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中压地埋电缆载波通信信道模型与特性研究

中压地埋电缆载波通信信道模型与特性研究

作者：张伟韬华北电力大学

学位级别：硕士

随着正交频分复用技术(OFDM)在电力线载波领域的实用化,电力线载波通信这一传统的电力系统通信技术再一次受到广泛的关注,有望成为智能电网通信系统的重要组成部分。本文以城市配电网中广泛采用的中压地埋电缆为研究对象,建立了其信道模... 详细信息

随着正交频分复用技术(OFDM)在电力线载波领域的实用化,电力线载波通信这一传统的电力系统通信技术再一次受到广泛的关注,有望成为智能电网通信系统的重要组成部分。本文以城市配电网中广泛采用的中压地埋电缆为研究对象,建立了其信道模型,并分析了其信道特性。首先,介绍了典型中压地埋电缆的结构与相关参数,为多导体传输线理论的运用提供了基础参数。其次,将多导体传输线模型与回路分析相结合,通过改进模态分解确定了中压地埋电缆的四类传输模态及其传输特性。同时,针对现场实际中存在的屏蔽层与钢铠接地问题,基于模量分解、叠加的思想,建立了计及部分导体接地的等效多模传输模型,数值仿真验证了模型的可信性。然后,从载波信号在阻抗不连续点的折反射出发,将中压地埋电缆中的载波信号视为入射波与反射波的结合,之后结合节点处的通用边界条件,建立了基于BLT(Baum,Liu,Tesche)方程的中压地埋电缆载波通信信道模型,并通过与现有模型以及集总参数模拟结果进行对比验证了模型的可信性。该模型具有形式简洁,通用性强,便于分析计算的特点。最后,分析了屏蔽与钢铠接地条件下地埋电缆的多模传输特性、本征阻抗特性以及屏蔽与钢铠接地对信道特性的而影响。结果显示:一般而言,在计及部分导体接地的地埋电缆中,正向与反向模量具有不同的形式,而信道本身具有正向与反向两个不同的本征阻抗。此外,部分导体接地将引发谐振,导致相关模量的衰减常数呈现多阻带特性,并伴随有振荡现象;其相移常数则存在非线性畸变,可能导致信号失真。谐振现象同样存在于信道的正反向本征阻抗中,对阻抗匹配提出了更高的要求。在计及部分导体的接地条件后,如果采用芯线与屏蔽耦合的方式,载波信号的传输特性几乎不受影响;如果采用屏蔽与地耦合的方式,其传输特性受影响的程度与接地阻抗的类型,大小密切相关。

关键词：中压地埋电缆电力线载波通信信道模型信道特性多导体传输线

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赤霉素处理葡萄单性结实的原理与技术

山西果树 1992年第1期 15-18页

作者：耿玉韬河南农业大学园艺系郑州450002

不经授粉或虽行授粉但未完成受精过程而形成果实之现象,叫单性结实。单性结实金是无核果。但无核果并非都来源于单性结实,其中一部分是子房受精后,种子在发育途中败育所致,为与前者相区别,特称为“伪单性结实”。

关键词：葡萄赤霉素单性结实

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象棋残局新论

象棋残局新论

1991年

作者：贾题韬

本书系统地介绍了残局的涵义及其特征、残局的战略与战术，“排局”与“形”，残局的基本环节和一些惯用的手法、对局选例分析等理论。

关键词：文化、科学、教育、体育体育文体活动

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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应用于无尾家电的非接触式无线能量传输技术

电工技术学报 2014年第9期29卷 33-37页

作者：张剑韬朱春波陈清泉哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院哈尔滨150001

基于磁耦合谐振原理,采用平板磁心能量传输结构,可实现家用电器无尾化,从而避免插电式充电所带来的安全隐患.本文提出的无线能量传输系统采用一次侧加磁心,二次侧不加磁心的不对称结构,一方面实现了高功率、高传输效率的无线充电过程;... 详细信息

基于磁耦合谐振原理,采用平板磁心能量传输结构,可实现家用电器无尾化,从而避免插电式充电所带来的安全隐患.本文提出的无线能量传输系统采用一次侧加磁心,二次侧不加磁心的不对称结构,一方面实现了高功率、高传输效率的无线充电过程;另一方面减小了二次侧的尺寸、体积和重量.首先,本文建立了系统磁耦合谐振模型并优化了谐振参数;其次,仿真得到一、二次侧之间的空间耦合系数分布曲线;最后,通过搭建系统硬件平台,实现了60～150mm距离的无线能量传输,传输功率为700W,传输效率最高可达80％.

关键词：电气工程无线能量传输无尾家电磁心

基于视觉和IMU融合的变电站巡检机器人SLAM技术研究

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基于视觉和IMU融合的变电站巡检机器人SLAM技术研究

作者：经韬杭州电子科技大学

学位级别：硕士

随着我国电网的迅速发展,电力传输和配电变得越来越复杂,给变电站人工检测设备带来越来越大的压力和危险。因此,引入机器人检测技术取代人工检测就显得至关重要。移动机器人同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,S... 详细信息

随着我国电网的迅速发展,电力传输和配电变得越来越复杂,给变电站人工检测设备带来越来越大的压力和危险。因此,引入机器人检测技术取代人工检测就显得至关重要。移动机器人同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术是实现变电站巡检机器人的核心,近十年来得到快速发展,巡检机器人向更高建图质量、更快速度、更高定位精度以及更复杂环境应用发展。因此,本文针对视觉和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)信息融合的变电站巡检机器人SLAM技术,分别从相机和IMU的标定和紧耦合算法展开研究。主要研究工作包括以下内容:1、针对视觉和IMU信息融合的基础理论进行介绍,包括三维空间的刚体变换、相机和IMU的工作原理及其对应的坐标关系,并建立相应的数学模型。2、开展基于深度相机的SLAM系统研究。针对变电站场景复杂问题,通过平行线在图像种交汇于消失点的特性,实现在线标定相机。在视觉跟踪线程中,首先特征提取,然后跟踪图像特征,并迭代计算深度相机姿态。在后端线程中,运用光束平差法优化地图点,为避免累积误差,在回环检测中采用词袋模型描述关键帧。3、提出融合IMU信息的视觉SLAM方案。通过推导IMU预积分、误差传递矩阵及状态更新矩阵,解决IMU和相机频率不匹配的问题,同时对两个传感器所有参数进行联合标定,为两者紧耦合做铺垫。构建了最小二乘估计函数,包括边缘化信息、IMU残差项和视觉残差项,并使用列文伯格-马夸尔特算法(Levenberg-Marquardt,LM)求解最小二乘函数,同时采用滑动窗口边缘化方式以提高实时性。最终实现深度相机和IMU紧耦合构建的变电站巡检机器人的SLAM系统。4、对本文提出的算法进行评估。在Eu Ro C数据集上进行关于视觉和IMU融合的SLAM定位实验,并与纯视觉系统、VINS-Mono和VI-ORB系统进行对比。实验结果表明,与其他算法相比,能够改善系统性能。此外,搭建视觉和IMU传感器的移动机器人平台,以验证该算法在实际场景的实用性和有效性。

关键词：变电站巡检同时定位与地图构建深度相机视觉惯性融合

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基于LSTM的航天器时间序列预测方法研究

基于LSTM的航天器时间序列预测方法研究

作者：张正韬北京交通大学

学位级别：硕士

航天器制造精密,价格昂贵,运行在复杂的环境中。建立对航天器的预测系统可以更好的监测和控制航天器,避免风险、减少损失。遥测数据由航天器上各个传感器采集并发送到地面控制中心,涵盖航天器运行的具体信息,可以反映出航天器的运行状... 详细信息

航天器制造精密,价格昂贵,运行在复杂的环境中。建立对航天器的预测系统可以更好的监测和控制航天器,避免风险、减少损失。遥测数据由航天器上各个传感器采集并发送到地面控制中心,涵盖航天器运行的具体信息,可以反映出航天器的运行状态。在航天器的遥测数据中,有一类数据波动性较大且具有非平稳特征,与其它遥测维度存在相关依赖和协同特征,使用常见单维遥测预测模型难以对其进行精确预测。本文使用某卫星两年多维遥测时间序列作为研究对象,进行多维航天器时间序列预测的研究,主要工作包括以下方面:(1)对于近年遥测数据预测领域的研究方法进行了分析,总结了不同模型的特点。对于航天器的多维遥测数据进行了数据分析,从时间维度和相关依赖方面总结了其特点。同时对遥测数据进行了预处理,构建了具有较高质量的航天器遥测数据集,为之后的预测工作提供了基础。(2)为了解决航天器中的某些受环境影响较大,与其它遥测维存在依赖关系的遥测数据预测问题。参考了主流的多变量时间序列方法,提出了一种基于一维卷积、Bi LSTM以及注意力机制的多维遥测时间序列实时预测模型。使用一维卷积捕捉时间序列中的短期依赖,再使用Bi LSTM捕获时间序列数据的双向长期依赖,引入了在维度方向的注意力机制来筛选多维遥测数据之间的相关性,之后添加AR机制来为预测模型增加线性成分,最终得到预测结果。(3)多维遥测数据预测模型的实验。本文使用两年的航天器真实遥测数据进行实验。选取多种评价指标,通过变体模型对比实验证明所设计模型的不同组件的功能及必要性。通过基准方法对比实验证明模型的预测精度。实验结果表明,本文所设计的基于一维卷积、Bi LSTM、注意力机制的混合预测模型具有明显的性能优势。同时该模型是一个实时预测模型,可以应用在实际航天系预测系统之中。

关键词：遥测数据预测多维时间序列注意力机制 LSTM

修饰玻碳电极的制备及其在环境污染物检测中的应用

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修饰玻碳电极的制备及其在环境污染物检测中的应用

作者：金威韬东北师范大学

学位级别：硕士

利用化学修饰电极进行检测的电化学方法有着快速响应、仪器廉价、体积小、电极制备过程简单、灵敏度高、重现性好以及成本低等优点,一直是电化学领域的研究热点。本文报告了以多壁碳纳米管、纳米金溶液和孔雀石绿等为原料,分别采用滴涂... 详细信息

利用化学修饰电极进行检测的电化学方法有着快速响应、仪器廉价、体积小、电极制备过程简单、灵敏度高、重现性好以及成本低等优点,一直是电化学领域的研究热点。本文报告了以多壁碳纳米管、纳米金溶液和孔雀石绿等为原料,分别采用滴涂法和电化学聚合的方法制备了三种化学修饰电极:羧基化多壁碳纳米管/壳聚糖修饰玻碳电极(c-MWCNTs/CS GCE)、羧基化多壁碳纳米管-纳米金/壳聚糖修饰玻碳电极(c-MWCNTs-Au/CS GCE)和聚孔雀石绿修饰玻碳电极(PMG/GCE),并研究了水环境污染物2,4-二氯酚、亚硝酸盐和正磷酸盐的检测方法其在电极上的电化学行为。内容如下:(1)c-MWCNTs/CS GCE检测水体中的2,4-二氯酚:通过滴涂法制备c-MWCNTs/CS GCE,采用循环伏安法和差分脉冲伏安法研究了2,4-二氯酚在该修饰电极上的电化学行为。实验结果表明:与裸玻碳电极相比,c-MWCNTs/CS GCE明显提高了2,4-二氯酚的氧化峰电流,且2,4-二氯酚在修饰电极上发生的电化学反应是一个两电子和两质子参与受扩散控制的完全不可逆反应。2,4-二氯酚在该检测条件下的扩散系数D为1.5857×10 cm·s。采用循环法安法对2,4-二氯酚检测:线性检测范围为0.2-1.0 mg/L、1.0-10 mg/L和10-80 mg/L,拟合R>0.99,检测限为0.1mg/L。采用差分脉冲伏安法检测2,4-二氯酚:线性检测范围0.1-1mg/L、1-10 mg/L和10-80 mg/L,R>0.99,检测限为0.01 mg/L。(2)c-MWCNTs-Au/CS GCE检测水体中的亚硝酸盐:采用滴涂法制备c-MWCNTs-Au/CS GCE,并用循环伏安法和差分脉冲伏安法研究亚硝酸盐在修饰的电极上的电化学行为。实验结果表明:c-MWCNTs-Au/CS GCE对亚硝酸盐具有显著的电催化作用。亚硝酸根在修饰电极上发生的电化学反应是一个有两个电子参与而无质子参与的完全不可逆氧化反应,且该反应过程受扩散控制。在检测条件下,亚硝酸钠的扩散系数为2.6403×10 cm·s。采用循环伏安法检测亚硝酸盐:线性检测范围为0.8-10 mg/L和1000 mg/L,R>0.99,检测限为0.1 mg/L。差分脉冲伏安法检测亚硝酸盐:线性检测范围为0.05-1 mg/L和1-150 mg/L,R>0.99,检测限为0.01 mg/L。(3)磷酸盐在PMG/GCE上的电化学行为研究:采用循环伏安法电化学聚合孔雀石绿制备PMG/GCE,并用循环伏安法和差分脉冲伏安法研究磷钼酸在修饰电极上的电化学行为。实验结果表明:PMG/GCE对磷钼酸的电催化作用显著强于GCE,磷钼酸在修饰电极上发生的电化学反应是多个准可逆反应组成,每一个可逆反应均有两电子和两质子参与,反应受扩散控制,磷钼酸在检测条件下的扩散系数D为7.258502×10 cm·s。循环伏安检测:线性检测范围:0.1-1 mg/L和1-12 mg/L,R>0.99,检测限为0.04 mg/L。差分脉冲伏安检测:线性检测范围0.08-1 mg/L和1-12 mg/L,R>0.99,检测限为0.01 mg/L。

关键词：化学修饰电极 2,4-二氯酚亚硝酸盐磷酸盐循环伏安法差分脉冲伏安法

染料废水吸附—焙烧—磁选法从富铁软锰矿渣中富集回收铁资源的工艺研究

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染料废水吸附—焙烧—磁选法从富铁软锰矿渣中富集回收铁资源的工...

作者：吉韬四川大学

学位级别：硕士

软锰矿渣是软锰矿湿法脱硫浸取锰资源后残留的固体废渣,是一种典型的含铁大宗矿渣。由于产量大,可利用价值较低,处理成本高等原因,目前矿渣的处理主要以堆存的方式为主,不仅是潜在的环境污染风险,同时也是对资源的浪费。染料是含有显色... 详细信息

软锰矿渣是软锰矿湿法脱硫浸取锰资源后残留的固体废渣,是一种典型的含铁大宗矿渣。由于产量大,可利用价值较低,处理成本高等原因,目前矿渣的处理主要以堆存的方式为主,不仅是潜在的环境污染风险,同时也是对资源的浪费。染料是含有显色基团和极性基团的芳烃和杂环化合物,难以自然降解,排放到环境中的染料会影响水体的美观性、减弱水体的透明度和减少溶解氧含量,严重危害水生态和人类健康。目前处理染料废水的方法有很多,但吸附法被认为最简单有效的一种。本文将软锰矿渣和染料废水的特点相结合,基于矿渣有具有多孔结构和吸附能力的特性,以亚甲基蓝染料废水为目标污染物,利用软锰矿渣作为吸附剂进行染料废水的处理,然后利用被吸附的染料在无氧环境下还原磁化矿渣中的铁氧化物,最终通过磁选的方式富集软锰矿渣中的铁资源,实现废水处理和矿渣资源化的双赢目标。研究了软锰矿渣对亚甲基蓝废水的吸附特性。考察了投加量、p H值、时间、初始浓度和温度对亚甲基蓝吸附量和去除率的影响,并对吸附过程等温线、动力学、热力学进行了分析。结果分析表明在p H值为10.5,温度60℃,初始浓度320mg/L、投加量和吸附时间分别为8g/L和60min时吸附效果最佳,此时软锰矿渣对亚甲基蓝最大吸附量为24.36mg/g;吸附过程是单分子层吸附,Langmuir方程能更好地拟合实验数据结果;吸附热力学研究结果显示吸附过程中的?G值均为负值,而焓变?H大于0,说明了吸附过程是自发进行的,且为吸热反应;吸附动力学研究结果表明软锰矿渣对亚甲基蓝的吸附过程符合伪二级动力学,对应的表观活化能(E)和指前因子(A)分别为21.45k J/mol和547.91。研究了焙烧还原-磁选工艺对铁资源回收结果的影响。以Ca F为添加剂,考察亚甲基蓝吸附量、焙烧温度、焙烧时间、添加剂用量、磨矿时间、矿浆浓度、磁选磁场强度等影响因素对磁选结果的影响。结果表明最佳的工艺条件是:亚甲基蓝的吸附量为24.36mg/g、焙烧温度700℃、焙烧时间60min、还原剂添加量12%、液固比20ml/g、磨矿时间60min、磁选磁场强度3500GS。在此条件下,磁选物铁含量、精矿产率、铁回收率分别达到59.70%、22.69%、48.38%。研究了还原焙烧-磁选工艺中铁的物相转化机理。通过XRD、SEM、气相色谱、离子色谱、热重分析等表征手段,分析了还原焙烧过程矿物的物相变化规律、焙烧尾气的成分组成、铁硅分离情况和三种添加剂(Ca F、Na F、NaSO)的作用机理。结果发现三种添加剂都有助于还原反应的发生,硫酸钠在还原氛围下反应的生成为NaS能够置换出硅酸铁中铁从而生成无磁性的Fe S,并优先于FeO和Si O的反应,有利于铁矿物的还原和铁硅分离;Na F作用下能FeO的最佳还原温度相比直接还原时有降低;Ca F作用下,在低温时铁只以FeO的形式存在,而且添加Ca F后,在被还原后的矿渣中铁元素和硅元素出现了各自较为集中的区域,铁晶粒长大,并相互连接、聚拢,创造了铁、硅容易分离环境。三种添加剂对还原反应的促进的效果为Na F>NaSO>Ca F,对铁硅分离的作用效果为Ca F>NaSO>Na F。对尾气的分析结果表明,焙烧还原过程产生的尾气是以二氧化碳为主,同时还有少量硫氧化物和极少量氟、氯、氮氧化物或氢化物酸性尾气,能够被碱性溶液吸收。本文将染料废水处理与软锰矿渣中铁资源回收相结合,同步实现铁资源的回收与染料废水的无害化处理,提供了一条有机废弃物和含铁废渣资源化处理相结合的、以废治废的工艺路线。

关键词：软锰矿渣染料吸附还原磁化磁选

面向标签分布偏移的联邦全局分布建模算法研究

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面向标签分布偏移的联邦全局分布建模算法研究

作者：盛韬中南大学

学位级别：硕士

随着对隐私问题的关注不断增加,不同领域内的数据无法实现共享,从而形成了数据孤岛。仅凭借孤岛数据,难以实现对深度学习模型的充分训练,导致其性能显著下降。联邦学习是一种解决当前数据孤岛问题的有效方案,它可以让多个参与方在不共... 详细信息

随着对隐私问题的关注不断增加,不同领域内的数据无法实现共享,从而形成了数据孤岛。仅凭借孤岛数据,难以实现对深度学习模型的充分训练,导致其性能显著下降。联邦学习是一种解决当前数据孤岛问题的有效方案,它可以让多个参与方在不共享原始数据的情况下协同训练模型,从而提高模型性能。然而,在标签分布偏移的场景中,传统的局部模型聚合方式会导致全局模型的权重发散,从而严重影响全局模型的性能。针对上述问题,现有研究主要注重于在参数空间中约束局部模型的更新,而忽略了整体的数据分布信息。基于现有解决方案存在的缺陷,本文提出了一种全局分布建模的方法,在不泄露隐私的前提下,对各客户端数据形成的整体分布建模,进而缓解标签分布偏移问题导致的性能下降。在上述研究基础上,本文进一步研究了一种更加一般化的场景,即客户端无标签的场景。在该场景下,本文通过在服务器端开展半监督学习,并利用全局无监督建模得到的合成样本,解决了客户端无标签训练和标签分布偏移问题,从而提高了模型的泛化能力和准确性。其主要工作如下:(1)针对数据非独立同分布问题下的标签分布偏移场景,本文提出一种标签分布偏移场景下的联邦全局分布建模算法,Fed MGD(Federated Global Distribution Modeling Algorithm for Label Distribution Skew)。该算法通过对各客户端本地数据集的分布进行建模,以获取全局数据分布的信息,从而提升了聚合模型在标签分布偏移场景下的性能。具体而言,Fed MGD采用了分布式生成对抗网络来实现对全局分布的建模,使生成器可以合成接近真实数据分布的生成样本。此外,算法还设计了一种基于真实度分数的更新方式,考虑了数据和语义的真实性信息,使模型更好地学习全局分布信息,并在标签分布偏移场景下表现更为出色。实验结果表明,所提算法在多个公共基准测试集中表现优秀,相较于现有的研究工作有显著的性能提升。(2)在更加一般化的客户端无标签场景下,算法不仅要考虑标签分布偏移问题,还需要解决客户端中无标签数据训练的挑战。针对该场景,本文提出了一种基于全局无监督建模的联邦半监督学习算法,Fed GUM(Federated Semi-Supervised Learning Algorithm Based on Global Unsupervised Modeling)。该算法采用无监督的方式进行全局建模,利用模型生成的无标签数据和少量真实的有标签数据,通过所提出的服务器端一致性损失进行模型优化更新,从而实现更好的半监督学习效果,并解决客户端无标签场景下的标签分布偏移问题。实验结果表明,在公共数据集和特定的医疗影像数据集中,相比于现有方法,Fed GUM在客户端无标签场景下具有更高的模型性能和更好的泛化能力。图23幅,表16个,参考文献77篇

关键词：联邦学习全局分布建模分布式生成对抗网络标签分布偏移客户端无标签