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基于联合参数辨识的粒子群优化扩展粒子滤波的锂电池荷电状态估计

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电工技术学报 2024年第2期39卷 595-606页

作者：贠祥张鑫王超范兴明桂林电子科技大学电气工程及其自动化系桂林541004

提高参数辨识的精度和SOC算法的精度是提高SOC估计的关键,该文提出了基于联合参数辨识的粒子群优化扩展粒子滤波的荷电状态(SOC)估计方法。在参数辨识阶段,结合遗忘因子递推最小二乘法在线辨识的优势,弥补粒子群辨识精度高但前期缺乏数... 详细信息

提高参数辨识的精度和SOC算法的精度是提高SOC估计的关键,该文提出了基于联合参数辨识的粒子群优化扩展粒子滤波的荷电状态(SOC)估计方法。在参数辨识阶段,结合遗忘因子递推最小二乘法在线辨识的优势,弥补粒子群辨识精度高但前期缺乏数据无法实时辨识的劣势,联合进行参数辨识;在SOC估计阶段,利用扩展卡尔曼滤波生成重要性密度函数,去克服粒子退化,同时采用粒子群优化算法优化重采样策略改进采样过程缓解粒子贫化。最后在联邦城市运行(FUDS)和US06高速公路运行(US06)工况下将所提算法与F-PF、F-PSO-PF、FPSO-PSO-PF进行了对比,结果表明,在FUDS工况下,方均根误差分别提高了65.4%、56.3%和43.5%;在US06工况下,方均根误差分别提高了45.8%、35.9%和35.1%,验证了所提算法具有较好的适应性和鲁棒性。

关键词：锂电池粒子群算法扩展粒子滤波算法荷电状态

基于深度小样本神经网络的个性化金融商品推荐方法

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数据分析与知识发现 2024年

作者：贠阳林唐晓彬对外经济贸易大学统计学院郑州西亚斯学院管理学院

[目的]传统的推荐方法在面临冷启动问题时无法有效地生成个性化建议，降低了推荐的准确性和用户满意度。 [方法]与一般的金融商品推荐任务中仅使用商品信息不同，本文还进行了用户历史交易记录的表征，引入多层次融合表征。通过将两者... 详细信息

[目的]传统的推荐方法在面临冷启动问题时无法有效地生成个性化建议，降低了推荐的准确性和用户满意度。 [方法]与一般的金融商品推荐任务中仅使用商品信息不同，本文还进行了用户历史交易记录的表征，引入多层次融合表征。通过将两者关联起来，引入隐式信息的推荐系统能够捕捉复杂的用户投资模式。 [结果]首先与不同基准方法进行对比，随后构建了一种小样本学习场景以验证本文模型应对商品冷启动问题的能力。实验结果表明了，相较此前最优方法，本方法的平均倒数排名，命中率和归一化折现累积增益分别提升18.6%，26.08%和23.52%。 [局限]由于并没有基于最先进的神经网络架构，因此未来可以使用较为先进的深度神经网络，来进一步提升推荐效果。 [结论]不同的消融实验和与基准模型的对比实验结果证明了本文方法在推荐金融商品方面的有效性。

关键词：模式识别金融服务小样本学习深度神经网络

基于因子分析法的电子式电压互感器误差状态在线评估

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现代电子技术 2023年第6期46卷 123-128页

作者：石永军杨明泽贠振兴李青宏李昊洋兰芳国网甘肃省电力公司金昌供电公司甘肃金昌737100 湖南工业大学计算机学院湖南株洲412007 三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002

电子式电压互感器由于结构复杂且工作环境恶劣,长时间运行后精度会大幅降低,影响电力系统的安全可靠性和电能贸易交易的公平性。针对传统的离线校验方法长时间停电需要标准互感器的缺点,文中提出一种基于因子分析法的电子式电压互感器... 详细信息

电子式电压互感器由于结构复杂且工作环境恶劣,长时间运行后精度会大幅降低,影响电力系统的安全可靠性和电能贸易交易的公平性。针对传统的离线校验方法长时间停电需要标准互感器的缺点,文中提出一种基于因子分析法的电子式电压互感器误差状态在线评估方法。利用SPSS软件实现KMO检验和Bartlett球形检验,验证三相电子式电压互感器的二次输出数据适用于因子分析。在系统正常运行下实现模型训练,利用因子算法分离出特殊因子电子式电压互感器误差信号,建立特殊因子的Q统计量阈值;通过计算Q统计量的变化实现误差状态检测,通过Q统计量的贡献率实现三相电子式电压互感器异常准确定位。试验结果表明,所提方法可实现电子式电压互感器计量误差0.1%的在线评估,满足传统定期离线校验0.2级计量精度的评估标准,可为互感器在线监测提供新思路。

关键词：电子式电压互感器误差状态 KMO检验 Bartlett球形检验因子分析 Q统计量 SPSS统计软件在线评估

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基于深度学习方法的航空发动机寿命预测模型

振动．测试与诊断 2024年第2期44卷 330-336,412页

作者：郭晓静贠玉晶徐晓慧中国民航大学航空工程学院天津300300 中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

为提高航空发动机剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种注意力机制与长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)融合的深度学习模型。首先,分析多元高维的运行参数与RUL之间的协方差相关性,实现数据降维... 详细信息

为提高航空发动机剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种注意力机制与长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)融合的深度学习模型。首先,分析多元高维的运行参数与RUL之间的协方差相关性,实现数据降维,优化模型权重;其次,利用运行参数的时序退化特性提高模型的回归预测效果。在NASA发动机数据集上实验的均方根误差(root mean square error,简称RMSE)范围为[4.83,13.66],与卷积神经网络(convolutionneuralnetworks,简称CNN)、LSTM和双向长短期记忆网络(bi-directionallongshort-term memory,简称Bi-LSTM)方法相比,极大地提高了预测的准确度,实现了超前预测。合并样本的方法提高了模型的泛化性,对不同类型的发动机RUL预测具有指导意义。

关键词：航空发动机剩余寿命预测协方差分析注意力机制长短期记忆网络

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低碳矿区综合能源系统经济运行优化研究

电力系统保护与控制 2024年第6期52卷 177-187页

作者：贠保记赵文王建学贠鑫哲西安科技大学陕西西安710054 西安西瑞控制技术股份有限公司陕西西安710077 西安交通大学电气工程学院陕西西安710049

针对煤矿开采过程中碳排放量高以及乏风、瓦斯、矿井涌水等伴生能源得不到及时有效利用的问题,提出一种低碳经济运行的矿区综合能源系统(coal mine integrated energy system, CMIES)。首先,为使矿区伴生能源得到充分利用,搭建了一个包... 详细信息

针对煤矿开采过程中碳排放量高以及乏风、瓦斯、矿井涌水等伴生能源得不到及时有效利用的问题,提出一种低碳经济运行的矿区综合能源系统(coal mine integrated energy system, CMIES)。首先,为使矿区伴生能源得到充分利用,搭建了一个包含燃气轮机、乏风氧化发电单元、水源热泵等设备的CMIES模型。其次,为降低矿区碳排放量,在CMIES中加入光伏、风电、电转气与氢燃料电池等设备。同时,引入阶梯式碳交易机制与绿色证书交易机制(green certificate trading, GCT),通过“双机制”模型来约束系统碳排放、激励新能源设备出力。最后,调用CPLEX商业求解器,以购能成本、新能源设备运行成本、碳排放成本最小为目标函数进行求解。结果表明:优化后的CMIES碳排放量显著降低,运行成本大幅减少。

关键词：矿区综合能源系统伴生能源低碳经济阶梯式碳交易绿证交易机制

数字孪生在我国档案管理中的应用前景、难点与建议

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北京档案 2024年第7期 47-50页

作者：丁海悦贠疆鹏江苏省规划设计集团技术研究与质管中心深圳交易集团有限公司深圳公共资源交易中心

数字孪生技术旨在以数字化方式创建物理实体的虚拟模型,进而模拟、验证、预测物理实体在现实环境中的各项行为,最终实现决策优化。论文对数字孪生在档案管理中的应用前景进行了详细剖析,分析了现阶段数字孪生应用于档案管理的难点,并从... 详细信息

数字孪生技术旨在以数字化方式创建物理实体的虚拟模型,进而模拟、验证、预测物理实体在现实环境中的各项行为,最终实现决策优化。论文对数字孪生在档案管理中的应用前景进行了详细剖析,分析了现阶段数字孪生应用于档案管理的难点,并从政策支持层面、人才支持层面和技术支持层面提出了针对性建议,以期为档案管理领域中应用数字孪生提供参考。

关键词：数字孪生档案管理档案数字化数字中国智慧城市

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基于RBF的油气水段塞流流型超声识别方法

化工进展 2024年第2期43卷 628-636页

作者：苏茜夏志飞刘振兴武汉科技大学信息科学与工程学院/人工智能学院湖北武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081

石油管道内的多相流流型识别主要集中在气液两相流和油水两相流方向且准确识别流型范围有限,为了解决油气水段塞流流型识别问题,本文提出一种基于RBF神经网络和超声传播规律的油气水段塞流流型识别方法。根据油气水段塞流的相分布特点,... 详细信息

石油管道内的多相流流型识别主要集中在气液两相流和油水两相流方向且准确识别流型范围有限,为了解决油气水段塞流流型识别问题,本文提出一种基于RBF神经网络和超声传播规律的油气水段塞流流型识别方法。根据油气水段塞流的相分布特点,建立了流型识别超声测试仿真模型。采用超声透射衰减技术和反射回波技术研究水平管道油气水三相段塞流超声响应特性,提取透射衰减信号区分段塞流液膜区、气泡夹带区和稳定液塞区。利用反射信号时间序列数据中的回波能量等统计特征,通过RBF神经网络对油气水段塞流进行流型识别。结果表明,基于超声传播机理以及RBF神经网络三相段塞流流型识别率为95.7%。基于RBF神经网络的流型识别算法研究为超声技术实现水平管油气水段塞流流型识别提供了理论基础。

关键词：多相流瞬态响应油气水段塞流超声衰减 RBF网络流型识别

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YASA轴向磁通永磁电机定子槽漏感计算

中国电机工程学报 2024年第10期44卷 4082-4090,I0028页

作者：王超彭兵闫伟郭振兴沈阳工业大学电气工程学院辽宁省沈阳市964700

定子槽漏感是定子无轭模块化(yokeless and segmented,YASA)轴向磁通永磁电机电感的主要分量,会降低电机的功率因数和最大输出转矩。该文提出定子槽内微小单元磁场能量法计算YASA电机的定子槽漏感,通过建立计及铁心饱和影响的二维等效... 详细信息

定子槽漏感是定子无轭模块化(yokeless and segmented,YASA)轴向磁通永磁电机电感的主要分量,会降低电机的功率因数和最大输出转矩。该文提出定子槽内微小单元磁场能量法计算YASA电机的定子槽漏感,通过建立计及铁心饱和影响的二维等效磁网络模型准确计算槽内微小单元储存的磁场能量,进而计算定子槽漏感。基于所提出的方法,进一步研究定子结构参数以及极槽配合对YASA电机定子槽漏感的影响规律。有限元仿真和实验结果表明,该文所提出的YASA电机定子槽漏感计算方法的可行性和准确性。

关键词：定子无轭模块化轴向磁通永磁电机磁网络微小单元槽漏感

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油气水三相流相含率超声测试模型优化

化工进展 2024年第2期43卷 791-799页

作者：苏茜邓翔天刘振兴武汉科技大学信息科学与工程学院(人工智能学院) 湖北武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081

油气水多相流广泛存在于油气工业过程。针对现有油气水多相流相含率模型对超声换能器测量信息利用有限这一问题,提出了一种水基分散分层流相含率超声测试模型的优化方法。利用最大粒径模型,研究了水基分散分层流中分散相粒径变化规律,... 详细信息

油气水多相流广泛存在于油气工业过程。针对现有油气水多相流相含率模型对超声换能器测量信息利用有限这一问题,提出了一种水基分散分层流相含率超声测试模型的优化方法。利用最大粒径模型,研究了水基分散分层流中分散相粒径变化规律,确定粒径-波长比的范围处于中波长区。根据超声脉冲回波法,采用“一发三收”超声换能器测试系统,提出了水基分散分层流中超声扩散衰减的测试方法。在此基础上,结合Faran弹性散射理论,建立了油水分散流含油率超声测试模型。利用换能器渡越时间测量信息,提出了声程波动修正参数,改进了油水分散流中混合声速测试模型,并进一步优化了含气率测试模型。仿真结果表明,水基分散分层流含气率预测平均相对误差和均方根误差分别为0.43%和0.23%,含油率预测平均相对误差和均方根误差分别为3.30%和0.28%,验证了所提出的基于混合声速的相含率测试优化模型的有效性和准确性,为油气水多相流超声测试方法提供理论依据。

关键词：分散系相含率模型优化脉冲回波法

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