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交直型电力机车谐波检测方法的研究

交直型电力机车谐波检测方法的研究

作者：甄霞大连交通大学

学位级别：硕士

电能质量的优劣,与我们日常生活中每一个人都息息相关,它的好坏直接影响到工业制造,铁路运输,航空航天等各种领域。而谐波对电能质量的影响是其里面最重要的一部分。要对谐波问题进行治理,最重要的环节就是能快速、有效的进行谐波检测,... 详细信息

电能质量的优劣,与我们日常生活中每一个人都息息相关,它的好坏直接影响到工业制造,铁路运输,航空航天等各种领域。而谐波对电能质量的影响是其里面最重要的一部分。要对谐波问题进行治理,最重要的环节就是能快速、有效的进行谐波检测,它是解决谐波问题的主要依据和最终目标。电气化铁道作为电力系统中一个较特殊的用户,其主要负荷电力机车中具有较多的非线性器件,加上电力机车制动和运行时比较随机,随意其产生的电压、电流都是有不对称、波动性强等特点,它们产生的谐波具有非线性、随机分布且不平稳并易受到天气环节影响等特点,所以先前很多常规的检测方法难以对其进行快速、准确的测量。研究新的谐波检测方法已成为一个趋势。本文主要介绍两种谐波检测方法,一种是基于瞬时无功功率理论的谐波检测法,另一种是基于小波变换的谐波检测法。基于瞬时无功功率理论的谐波电流检测方法,是目前有源电力滤波装置中广泛采用的检测方法。通过Matlab仿真,可以看出基于瞬时无功功率理论的检测方法响应速度快,实时好,精度高,适合作为电气化铁道的谐波电流检测方法。小波变换由于有良好的时频局部化特征,越来越多的受到人们广泛关注并引来专家学者的深入研究,所以具有重要的理论和实际意义。本文通过仿真实例说明小波母函数的选取和小波分解层数的确定对检测信号起到非常重要的影响之后,选取了研究非稳态信号经常用到的db10小波作为小波母函数,且根据“基频位于最低子频带中心的原则”选择了适合分解层数,对电气化铁道中的主流车型SS-8型的L1相谐波电流做了仿真分析,从结果可以看出小波分析用于谐波检测方法优越的地方。最后,论文中还指出,小波检测不仅适用于谐波检测,对接触网电能质量的检测也同样适用。结果表明,小波变换能较好的分离出谐波,精度较高,具有很好的实用价值,为非稳态谐波检测等工程应用提供了有力手段。

关键词：谐波检测瞬时无功功率理论小波变换

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一种注意力机制特征融合的小目标检测模型

华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第3期51卷 60-66页

作者：陈海燕甄霞军赵涛涛兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050

针对图像中小目标的特征难以有效提取,从而对小目标的检测不利的问题,提出了一种通道-空间注意力机制特征融合的小目标检测模型.该模型以Faster R-CNN作为基础检测模型,首先设计了一种基于通道-空间注意力机制的特征融合方法,用于降低... 详细信息

针对图像中小目标的特征难以有效提取,从而对小目标的检测不利的问题,提出了一种通道-空间注意力机制特征融合的小目标检测模型.该模型以Faster R-CNN作为基础检测模型,首先设计了一种基于通道-空间注意力机制的特征融合方法,用于降低特征融合过程中引起的混叠效应;然后设计了一种跳跃残差连接模块用于降低特征融合过程中高层特征信息的丢失;最后基于ResNet101深层特征提取能力强的特点,使用其提取特征,将提取的特征采用通道-空间注意力机制特征融合方法融合生成特征金字塔网络,并将生成的特征金字塔网络作为Faster R-CNN的主干网络.在NWPU VHR-10数据集上对小目标检测的实验结果表明:本文模型的平均检测精度为82.5%,高于DSSD(55.4%)、FSSD(77.3%)、TDFSSD(76.8%)、Faster R-CNN(44.2%)和FPN(68.9%)的平均检测精度.

关键词：小目标检测特征融合注意力机制混叠效应特征金字塔网络

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一种初始轮廓位置鲁棒的混合活动轮廓模型

华中科技大学学报（自然科学版） 2021年第11期49卷 53-57,63页

作者：陈海燕张华清甄霞军兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050

针对活动轮廓模型利用图像局部信息分割灰度不均图像时演化曲线易陷入局部最优的问题,提出一种结合图像局部与全局信息的混合活动轮廓模型.首先采用演化曲线内外局部区域的图像灰度均值构造局部能量项来捕获图像的灰度不均匀性;然后为... 详细信息

针对活动轮廓模型利用图像局部信息分割灰度不均图像时演化曲线易陷入局部最优的问题,提出一种结合图像局部与全局信息的混合活动轮廓模型.首先采用演化曲线内外局部区域的图像灰度均值构造局部能量项来捕获图像的灰度不均匀性;然后为避免基于局部信息的活动轮廓模型的演化曲线在演化过程中陷入局部最优,采用演化曲线内外的灰度均值构造全局能量项,驱动演化曲线向目标边缘演化;最后通过局部与全局区域的灰度级构造权重系数,自适应调节局部能量项与全局能量项之间的关系,使模型随着目标区域的变化而自适应调整曲线的演化.对自然场景下图像分割的实验结果表明:与传统及一些最新的活动轮廓模型相比,所提出的混合活动轮廓模型分割精度更高,且对初始轮廓不敏感.

关键词：图像分割灰度不均活动轮廓模型局部能量全局能量自适应系数

一种自适应图像融合数据增强的高原鼠兔目标检测方法

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农业工程学报 2022年第S01期38卷 170-175页

作者：陈海燕甄霞军赵涛涛兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

高原鼠兔目标检测是统计高原鼠兔种群数量和研究其种群动态变化的基础。基于深度卷积神经网络的目标检测模型在训练数据缺乏时会导致模型的检测性能下降,甚至出现过拟合现象。基于GAN(Generative Adversarial Network)的数据增强方法可... 详细信息

高原鼠兔目标检测是统计高原鼠兔种群数量和研究其种群动态变化的基础。基于深度卷积神经网络的目标检测模型在训练数据缺乏时会导致模型的检测性能下降,甚至出现过拟合现象。基于GAN(Generative Adversarial Network)的数据增强方法可以生成与原始数据集同分布的目标图像,能够有效解决训练数据缺乏的问题。然而GAN生成的目标图像与背景图像相融合时采用逐像素相加或直接像素替换生成新图像的方法会造成融合图像边界突出,且当被融和的目标图像和背景图像的颜色差异较大时,会产生融合图像的目标颜色与实际场景不符的问题。针对以上问题,该研究提出了一种基于多尺度梯度生成对抗网络MSG-GAN(Multi-Scale Gradients for Generative Adversarial Networks)的自适应图像融合数据增强方法。首先将训练样本中的目标图像提取出来,用于训练多尺度梯度生成对抗网络MSG-GAN,使其能够生成新的目标图像;其次,采用颜色直方图自适应地选择颜色相近的目标图像和背景图像;然后,采用泊松融合方法对自适应选择的目标图像和背景图像进行融合得到新图像,从而使得融合图像的目标边界更为平滑,减小融合图像中目标与背景之间的颜色差异;最后,将融合图像加入到原始训练集得到增强训练集,对目标检测模型进行训练。对自然场景下的高原鼠兔目标检测的试验结果表明:该研究所提出的数据增强方法训练的目标检测模型的平均精度为89.3%,高于未数据增强方法(86.5%)、Cutout方法(87.2%)、Random Erasing方法(87.9%)、Kisantal方法(87.0%)和Maeda方法(87.9%)增强数据集训练的目标检测模型的平均精度,能有效提高目标检测模型对高原鼠兔的检测性能。

关键词：目标检测训练数据缺乏数据增强颜色直方图高原鼠兔

林芙美子《浮云》论 ——以主人公的放浪为中心

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林芙美子《浮云》论 ——以主人公的放浪为中心

作者：甄霞重庆大学

学位级别：硕士

《浮云》完成的两个月后,林芙美子便与世长辞。可以说,《浮云》这部作品是林芙美子的晚年之作。通过其登台之作、《放浪记》而成名的林芙美子被称为“放浪作家”。不论是她的真实人生体验,还是她的文学作品,都离不开放浪这个主题。代表... 详细信息

《浮云》完成的两个月后,林芙美子便与世长辞。可以说,《浮云》这部作品是林芙美子的晚年之作。通过其登台之作、《放浪记》而成名的林芙美子被称为“放浪作家”。不论是她的真实人生体验,还是她的文学作品,都离不开放浪这个主题。代表作之一,同时也作为林文学的集大成之作,《浮云》也是一部描写人生的放浪和沦落的作品。可以被称为林芙美子的人生记录的《放浪记》是以女主人公、芙美子的放浪为主题的自传小说。时隔二十年之后的《浮云》是以男女主人公、富岗兼吾和幸田雪子从法属印尼到东京、伊香保、屋久岛的放浪和转落展开的。在这部作品中,林芙美子关于放浪的思考是如何体现的呢?本论主要通过文本分析,跟随地点的移动,分别从男性的视点和女性的视点,对照分析男女主人公富岗和雪子的放浪形式。《浮云》是一部讲述人生放浪和转落的作品。但是,男性的放浪和女性的放浪呈现出不同的形式。而且,最后,男女主人公的放浪迎来了不同的结局。通过分析男女主人公放浪的异同,进而探究导致男女主人公不同放浪结局的原因。雪子的放浪是制度外的放浪,富岗始终是制度内部的放浪。雪子流浪的结局只能是死,而富岗的放浪是和日本历史同步的,不论是战争的荒废也好,还是战后的复兴。所以,随着战后日本的复兴,富岗也一起回复。最后,希望通过本论的分析,能对林文学研究的进一步展开做出一点点贡献。

关键词：放浪转落制度恢复异同

聚铝碳硅烷纤维在臭氧气氛中的交联动力学及中空SiC纤维形成机理

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聚铝碳硅烷纤维在臭氧气氛中的交联动力学及中空SiC纤维形成机理

作者：甄霞丽上海大学

学位级别：硕士

碳化硅纤维因其优异的耐高温、抗氧化、耐腐蚀、高模量、高拉伸强度、高导热系数和低的热膨胀系数等特性而被普遍应用于航天发动机、核能燃料包壳材料、汽车工业等高温和苛刻的环境。而中空碳化硅纤维与碳化硅纤维相比,有着特殊的空腔结... 详细信息

碳化硅纤维因其优异的耐高温、抗氧化、耐腐蚀、高模量、高拉伸强度、高导热系数和低的热膨胀系数等特性而被普遍应用于航天发动机、核能燃料包壳材料、汽车工业等高温和苛刻的环境。而中空碳化硅纤维与碳化硅纤维相比,有着特殊的空腔结构,质轻且比表面积更大,具有吸附、过滤、吸波等特性,在热绝缘、腐蚀性流体过滤、高温气体分离、微型反应器、催化剂载体、固体氧化物燃料电池和电磁屏蔽等应用中具有很好的优势及应用前景。但目前的中空纤维的制备方法仍然存在一些缺点:(1)整个制备过程工艺复杂;(2)成本高,难以工业化生产;(3)交联固化过程温度高,周期长;(4)纳米级的中空纤维形状不规整;(5)陶瓷浆料的配制需各种添加剂;(6)使用溶剂溶解才能制得中空纤维等。本文采用先驱体转化法来制备中空SiC纤维。不同于传统的空气不熔化交联工艺,我们采用臭氧气体对聚铝碳硅烷(PACS)纤维进行不熔化交联处理,然后通过高温热解即得到了无机的中空SiC纤维。此种方法简单快速、不使用有机溶剂且纤维的形状规整。采用红外光谱仪(FT-IR)、扫描电子显微(SEM)、凝胶渗透色谱(GPC)、热失重分析仪(TGA)、比表面积和孔隙率分析仪等多种分析表征手段,研究了臭氧在氧化过程中的活化能、氧化机理以及中空纤维的形成机理。然后在此研究基础上制备了梯度多孔的中空SiC纤维和SiC蜂窝陶瓷。臭氧的反应活化能(17.79 KJ/mol)明显低于空气氧化的活化能(75.30KJ/mol),采用红外、EDS、SEM、TGA、GPC等分析表征手段,发现臭氧在低温短时间内对PCAS纤维的氧化交联形成“核-壳”结构,氧元素主要分布在纤维的外层,后续的氧缓慢进入纤维的内部,是一个扩散控制为主的交联反应,而漫长的空气氧化交联反应是一个比较均匀的反应控制的过程。通过臭氧在不同的温度和不同时间的氧化实验、动态烧结、真空烧结实验及比表面积和孔径分析发现,调节臭氧氧化的温度和时间可以制备出交联厚度不同的纤维;动态烧结得出纤维的中空结构出现在00°С,这与TGA的曲线相吻合。N吸附-脱附测试表明,大量的微孔和介孔是纤维中心交联不足的部分降解产物的主要逃逸途径,并在热解过程中沿纤维方向形成连续中空SiC纤维。然而这些孔隙在热解温度升高后消失。另外,采用真空热解法,进一步证明了中空SiC纤维的形成是由于纤维内部交联度低的分子在热解过程中逸出所致。通过更高温的烧结和电镜、N吸附-脱附测试等表征方法,我们得到了比表面积较大(>10 m/g)的多层结构的多孔中空SiC纤维,外层孔隙最大,向内孔隙逐渐减小,有着明显的分层现象。这个现象侧面证明了臭氧氧化交联形成的“壳”不仅仅是一层交联结构,它也是一个梯度式的氧渗透的氧化方式。而这个独特的梯度中空多孔SiC纤维在一些分子的分离、吸附或者其他应用上可能有着很大的优势。我们将臭氧预氧化的纤维和液态超支化聚碳硅烷(LHBPCS)复合烧结,得到了孔径为中空纤维内径的微米级蜂窝陶瓷,在物质的传输、蓄热体、微型反应器等方面有着潜在的应用前景。

关键词：聚铝碳硅烷臭氧碳化硅中空陶瓷纤维核壳交联

基于特征融合和数据增强的高原鼠兔目标检测方法研究

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基于特征融合和数据增强的高原鼠兔目标检测方法研究

作者：甄霞军兰州理工大学

学位级别：硕士

高原鼠兔目标检测是统计高原鼠兔种群数量和研究其种群动态变化的基础。自然场景图像下的高原鼠兔目标体型小、特征不显著及背景复杂,使其可用检测特征少,而基于深度卷积神经网络的目标检测模型在提取特征时经过多次池化操作,使得高原... 详细信息

高原鼠兔目标检测是统计高原鼠兔种群数量和研究其种群动态变化的基础。自然场景图像下的高原鼠兔目标体型小、特征不显著及背景复杂,使其可用检测特征少,而基于深度卷积神经网络的目标检测模型在提取特征时经过多次池化操作,使得高原鼠兔的特征更加难以有效提取,从而对其检测不利;此外,基于深度卷积神经网络的目标检测模型需要大量的样本训练,而高原鼠兔栖息地环境恶劣,且对外界环境变化敏感,采集图像困难,使得高原鼠兔训练样本数据不足。基于深度卷积神经网络的目标检测模型在特征提取过程中经过多次池化,使得小目标特征容易丢失,提取困难。为了提高基于深度卷积神经网络的目标检测模型对高原鼠兔的特征提取能力,进而提高对其检测的精度。本文提出了一种通道-空间注意力机制特征融合的基于Faster R-CNN的小目标检测模型。首先设计了一种基于通道-空间注意力机制的特征融合方法,用于降低特征融合过程中引起的混叠效应;其次设计了一种跳跃残差连接模块用于降低特征融合过程中高层特征信息的丢失;最后基于残差网络Resnet101深层特征提取能力强的特点,将其引入到模型中,用于替换Faster R-CNN中的VGG16,将提取的特征使用本文提出的通道-空间注意力机制特征融合方法融合生成特征金字塔网络,并将生成的特征金字塔网络作为Faster R-CNN的主干网络。对自然场景下的高原鼠兔和遥感目标的检测结果表明:与其他基于深度卷积神经网络的目标检测模型相比,本文提出的模型有较高的平均准确率。基于生成对抗网络GAN的数据增强方法可以生成与原始数据集同分布的新目标图像,能够有效解决目标检测模型训练数据不足的问题。然而GAN生成的目标图像与背景图像相融合时采用逐像素相加或直接像素替换生成新图像的方法会造成融合图像边界突出,且当被融和的目标图像和背景图像的颜色差异较大时,会产生融合图像的目标颜色与实际场景不符的问题。针对以上问题,本文提出了一种基于多尺度梯度生成对抗网络MSG-GAN的自适应图像融合数据增强方法。首先将训练样本中的目标图像提取出来,用于训练多尺度梯度生成对抗网络MSG-GAN,使其能够生成新的目标图像;其次,采用颜色直方图自适应地选择颜色相近的目标图像和背景图像;然后,采用泊松融合方法对自适应选择的目标图像和背景图像进行融合得到新图像,从而使得融合图像的目标边界更为平滑,减小融合图像中目标和背景之间的颜色差异;最后,将融合图像加入到原始训练集得到增强训练集,对目标检测模型进行训练。对自然场景下的高原鼠兔目标检测的实验结果表明:与其他基于图像变换和基于生成对抗网络的数据增强方法相比,本文提出的数据增强方法训练后的目标检测模型有更高的平均精度。

关键词：高原鼠兔目标检测特征融合数据增强注意力机制

基于MATLAB和小波变换的电力机车谐波电流分析

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电力自动化设备 2012年第1期32卷 103-106页

作者：赵闻蕾孔莉王娟娟甄霞大连交通大学电气信息学院辽宁大连116028 大连理工大学电气工程学院辽宁大连116024

介绍了基于小波变换的谐波检测方法,应用小波变换良好的时频局部化特性对电力机车牵引负荷进行谐波检测。以SS4G型电力机车为研究对象,利用最小描述长度准则确定了分析谐波的最佳小波函数,在MATLAB环境下进行小波算法编程。仿真结果表明... 详细信息

介绍了基于小波变换的谐波检测方法,应用小波变换良好的时频局部化特性对电力机车牵引负荷进行谐波检测。以SS4G型电力机车为研究对象,利用最小描述长度准则确定了分析谐波的最佳小波函数,在MATLAB环境下进行小波算法编程。仿真结果表明:小波变换能快速准确地将信号中的基波和不同频率的谐波信号分解出来,实现谐波检测。

关键词：小波变换谐波检测电力机车最小描述长度准则 MATLAB

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混合试剂消化法测定豆粕中蛋白质

郑州工程学院学报 2001年第2期22卷 62-63页

作者：张爱民甄霞济宁师范专科学校生物系山东济宁272025 山东省邹城市技术学校山东邹城273500

用混合试剂 (H2 O2 +H2 SO4)消化豆粕中蛋白质 ,试验表明该法节时、节能 ,结果易观察 ,方法精密度为 3 49%、2 94% ;实验回收率为 95 2 %、94 4%

关键词：蛋白质豆粕测定混合试剂消化法大豆