检索结果-内蒙古大学图书馆

高电压技术 2025年第2期51卷 742-752页

作者：段常坤刘亚东严英杰王科李维江秀臣上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 云南电网有限责任公司电力科学研究院昆明650217

肘型头易在长时间投运后老化,在其与套管的接触界面处形成气隙,在凝露渗入后发生可自清除的电弧早期故障,并在多次累积后导致燃烧、爆炸等严重事故。研究肘型头早期故障的产生机理与发展过程并提取故障信号特征,可指导肘型头早期故障的... 详细信息

肘型头易在长时间投运后老化,在其与套管的接触界面处形成气隙,在凝露渗入后发生可自清除的电弧早期故障,并在多次累积后导致燃烧、爆炸等严重事故。研究肘型头早期故障的产生机理与发展过程并提取故障信号特征,可指导肘型头早期故障的检测与辨识,提高配电线路的可靠性与运维水平。该文基于磁流体动力学仿真模型与现场试验对早期故障的发展过程、电弧形态与故障电流波形特征进行了研究。结果表明:肘型头早期故障可分为“水带靠近-水带沸腾-水带干涸”3个阶段;“靠近”阶段中,故障电流零休的持续时间逐渐减小,直至消失,向正弦波形转变;“沸腾”阶段中,故障电流零休的持续时间先增后减,存在多次“无零休-存在零休-无零休”的转变;“干涸”阶段中,故障电流由“无零休”向“存在零休”转变,且零休的持续时间逐渐增加,直至电弧完全熄灭。研究结果为进一步实现肘型头早期故障的检测奠定了基础。

关键词：肘型头电缆配电线路早期故障磁流体动力学波形特征

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基于对比学习的水下图像增强和检测方法

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机器人 2025年第1期47卷 64-75页

作者：张帆黄丹丁璐王勇宋磊广西大学电气工程学院广西南宁530004 上海交通大学航空航天学院上海200240 广西高校人工智能与信息处理重点实验室广西河池546300 中山大学航空航天学院广东深圳528406 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

水下图像因存在色彩失真和细节损失,严重影响了水下机器人的视觉感知能力。为实现图像增强,同时提高检测精度,提出了一种基于对比学习的水下图像增强与目标检测多任务学习框架,既生成视觉友好图像,又提高目标检测精度,实现面向目标检测... 详细信息

水下图像因存在色彩失真和细节损失,严重影响了水下机器人的视觉感知能力。为实现图像增强,同时提高检测精度,提出了一种基于对比学习的水下图像增强与目标检测多任务学习框架,既生成视觉友好图像,又提高目标检测精度,实现面向目标检测任务的图像增强。针对目标纹理特征不清晰的问题,通过检测任务的区域生成模块构建对比学习的正负图像块,保证目标区域与原始图像在特征空间更加接近,同时利用检测的梯度信息引导图像增强朝着有利于目标检测的方向进行。此外,通过基于循环生成式对抗网络的图像翻译方法来学习并保留清晰图像特征实现图像增强,不需要成对的水下图像,降低了对数据的要求。最后,在EUVP、U45和UIEB数据集上进行了增强算法验证,在RUOD、URPC2020和RUIE数据集上进行了检测算法验证。实验结果表明,本文算法在主观视觉上可以有效修正颜色失真问题,同时保留了原始图像及目标的结构纹理;在客观指标上,峰值信噪比达到24.57 dB,结构相似度达到0.88。图像增强后在Faster R-CNN和YOLOv7算法上检测精度平均提升了2%。

关键词：水下图像增强对比学习循环生成式对抗网络目标检测

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PT含量变化对PMN-PT单晶的大功率性能影响(英文)

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无机材料学报 2025年

作者：王晓波朱于良薛稳超史汝川骆柏锋罗骋韬上海交通大学电子信息与电气工程学院南方电网数字研究院

PMN-PT压电单晶材料因其优异的性能得到广泛的应用，不同组分的配比含量会对PMN-PT压电单晶的性能产生较大的影响。同时PMN-PT在大功率上的应用快速发展，所提供的材料参数也都是在小信号（1 V）下测试完成的，而不同PT含量对于PMN-PT... 详细信息

PMN-PT压电单晶材料因其优异的性能得到广泛的应用，不同组分的配比含量会对PMN-PT压电单晶的性能产生较大的影响。同时PMN-PT在大功率上的应用快速发展，所提供的材料参数也都是在小信号（1 V）下测试完成的，而不同PT含量对于PMN-PT单晶在大功率应用下的性能的影响尚不明确。本研究基于恒压法搭建了完整的压电材料大功率测试平台，通过对比测试不同PT含量的PMN-PT单晶在大功率电压激励下的性能表现，以10 mm×3 mm×1 mm的PMN-PT单晶为例，探究材料参数变化。结果显示：不同PT含量的PMN-PT单晶在大功率激励下的材料参数变化趋势相同，但变化程度有较大不同，以PT含量为26%的PMN-PT单晶为例，在功率达到8 W时，压电系数d31增加25%，弹性耦合系数s31E增加13%，机电耦合系数k31增加17%，机械品质因数Qm下降73%。随着PT含量的增加，PMN-PT材料更易受温度的影响，功率耐受性显著降低，更易达到退极化温度，而导致压电性能消失。基于本工作的研究结果，可以更好的明确PT含量对于PMN-PT单晶在大功率应用下的影响规律，从而为以PMN-PT为敏感元件的传感器或换能器设计提供可靠的数据支持。

关键词：压电单晶 PMN-PT 大功率测试恒压法材料参数

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面向多主体协同与智能涌现的能源互联网元宇宙架构设计

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电力系统自动化 2025年

作者：马墅研贺兴张庄俨艾芊赵建立向佳霓上海交通大学电子信息与电气工程学院国网上海市电力公司

当今能源系统趋向于开放式、扁平化发展，能源管理模式从源随荷动逐渐转向源荷互动，挑战了传统配电网基于假设简化的还原论认知方式与经验条例的集中式管理模式。在此背景下，文中提出了一种融合电力专业知识、前沿机器学习与智能涌现... 详细信息

当今能源系统趋向于开放式、扁平化发展，能源管理模式从源随荷动逐渐转向源荷互动，挑战了传统配电网基于假设简化的还原论认知方式与经验条例的集中式管理模式。在此背景下，文中提出了一种融合电力专业知识、前沿机器学习与智能涌现技术的能源互联网元宇宙架构，重构系统认知与优化决策体系。首先，结合电力数智化转型趋势，阐述了元宇宙的内涵及实施路径；接着，基于数据密集型科学发现范式，设计了面向多主体协同与智能涌现的功能模块化架构，构建了可仿真可分析的能源互联网生态系统；进一步地，面向复杂系统的全流程认知与决策需求，从数据空间、特征空间和决策空间三个虚拟空间角度，探讨数据赋能的实现方案。浦东临港等工程示范结果显示，该架构为多主体复杂能源系统建模与仿真提供了新路径，实现了分布式能源的高效利用和灵活调控。

关键词：能源互联网数字孪生元宇宙态势感知智能决策

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基于子阵列的大规模ISAC系统混合波束赋形设计

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电讯技术 2025年第3期65卷 429-436页

作者：郭鸿儒郭应鸿顾忆宵夏斌上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 上海大学通信与信息工程学院上海200444

通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)系统可以将通信感知功能有机融合,以取得更高的频谱效率和硬件利用率,但传统的大规模集中式天线阵列在平面波假设下无法提供距离维增益,且其混合波束赋形设计为非凸优化问题... 详细信息

通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)系统可以将通信感知功能有机融合,以取得更高的频谱效率和硬件利用率,但传统的大规模集中式天线阵列在平面波假设下无法提供距离维增益,且其混合波束赋形设计为非凸优化问题,仍是具有挑战性的难题。为此,提出了一种基于子阵列的混合波束赋形设计方案,在较低的硬件复杂度下通过扩展球面波区域范围提供距离维增益,以在满足感知性能约束和发射功率预算的前提下最大化通信速率。首先提出了一种基于分式规划和最优化最小化方法的算法,将非凸优化问题转化为凸问题后迭代求解得到一个联合波束赋形矩阵;进而提出一种基于流形优化和最小二乘法的算法,迭代求解后将其分解为数字/模拟波束赋形矩阵。仿真结果表明,基于子阵列的算法相较于集中式阵列能够获得更多的距离维信息和感知自由度,通信性能提升40%,且流形优化后混合波束赋形方案能够很好地逼近联合优化的数字波束赋形方案的性能。

关键词：通信感知一体化(ISAC) 大规模天线混合波束赋形分式规划流形优化

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跟-构网变换器并网系统的同步视角交互稳定机理分析

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上海交通大学学报 2025年第2期59卷 151-164页

作者：宗皓翔张琛鲍颜红吴峰蔡旭上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司) 南京211106

针对跟网型与构网型并网变换器系统的小扰动同步失稳问题,提出一种兼顾机理分析直观性和多机判稳准确性的同步视角频域建模与分析方法.建立考虑跟网型、构网型变换器和传输网络的节点导纳矩阵,基于频域模态法评估系统的失稳特性,在振荡... 详细信息

针对跟网型与构网型并网变换器系统的小扰动同步失稳问题,提出一种兼顾机理分析直观性和多机判稳准确性的同步视角频域建模与分析方法.建立考虑跟网型、构网型变换器和传输网络的节点导纳矩阵,基于频域模态法评估系统的失稳特性,在振荡源处划分同步前向和反馈通路,形成计及各变换器和传输网络动态的同步视角稳定分析模型.最后,基于典型两机异构系统验证所提方法的正确性,解决由反馈通路聚合引起的判稳失效问题,直观揭示跟网、构网异构同步动态的交互失稳机理和多参数影响.

关键词：同步稳定并网变换器跟网型控制构网型控制频域模态法

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基于稀疏判别图与自步学习的半监督降维

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系统科学与数学 2025年

作者：古楠楠邢梦洁林鹏陈海宝首都经济贸易大学统计学院上海交通大学电子信息与电气工程学院

基于图的半监督降维是一类利用数据结构图来处理半监督降维问题的方法.然而目前大多数此类算法使用的结构图仅关注数据信息而忽略类标签信息;且在训练过程中并未考虑样本之间的差异性,这降低了算法在噪声或异常值情况下的稳健性.对此,... 详细信息

基于图的半监督降维是一类利用数据结构图来处理半监督降维问题的方法.然而目前大多数此类算法使用的结构图仅关注数据信息而忽略类标签信息;且在训练过程中并未考虑样本之间的差异性,这降低了算法在噪声或异常值情况下的稳健性.对此,本文结合稀疏表示与自步学习,提出一种利用稀疏判别图求得线性降维映射函数的自步学习器.首先,该方法在数据的稀疏表示的基础上,融入了类别标签的传播,以此构建稀疏判别图;然后考虑低维数据与其类锚点之间的距离,以及低维数据保持原高维数据的判别性稀疏结构的能力,并在此基础上构造了相应的自步学习降维问题.一方面,所提方法构建了稀疏判别图,能更有效提取数据中蕴含的判别信息;另一方面,所提方法基于自步学习机制,可以自动计算训练数据的重要度值,抑制不可靠数据或标签的负面影响,提高模型对噪声或异常值的鲁棒性.5个实验数据集的结果验证了所提算法的有效性.

关键词：半监督降维稀疏表示自步学习基于图的半监督学习

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基于图卷积网络的配电网碳排放因子计算与分析

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中国电机工程学报 2025年

作者：边晓燕刘天蔚李锡瑞高美金俞楚天张利军上海电力大学电气工程学院上海交通大学电子信息与电气工程学院国网浙江省电力有限公司经济技术研究院

碳排放计算是实现“双碳”目标、促进经济绿色转型的基本前提，当前电力系统碳排放计算主要聚焦于输电网。配电网量测信息远少于输电网，如何在配电网现有量测信息下计算碳排放是亟待解决的问题。本文基于图卷积网络（graph convolution... 详细信息

碳排放计算是实现“双碳”目标、促进经济绿色转型的基本前提，当前电力系统碳排放计算主要聚焦于输电网。配电网量测信息远少于输电网，如何在配电网现有量测信息下计算碳排放是亟待解决的问题。本文基于图卷积网络（graph convolutional network，GCN）建立了的配电网量测信息下的碳排放因子计算模型。首先，基于配电网拓扑连接关系与各节点量测数据，构建表征拓扑关系的邻接矩阵和表征节点电碳信息的输入矩阵。其次，通过训练GCN拟合学习碳排放因子计算函数，建立碳排放因子与电碳信息间的映射关系，从而生成配电网各节点碳排放因子数值。算例结果表明，本文所提碳排放因子计算模型的平均绝对误差约为0.0342 kgCO2/（kWh），平均绝对百分比误差约为9.55%，验证了模型的准确性。并基于配电网碳排放流特点对误差较大的节点进行修正，使模型整体平均绝对百分比误差下降约1.54%。最后，研究该模型在网络拓扑变化下的适用性。

关键词：配电网碳排放因子图卷积网络深度学习碳排放流

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基于自适应视距制导的无人潜航器三维协同路径跟踪控制

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控制与决策 2025年第1期40卷 242-251页

作者：王浩亮于德智卢丽宇张卫东彭周华大连海事大学轮机工程学院辽宁大连116026 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 大连市智能船艇集群控制与电气技术重点实验室辽宁大连116026 水路交通控制全国重点实验室辽宁大连116026 大连海事大学船舶电气工程学院辽宁大连116026 海南大学信息与通信工程学院海口570228

针对跟踪路径复杂、立体空间运动、模型参数动态变化、风浪流扰动下的多无人潜航器(unmanned underwater vehicle,UUV)协同路径跟踪问题开展研究.首先,针对UUV跟踪复杂路径情形设计自适应前视距离策略,使得UUV可以更好地跟踪复杂水下路... 详细信息

针对跟踪路径复杂、立体空间运动、模型参数动态变化、风浪流扰动下的多无人潜航器(unmanned underwater vehicle,UUV)协同路径跟踪问题开展研究.首先,针对UUV跟踪复杂路径情形设计自适应前视距离策略,使得UUV可以更好地跟踪复杂水下路径;其次,针对立体空间运动的UUV集群,设计三维视距制导律和协同控制律引导UUV集群在三维空间中沿参数化路径运动;最后,针对模型参数动态变化、风浪流扰动影响下的UUV集群,设计自抗扰控制器实现对动态变化模型、总扰动信息和速度信息的统一估计,保证动力学控制的稳定性.仿真结果验证了所提出基于自适应视距制导的无人潜航器三维协同路径跟踪控制方法的有效性.

关键词：自适应前视距离三维视距制导协同路径跟踪自抗扰控制无人潜航器

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基于多尺度特征融合和时空注意力LSTM的台风云图预测研究

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海洋预报 2025年第2期42卷 89-98页

作者：程勇钱坤王军渠海峰李伟杨玲韩晓东刘敏南京信息工程大学江苏南京210044 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

现有深度学习方法在预测台风时没有考虑其特征内化损失问题,难以全面捕捉台风结构变化。为此,本文提出一种基于多尺度特征融合的时空注意力长短期记忆网络(MSTA-LSTM)方法。引入特征增强模块加强台风特征信息,通过跳跃连接缓解编解码过... 详细信息

现有深度学习方法在预测台风时没有考虑其特征内化损失问题,难以全面捕捉台风结构变化。为此,本文提出一种基于多尺度特征融合的时空注意力长短期记忆网络(MSTA-LSTM)方法。引入特征增强模块加强台风特征信息,通过跳跃连接缓解编解码过程中的台风细节特征损失,同时在时空长短期记忆网络(ST-LSTM)单元中利用卷积块注意力模块优化信息传递,最后通过反卷积调整不同尺度的解码输出,融合后输出结果。使用“葵花8号”卫星获取的东亚—东南亚太平洋沿岸地区的台风云图数据集开展验证和消融实验,该数据集包含16个台风过程的训练集和3个台风过程的测试集。与其他网络相比,MSTA-LSTM网络的均方根误差、峰值信噪比和结构相似性指数指标分别为42.76、16.38和0.4817,有效提高了台风云图预测的准确性。

关键词：时间序列预测多尺度特征时空长短期记忆网络注意力机制

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