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基于光纤振动感知技术的管道泄露监测识别技术研究

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基于光纤振动感知技术的管道泄露监测识别技术研究

作者：张铖三齐鲁工业大学

学位级别：硕士

管道运输作为天然气等工业资源的重要运输方式,其正常运行对于保障能源的安全运输至关重要。然而,由于天然气管道所处的工作环境十分恶劣,极易诱发泄漏事故。一旦泄漏发生,不仅会导致资源的大量浪费,还可能对生态环境造成破坏,甚至威胁... 详细信息

管道运输作为天然气等工业资源的重要运输方式,其正常运行对于保障能源的安全运输至关重要。然而,由于天然气管道所处的工作环境十分恶劣,极易诱发泄漏事故。一旦泄漏发生,不仅会导致资源的大量浪费,还可能对生态环境造成破坏,甚至威胁到人类的生命财产安全。因此,工业领域对天然气管道泄漏检测技术的关注度日益提升,成为了一个重要的研究方向。分布反馈光纤激光(Distributed Feedback Fiber Laser,DFB-FL)振动传感器,凭借其窄线宽、小尺寸、单频单模及抗电磁干扰等特性,在声波振动传感领域具有独特优势。基于该传感器的DFB-FL传感系统,能够精准捕获天然气管道泄漏产生的声波信号,实现高效泄漏检测。然而,环境噪声的干扰常常导致误报和漏报,严重影响泄漏事件的识别准确率。针对该问题,本文开展了深入研究,提出了有效的解决方案。本文主要的研究内容如下:(1)从DFB-FL的结构和工作原理入手,推导了其传感机制,并阐述了相位载波解调的理论基础。此外,本文还推导了SSA-VMD以及机器学习方法的公式原理,为后续研究提供了坚实的理论基础。(2)提出一种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)降噪方法。通过引入排列熵(Permutation Entropy,PE)的均值与方差之比作为SSA的适应度函数,对VMD的关键参数进行优化,并对管道泄漏信号降噪。实验结果表明,相较于其他算法,SSA-VMD在降噪方面展现出更强的鲁棒性。进一步地,利用降噪后的信号训练人工1DCNN,并结合朴素贝叶斯分类器,实现了天然气管道泄漏事件的精准识别,识别准确率高达99.2%。(3)提出了一种融合多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural network,m CNN)与局部特征提取块(local feature extraction block,LFLB)的新型神经网络模型(m CNN-LFLBs)。该模型通过m CNN提取一维信号中不同频段的特征,而LFLB的引入则进一步增强了模型对局部特征的提取能力,从而提升特征挖掘的质量。此外,m CNN-LFLBs模型可直接处理原始一维时域信号,无需降噪预处理,有效识别不同尺寸的泄漏孔径。实验结果表明,该模型在准确率上可达98.6%。

关键词：深度学习机器学习变分模态分解分布反馈光纤激光振动传感管道泄漏

基于流量感知的无线接入网智能切片资源分配方法研究

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信号处理 2024年第4期40卷 719-732页

作者：赵晨张铖黄永明东南大学移动通信全国重点实验室江苏南京211189

为保障业务服务等级协议(Service Level Agreements, SLA)需求,使不同应用间差异化的服务质量需求同时得到良好满足,无线接入网(Radio Access Network, RAN)的动态网络资源配置十分关键。本文针对网络流量波动、网络状态快速变化的场景... 详细信息

为保障业务服务等级协议(Service Level Agreements, SLA)需求,使不同应用间差异化的服务质量需求同时得到良好满足,无线接入网(Radio Access Network, RAN)的动态网络资源配置十分关键。本文针对网络流量波动、网络状态快速变化的场景,提出一种结合时间序列预测和深度强化学习的智能化带宽分配策略,通过合理利用长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络和Dueling深度Q网络(Dueling Deep Q Network, Dueling DQN)以最大限度提高无线接入网切片的频谱效率和SLA满意度。通过使用LSTM网络对切片中数据流量进行预测,可以将深度强化学习算法的计算周期与实际切片配置周期有效解耦。同时为了在保障LSTM性能的同时降低其计算复杂度,以适应RAN中有限的计算资源,本文采用控制神经元连接比例的随机连接长短期记忆(Randomly Connected LSTM, RCLSTM)网络。此外,Dueling DQN与传统DQN相比,能够提高切片策略学习过程的Q值估计精度,以提升收敛速度。仿真结果表明:与原始DQN、优势Actor-Critic(Advantage Actor Critic, A2C)和硬切片方法相比,所提RCLSTM-Dueling DQN方案可以通过提前感知网络性能变化,有效降低网络环境波动对密集流量场景下无线切片资源管理的影响,在具有三种不同流量波动模式及服务质量需求的RAN切片场景中,可以获得收敛速度、频谱效率和切片SLA满意率的明显提升。同时,10%连接比例的RCLSTM网络能在保持极低性能损失的前提下,将原始LSTM的计算时间降低约11%。

关键词：无线接入网络切片动态资源分配时间序列预测深度强化学习

深水型水库浮游植物时空特征及驱动因子研究 ——以陕西瀛湖为例

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深水型水库浮游植物时空特征及驱动因子研究 ——以陕西瀛湖为例

作者：张铖莹西北农林科技大学

学位级别：硕士

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中医中药对付小脑梗死有一套

家庭生活指南 2024年第4期 161-162页

作者：张铖北京中医药大学东直门医院脑病科五区

虽然小脑梗死属于现代医学范畴，但中医中药在其治疗方面也具有独特的优势。中医认为，小脑梗死是由于气血运行失调、湿热内蕴、痰浊阻滞等原因导致的疾病，可以通过中药的调理来达到治疗和康复的目的。中药在小脑梗死的治疗中能够发挥...

虽然小脑梗死属于现代医学范畴，但中医中药在其治疗方面也具有独特的优势。中医认为，小脑梗死是由于气血运行失调、湿热内蕴、痰浊阻滞等原因导致的疾病，可以通过中药的调理来达到治疗和康复的目的。中药在小脑梗死的治疗中能够发挥多种作用机制，如活血化瘀、舒筋活血、益气活血、清热解毒等，可以改善病情、缓解症状，促进受损神经的修复和康复。常用的中药配方有丹参饮、川芎嗪注射液、当归四逆汤等，

关键词：

弹性飞行器飞行动力学建模与刚柔耦合阶次分析

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宇航学报 2024年第2期45卷 240-249页

作者：安阳王天舒清华大学航天航空学院北京100084

基于虚功率原理与混合坐标法,建立了弹性飞行器的飞行动力学模型。发现了附加在弹性结构上的部件会对飞行器姿轨运动与结构振动产生影响,从而给出了耦合系数与模态质量的修正项。定义了描述弹性变形项保留程度的刚柔耦合阶次,并以由弹... 详细信息

基于虚功率原理与混合坐标法,建立了弹性飞行器的飞行动力学模型。发现了附加在弹性结构上的部件会对飞行器姿轨运动与结构振动产生影响,从而给出了耦合系数与模态质量的修正项。定义了描述弹性变形项保留程度的刚柔耦合阶次,并以由弹性本体和刚体舵面组成的刚柔耦合多体系统为例,通过对比不同刚柔耦合阶次下动力学模型的时域响应与保守系统的动量计算结果,分析了动力学模型及动量公式中弹性变形项的保留阶次对动力学响应及动量计算精度的影响。揭示了传统模型忽略弹性变形高阶项可能导致的误差水平,为弹性飞行器动力学模型的简化与验证提供了参考。

关键词：弹性飞行器耦合动力学刚柔耦合阶次虚功率原理混合坐标法

一种混合提示学习与规则的领域命名实体识别方法

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郑州大学学报(理学版) 2024年

作者：张晗张亚洲徐秉智张铖方智能警务四川省重点实验室四川警察学院网络空间安全学院郑州大学

基于提示的微调学习为改善针对特定领域的命名实体识别(named entity recognition, NER)任务的性能提供了一个新的研究方向,但现有的提示学习方法面临需要人工构造模板、提示信息冗长、提示模板固定等问题。针对以上问题,提出了一种结... 详细信息

基于提示的微调学习为改善针对特定领域的命名实体识别(named entity recognition, NER)任务的性能提供了一个新的研究方向,但现有的提示学习方法面临需要人工构造模板、提示信息冗长、提示模板固定等问题。针对以上问题,提出了一种结合提示学习与专家知识的领域命名实体识别方法。首先,通过引入Bootstrapping算法自动识别潜在的实体,并改进了同上下文未标注实体类别获取过程中字符串匹配的算法以获取更多提示信息模板。然后,引入领域本体中的专家知识来解决提示信息的可靠性问题;同时,采用一阶谓词的形式表示提示信息来改善提示信息长度。最后,通过在金融与信息安全两个数据集上的实验,验证了方法能够有效提高领域命名实体识别的性能。

关键词：提示学习命名实体识别自然语言处理低资源

基于PSModel的海上风电场全电磁暂态建模与仿真

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电网技术 2024年第1期48卷 262-271页

作者：崔森郁舒雁清华大学电机工程与应用电子技术系北京市海淀区100084 电网安全全国重点实验室(中国电力科学研究院有限公司) 北京市海淀区100192

开发有效的风机电磁暂态模型是进行海上风电并网研究的基础。根据不同生产厂家所提供的直驱风机模型,提出了一种基于厂家黑盒模型的直驱风机电磁暂态建模方法。利用厂家所提供的模型测试数据解析风机的故障响应特性,推导了不同厂家在电... 详细信息

开发有效的风机电磁暂态模型是进行海上风电并网研究的基础。根据不同生产厂家所提供的直驱风机模型,提出了一种基于厂家黑盒模型的直驱风机电磁暂态建模方法。利用厂家所提供的模型测试数据解析风机的故障响应特性,推导了不同厂家在电压故障下有功和无功功率响应表达式,包括故障期间的穿越控制过程及不同过程间的暂态切换策略。提出了加权平均压降的风电场等值方法,采用自主研发的全电磁暂态仿真软件(power system model,PSModel)对我国广东某海上风电场进行全电磁暂态建模。根据稳态潮流及暂态特性结果验证了模型可通过系统测试,且有效实现了海上风电场的全电磁暂态建模,从而为该风场接入大电网后的安全稳定分析提供了研究基础。

关键词：直驱风电机组黑盒模型海上风电场 PSModel 故障穿越

数据模型协同驱动的MIMO系统性能预测方法

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信号处理 2024年第7期40卷 1354-1367页

作者：张晓丹孟帆张铖刘升恒黄永明深圳信息职业技术学院广东深圳518172 网络通信与安全紫金山实验室江苏南京211111 东南大学移动通信国家重点实验室江苏南京210096

在具有未知同频干扰和信道状态信息具有不确定性的复杂场景下,现有的多输入多输出系统的性能分析和优化方案通常会退化甚至失效。为了适应这些挑战并更好地完成网络自动调优任务,提出了一个通用的数据模型协同驱动框架,该框架是真实通... 详细信息

在具有未知同频干扰和信道状态信息具有不确定性的复杂场景下,现有的多输入多输出系统的性能分析和优化方案通常会退化甚至失效。为了适应这些挑战并更好地完成网络自动调优任务,提出了一个通用的数据模型协同驱动框架,该框架是真实通信系统的数字孪生,系统性能指标由系统参数决定。为了解释所提出的框架是如何工作的,将正则化迫零预编码作为实例。该实例中,首先在模型驱动方面,使用确定性等同理论来获得系统的性能近似结果。但是,该近似结果仅在理想条件下成立,例如系统已知信道状态信息不确定度、无穷天线数和没有任何未知同频干扰。因此在数据驱动方面,使用神经网络以网络参数和近似结果为输入,来进一步推断更准确的系统性能。因为利用了模型数据双驱动方法,轻量级的神经网络具有很好的性能。数据模型双驱动的性能估计器也是该系统的数字孪生。基于该数字孪生,设计了一个信道不确定度估计的流程和算法,以快速感知信道不确定度来支持该系统的自适应优化。该流程中,系统首先以一个初始信道不确定度做信号传输,并获得系统性能指标的检测结果。随后,根据性能估计器,使用梯度投影法,以该检测结果来反推信道不确定度,纠正环境非理想因素。仿真结果验证了所提算法的有效性,该数据模型协同驱动框架对于复杂场景下多输入多输出系统的性能预测具有研究意义。

关键词：智能无线通信数字孪生性能预测信道状态信息线性波束赋形

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基于对偶四元数的多体系统动力学建模和控制

力学学报 2024年第7期56卷 2091-2102页

作者：王培栋王天舒清华大学航天航空学院北京100084

空间机械臂的在轨作业是当前空间在轨服务中应用最为广泛的技术之一,然而,机械臂在操作过程中漂浮基座与臂体之间的位姿耦合效应极为显著,这给控制系统设计带来了新挑战.针对多刚体系统的位姿一体化建模与控制问题,文章改进了基于对偶... 详细信息

空间机械臂的在轨作业是当前空间在轨服务中应用最为广泛的技术之一,然而,机械臂在操作过程中漂浮基座与臂体之间的位姿耦合效应极为显著,这给控制系统设计带来了新挑战.针对多刚体系统的位姿一体化建模与控制问题,文章改进了基于对偶四元数的位姿一体化建模和控制方法,使之可以应用于多刚体系统.该方法不仅能够精确描述复杂的力学关系,还能够在统一的数学框架中有效地处理位姿耦合问题,这为后续设计姿轨一体化的控制系统提供了极大的便利.首先,基于铰链模型建立了对偶四元数形式的铰链和臂体之间的速度和加速度递推关系,然后,利用铰链和臂体间力-力矩传递关系建立了递推形式的逆向动力学方程,为了便于控制系统设计与分析,随后推导建立了矩阵形式的位姿一体化的正向动力学方程.然后针对推进器和控制力矩陀螺讨论了具体的执行机构的动力学建模问题,并分别讨论了机械臂和漂浮基座的位姿一体化控制问题.最后,对一个6自由度机械臂和漂浮基座的组合体进行了动力学建模和控制仿真,动力学仿真的结果证明了所提动力学建模方法的正确性,控制仿真表明控制系统能较快地抵消机械臂运动对基座产生的干扰力和干扰力矩,证明了所提控制方法的有效性和可行性.

关键词：多刚体动力学对偶四元数一体化控制空间机械臂漂浮基座