究成果对该企业车站进路选择具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 企业车站 作业环节 进路优化 软时间窗 K短路-遗传算法
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基于单步滑动窗口-长短期记忆网络的锂电池SOC估计算法 被引量：2
16
作者 王志亮 吴勇 +3 位作者 韩尚卿 范晓东 王猛 于承航 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第2期306-311,共6页
准确的荷电状态(SOC)预估是电池管理系统安全稳定运行的基础,对锂离子电池的推广应用具有重要意义。为提高荷电状态的估计精度,建立了一种长短期记忆网络(LSTM)与单步滑动窗口技术相结合的荷电状态估计模型。引入单步滑动窗口技术对输... 准确的荷电状态(SOC)预估是电池管理系统安全稳定运行的基础,对锂离子电池的推广应用具有重要意义。为提高荷电状态的估计精度,建立了一种长短期记忆网络(LSTM)与单步滑动窗口技术相结合的荷电状态估计模型。引入单步滑动窗口技术对输入数据进行预处理。构建单步预估LSTM模型,利用错时间步数据结构增强LSTM算法的鲁棒性,达到提高SOC估计精度的目的。分别在自定义的充电、放电与模拟真实飞行器充放电实验工况下对所提算法进行了验证。结果表明,算法能够在充电与放电工况下实现10 s内收敛,模拟真实飞行器充放电实验工况下0.01 s收敛至预估精度2%以下,收敛后3种工况下最大预估误差均不超过0.005。证明了所提算法具有较强的鲁棒性与快速性,为动力电池的SOC估计优化提供了理论指导。 展开更多
关键词 锂离子电池 长短期记忆神经网络 荷电状态 滑动窗口
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基于有效短时能量谱的侵彻加速度信号穿层特征提取方法 被引量：1
17
作者 李彩芳 郜王鑫 +2 位作者 粱灏鸿 邵志豪 张珂 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期79-86,共8页
针对高速侵彻条件下加速度信号混叠严重的问题,提出一种基于有效短时能量谱的侵彻加速度信号穿层特征提取方法。该方法首先通过计算加速度有效值,消除实测加速度信号中叠加的干扰振荡信号;再对有效加速度信号加窗分帧,减少频谱泄漏和振... 针对高速侵彻条件下加速度信号混叠严重的问题,提出一种基于有效短时能量谱的侵彻加速度信号穿层特征提取方法。该方法首先通过计算加速度有效值,消除实测加速度信号中叠加的干扰振荡信号;再对有效加速度信号加窗分帧,减少频谱泄漏和振铃效应,并计算每帧加速度信号能量得到蕴含穿层信息的有效短时能量谱;最后提取效短时能量谱的最大值包络得到战斗部穿层特征。仿真结果表明,该算法在高速侵彻复杂工况条件下能够准确地提取出战斗部穿层特征和层识别。 展开更多
关键词 侵彻引信 加速度有效值 加窗分帧 短时能量
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基于遗传算法与聚类算法的农机应急救灾作业路径二阶段优化方法
18
作者 盛瀚 刘雪梅 杨红英 《上海农业学报》 2024年第5期115-124,共10页
为解决水稻、小麦等农作物收获期间受极端自然条件影响而导致的时间窗缩短,现有农机数量无法完成作业的问题,提出了一种遗传算法与聚类算法二阶段组合求解策略,以农机最小调度数量、最小非作业行驶距离为目标建立了农机应急救灾作业数... 为解决水稻、小麦等农作物收获期间受极端自然条件影响而导致的时间窗缩短,现有农机数量无法完成作业的问题,提出了一种遗传算法与聚类算法二阶段组合求解策略,以农机最小调度数量、最小非作业行驶距离为目标建立了农机应急救灾作业数学模型,利用非支配排序多目标遗传算法求解出理想情况下的农机调度与作业方案。参考遗传算法所得非支配解设置聚类中心数目,使用K-Means聚类算法对农田进行聚类分析并对各簇农田的作业顺序再次进行优化,获得二次优化的农机调度方案。通过对比试验验证了二阶段优化方案的有效性,结果表明:在保证所有农田能够被及时收获的前提下,使用K-Means聚类算法与遗传算法进行二阶段优化能够有效减少因忽略实际道路网络与地理条件等因素造成的影响,提升车辆作业路径上田块间作业条件的相似程度,有利于农机驾驶员快速熟悉地况及其他辅助工作的开展,从而使农机高效运转。 展开更多
关键词 农机调度 短时间窗 多目标遗传算法 聚类分析
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一种减小光纤传感系统频谱噪声的信号处理方法研究
19
作者 黄秋茗 乐晨 +4 位作者 朱海军 钟振涛 刘阳 李拥政 郭林峰 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第9期106-111,117,共7页
针对基于短时傅里叶变换的布里渊光时域反射仪(STFT-BOTDR)系统噪声频谱泄漏导致的布里渊频移误差问题,提出利用布莱克曼窗函数解决频谱噪声的信号处理方法。首先搭建STFT-BOTDR系统,采集到包含系统变频模块产生低频噪声的布里渊信号,... 针对基于短时傅里叶变换的布里渊光时域反射仪(STFT-BOTDR)系统噪声频谱泄漏导致的布里渊频移误差问题,提出利用布莱克曼窗函数解决频谱噪声的信号处理方法。首先搭建STFT-BOTDR系统,采集到包含系统变频模块产生低频噪声的布里渊信号,然后分别利用海明窗函数和布莱克曼窗函数解调的布里渊增益谱和布里渊频移分布。实验结果显示:利用布莱克曼窗函数比利用海明窗函数更能有效解决STFT-BOTDR系统中由于低频噪声发生频谱泄漏产生的谐波使布里渊增益谱失真的现象,减少布里渊频移的测量误差。实验表明利用窗函数解决系统频谱噪声的方法,在1.8 km的待测光纤上利用布莱克曼窗函数解调的布里渊频移分布测量精度达到1.4691 MHz,系统性能得到了提升,有利于加速低成本、中精度STFT-BOTDR系统的工程应用进程。 展开更多
关键词 短时傅里叶变换 布里渊光时域反射仪 频谱泄漏 布莱克曼窗函数 测量精度
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基于数学形态学和短窗功率算法的电能质量扰动检测方法 被引量：11
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作者 李天云 郭跃霞 +1 位作者 王静 张方彦 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期37-40,共4页
提出了一种基于数学形态学和短窗功率算法的电能质量扰动检测及定位方法。根据数学形态学基本原理及其形态变换构造了一种简单实用的形态滤波器并将其运用于扰动信号预处理中,以同时滤除随机和脉冲噪声。该滤波方法能在滤除多种噪声的同... 提出了一种基于数学形态学和短窗功率算法的电能质量扰动检测及定位方法。根据数学形态学基本原理及其形态变换构造了一种简单实用的形态滤波器并将其运用于扰动信号预处理中,以同时滤除随机和脉冲噪声。该滤波方法能在滤除多种噪声的同时,较好地保留了扰动信号的基本形态特征,较之小波方法和传统形态滤波方法更为有效。根据扰动位置能量的变化,对滤波后的信号利用短窗功率算法以准确地检测出扰动并进行时间定位。分别用电压暂升、暂降、中断和短时电压波动对该方法进行验证,Matlab仿真结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 数学形态学 短窗功率 电能质量 形态滤波器
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