检索结果-内蒙古大学图书馆

浙江大学学报(工学版) 2025年第4期59卷 688-697页

作者：钱新宇谢清林陶功权温泽峰西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室

为了快速、准确检测车轮扁疤，提出以不同结构数据为驱动载体的车轮扁疤定量识别方法.将合成的扁疤车轮数据作为车轮不圆激励输入地铁车辆-轨道刚柔耦合动力学模型，获取不同工况下的轴箱振动响应.对轴箱振动响应进行数据规整，制成不... 详细信息

为了快速、准确检测车轮扁疤，提出以不同结构数据为驱动载体的车轮扁疤定量识别方法.将合成的扁疤车轮数据作为车轮不圆激励输入地铁车辆-轨道刚柔耦合动力学模型，获取不同工况下的轴箱振动响应.对轴箱振动响应进行数据规整，制成不同结构形式的样本集，将它与速度信号融合输入多输入卷积神经网络（MCNN）模型进行训练，探究MCNN模型在不同数据结构输入下的性能差异.结果表明：相较于设置的其他输入数据结构，输入数据结构为时域、频域和时频域组合的MCNN模型识别性能最佳，平均绝对百分比误差与拟合度（R2）分别为1.947%和0.997 8，耗时相对较低，单个样本为0.157 9 ms.经典模型对比实验、速度信息消融实验和实测数据迁移学习实验的结果表明，输入数据结构为时域、频域和时频域组合的MCNN模型具有工程应用价值.

关键词：车轮扁疤定量识别多结构数据样本集多输入卷积神经网络轴箱振动加速度

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基于K-means++聚类分析的轮轨垂向力基线漂移预处理研究

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振动与冲击 2025年第9期44卷 127-134+168页

作者：施亦非王锋石佳黄宇峰西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室

采集轮轨垂向力等强冲击能量的振动信号时，受传感器特性和环境影响，测得信号中存在基线漂移，严重影响后续数据分析处理。曲线拟合和密度聚类是修正基线漂移的常见方法，通过选取特定信号区间作为基点进行拟合，可有效去除基线漂移；... 详细信息

采集轮轨垂向力等强冲击能量的振动信号时，受传感器特性和环境影响，测得信号中存在基线漂移，严重影响后续数据分析处理。曲线拟合和密度聚类是修正基线漂移的常见方法，通过选取特定信号区间作为基点进行拟合，可有效去除基线漂移；然而，由于基点选取极度依赖先验知识，限制了其应用范围。为解决该问题，提出一种基于K-means++聚类分析的轮轨垂向力基线漂移预处理方法。首先，选取基尼系数和方差，在欧氏空间准确表征载荷与无载荷数据段的差异，进而引导K-means++聚类；随后，基于K-means++聚类选取无载荷数据段，量化信号的基线漂移干扰；最后，以无载荷数据段为基点，拟合并修正基线漂移。经过仿真和实测数据分析，与最小二乘法、经验模态分解和密度聚类相比，该方法在信噪比、均方误差、基线去除误差和运行时间等方面均有一定优势。结果表明，基于基尼系数和方差的K-means++聚类分析，克服了密度聚类分析的先验知识依赖，可有效修正轮轨垂向力基线漂移，有望用于其他强冲击能量振动信号的数据预处理。

关键词：轮轨力基线漂移 K-means++ 基尼系数聚类分析

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基于LSTM的脱轨系数间接测量方法研究

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振动.测试与诊断 2025年第1期45卷 57-64,200页

作者：孙昭意陈建政吴越乔笑冉西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室成都610031

为了对脱轨系数进行准确而高效的在线监测,基于长短时记忆(long short-term memory,简称LSTM)网络算法,对脱轨系数间接测量问题展开研究。首先,选取实测地铁车辆上易测得的物理信号作为输入,研究不同输入信号与脱轨系数的相关性;其次,... 详细信息

为了对脱轨系数进行准确而高效的在线监测,基于长短时记忆(long short-term memory,简称LSTM)网络算法,对脱轨系数间接测量问题展开研究。首先,选取实测地铁车辆上易测得的物理信号作为输入,研究不同输入信号与脱轨系数的相关性;其次,建立网络模型的样本数据集并对脱轨系数划分相应标签,通过网络训练实现标签的准确划分;最后,筛选标签中脱轨系数临近安全限值的样本数据作为网络的输入,实现脱轨系数具体数值的间接测量,并在另一条试验线路上验证了该方法的有效性。研究结果表明:将轴箱横、垂向振动加速度信号、车体摇头角速度信号、一系悬挂垂向压缩位移量以及车辆运行速度全部作为网络输入信号,进行脱轨系数间接测量的效果最好;基于LSTM方法可以有效地对脱轨系数标签进行分类,且能够对危险区域内脱轨系数进行精确测量,满足实际线路上脱轨系数间接测量及评价的要求。该研究成果有助于地铁车辆长期运营时脱轨系数间接测量以及安全监测等。

关键词：脱轨系数振动加速度长短时记忆网络间接测量

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基于末端机组电压前推的逆变型新能源发电场站故障等值计算

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电工技术学报 2025年第1期40卷 96-107页

作者：刘岩贾科毕天姝李伟涛徐梓高新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学) 北京102206

场站级的故障等值建模与分析方法是新能源集中并网地区的保护原理设计与定值计算研究的基础。传统的场站等值建模多采用单机倍乘和分群聚类算法,选取特征参数等值最终将场站模型简化,或者基于机组控制策略采用迭代算法进行求解,存在等... 详细信息

场站级的故障等值建模与分析方法是新能源集中并网地区的保护原理设计与定值计算研究的基础。传统的场站等值建模多采用单机倍乘和分群聚类算法,选取特征参数等值最终将场站模型简化,或者基于机组控制策略采用迭代算法进行求解,存在等值参数误差和计算不收敛的问题。因此,该文首先分析逆变型电源故障后电流的控制策略;然后通过两点迭代的方法求取线路电压与机组输出电流的对应曲线,进而通过遍历末端机组电压,运用前推的方式得到场站并网点电压与电流相量的对应关系,求得逆变型新能源发电场站的等值曲线;最后通过仿真计算及实际短路试验数据验证显示,对于大规模逆变型新能源场站故障稳态的等值计算,所提方法无需复杂迭代计算,计算精度高,与试验录波数据平均等值计算误差为3.28%。

关键词：逆变型电源新能源场站低压穿越等值计算短路电流计算

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基于主动抗蛇行减振器的高速转向架分岔控制与复杂运动分析

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交通运输工程学报 2025年第1期25卷 121-131页

作者：毛冉成曾京石怀龙文敬涵魏来西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室四川成都610031

为保障高速动车组蛇行稳定性并提升临界速度,开展基于主动抗蛇行减振器的车辆系统分岔特性控制研究,建立了包含刚性转向架横移/摇头与车体横移的动力学简化模型,结合实测磨耗后期的车轮踏面数据给出了非线性轮轨关系;在传统被动悬挂的... 详细信息

为保障高速动车组蛇行稳定性并提升临界速度,开展基于主动抗蛇行减振器的车辆系统分岔特性控制研究,建立了包含刚性转向架横移/摇头与车体横移的动力学简化模型,结合实测磨耗后期的车轮踏面数据给出了非线性轮轨关系;在传统被动悬挂的基础上并联主动抗蛇行减振器,基于转向架摇头控制分析了车辆系统的Hopf分岔及分岔后的复杂运动。分析结果表明:线性刚度与线性阻尼控制均能延后Hopf分岔点,即能够直接提高车辆系统的蛇行临界速度,从被动状态下247 km·h^(-1)提高至328 km·h^(-1);线性刚度控制不影响分岔后的轮对横移量,将蛇行频率从5 Hz提高至7 Hz,线性阻尼控制能有效降低分岔后的极限环幅值与蛇行频率;非线性刚度与阻尼控制不改变车辆的临界速度,且二次项控制增益将引起车辆系统产生不稳定的极限环;三次项控制增益均可以降低分岔后的极限环幅值,其中三次项刚度控制会提高蛇行频率,三次项阻尼控制能够抑制蛇行频率;传统被动悬挂下车辆在发生Hopf分岔后,系统将经历极限环运动进入倍周期分岔进而通向混沌态,而线性控制在车速为386 km·h^(-1)时发生超临界Hopf分岔后能维持稳定的极限环单周期运动,其最大李雅普诺夫指数始终小于0,可以有效避免车辆系统产生复杂的混沌运动,但非线性控制的作用效果有限。

关键词：车辆工程抗蛇行减振器主动控制蛇行稳定性高速转向架 Hopf分岔

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一种复杂背景下SAR图像小尺度舰船目标检测方法

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电讯技术 2025年

作者：刘学复杂航空系统仿真全国重点实验室

针对卫星SAR图像中目标尺度小，特征弱，背景干扰多等不利因素造成的目标检测算法普遍精度不高，漏检误检严重的问题，提出了一种基于YOLOv8n改进的新算法。该算法通过移动翻转瓶颈卷积（MBConv）来提升骨干网络特征提取效率，使用可变... 详细信息

针对卫星SAR图像中目标尺度小，特征弱，背景干扰多等不利因素造成的目标检测算法普遍精度不高，漏检误检严重的问题，提出了一种基于YOLOv8n改进的新算法。该算法通过移动翻转瓶颈卷积（MBConv）来提升骨干网络特征提取效率，使用可变形注意力机制（DAttention）来扩大骨干网络的特征感受视野，在特征融合网络中引入并行补丁感知注意力（PPA）可以提升特征融合精度。该算法改进了原网络在小尺度目标检测能力上的不足。在公开数据集SAR Ship Dataset上对舰船目标进行检测识别，与原网络相比，精确率提升了1.8%，召回率提升了4.5%，平均精度mAP@50提升了1.8%。同时，在其他数据集上进行模型泛化实验，结果显示改进算法泛化能力较强，具有一定的工业应用价值。

关键词： SAR图像可变形注意力移动翻转瓶颈卷积并行补丁感知注意力小尺度目标检测

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考虑米勒电容分层耗尽的数据手册驱动型SiC MOSFET模型

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高电压技术 2025年第2期51卷 876-889页

作者：王乐衡孙凯郑泽东李驰巫以凡毕大强清华大学电机系新型电力系统运行与控制全国重点实验室北京100084

随着碳化硅金属-氧化物-半导体场效应管(silicon carbide metal-oxide-silicon field effect transistor,SiC MOSFET)功率器件的市场规模逐渐增大,对快速、准确的SiC MOSFET器件电路仿真模型的需求持续增多。然而,现有的SiC MOSFET模型... 详细信息

随着碳化硅金属-氧化物-半导体场效应管(silicon carbide metal-oxide-silicon field effect transistor,SiC MOSFET)功率器件的市场规模逐渐增大,对快速、准确的SiC MOSFET器件电路仿真模型的需求持续增多。然而,现有的SiC MOSFET模型尚不完善,无法兼顾电流-电压特性的高准确度和高收敛性,且对米勒电容在低漏源电压区域的变化特性建模存在较大误差。为此,提出了一种考虑米勒电容分层耗尽的数据手册驱动型SiC MOSFET模型。首先,在已有文献中不分段电流源模型的基础上,修正模型表达式,提高了电流-电压特性准确度。接着,基于对米勒电容分层耗尽特性物理过程的分析,建立了优化的米勒电容模型以描述全偏压下的电容-电压特性。模型参数可以完全通过数据手册按照参数提取方法和步骤提取,并分析了静态参数变化对动态特性产生影响的机制。最后,以SiC MOSFET器件C3M0021120D为研究对象,在LTspice中搭建器件模型和仿真电路,并与静态特性测试及双脉冲动态特性测试结果进行对比。实验结果表明:所提模型的预测误差均在10%以内,验证了所提模型的有效性,体现了该模型具有被应用于碳化硅电力电子变换器设计与评估的潜力。

关键词：器件建模 SiC MOSFET 收敛性参数提取米勒电容静态特性动态特性

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时间序列分类模型的集成对抗训练防御方法

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自动化学报 2025年第1期51卷 144-160页

作者：王璐瑶曹渊刘博涵曾恩刘坤夏元清北京理工大学自动化学院自主智能无人系统全国重点实验室北京100081

深度学习是解决时间序列分类(Time series classification,TSC)问题的主要途径之一.然而,基于深度学习的TSC模型易受到对抗样本攻击,从而导致模型分类准确率大幅度降低.为此,研究了TSC模型的对抗攻击防御问题,设计了集成对抗训练(Advers... 详细信息

深度学习是解决时间序列分类(Time series classification,TSC)问题的主要途径之一.然而,基于深度学习的TSC模型易受到对抗样本攻击,从而导致模型分类准确率大幅度降低.为此,研究了TSC模型的对抗攻击防御问题,设计了集成对抗训练(Adversarial training,AT)防御方法.首先,设计了一种针对TSC模型的集成对抗训练防御框架,通过多种TSC模型和攻击方式生成对抗样本,并用于训练目标模型.其次,在生成对抗样本的过程中,设计了基于Shapelets的局部扰动算法,并结合动量迭代的快速梯度符号法(Momentum iterative fast gradient sign method,MI-FGSM),实现了有效的白盒攻击.同时,使用知识蒸馏(Knowledge distillation,KD)和基于沃瑟斯坦距离的生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network,WGAN)设计了针对替代模型的黑盒对抗攻击方法,实现了攻击者对目标模型未知时的有效攻击.在此基础上,在对抗训练损失函数中添加Kullback-Leibler(KL)散度约束,进一步提升了模型鲁棒性.最后,在多变量时间序列分类数据集UEA上验证了所提方法的有效性.

关键词：时间序列对抗样本对抗训练模型鲁棒性

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基于对数坐标变换的涡旋键控译码

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物理学报 2025年第6期74卷 61-67页

作者：李浪周诗韵高春清付时尧北京理工大学光电学院北京100081 光电成像技术与系统教育部重点实验室北京100081 信息光子技术工业与信息化部重点实验室北京100081 近地面探测全国重点实验室北京100072

光子轨道角动量(OAM)为光通信提供了新的高维自由度,有望提高光信息传输系统信道容量,解决当前通信资源紧张的问题.OAM键控(OAM-SK)是一种新型的信息传输机制,其中,对OAM模式的有效识别和检测是实现OAM-SK译码的核心技术之一.本文提出... 详细信息

光子轨道角动量(OAM)为光通信提供了新的高维自由度,有望提高光信息传输系统信道容量,解决当前通信资源紧张的问题.OAM键控(OAM-SK)是一种新型的信息传输机制,其中,对OAM模式的有效识别和检测是实现OAM-SK译码的核心技术之一.本文提出了一种基于对数极坐标变换的OAM译码系统,首先通过设计的坐标变换光栅进行映射,再引入优化的相位校正光栅进行补偿,最后采用一个傅里叶变换透镜实现了OAM模式的分离.对系统在不同光栅参数下的分束效果进行数值评估,在实验中成功实现了-35-+31阶轨道角动量模式的分束.进一步地,基于该OAM解复用系统,搭建了自由空间光数据传输演示系统.通过引入特定译码规则,有效克服了对数极坐标变换存在的相邻模式混叠的问题,实现了748934个码元的无误码传输.本文结果为未来高容量光通信系统的发展提供了支持.

关键词：轨道角动量态识别几何坐标变换

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知识数据双驱动的感潮河网水动力智能模拟方法

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水科学进展 2025年第1期36卷 28-38页

作者：袁赛瑜陈逸鸿罗霄张汇明唐洪武河海大学水灾害防御全国重点实验室江苏南京210098 河海大学水利部水循环与水动力系统重点实验室江苏南京210098

感潮河网地区大量水闸、泵站智慧高效的联合调度是实现河网活水提质的重要保障,但以往的智能模拟方法缺乏物理可解释性,难以准确描述感潮河网复杂的水动力过程。本文提出了一种知识数据双驱动的感潮河网水动力智能模拟方法,应用于概化... 详细信息

感潮河网地区大量水闸、泵站智慧高效的联合调度是实现河网活水提质的重要保障,但以往的智能模拟方法缺乏物理可解释性,难以准确描述感潮河网复杂的水动力过程。本文提出了一种知识数据双驱动的感潮河网水动力智能模拟方法,应用于概化感潮河网和上海蕰南片感潮河网的水动力模拟。结果表明:以人工神经网络为主干、以河网水流控制方程作为物理约束,构建包含控制方程残差的人工神经网络损失函数,不断迭代优化神经网络权重集直至损失函数满足要求,从而实现同时具备物理可解释性和高效计算效率的感潮河网水动力智能模拟;该方法区别于传统人工神经网络,表现在所需的训练数据大幅度减少,还可以得到没有训练数据断面的水动力过程;该方法具有良好的模拟精度、计算效率以及鲁棒性。

关键词：水动力模拟感潮河网智能模拟知识驱动数据驱动

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