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基于软件无线电平台的LDPC编译码技术研究

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基于软件无线电平台的LDPC编译码技术研究

作者：何树勋北京邮电大学

学位级别：硕士

髋关节头臼匹配的数字解剖测量及其对髋臼骨折内固定术后并发创伤性关节炎的预测价值

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髋关节头臼匹配的数字解剖测量及其对髋臼骨折内固定术后并发创伤...

作者：方志勋南方医科大学

学位级别：硕士

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基于动态视觉传感器的无人机目标检测与避障

北京航空航天大学学报 2024年第1期50卷 144-153页

作者：蔡志浩陈文军赵江王英勋北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

针对无人机在动态环境中感知动态目标与躲避高速动态障碍物,提出了基于动态视觉传感器的目标检测与避障算法。设计了滤波方法和运动补偿算法,滤除事件流中背景噪声、热点噪声及由相机自身运动产生的冗余事件;设计了一种融合事件图像和RG... 详细信息

针对无人机在动态环境中感知动态目标与躲避高速动态障碍物,提出了基于动态视觉传感器的目标检测与避障算法。设计了滤波方法和运动补偿算法,滤除事件流中背景噪声、热点噪声及由相机自身运动产生的冗余事件;设计了一种融合事件图像和RGB图像的动态目标融合检测算法,保证检测的可靠性。根据检测结果对目标运动轨迹进行估计,结合障碍物运动特点和无人机动力学约束改进速度障碍法躲避动态障碍物。大量仿真试验、手持试验及飞行试验验证了所提算法的可行性。

关键词：事件相机事件滤波运动补偿融合检测速度障碍法

混凝土重力坝扬压力的多测点安全监测方法研究

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混凝土重力坝扬压力的多测点安全监测方法研究

作者：韩嘉勋西安理工大学

学位级别：硕士

随着混凝土坝工程不断建设,坝址区域的地质条件越来越复杂,为了防止结构破坏导致工程事故的发生,需要采取适当的大坝安全监测策略,而重力坝是混凝土坝最重要的坝型之一。对混凝土重力坝实施大坝安全监测的过程中,坝基的渗流安全是最需... 详细信息

随着混凝土坝工程不断建设,坝址区域的地质条件越来越复杂,为了防止结构破坏导致工程事故的发生,需要采取适当的大坝安全监测策略,而重力坝是混凝土坝最重要的坝型之一。对混凝土重力坝实施大坝安全监测的过程中,坝基的渗流安全是最需要关注的问题之一。大坝安全监测模型建模的基本思路都是在观测资料基础上,构建观测资料与各主要影响因素的联系,然后利用模型对各影响因子进行阐释,或者对未来某一时刻的物理量进行预测。当实测值与模型预测值之间存在显著差异时,就需要对这些异常进行成因分析。研究建立反映混凝土重力坝坝基实际渗流性态的扬压力安全监测模型,对于掌握大坝安全工作性态具有十分重要的意义。当前,对于大坝扬压力监测数据的处理,常见的数学模型包括统计模型、混合模型、模糊数学模型、灰色系统模型、时间序列模型以及神经网络模型等,这些模型通常是基于单点监测数据进行建模的。然而,在监测点较多的情况下,这些模型容易产生虚报警的问题,并且没有考虑监测量的空间分布信息。多测点模型可以更全面地反映监测量的整体效应,可以考虑不同部位监测点之间的关联性,能降低虚报率。因此,本文对混凝土重力坝坝基扬压力多测点数据时空聚类分析、多测点安全监测模型和多测点安全预警的方法进行系统研究。主要的研究内容与成果如下:(1)针对无监督学习中聚类结果质量好坏和是否稳定无法判别的问题,采用OPTICS(Ordering Points to Identify the Clustering Structure)聚类算法,从距离度量选择、聚类算法参数优化和聚类结果评估等方面对扬压力测点聚类分析方法进行优化。通过选择合适的距离度量和优化聚类算法参数,确保相似的对象被分配到同一个簇中,以提高聚类结果的准确性;通过将数据点以及可达距离聚合到一个可达距离图中,从而可以识别噪声点,使得算法对于数据中存在的噪声和异常值具有一定的鲁棒性;通过选择合适的评估指标来评估聚类结果的质量和可解释性,使得优化后的聚类结果更易于理解和解释。(2)考虑重力坝扬压力监测信息的不确定性和时变性,以及单测点模型不能全面反映大坝的状态,提出一种基于贝叶斯多变量动态线性模型(Bayesian Multivariate Dynamic Linear Model,BMDLM)的重力坝扬压力安全监测方法,将贝叶斯推断的实时更新策略用于给定数据情况下坝基扬压力的随机预测。该模型将扬压力统计模型的影响因子权重视为动态变化,利用贝叶斯多变量动态线性模型的动态回归组件,来进行实时在线更新预测;通过卡尔曼滤波器实现对隐藏组件的估计。工程实例表明,构建的重力坝扬压力动态监测模型能够对模型实时更新,并量化模型误差和预测不确定性;对比其他三种扬压力安全监测模型,BMDLM模型的预测精度有较明显提高,还能进行扬压力的区间预测。(3)针对各测压管所涵盖的区域较小,仅能反映各测点的局部渗流特征,并且可能会遇到缺少环境量监测数据或环境量预报因子选择困难的问题,提出—种基于贝叶斯面板向量自回归(Bayesian Panel Vector Autoregressive,BPVAR)的扬压力安全监测时间序列模型。在扬压力测点空间聚类的基础上,基于BPVAR模型对每类测点建立扬应力安全监测模型。工程实例的研究表明:BPVAR模型拟合值与实测值的复相关系数在0.90以上,并且预测误差小于BP(Back Propagation)神经网络、XGBoost算法和支持向量机(Support Vector Machines,SVM)模型,扬压力预测值均位于95%的置信区间内,能够为实际工程提供及时的决策依据。(4)传统大坝安全预警多采用单点模型,并且大部分并未考虑到噪声的影响,导致虚报警率高且难以对报警事件的原因进行分析。为此,本文提出一种基于概率主成分分析(Probabilistic Principal Component Analysis,PPCA)的重力坝扬压力多元分区预警方法。在扬压力测点空间聚类的基础上,通过研究重力坝环境变量影响的表达,成功地将环境影响和噪声干扰从监测数据中分离出来,然后采用离线数据的平方预测误差(Square prediction error,SPE)的控制图建立重力坝扬压力多元预警模型。并利用SPE控制图和贡献图的不同组合模式,来推断报警的原因。利用MATLAB App Designer设计工具,研发出一个软件完成上述功能。工程实例表明,当报警时,基于SPE控制图和贡献图,可以定性地推断出报警原因,能够为识别大坝的运行状态提供参考依据。

关键词：混凝土重力坝扬压力安全监测聚类分析贝叶斯面板向量自回归模型多元分区预警

基于差分进化的核搜索优化算法在新能源电力调度的研究

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基于差分进化的核搜索优化算法在新能源电力调度的研究

作者：孙立勋吉林化工学院

学位级别：硕士

在当前可持续发展和低碳环境的社会背景下,节能减排技术受到各行业的关注。电力行业作为化石能源消耗的主要行业,是降低碳排放的重点目标,引进新能源的发电形式,也可以有效降低发电成本,对电力系统的发展有着重要意义。经济排放调度问题... 详细信息

在当前可持续发展和低碳环境的社会背景下,节能减排技术受到各行业的关注。电力行业作为化石能源消耗的主要行业,是降低碳排放的重点目标,引进新能源的发电形式,也可以有效降低发电成本,对电力系统的发展有着重要意义。经济排放调度问题,是在满足各项约束条件的前提下,讨论电力系统发电成本和污染排放的关系的课题,该课题的研究为新能源并网发电和降低碳排放有效性提供了有力的参考依据。经济排放调度问题是典型的优化问题,其中发电成本与污染排放两个目标具有天然的矛盾性,如何给出合理的机组调度方案,实现成本和污染的协调化是该问题研究的重点。传统的优化问题求解方法在复杂的电力机组和约束限制的情况下发挥的作用十分有限,往往需要消耗大量的计算时间,所得结果与最佳调度方案也存在较大差距。智能优化算法作为元启发式方法,可以有效降低实际问题的限制,使用随机值不断逼近最佳适应度的可行解,快速得到满足条件的结果,为经济排放调度问题提供了有效的解决方法。因此,本文提出了一种基于差分进化的核搜索优化算法(UKSO),并将其用于解决含有新能源发电的经济排放调度问题。首先,本文通过分析核搜索优化算法的特点,结合差分进化算法的交叉、变异和选择机制,对核搜索过程进行针对性改进,以平衡该算法的全局搜索和局部发掘,获得更高效的优化能力。经过CEC2017基准函数集的验证,UKSO在统计分析、迭代曲线图、箱型图等不同维度上均取得了比其他算法更好的结果。其次,本文讨论了新能源发电的优势与难点,详细分析了风力发电和光伏发电的原理,并使用基于贝叶斯线性回归的Prophet模型对风、光发电的功率进行预测。实验结果显示,与经典的SARIMA方法与LSTM模型相比,Prophet模型的预测效果更贴近于实际新能源的发电情况。最后,本文提出了一种含有风、光、火发电和储能系统的两时段能源调度模型(TTED),以日前和实时两个阶段的动态调度实现电力系统整体的稳定发电,并使用UKSO对日前调度方案进行优化,以求在充分利用新能源的发电形式下,降低发电成本,并实现最低污染排放。通过8机组、14机组和58机组的案例分析,UKSO与相关算法相比,在发电成本和碳排放量上都得到了更有竞争力的结果,24小时内的综合发电成本可以降低3.4%以上,碳排放量降低4.5%以上。同时UKSO给出的方案中新能源发电的占比最高,均达到90%以上的利用率,进一步证明了UKSO在解决经济排放调度问题中的有效性,为实现电力系统的低碳发展提供了有效参考。

关键词：核搜索优化算法经济排放调度差分进化新能源发电 Prophet模型