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基于分形盒维数的线性调频信号参数估计

系统工程与电子技术 2012年第1期34卷 24-27页

作者：李一兵李靖超林云哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

针对当前线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号参数估计算法中对调频斜率的估计复杂度高、实时性差且信噪比适应范围较小等缺点,提出了基于分形盒维数的LFM信号调频斜率估计方法。该方法通过计算信号调频斜率与盒维数的关系曲... 详细信息

针对当前线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号参数估计算法中对调频斜率的估计复杂度高、实时性差且信噪比适应范围较小等缺点,提出了基于分形盒维数的LFM信号调频斜率估计方法。该方法通过计算信号调频斜率与盒维数的关系曲线,利用盒维数对LFM信号的调频斜率进行估计,探讨了信号的幅度和相位对信号盒维数的影响,计算了不同信噪比下的估计误差,并与传统的基于匹配傅里叶变换(matching Fou-rier transform,MFT)的LFM信号参数估计算法进行了对比仿真,绘制了脉冲宽度、调频带宽与盒维数三者的关系曲线图。仿真结果表明,该算法在建立了对应关系数据库后,在信噪比变化范围比较大的情况下的估计误差仍然比较小,且算法简单,对于实时性估计具有很好的应用价值。

关键词：线性调频信号参数估计分形盒维数调频斜率

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中国慈善事业发展:模式、功能与方向

中共浙江省委党校学报 2012年第1期28卷 5-11页

作者：李瑞昌李靖超复旦大学国际关系与公共事务学院

从历史与现实发展来看,中国有历史悠久的慈善文化、一度鼎兴慈善组织;但是,国家与社会关系变革也曾颠覆了人们慈善观念、沉寂了慈善事业。伴随着市场经济发展、民众权利增长,慈善事业的主要功能也从伦理与政治教化功能向聚集社会财富和... 详细信息

从历史与现实发展来看,中国有历史悠久的慈善文化、一度鼎兴慈善组织;但是,国家与社会关系变革也曾颠覆了人们慈善观念、沉寂了慈善事业。伴随着市场经济发展、民众权利增长,慈善事业的主要功能也从伦理与政治教化功能向聚集社会财富和第三次分配转变。与此同时,中国慈善组织与慈善事业正面对转型时期的社会价值危机、发展模式危机以及专业化慈善组织的新功能调适等诸多新问题。因此,为了发挥慈善事业稳定社会、塑造社会文化和传播人类文明的社会功能,政府将从推动者向指导者和监管者角色转变,支持慈善事业从国家主义发展模式向市场主义和民众主义发展模式转型,服务于专业慈善活动,协调慈善组织间关系,监管慈善业务市场,引领公民慈善行为,指导慈善组织与事业重新回归社会,培养新型慈善文化。

关键词：中国慈善事业国家主义市场主义民众主义

基于热力模型的燃气轮机气路故障预测诊断研究综述

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中国电机工程学报 2019年第3期39卷 731-743,952页

作者：应雨龙李靖超庞景隆余特刘扬上海电力大学能源与机械工程学院上海市杨浦区200090 上海电机学院电子信息学院上海市闵行区200240

为避免失修和过修,提高设备的可靠性和可用性,降低燃气轮机机组运维成本,用户宜采用预知维修策略。气路诊断是一种对正在演变或即将发生的恶化情况发布早期预警信息的有效技术。经过多年发展,气路诊断已经取得了许多基于燃气轮机(准)稳... 详细信息

为避免失修和过修,提高设备的可靠性和可用性,降低燃气轮机机组运维成本,用户宜采用预知维修策略。气路诊断是一种对正在演变或即将发生的恶化情况发布早期预警信息的有效技术。经过多年发展,气路诊断已经取得了许多基于燃气轮机(准)稳态的诊断算法理论成果,但尚未形成一个完整的科学体系。现今燃气轮机越来越需在电网支持模式下更灵活地运行(包括频繁变工况及瞬态加减载)。在此操作条件下,其使用寿命会比在基本负荷(准)稳态运行时消耗更快,因此,迫切需要考虑瞬态变工况下气路故障诊断与预测的新理论新方法。针对瞬态变工况下气路故障预测诊断的基础问题,提出了瞬态变工况下燃气轮机自适应气路故障预测诊断方法研究路线,包括研究可变几何部件及瞬态变工况运行模式的自适应动态热力建模方法;利用机组可测气路参数,研究基于部件特性线形状内在非线性自适应的气路诊断方法,实时诊断得到各主要部件健康参数;最后提出一种融合各主要部件健康参数的多维度时序预测方法,为实现复杂强非线性热力系统故障诊断与预测提出新方法。

关键词：燃气轮机预测诊断健康参数故障演化剩余使用寿命

一种改进的CNN-GRU射频信号“基因”识别方法研究

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光通信技术 2024年

作者：赵建鼎李靖超赵静应雨龙张斌上海电机学院电子信息学院上海电力大学能源与机械工程学院日本神奈川大学工学部

无线通信设备的分类识别是确保无线网络安全的核心问题。针对物联网终端无线通信设备，尤其是相同无线通信设备间的射频指纹分类识别率不高的问题，提出一种基于梳状滤波的改进卷积神经网络－门控循环单元（Convolutional Neural Networ... 详细信息

无线通信设备的分类识别是确保无线网络安全的核心问题。针对物联网终端无线通信设备，尤其是相同无线通信设备间的射频指纹分类识别率不高的问题，提出一种基于梳状滤波的改进卷积神经网络－门控循环单元（Convolutional Neural Network-Gated Recurrent Unit）射频信号“基因”特征分类识别方法。首先，提出基于梳状滤波器的射频信号“基因”图谱绘制方法。其次，提出改进的二维CNN-GRU网络模型，将原有的一维特征提取模块通过维度变换得到可以提取基因图谱特征的二维模块。最后，将基因图谱输入至改进后的网络模型中进行训练，计算识别率。以暗室LOS环境下实测的wifi信号为待识别对象进行仿真实验，结果表明，将基于梳状滤波算法所获取的基因图谱作为输入，在改进的CNN-GRU网络下，仿真数据识别率可达100%，实测数据识别率可达95.52%，相比于传统算法，识别率可提高5%-22%。该算法的提出在提高物联网设备的安全性和管理效率方面具有重要意义。

关键词：无线通信设备识别射频信号“基因” 梳状滤波深度学习基因图谱

基于双通道特征融合并行优化的燃气轮机气路故障诊断方法

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热力发电 2022年第12期51卷 30-38页

作者：张菲菲应雨龙李靖超上海电力大学能源与机械工程学院上海200090 上海电机学院电子信息学院上海201306

为解决当前燃气轮机基于数据驱动的气路故障诊断精度提升的问题,提出了一种基于双通道特征融合并行优化的气路故障诊断方法。该方法首先通过燃气轮机热力模型构建气路故障数据样本集;然后使用卷积神经网络及长短时记忆神经网络双通道并... 详细信息

为解决当前燃气轮机基于数据驱动的气路故障诊断精度提升的问题,提出了一种基于双通道特征融合并行优化的气路故障诊断方法。该方法首先通过燃气轮机热力模型构建气路故障数据样本集;然后使用卷积神经网络及长短时记忆神经网络双通道并行挖掘数据的空间特征和时序特征,并在两通道中分别引入首层大卷积核及挤压激励网络的优化方法;最后将两通道提取的特征融合为一维张量,输入到全连接层进行气路故障类型识别。实验结果表明,相较于传统机器学习及深度学习的气路故障诊断方法,所提方法具有更优的辨识精度,平均诊断准确率达到了98.24%,具有实用性及可行性。

关键词：燃气轮机气路故障诊断卷积神经网络长短时记忆神经网络特征融合并行优化

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基于模型与数据混合驱动的重型燃气轮机全通流部件性能诊断方法

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中国电机工程学报 2024年

作者：应雨龙李靖超武文杰秦浩张斌刘泽宇上海电力大学能源与机械工程学院上海电机学院电子信息学院中国联合重型燃气轮机技术有限公司日本神奈川大学工学部

重型燃气轮机作为能源高效转换与洁净利用的核心动力装备，是一种各部件强非线性耦合的复杂热力系统。重型燃气轮机本体通流部件是机组故障率最高的部件，其故障具有高度隐蔽性和破坏性。针对现有气路故障诊断方法存在的问题，结合基于... 详细信息

重型燃气轮机作为能源高效转换与洁净利用的核心动力装备，是一种各部件强非线性耦合的复杂热力系统。重型燃气轮机本体通流部件是机组故障率最高的部件，其故障具有高度隐蔽性和破坏性。针对现有气路故障诊断方法存在的问题，结合基于热力模型和基于人工智能的气路诊断方法的两者优点，首次提出基于模型与数据混合驱动的重型燃气轮机全通流部件性能诊断方法。基于已建立的高精度燃气轮机热力模型，通过故障模拟，全面建立了通流部件内在气路故障模式与外在气路可测参数故障征兆的关系规则库；通过重型燃气轮机全通流部件的故障模式与故障征兆的知识挖掘，从传统非线性气路故障诊断原理出发，建立了适用于机器学习框架的重型燃气轮机全通流部件气路故障诊断数学模型。所提出的方法可用于对机组并网后全工况（从最小IGV开度负荷至IGV全开基本负荷）全通流部件（进气系统、压气机、燃烧室、透平和排气系统）的不同故障类型和故障严重程度进行全面诊断。通过仿真测试案例表明，对不同故障类型的总体诊断成功率达100%，且当存在多部件性能恶化时，对不同故障类型不同故障严重程度的总体诊断成功率仍达97%以上，验证了所提出算法的可靠性和有效性。

关键词：燃气轮机通流部件热力模型智能分类器量化诊断

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熵值分析法在辐射源特征提取中的应用

弹箭与制导学报 2011年第5期31卷 155-156,160页

作者：李靖超李一兵林云哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

特征提取与选择是模式识别系统的关键环节,关系到系统的最终识别效果。针对通信信号调制识别中特征提取这一重要步骤,提出了熵值分析方法。对信号作FFT和Chirp-Z变换后,求取信号的香农熵值和指数熵值特征。仿真结果表明,FFT和Chirp-Z变... 详细信息

特征提取与选择是模式识别系统的关键环节,关系到系统的最终识别效果。针对通信信号调制识别中特征提取这一重要步骤,提出了熵值分析方法。对信号作FFT和Chirp-Z变换后,求取信号的香农熵值和指数熵值特征。仿真结果表明,FFT和Chirp-Z变换后的信号分别在信噪比大于20dB、10dB时,熵值曲线趋于平稳。用熵值分析法提取出的信号特征受噪声影响较小,并且得到的熵值曲线比较平稳,有利于区分信号的调制方式,具有很好的应用价值。

关键词：特征提取香农熵指数熵

基于模型与数据混合驱动的燃气轮机气路故障诊断方法

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热力发电 2021年第9期50卷 66-71,93页

作者：靳尧飞应雨龙李靖超周宏宇上海电力大学能源与机械工程学院上海200090 上海电机学院电子信息学院上海201306

为避免失修和过修,提高燃气轮机可靠性和可用性,本文提出了一种基于模型与数据混合驱动的燃气轮机气路故障诊断方法。首先,通过自适应热力建模策略构建待诊断对象的燃气轮机热力模型,通过设置不同的部件健康参数和入口边界条件,模拟得... 详细信息

为避免失修和过修,提高燃气轮机可靠性和可用性,本文提出了一种基于模型与数据混合驱动的燃气轮机气路故障诊断方法。首先,通过自适应热力建模策略构建待诊断对象的燃气轮机热力模型,通过设置不同的部件健康参数和入口边界条件,模拟得到部件健康参数向量与入口边界条件参数和气路可测参数向量一一对应的数据集;其次,利用深度学习进行回归建模,训练得到燃气轮机气路故障诊断模型;最后,根据实际燃气轮机入口边界条件参数和气路可测参数向量,通过已训练的诊断模型来实时诊断输出各气路部件的健康参数向量。仿真实验结果表明,通过本文所提出的方法,可以准确地得到各个通流部件量化的健康参数,其总体均方根误差不超过0.033%,最大相对误差不超过0.36%,表明该方法具有较大的应用潜力。

关键词：燃气轮机热力学模型部件健康参数气路诊断深度学习

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基于三维熵特征的雷达信号识别

上海电机学院学报 2015年第3期18卷 136-140页

作者：李靖超上海电机学院电子信息学院上海200240

针对低信噪比下雷达信号难于识别的问题,提出了基于三维熵特征的雷达信号识别算法。通过提取不同雷达信号的香农熵、指数熵、奇异谱熵特征,利用神经网络分类器,达到对雷达信号进行识别的目的。仿真结果表明,基于三维熵特征的雷达信号识... 详细信息

针对低信噪比下雷达信号难于识别的问题,提出了基于三维熵特征的雷达信号识别算法。通过提取不同雷达信号的香农熵、指数熵、奇异谱熵特征,利用神经网络分类器,达到对雷达信号进行识别的目的。仿真结果表明,基于三维熵特征的雷达信号识别算法具有较好的抗噪性能,即使在较低的信噪比下,仍具有较好的类内聚集度和类间分离度,可以实现低信噪比对不同的雷达信号进行识别的目的。

关键词：雷达信号识别香农熵指数熵奇异谱熵特征提取