检索结果-内蒙古大学图书馆

电网技术 2023年第9期47卷 3517-3526页

作者：张勇孙同越李云丰周啸阳岳希深圳中广核工程设计有限公司广东省深圳市518100 先进输电技术国家重点实验室(国网智能电网研究院有限公司) 北京市昌平区102200 长沙理工大学电气与信息工程学院湖南省长沙市410114

针对风电场采用电池储能平抑功率波动可能存在的振荡风险问题,在建立风电场和电池储能装置dq导纳模型的基础上,分析了相关控制策略对导纳阻尼特性的影响,指出电压源型换流器(voltage source converter,VSC)采用定直流电压控制模式的稳... 详细信息

针对风电场采用电池储能平抑功率波动可能存在的振荡风险问题,在建立风电场和电池储能装置dq导纳模型的基础上,分析了相关控制策略对导纳阻尼特性的影响,指出电压源型换流器(voltage source converter,VSC)采用定直流电压控制模式的稳定性强于恒流控制模式的稳定性,为简化模型提供了基础保障。其次,基于恒流控制模式,指出了风电场和电池储能装置不存在独立于交流系统的谐振振荡问题,进而统一了风电场和电池储能导纳模型,并解析了导纳简化模型的表达式。再次,基于所给定的导纳实部过零点解析计算表达式,以特征根幅值小于1为准则,推导了阻尼控制器参数选择范围的解析表达式。最后,采用电磁暂态仿真模型,从谐振频率、振荡抑制2个方面验证所提理论模型和解析计算表达式的正确性。

关键词：风电场电池储能阻抗/导纳模型阻尼控制解析计算

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基于VMD-ICSO-GRU的高铁列控车载设备故障率时间序列预测

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铁道学报 2023年第6期45卷 58-68页

作者：魏伟赵小强吴进兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点实验室甘肃兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心甘肃兰州730050 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司北京100071

有效地预测高铁列控车载设备故障率对合理分配设备备品、制定维修计划、减少故障发生具有重要意义。以列车运行控制系统的历史故障数据为对象,提出一种基于变分模态分解(VMD)和门控循环单元(GRU)的故障率预测模型。首先,利用VMD将车载... 详细信息

有效地预测高铁列控车载设备故障率对合理分配设备备品、制定维修计划、减少故障发生具有重要意义。以列车运行控制系统的历史故障数据为对象,提出一种基于变分模态分解(VMD)和门控循环单元(GRU)的故障率预测模型。首先,利用VMD将车载设备故障率时间序列分解为一组包含不同频率信息的子序列,降低原始序列的非平稳性;然后,针对分解后的各个子序列建立多个基于GRU的时间序列预测模型,为提高预测精度,提出一种改进的猫群优化(ICSO)算法自适应设置各个GRU网络参数;最后,叠加各子序列预测结果得到最终故障率预测值。收集CTCS3-300T型列控车载设备历史故障数据进行实验,结果表明,相比于其他时间序列预测模型,本文模型得到的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.0445和0.0391,均低于其他模型,验证了其有效性。

关键词：列控车载设备故障率预测变分模态分解门控循环单元猫群优化算法

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超大型油罐火灾分区灭火方案及实验验证

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清华大学学报（自然科学版） 2022年第1期62卷 13-20页

作者：田逢时薛冉郑昕康青春清华大学工程物理系公共安全研究院北京城市综合应急科学重点实验室北京100084 中国人民警察大学廊坊065000 廊坊师范学院电子信息工程学院廊坊065000 常州大学常州213000

现有超大型油罐密封圈初期火灾采用完全填充方式进行灭火,绝大部分泡沫覆盖了未燃烧区域,造成有效供给量不足。为提高灭火效率,节约泡沫用量,该文在不改变现有油罐结构和灭火系统基础上,提出了一种超大型油罐火灾分区灭火方案。为验证... 详细信息

现有超大型油罐密封圈初期火灾采用完全填充方式进行灭火,绝大部分泡沫覆盖了未燃烧区域,造成有效供给量不足。为提高灭火效率,节约泡沫用量,该文在不改变现有油罐结构和灭火系统基础上,提出了一种超大型油罐火灾分区灭火方案。为验证方案的有效性,设计搭建了环形油盘装置和小型外浮顶油盘实验装置,对泡沫流动性和分区灭火有效性进行实验研究,并重点对比分析了分区条件下的泡沫有效覆盖时间、泡沫用量、灭火时间等参数,探讨了分区之间预留缝隙对泡沫流动的影响。结果表明:不同区域泡沫溢出量与缝隙宽度直接相关,与油盘的形状、大小等参数无关;在实验范围内,火灾载荷对有效覆盖时间影响较小。从灭火时间来看,分区灭火所用时间比未分区的灭火时间有所缩短。从泡沫用量来看,分区灭火方式的泡沫节约量超过60%。在扑灭3 m直径油罐火灾实验中,实验结论与环状油盘实验得出的结果一致,说明分区灭火优势与油罐大小并无明显关联,分区灭火方案具有推广至超大型油罐的应用前景。

关键词：超大型油罐分区灭火火灾安全

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角速度约束卫星编队控制与虚拟演示验证

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哈尔滨工业大学学报 2021年第3期53卷 193-200页

作者：宗群谷友博张秀云刘文静天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 空间智能控制技术重点实验室(北京控制工程研究所) 北京100190

针对角速度约束下卫星编队姿态同步控制问题,提出一种附加系统动态-姿态同步控制器综合设计策略.首先,考虑角速度约束影响,建立约束下卫星编队模型;其次,建立姿态跟踪误差方程,将角速度约束转化为角速度跟踪误差约束,并设计新型有限时... 详细信息

针对角速度约束下卫星编队姿态同步控制问题,提出一种附加系统动态-姿态同步控制器综合设计策略.首先,考虑角速度约束影响,建立约束下卫星编队模型;其次,建立姿态跟踪误差方程,将角速度约束转化为角速度跟踪误差约束,并设计新型有限时间附加系统动态,保证姿态变化满足约束要求;然后,基于附加系统状态,设计姿态同步控制器,实现卫星编队有限时间姿态同步;最后,搭建分布式实时仿真验证平台,主控单元由仿真单元提取实时数据绘制仿真曲线,同时将数据发送至视景单元进行场景驱动,通过实时仿真曲线与离线仿真结果的对比分析以及编队控制过程的三维可视化演示,实现了实时环境下控制算法的可靠性验证.

关键词：卫星编队姿态同步角速度约束实时仿真视景演示

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微流控芯片在空间生命科学中的应用

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空间科学学报 2025年第2期45卷 477-492页

作者：魏栋苹孙联文杨肖生物力学与力生物学教育部重点实验室高端医疗装备与器械创新及转化工业和信息化部重点实验室国家医学攻关(医工结合方向)高端医疗装备与器械产教融合创新平台北京航空航天大学生物与医学工程学院北京100191

微流控芯片(Microfluidic chip)又被称为芯片实验室(Lab-on-a-Chip,LOC),可在微米尺度对少量液体进行操控,是近年来新兴的一种可在体外开展生命科学研究的技术,在药物筛选和体外诊断中具有通量大、灵敏度高的优势,可用于模拟人体特定器... 详细信息

微流控芯片(Microfluidic chip)又被称为芯片实验室(Lab-on-a-Chip,LOC),可在微米尺度对少量液体进行操控,是近年来新兴的一种可在体外开展生命科学研究的技术,在药物筛选和体外诊断中具有通量大、灵敏度高的优势,可用于模拟人体特定器官的复杂微结构、微环境和生理功能.由于微流控芯片具有体积小、样品用量少、分析时间短、功耗低等特点,十分适合应用于空间科学实验,可以有效弥补动物模型在复杂空间环境中的个体差异缺陷,以及单一细胞模型无法真实模拟体内复杂环境的问题.本文简介了微流控芯片的发展历程、制作技术及加载方式,综述了其在地面和空间生命科学方面的应用,为微流控芯片在空间生命科学研究中的广泛应用提供参考.

关键词：微流控芯片空间生命科学药物筛选器官芯片体外诊断微重力

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基于DFCNN-CTC和Transformer的中文语音识别

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火力与指挥控制 2022年第3期47卷 16-21页

作者：杨璐郭文明韩芳北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 新疆工程学院信息工程学院乌鲁木齐830023

语音识别一般只是将语音转化成文字,识别的结果是没有标点的一连串汉字,这不利于读者阅读,也会影响后续任务的处理。因此,引入语音端点检测解决上述问题。同时针对传统的语言模型N-gram存在忽略字词之间语义的相似性、训练时的参数过大... 详细信息

语音识别一般只是将语音转化成文字,识别的结果是没有标点的一连串汉字,这不利于读者阅读,也会影响后续任务的处理。因此,引入语音端点检测解决上述问题。同时针对传统的语言模型N-gram存在忽略字词之间语义的相似性、训练时的参数过大等问题,提出一种以全序列卷积神经网络DFCNN作为声学模型,Transformer作为语言模型的语音识别系统。在Thchs30、ST-CMDS数据集上的实验表明,相较于DFCNN结合3-gram模型,该系统在最优模型上达到了12.8%的字符错误率,相对下降了6.9%。

关键词：语音识别语音端点检测 DFCNN Transformer

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考虑数据稀疏的知识图谱缺失连接自动补全算法

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吉林大学学报（工学版） 2022年第6期52卷 1428-1433页

作者：王文军余银峰山西大同大学计算机与网络工程学院山西大同037009 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

针对数据稀疏的云冈石窟语料库,通过人工对语义规则的认识实现数据稀疏的补全,一定程度上影响了后续工作的准确率,为此,本文提出了考虑数据稀疏的知识图谱缺失连接自动补全算法。通过设置数据的邻域结构,构建了基于数据稀疏的知识图谱... 详细信息

针对数据稀疏的云冈石窟语料库,通过人工对语义规则的认识实现数据稀疏的补全,一定程度上影响了后续工作的准确率,为此,本文提出了考虑数据稀疏的知识图谱缺失连接自动补全算法。通过设置数据的邻域结构,构建了基于数据稀疏的知识图谱嵌入表示模型,用于抽取数据关系,采用长短时记忆网络模型自动补全变长序列中的缺失数据,实现了知识图谱缺失连接的自动补全。最后,将该算法应用于云冈石窟知识图谱的构建,从实验结果可以看出,在同一数据库集上,考虑数据稀疏的知识图谱缺失连接自动补全算法的准确率高达95.4%,远高于其他传统补全算法。

关键词：计算机应用数据稀疏知识图谱补全算法实体关系

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一种适合高光谱卫星云识别的Fmask改进算法

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光学学报 2023年第24期43卷 333-344页

作者：张舒宁张浩张兵崔珍珍肖晨超中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室北京100094 可持续发展大数据国际研究中心北京100094 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 中国科学院空天信息创新研究院航空遥感中心北京100094 河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作454003 自然资源部国土卫星遥感应用中心北京100048

近年来,我国卫星高光谱技术发展迅猛,高分五号、高分五号02星、资源一号02D星、资源一号02E星等相继发射为遥感领域带来了丰富的高光谱数据源。但高光谱卫星在成像过程中不可避免地会受到云及云阴影的影响,如何准确识别成为保障后续应... 详细信息

近年来,我国卫星高光谱技术发展迅猛,高分五号、高分五号02星、资源一号02D星、资源一号02E星等相继发射为遥感领域带来了丰富的高光谱数据源。但高光谱卫星在成像过程中不可避免地会受到云及云阴影的影响,如何准确识别成为保障后续应用的关键,Fmask算法作为国内外诸多算法中的典型代表,已被Landsat和Sentinel业务化产品生产系统采用。Fmask算法作为国内外诸多算法中的典型代表,已被Landsat和Sentinel业务化产品生产系统采用。但该算法对于缺少热红外波段的数据精度偏低,例如对Sentinel-2数据的云和云阴影识别精度分别为84.5%和50%左右。鉴于此,本文通过在原有算法中优化云及云阴影识别算法结构、增加高亮地物识别辅助判据等改进手段,提出了一种适合高光谱卫星的Fmask改进算法,并在含有城区、山地、平原等三类不同下垫面场景的20景高分五号和资源一号高光谱影像中进行检验,结果表明:云识别的用户精度和生产者精度可达91.26%和99.97%,云阴影识别精度达到78.66%和79.41%,明显优于原始算法。本文算法对于高光谱数据的云及云阴影识别具有精度高、效果稳定和易于工程化实现的特点,可用于支撑国产高光谱卫星数据的业务化处理。

关键词：高光谱遥感云识别云阴影识别 Fmask 高分五号资源一号

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社会大数据跨尺度系统学习理论与方法

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中国科学：信息科学 2024年第9期54卷 2083-2097页

作者：郑志明吕金虎王亮鲁仁全崔鹏王鑫韦卫北京航空航天大学人工智能研究院北京100191 复杂关键软件环境全国重点实验室北京100191 数学、信息与行为教育部重点实验室北京100191 未来区块链与隐私计算北京市高精尖创新中心北京100191 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 北京航空航天大学数学科学学院北京100191 中关村实验室北京100191 中国科学院自动化研究所北京100190 多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 广东工业大学自动化学院广州510006 清华大学计算机系北京100083

以GPT-4为代表的AI大模型时代正加速而至,深刻改变着社会生活的方方面面.大模型巨参数深度学习是破解复杂大数据智能学习瓶颈的一种有效途径.大模型在展现出强大学习能力的同时也面临着高能耗、大算力挑战.研究表明,平均一个AI大模型训... 详细信息

以GPT-4为代表的AI大模型时代正加速而至,深刻改变着社会生活的方方面面.大模型巨参数深度学习是破解复杂大数据智能学习瓶颈的一种有效途径.大模型在展现出强大学习能力的同时也面临着高能耗、大算力挑战.研究表明,平均一个AI大模型训练产生的能耗约等于五辆汽车一生排放的碳总量,驱动AI大模型所需算力每3.5个月翻一番.作为一种有益的补充,内嵌规律的跨尺度系统学习是破解复杂大数据智能学习瓶颈的另一种有效途径.跨尺度系统学习已经在某些专业领域展现出了巨大的成功,如2021年诺贝尔物理学奖授予复杂物理系统跨尺度建模及其在全球气候变暖中的应用.事实上,我国科学家甚至更早开拓了复杂系统跨尺度学习研究,如北京航空航天大学暗物质大数据分析团队利用跨尺度系统学习方法实现了在PB级数据中实时学习KB级关键数据,精度达到万分之一.本文从微观尺度、介观尺度和宏观尺度上分析了跨尺度系统学习的基本原理,构建了内嵌规律跨尺度系统学习的普适方法,并以社会大数据为例开展了典型应用示范.社会大数据跨尺度系统学习应用于疫情防控、舆情分析等领域,并取得显著成效,为我国社会治理数字化、网络化、智能化发展提供了新的成功样本.

关键词：人工智能大模型跨尺度系统学习社会大数据可解释性

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超宽带雷达人体行为感知研究进展

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电子与信息学报 2022年第4期44卷 1147-1155页

作者：金添何元李新羽宋永坤杨阳国防科技大学电子科学学院长沙410073 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

超宽带(UWB)雷达人体行为感知主要研究如何利用人体目标电磁散射回波对位置、行为、意图等进行判别,是光学感知手段的有益补充,应对无光照、地物遮挡、非视距等情况下的应用场合。该文将超宽带雷达人体行为感知研究方法分成基于空间位... 详细信息

超宽带(UWB)雷达人体行为感知主要研究如何利用人体目标电磁散射回波对位置、行为、意图等进行判别,是光学感知手段的有益补充,应对无光照、地物遮挡、非视距等情况下的应用场合。该文将超宽带雷达人体行为感知研究方法分成基于空间位置和基于微动特征两类技术。在介绍这类技术基本原理的基础上,对比分析了国内外代表性工作的能力现状。最后对超宽带雷达人体行为感知领域的后续重点研究方向进行了展望。

关键词：超宽带雷达人体行为感知微多普勒深度学习

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