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基于小波分析的输电线路故障识别检测

电子设计工程 2024年第1期32卷 73-76,81页

作者：汤同峰王峰蔡德胜国网淮安供电公司江苏淮安223002 南京丰道电力科技有限公司江苏南京210032

在输电线路故障识别的过程中,容易受到高频干扰信号影响,导致降低识别检测结果的准确性。因此,该文提出了基于小波分析的输电线路故障识别检测方法。分析输电线路故障信号奇异性,计算故障暂态信号的小波包能量,构建小波窗函数,以突变特... 详细信息

在输电线路故障识别的过程中,容易受到高频干扰信号影响,导致降低识别检测结果的准确性。因此,该文提出了基于小波分析的输电线路故障识别检测方法。分析输电线路故障信号奇异性,计算故障暂态信号的小波包能量,构建小波窗函数,以突变特性信号下的过电流为识别判据,检测输电线路故障情况,识别冗余信号,避免检测结果受到高频干扰信号影响。实验结果表明,该方法检测的输出电流波动范围与实际电流波动范围一致,说明识别检测精准度较高。

关键词：小波分析输电线路故障识别检测小波窗

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弱监督框架下的图像检索方法研究

弱监督框架下的图像检索方法研究

作者：刘泽同吉林大学

学位级别：硕士

移动摄像技术、分布式存储数据库和互联网技术的相互促进使得图像资源呈指数级增长,这对图像检索技术提出了新的挑战。过去的图像检索技术依赖于传统计算机视觉技术,难以提取图像的高区分度特征。深度卷积神经网络能够捕获图像的高级语... 详细信息

移动摄像技术、分布式存储数据库和互联网技术的相互促进使得图像资源呈指数级增长,这对图像检索技术提出了新的挑战。过去的图像检索技术依赖于传统计算机视觉技术,难以提取图像的高区分度特征。深度卷积神经网络能够捕获图像的高级语义特征,大大提升了图像特征的区分度。在深度度量学习的介入下,深度卷积神经网络将图像映射到嵌入空间,使图像表现为一个个的聚类,为区分图像并进行高精度检索创造了有利条件。然而之前的深度度量学习方法忽略了类内的局部结构。这降低了网络的区分度和在未知类上的泛化性。另外,这些方法大部分是全监督学习方法,无法摆脱对手工标注的数据集的依赖。因此本文将研究重点集中两方面,一方面捕获样本的类内差异,另一方面缓解对手工标注的数据的依赖。本文的主要工作如下:1.全监督框架下的类内排序损失。本文基于自监督学习的思想,以正样本为基础,在嵌入空间中通过线性插值的方式控制样本语义变化的力度,生成可度量的正样本的特征序列。基于生成的正样本,本文提出了一个排序损失函数,在更大的视野范围内约束生成样本按照其生成时语义变化的力度进行排序,从而学习样本的类内差异。以Recall@1为评价指标,本文提出的方法与Proxy-Anchor损失结合后,分别在CUB、CARS、SOP和In Shop数据集上取得了0.2%、1.2%、0.2%和0.3%的提升。实验结果验证了在方法中引入类内差异作为补充可以提高模型的鲁棒性和区分度,在图像检索任务上相较同类方法取得了更好的性能。2.半监督框架下的多级排序一致性正则。本文基于经典的半监督学习方法Fix Match,通过对扰动空间的扩展和一致性的约束实现了效果的提升。在图像层面和特征层面分别利用不同强度的几何变换和线性插值进行多次扰动,以模拟更丰富的扰动空间。在此基础上本文基于排序的思想设计了两个损失函数,约束相邻层级之间特征顺序的一致性和同一层级内部特征的差异性。在图像分类任务上,以Top-1的Accuracy为评价指标,相较于目前最优秀的Soft Match方法,本文提出的方法在Cifar10数据集标签数量为40、250和4000的条件下分别取得了0.04%、0.05%、0.02%的提升,在Cifar100数据集标签数量为400、2500和10000的条件下分别取得了0.17%、0.11%、0.05%的提升。在图像检索任务上,以m AP为评价指标,相较于Fix Match方法,本文提出的方法在Cifar10数据集标签数量为40的条件下取得了4.5%的提升,在Cifar100数据集标签数量为400的条件下取得了3.7%的提升。实验结果验证了本文提出的方法在图像分类和图像检索任务上相较同类方法取得了更好的性能。

关键词：深度度量学习弱监督学习半监督学习图像检索损失函数

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大功率高压直流电源的仿真与设计

大功率高压直流电源的仿真与设计

作者：蒋欣同北方工业大学

学位级别：硕士

X射线因其优秀的穿透特性,广泛应用于航天、工业、医疗、边防等领域,在医学上的应用尤为突出。高压直流电源是X射线设备中的核心部件,决定着X射线设备的性能。随着行业的快速发展,新一代的大功率高压直流电源需满足高功率密度、高效率... 详细信息

X射线因其优秀的穿透特性,广泛应用于航天、工业、医疗、边防等领域,在医学上的应用尤为突出。高压直流电源是X射线设备中的核心部件,决定着X射线设备的性能。随着行业的快速发展,新一代的大功率高压直流电源需满足高功率密度、高效率、低纹波、快速动态响应的要求,以满足X射线设备的广泛应用。在此背景之下,本课题研究并设计了一款输入电压为380V、输出电压为18k V-50k V、输出功率200W-2000W的大功率高压直流电源,本课题的研究重点为高压电源主电路的设计与控制算法。研究内容如下:(1)为实现高压直流电源的宽范围精确输出与快速动态响应等设计目标,本课题分析并设计主电路的拓扑结构,采用基波等效法对谐振变换器进行分析,建立主电路的等效电路模型,并分析模型对应的增益曲线特性,设计并选定LCC变换器的元件参数与工作频率区间;运用PSIM仿真软件对设计结果进行仿真,并搭建样机进行实验验证。试验结果表明,所设计的主电路在对应频率范围内可实现精确的18k V-50k V高电压输出,且电压纹波均小于±2%,符合设计性能指标,验证了设计的合理性。(2)高压直流电源中的高频高压变压器设计复杂,密封的金属油箱内工作,无法直接对变压器的工作状态进行测量。基于上述问题,本课题根据性能指标对高频高压变压器进行精确参数设计,并使用ANSYS仿真软件模拟变压器的实际工况,验证磁芯损耗的理论计算结果。仿真结果表明,在实际工况中,变压器的磁芯未饱和,磁芯损耗值为86W,所设计的变压器的工作效率满足设计要求,理论计算的磁芯损耗结果损耗的仿真结果与基本一致,验证了设计的正确性。(3)高压直流电源传统的负载切换控制算法过程慢、电压过冲大,为解决上述问题,本课题提出了不同负载情况下的快速切换控制策略。基于状态轨迹分析法对LCC谐振变换器的工作模态进行分析,分别建立重载、轻载模式的精确轨迹模型;设计了最优状态轨迹切换算法,研究在宽输出范围内的不同负载状况切换的最优动态响应策略,提升了系统的动态响应速度,减少电压过冲,提高高压电源的动态性能;使用仿真软件对传统PI控制与快速切换算法的仿真结果进行对比,结果表明,快速动态响应算法的调节时间较传统PI控制缩短了80%以上,电压过冲减小了60%以上,验证了算法的正确性。

关键词：高压直流电源 LCC谐振变换器状态轨迹控制高频高压变压器

内质网应激UPR通路在REV复制中的作用研究

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内质网应激UPR通路在REV复制中的作用研究

作者：王艺同山东农业大学

学位级别：硕士

AlCrMoNbTi/（AlCrMoNbTi）N高熵合金多层膜的制备及力学性能

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AlCrMoNbTi/（AlCrMoNbTi）N高熵合金多层膜的制备及力学性能

作者：同博西安理工大学

学位级别：硕士

近年发展起来的高熵合金薄膜具有高硬度、高耐磨性、高耐蚀性和高抗氧化性等优异的综合性能,但其韧性往往较差,在服役中容易出现变形损伤或开裂,这极大地限制了高熵合金薄膜的工程应用,如防护高接触载荷下的摩擦磨损、微动磨损以及接触... 详细信息

近年发展起来的高熵合金薄膜具有高硬度、高耐磨性、高耐蚀性和高抗氧化性等优异的综合性能,但其韧性往往较差,在服役中容易出现变形损伤或开裂,这极大地限制了高熵合金薄膜的工程应用,如防护高接触载荷下的摩擦磨损、微动磨损以及接触疲劳等。目前,调控成分和组织结构是提升高熵合金薄膜性能的重要手段。故本文拟通过控制成分、引入多层结构等方法显著改善高熵合金薄膜的强韧性匹配。首先采用非平衡磁控溅射技术,通过多靶共沉积的方法分别制备AlCrMoNbTi、(AlCrMoNbTi)Nx高熵合金薄膜以及AlC rMoNbTi/(AlCrMoNbTi)N高熵合金多层膜,进而分析薄膜的微观组织结构,表征薄膜的硬度、断裂韧性和摩擦学性能等,阐明高熵合金薄膜成分、组织与性能之间的关联关系,揭示相关磨损机制。结果如下:AlCrMoNbTi合金薄膜以体心立方(BCC)结构为主,随着Ti、Al含量的增加,硬度与断裂韧性均呈现出先增大后降低的趋势,其中Al16Cr19Mo17Nb18Ti30的硬度最高(19 GPa),断裂韧性较好(8.32 MPa·m1/2);与GCr15钢对磨时,AlCrMoNbTi薄膜均无减摩作用,比磨损率均高于TC4基材,磨损机制均以磨粒磨损为主;此外,因韧性整体较差,磨痕边缘伴随着薄膜的开裂和剥落。随着氮气流量从0 sccm增加到16 sccm,(AlCrMoNbTi)Nx薄膜的相结构从BCC结构转变为BCC与面心立方(FCC)双相结构,再转变为FCC结构;薄膜硬度呈现先增大后下降的趋势,其中,氮气流量为8 sccm时,薄膜硬度最高(29.95 GPa),断裂韧性最好(8.96 MPa·m1/2)。与GCr15钢对磨时,(AlCrMoNbTi)Nx薄膜薄膜均无明显减摩作用,磨损率随氮气流量的增加先减小后增大,当氮气流量为8 sccm时其比磨损率最低,约为基材的29%;磨损机制由磨粒磨损逐步转变为粘着磨损,同时伴有氧化磨损;随着单层厚度从100 nm减小到10 nm,AlCrMoNbTi/(AlCrMoNbTi)N多层膜的异质界面由BCC/FCC非共格界面逐渐转变为以FCC结构为主的共格界面,硬度先上升后下降,断裂韧性呈单调增加趋势;其中,单层厚度为20 nm的多层膜获得峰值硬度,而单层厚度为10 nm的多层膜则具有最佳的断裂韧性,这主要归因于对位错“透明”的共格界面和弯曲的异质界面有利于协调变形,但也导致其硬度相对较低。单层厚度为10 nm和20 nm的多层膜,摩擦系数较大且较为稳定,但可将TC4基材的磨损率降低约两个数量级,表现出优异的抗磨性能,磨损机制以粘着磨损为主。

关键词：高熵合金薄膜多层膜硬度断裂韧性摩擦学性能

“华龙一号”核电WCW瞬态运行对凝汽器影响特性分析

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给水排水 2024年第09期 92-98页

作者：吴鹏李钊同邢丹张盼生态环境部核与辐射安全中心

“华龙一号”核电机组循环水系统(WCW)为凝汽器安全运行提供必须的冷却水，以“华龙一号”核电机组为研究对象，重点考虑循环水系统二次滤网堵塞及胶球清洗装置非正常运行，循环水泵跳闸等故障引起的循环水流量变化对凝汽器主要物性参... 详细信息

“华龙一号”核电机组循环水系统(WCW)为凝汽器安全运行提供必须的冷却水，以“华龙一号”核电机组为研究对象，重点考虑循环水系统二次滤网堵塞及胶球清洗装置非正常运行，循环水泵跳闸等故障引起的循环水流量变化对凝汽器主要物性参数的影响。同时利用修正后的换热系数研究了凝汽器冷却管内结垢厚度对凝汽器主要物性参数的影响。利用分区多节点建模思想建立凝汽器模型，模拟了上述变化对凝汽器运行参数的影响，将仿真模型模拟的结果与“华龙一号”全范围验证模拟机平台运行结果进行了对比。仿真模型模拟结果与全范围验证模拟机平台运行结果大体一致，循环水泵跳泵或冷却管堵管都将导致凝汽器的总压力和冷却水出口温度迅速上升，冷却管结垢也将导致凝汽器换热能力下降，凝汽器的总压力升高，随着故障的严重程度或结垢加剧，凝汽器的总压力和各层冷却水出口温度的变化幅度更大。在机组发生一台循环水泵跳泵故障时，应迅速按规程要求降负荷；机组正常运行时，应保障胶球清洗装置安全高效运行，及时更换老化的胶球，并根据海洋生物季节繁殖特性，增加加药频次及二次滤网自动反冲洗的频率。

关键词：华龙一号核电机组循环水系统凝汽器循环水流量结垢 WCW瞬态运行仿真模型模拟

日照绿茶地理标志形象对消费者购买倾向的影响研究

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日照绿茶地理标志形象对消费者购买倾向的影响研究

作者：肖同烟台大学

学位级别：硕士

近年来,地理标志形象已经被认为是企业竞争优势的新来源之一,其研究已经成为学者们关注的热点领域。具备标识性的地理标志形象会增加产品之间的差异性,提高特色农产品的市场竞争优势。因此,地理标志形象的研究对提高消费者产品的认知、... 详细信息

近年来,地理标志形象已经被认为是企业竞争优势的新来源之一,其研究已经成为学者们关注的热点领域。具备标识性的地理标志形象会增加产品之间的差异性,提高特色农产品的市场竞争优势。因此,地理标志形象的研究对提高消费者产品的认知、评价及销售都具有重要的意义。本文以日照绿茶为研究对象,基于SOR理论,构建理论模型,结合日照绿茶的特性,提炼出质量保证、经济支持、文化因素及品牌形象四个地理标志形象变量,以感知价值为中介,从而构建日照绿茶地理标志形象对消费者购买倾向的影响模型。基于559份调查问卷的数据,运用结构方程模型对假设进行检验。研究结果显示:(1)日照绿茶地理标志形象中的质量保证正向影响情感价值、功能价值及经济价值,但对区域价值没有正向影响。(2)日照绿茶地理标志形象中的经济支持正向影响情感价值、经济价值及区域价值,但对功能价值没有正向影响。(3)日照绿茶地理标志形象中的文化因素均正向影响情感价值、功能价值、经济价值及区域价值。(4)日照绿茶地理标志形象中的品牌形象正向影响情感价值、经济价值及区域价值,但对功能价值没有正向影响。(5)感知价值在地理标志形象和消费者购买倾向之间起着中介作用。根据以上结论,提出相应的建议:(1)加强情感联结,保证产品质量功效;(2)讲好品牌故事,提升感知区域价值;(3)实现降本增效,增加产品经济价值;(4)政府引导扶持,打造地理标志形象等,从而对行业生产商及政府部门提供一定的理论依据。

关键词：日照绿茶地理标志形象感知价值购买倾向

基于深度学习的催产素调节大脑沟回功能特性研究

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基于深度学习的催产素调节大脑沟回功能特性研究

作者：郭炜同电子科技大学

学位级别：硕士

关于缓解推荐算法在反馈环中偏差积累方法的研究

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关于缓解推荐算法在反馈环中偏差积累方法的研究

作者：许航同吉林大学

学位级别：硕士

近年来,推荐系统在成为各行业不可或缺的一部分,其通过智能算法和大数据分析,能够更精准地理解用户需求,为用户提供个性化、精准的推荐服务。然而,随着推荐模型的迭代轮次和用户交互数据量级的不断增大,推荐模型在大量用户反馈数据下迭... 详细信息

近年来,推荐系统在成为各行业不可或缺的一部分,其通过智能算法和大数据分析,能够更精准地理解用户需求,为用户提供个性化、精准的推荐服务。然而,随着推荐模型的迭代轮次和用户交互数据量级的不断增大,推荐模型在大量用户反馈数据下迭代训练而导致的偏差累计问题也愈发严重,即已有推荐系统产生的归纳偏差会被新的推荐模型继承,并通过反馈环的迭代加强。现有的工作探讨了反馈环和未知曝光机制对推荐模型效果和用户体验的有害影响,但将它们视为相互独立的因素而忽略了它们之间的交叉效应。另一方面,用户反馈受到曝光机制的影响,用户仅对向他们推荐的物品提供反馈,被动地忽略未被推荐的物品,从而产生大量的伪负样本。伪负样本的存在不仅增大了负采样的难度,还会在模型的用户偏好建模过程中引入错误信息。为了解决上述问题,本文从数据迭代角度,对在非随机缺失(Missing Not At Random)假设下的反馈环中的数据曝光机制进行了全面分析。首先,本文从初始完全随机(Missing At Random)的曝光机制的角度出发,通过理论推导,演化了曝光机制从初始状态转变为未知曝光机制的过程,从理论上证明并发现了在反馈环下曝光机制转化中存在一个核心因素。基于此本文设计了一个动态成对排名损失函数(DPR,Dynamic Personalized Ranking),采用动态重新加权来缓解曝光机制和反馈循环的交叉效应,在没有额外信息输入的前提下,实现无偏推荐,并理论上证明了本文的方法减轻了反馈循环和未知曝光机制的不良影响。此外,为了减轻伪负样本带来的负面信息的影响,本文分析了伪负样本和强负样本的共性和特性,并基于两者的差别本文设计了一个即插即用的负采样算法—UFN(Universal Anti-False Negative),以减轻伪负样本带来的负面影响,并在理论上证明了UFN在模型训练过程中的有效性。本文在一个模拟数据集和六个公开的真实世界数据集上分别对上述两个方法进行了实验。实验结果表明,采用DPR作为损失函数的模型能够更好地缓解模型在反馈环下偏差的积累,并在公开的真实数据集上表现出更好的推荐性能。本文将负采样方法UFN应用于主流的损失函数中,结果显示采用UFN的损失函数的性能取得了进一步提升,证明了UFN普适性和有效性。其次,本文通过多组消融实验验证了两个方法的协同效应,和多组超参数对比实验,分析讨论了两个方法对于不同超参数设置的敏感程度。

关键词：推荐系统偏差积累反馈环负采样