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美军小型无人机发展规划浅析与思考

美军小型无人机发展规划浅析与思考

基于PSO-MUSIC的变压器内多局部放电源方位估计方法研究

第五届中国指挥控制大会

作者：陈裕田淦文燕王现磊解放军理工大学指挥信息系统学院

小型无人机系统是目前美军装备研发技术焦点之一。本文通过研究美国空军已发布的小型无人机相关战略文件,分析了其战略目标与发展特点,并提出了我军可学习借鉴的发展方向。

关键词：开放架构自主可控人机交互专业培训

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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变压器 2024年第11期61卷 36-43页

作者：王昱彤罗日成陈裕田高凯陈子骐刘娟长沙理工大学电气与信息工程学院湖南长沙410004

变压器内局部放电定位是变压器绝缘安全的重要研究课题。基于超声阵列传感器的MUSIC算法进行局放源方位估计时,具有计算量大、耗时长,无法保证检测精度的缺点。本文作者提出一种将PSO算法与MUSIC算法结合的多局放信号方位估计方法。首先... 详细信息

变压器内局部放电定位是变压器绝缘安全的重要研究课题。基于超声阵列传感器的MUSIC算法进行局放源方位估计时,具有计算量大、耗时长,无法保证检测精度的缺点。本文作者提出一种将PSO算法与MUSIC算法结合的多局放信号方位估计方法。首先,信号搜索用PSO算法迭代寻优替代MUSIC算法的网格遍历,能大幅减少算法的计算量、提高检测精度;其次,PSO算法采用随迭代次数变化的惯性权重,提高算法检测精度;最后,提出种群模糊搜索方法解决PSO算法无法同时搜索多个局放源的问题,能不损失种群数量进行迭代寻优。仿真结果表明,PSO-MUSIC算法比MUSIC算法具有更高的检测精度及更好的实时性,检测角度精度RMSE达到0.1°,检测速度较MUSIC算法提高75%。PSO-MUSIC算法更符合工程背景下的实际需求。

关键词：变压器局部放电多目标寻优

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变压器油中气泡运动特性及聚并影响因素分析

变压器 2024年第12期61卷 31-40页

作者：刘娟罗日成曾赟陈裕田陈子骐王昱彤长沙理工大学电气与信息工程学院湖南长沙410004 国网湖南省电力有限公司长沙供电分公司湖南长沙410004

为厘清变压器油中气泡在流场与电场耦合效应下复杂的动力学行为,并探究其诱发电场的局部畸变,进而潜在地损害变压器油的绝缘特性。本文通过建立流场与电场的耦合模型,研究了极不均匀电场下,气泡尺寸对于气泡畸变特性以及气泡内电场畸变... 详细信息

为厘清变压器油中气泡在流场与电场耦合效应下复杂的动力学行为,并探究其诱发电场的局部畸变,进而潜在地损害变压器油的绝缘特性。本文通过建立流场与电场的耦合模型,研究了极不均匀电场下,气泡尺寸对于气泡畸变特性以及气泡内电场畸变的影响,分析了气泡的数目、气泡初始位置对油中气泡的聚并行为以及气泡内最大电场强度的影响,并探究了气泡运动过程中油中电场分布以及气泡破裂现象。结果表明:气泡畸变率与气泡内部最大电场强度同气泡尺寸呈正相关,电场增强率平均为1.72倍。气泡聚并时间和气泡内部电场强度均随着气泡数目和气泡初始位置角度的增大而逐渐提前和逐渐增大。研究过程中还发现气泡内部场强的最大值主要位于气泡与周围介质的交界面处,并且聚并后生成的大气泡存在破裂的可能性。

关键词：变压器油气泡畸变电场强度聚并破裂

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二分查找判定树的RHC构造法

信息技术与网络安全 2018年第9期37卷 52-56页

作者：徐有为张宏军程恺陈裕田周彬彬陆军工程大学指挥控制工程学院江苏南京210000

传统面向过程的二分查找判定树构造方法复杂且工作量大。通过分析二分查找判定树的特点,提出倾斜二叉树的定义和构造方法,并进行了相关性质的探究。利用逆向哈弗曼编码(Reversed Huffman Coding,RHC)和二分查找判定树的中序有序性,提出... 详细信息

传统面向过程的二分查找判定树构造方法复杂且工作量大。通过分析二分查找判定树的特点,提出倾斜二叉树的定义和构造方法,并进行了相关性质的探究。利用逆向哈弗曼编码(Reversed Huffman Coding,RHC)和二分查找判定树的中序有序性,提出了一种面向计算的二分查找判定树构造法——RHC构造法。结合性能分析、对比,RHC构造法比传统面向过程的方法速度更快、效率更高。

关键词：二分查找判定树倾斜二叉树逆向哈夫曼编码

基于小波包分解的干式空心电抗器故障检测方法研究

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电力科学与工程 2024年第8期40卷 37-46页

作者：陈裕田罗日成俞乾王昱彤刘娟陈子琪高凯长沙理工大学电气与信息工程学院湖南长沙410004 国网湖南省综合能源服务有限公司湖南长沙410004

针对干式空心电抗器匝间短路故障频繁发生的问题,通过分析35kV干式空心并联电抗器匝间短路过程中状态参数的变化,提出了基于小波包分解的干式空心电抗器故障特征提取及检测方法。首先建立了电抗器的正常、故障(同股匝间短路及异股匝间短... 详细信息

针对干式空心电抗器匝间短路故障频繁发生的问题,通过分析35kV干式空心并联电抗器匝间短路过程中状态参数的变化,提出了基于小波包分解的干式空心电抗器故障特征提取及检测方法。首先建立了电抗器的正常、故障(同股匝间短路及异股匝间短路)状况下的电路模型,给出了各电气参数的计算方法,搭建了MATLAB/Simulink仿真电路,运用小波包分解方法分析了电抗器正常、故障状况下流经电抗器总电流的变化规律;其次,根据分解结果,提取和分析各个频段节点信号的能量特征,通过相同频段节点信号的差异对比,实现了电抗器运行状态判断;最后针对电抗器匝间短路时初期电气量变化不明显导致误判的问题,运用熵权法对电流平均值的差值和余弦相似度进行加权计算,提高了故障检测的精度。实验结果表明:将故障工况下的电流进行小波包分解能准确识别匝间短路故障,可以为干式空心电抗器的运行提供理论参考。

关键词：干式空心电抗器绝缘检测小波包分析微弱缺陷

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一种基于高频隔离的强触发模块设计

船电技术 2025年第01期 9-11+17页

作者：刘哲陈裕楠茹梦歌武汉船用电力推进装置研究所

为提高触发模块开通速度以及多路信号的同步性，从而解决晶闸管开通速度慢以及串联晶闸管开通不一致导致的晶闸管门级热击穿问题，本文通过对触发模块的磁路计算以及高频逆变电路的仿真分析得出一种可行的强触发模块电路方案，并进行样... 详细信息

为提高触发模块开通速度以及多路信号的同步性，从而解决晶闸管开通速度慢以及串联晶闸管开通不一致导致的晶闸管门级热击穿问题，本文通过对触发模块的磁路计算以及高频逆变电路的仿真分析得出一种可行的强触发模块电路方案，并进行样机试验，测试了触发模块的开通速度并验证其多路开通的一致性，得到一种能快速触发晶闸管并有效解决晶闸管门级热击穿问题的强触发模块。

关键词：强触发模块电磁隔离高频整流触发波形

高电荷态原子物理:电荷交换及其在X射线天文建模中的应用

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中国科学:物理学力学天文学 2025年

作者：魏宝仁张瑞田复旦大学大学现代物理研究所核物理与离子束应用教育部重点实验室中国科学院近代物理研究所中国科学院大学核科学与技术学院

高电荷态离子与中性原子分子碰撞是一个多原子中心的量子态跃迁过程,具有强库仑场、多通道、高激发态等动力学基本特征.电荷交换过程研究不仅有助于理解原子尺度强库仑场下量子态的跃迁动力学,对极端条件下量子散射理论的检验和高温等... 详细信息

高电荷态离子与中性原子分子碰撞是一个多原子中心的量子态跃迁过程,具有强库仑场、多通道、高激发态等动力学基本特征.电荷交换过程研究不仅有助于理解原子尺度强库仑场下量子态的跃迁动力学,对极端条件下量子散射理论的检验和高温等离子体的诊断与建模同样具有重要意义.本文围绕高电荷态离子与原子分子电荷交换过程实验和理论研究发展的历史、现状和面临的挑战,综述了动力学相关的电荷交换总截面的绝对测量、量子态选择截面及伴随X射线发射的谱学研究,最后以彗星大气X射线起源为例,讨论了电荷交换在天体环境冷-热流非平衡态等离子体X射线天文观测建模中的重要性.

关键词：高电荷态离子电荷交换绝对截面态选择截面 X射线发射天文建模

基于LSTM动态修正1维机理模型的CFB机组NOX排放浓度预测方法

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化工学报 2025年

作者：王芳马素霞田营刘众元太原理工大学电气与动力工程学院太原锅炉集团有限公司高效储热与低碳供热山西省重点实验室国电电力大同发电有限责任公司国网山西省电力公司电力科学研究院

CFB机组NOX排放浓度实时监测方法的不足主要表现在：基于机理模型的NOX排放浓度预测方法在某些不同于其建模条件的工况下，预测误差较大，基于机器学习模型的方法预测精度高，但缺乏物理意义，可解释性差。为此，提出一种CFB机组NOX排... 详细信息

CFB机组NOX排放浓度实时监测方法的不足主要表现在：基于机理模型的NOX排放浓度预测方法在某些不同于其建模条件的工况下，预测误差较大，基于机器学习模型的方法预测精度高，但缺乏物理意义，可解释性差。为此，提出一种CFB机组NOX排放浓度预测融合模型，首先构建一维循环流化床整体半经验模型模拟炉内燃烧给出NOX排放浓度初始预测值，其次基于长短期记忆人工神经网络构建误差校正模型，对初始预测值进行动态修正。以两台CFB机组为研究对象，结果表明，提出的模型优于单一的一维半经验模型以及长短期记忆网络、BP神经网络等模型。机理与机器学习方法的结合使得融合模型即具备高的预测精度，又具有良好的可解释性。

关键词：循环流化床动态建模测量 NO 排放浓度 LSTM神经网络

数控机床电主轴热误差HO-LSTM预测方法

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机械科学与技术 2025年

作者：田印周学良罗敏张映锋湖北汽车工业学院机械工程学院湖北汽车工业学院电气与信息工程学院西北工业大学机电学院

随着产品更新换代速度的日益加快，车间往往面临着多品种小批量加工任务，不同品种、规格的零件加工工况各异，对机床电主轴热误差预测模型的鲁棒性提出了更高要求。针对该问题，提出了一种利用河马优化算法（Hippopotamus Optimization... 详细信息

随着产品更新换代速度的日益加快，车间往往面临着多品种小批量加工任务，不同品种、规格的零件加工工况各异，对机床电主轴热误差预测模型的鲁棒性提出了更高要求。针对该问题，提出了一种利用河马优化算法（Hippopotamus Optimization Algorithm，HO）优化长短时记忆网络（Long Short Term Memory，LSTM）的电主轴热误差预测方法。首先，利用正弦余弦优化算法（Sine Cosine Algorithm，SCA）对Kmeans聚类算法的聚类数目K和距离度量方式进行优化，并采用皮尔森（Person）和斯皮尔曼（Spearman）相关性分析方法筛选温度敏感点。接着，将热误差敏感点的温度作为输入建立了电主轴热误差LSTM预测模型，采用HO对LSTM的隐藏层节点数、L2正则化常数、初始学习率进行优化。最后，以EM6050雕铣机为对象进行了实验验证。结果显示：提出的HO-LSTM模型相比海马优化算法优化的LSTM与灰狼算法优化的LSTM模型，热误差预测的MAE分别降低了32%、42%，RMSE分别降低了11%、76%，而且优化过程的收敛速度更快；对于不同工况下的热误差预测，HO-LSTM模型相比后两种LSTM模型，预测结果的RMSE分别降低了6%、4%，平均百分比误差MAPE分别降低了67%、31%，表明所提出的HO-LSTM模型热误差预测精度与鲁棒性更好。

关键词：数控机床电主轴热误差预测 SCA-Kmeans算法 HO-LSTM网络