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一种基于对极约束注意力的光场图像超分辨率方法

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华中科技大学学报(自然科学版) 2025年第03期 1-7页

作者：杨敬钰金满昌胡昆澍刘高生天津大学电气自动化与信息工程学院

针对光场成像中因空间-角度复用，导致空间分辨率成角度倍下降的问题，提出了一种基于对极约束注意力机制的深度学习光场空间超分辨率方法．通过分析光场的视差分布特性，结合深度学习注意力网络的原理，设计了针对光场图像处理的对极... 详细信息

针对光场成像中因空间-角度复用，导致空间分辨率成角度倍下降的问题，提出了一种基于对极约束注意力机制的深度学习光场空间超分辨率方法．通过分析光场的视差分布特性，结合深度学习注意力网络的原理，设计了针对光场图像处理的对极约束注意力模块，将注意力限制在了光场对极平面图像的一个特定范围内，从而强化光场图像超分辨率的相关特征和抑制非相关特征．实验结果表明：该范围在和输入光场的视差范围匹配时，可以达到最好的性能，具备一定的可解释性，所提出的方法在平均峰值信噪比和结构相似性等指标上优于10种比较方法，并且具有更好的视觉效果．

关键词：光场图像图像超分辨率对极约束深度学习注意力机制

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基于机器学习的人体热舒适度建模与预测

天津大学学报(自然科学与工程技术版) 2025年第3期58卷 237-246页

作者：邓斌龚安王江天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

热舒适度是衡量室内环境质量和影响人类健康的重要指标之一,是建筑、空调控制等系统智能化的重要参考依据,同时能够有效降低建筑热环境控制的能源需求.目前可穿戴设备如智能手环、柔性传感器等已广泛应用,可构建人体的健康大数据.但由... 详细信息

热舒适度是衡量室内环境质量和影响人类健康的重要指标之一,是建筑、空调控制等系统智能化的重要参考依据,同时能够有效降低建筑热环境控制的能源需求.目前可穿戴设备如智能手环、柔性传感器等已广泛应用,可构建人体的健康大数据.但由于存在个体差异因素,不同个体对相同热环境所表现的生理热反应不同,基于单一个人的热舒适模型难以对群体热状态实现有效地预测.考虑到以往研究样本量相对较小、模型复杂难以部署等局限性,本文建立人工气候室,利用环境传感器和可穿戴设备收集了60名受试者的热舒适数据,采用机器学习实现人体热舒适度建模与预测.研究考虑身高、体重、性别等个体差异因素,采用XGBoost、随机森林和SVC共3种机器学习算法,得到了基于人体生理参数的增强型预测热态模型并对热舒适度进行分类.结果表明:对皮肤温度及其梯度进行归一化处理发现,归一化过程能够将冷不舒适、舒适、热不舒适3种状态拉开,有利于SVC算法在高维空间寻找最优超平面,对特征进行分类.对比归一化前后随机森林模型的特征重要性发现,归一化过程降低了体重、身高、性别等个体差异对模型预测效果的影响程度;在XGBoost、随机森林和SVC这3种机器学习算法中,SVC在测试集上的准确率和3种热状态的AUC值都高于XGBoost和随机森林,其分类效果和泛化能力最好.

关键词：可穿戴热舒适度个体差异机器学习预测模型

临近空间无人飞行器能源系统故障诊断研究综述

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控制与决策 2025年第3期40卷 721-735页

作者：金海浪张志成王一晶左志强天津大学电气自动化与信息工程学院清华大学自动化系天津市智能无人集群技术与系统重点实验室

能源系统的安全性和可靠性是临近空间无人飞行器实现长航时驻空飞行任务的首要前提.鉴于此,首先对临近空间无人飞行器能源系统实验平台及其运行原理进行介绍,分析能源系统中容易发生的典型故障;然后阐述能源系统故障诊断研究进展,总结... 详细信息

能源系统的安全性和可靠性是临近空间无人飞行器实现长航时驻空飞行任务的首要前提.鉴于此,首先对临近空间无人飞行器能源系统实验平台及其运行原理进行介绍,分析能源系统中容易发生的典型故障;然后阐述能源系统故障诊断研究进展,总结已有方法的有效性及不足之处;最后考虑临近空间无人飞行器能源系统的实际需求,探讨未来有待研究的问题和方向.

关键词：临近空间无人飞行器能源系统故障诊断

基于化学接枝改性的聚丙烯电缆绝缘性能强化方法研究进展及展望

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绝缘材料 2025年

作者：李忠磊赵帅殷一凡杜伯学天津大学电气自动化与信息工程学院

聚丙烯（PP）绝缘是环境友好型可回收电缆绝缘材料的重要发展方向。但等规PP绝缘存在低温模量高、韧性差、断裂伸长率低的问题，通过共混或共聚方法在PP绝缘中引入弹性体虽可实现其力学性能的优化，但也导致其绝缘性能的严重下降。为此... 详细信息

聚丙烯（PP）绝缘是环境友好型可回收电缆绝缘材料的重要发展方向。但等规PP绝缘存在低温模量高、韧性差、断裂伸长率低的问题，通过共混或共聚方法在PP绝缘中引入弹性体虽可实现其力学性能的优化，但也导致其绝缘性能的严重下降。为此，本文综述了基于化学接枝改性的聚丙烯电缆绝缘性能强化方法的研究进展，对比分析了极性小分子、高能电子捕获型小分子、自由基清除型小分子三类接枝单体对PP绝缘空间电荷、击穿、电树枝劣化等介电性能的影响规律及作用机理，提出了化学接枝单体的优选方法，并对溶液接枝、熔融接枝、固相接枝、悬浮接枝、辐射接枝等不同接枝改性方法进行了对比分析。最后，总结了聚丙烯电缆绝缘化学接枝改性方法目前存在的问题，并对化学接枝改性PP电缆绝缘材料发展及应用进行了展望。

关键词：聚丙烯电缆绝缘接枝改性介电性能

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面向调峰需求的热轧负荷可调能力评估方法

电力系统自动化 2025年第3期49卷 1-12页

作者：蔡云帆徐宪东余晓丹贾宏杰胡枭天津大学电气自动化与信息工程学院天津市300072 东北电力大学电气工程学院吉林省吉林市132011

作为钢铁厂内典型可中断负荷,热轧负荷在参与调峰等电网调控需求方面潜力巨大。近年来,需求侧电力市场政策相继出台,如何在充分考虑生产特性和调峰服务要求下,评估热轧负荷调控能力是亟须解决的问题。首先,针对热轧负荷多产线、多产品... 详细信息

作为钢铁厂内典型可中断负荷,热轧负荷在参与调峰等电网调控需求方面潜力巨大。近年来,需求侧电力市场政策相继出台,如何在充分考虑生产特性和调峰服务要求下,评估热轧负荷调控能力是亟须解决的问题。首先,针对热轧负荷多产线、多产品和连续生产的生产特性,建立了考虑电网调控需求的多产线热轧负荷模型。然后,在此基础上,剖析电力调峰市场和热轧环节生产用能优化的关联需求,提出兼顾多产线热轧负荷调峰和成本约束的综合可调能力评估方法。最后,通过仿真算例分析,验证了所提方法的有效性,并分析了热轧负荷参与日内与日前不同调峰市场下的容量和成本及其关键影响因素。

关键词：调峰热轧负荷电力市场评估生产约束电网调控

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层级特征驱动的海冰范围预测算法

现代电子技术 2025年第3期48卷 97-103页

作者：高源侯春萍李梦龙马丹杨阳天津大学电气自动化与信息工程学院天津300110

北极海冰范围与地球生态系统和人类生产生活息息相关,因此准确预测北极海冰范围具有重大意义。针对现有机器学习方法预测北极海冰范围存在特征提取层次单薄导致海冰范围整体预测精度受限,忽略特征间重要性差异导致融化季节海冰范围预测... 详细信息

北极海冰范围与地球生态系统和人类生产生活息息相关,因此准确预测北极海冰范围具有重大意义。针对现有机器学习方法预测北极海冰范围存在特征提取层次单薄导致海冰范围整体预测精度受限,忽略特征间重要性差异导致融化季节海冰范围预测精度低等问题,文中提出一种层级特征驱动的海冰范围预测算法。该算法结合了局部特征提取模块与双向时序特征提取模块,以捕捉局部特征与长期复杂的双向时序特征。这种多层级特征提取策略能够显著提升整体预测精度。此外,算法还引入了特征重点捕捉机制,通过赋予关键特征更高权重,有效提高了融化季节的预测精度。实验结果表明,与现有算法相比,所提算法在整体预测精度上达到了99.44%。特别是在融化季节,预测精度显著提升,充分证明了该算法的有效性和先进性。

关键词：卫星遥感海冰范围时间序列预测注意力机制双向门控循环单元深度学习

基于自适应联邦学习的输配网动-静态综合状态估计方法研究

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中国电机工程学报 2025年

作者：韩一宁崔明建罗光浩张剑贾宏杰天津大学电气自动化与信息工程学院合肥工业大学电气与自动化工程学院

随着电力系统运行特征的深刻变化，各自为营的输配网状态估计方法难以实现有效的统筹协调。同时，由于互联网的快速发展，电力系统关键数据的隐私泄露问题愈发凸显。为解决以上问题，本文提出一种基于自适应联邦学习的输配网动-静态综... 详细信息

随着电力系统运行特征的深刻变化，各自为营的输配网状态估计方法难以实现有效的统筹协调。同时，由于互联网的快速发展，电力系统关键数据的隐私泄露问题愈发凸显。为解决以上问题，本文提出一种基于自适应联邦学习的输配网动-静态综合状态估计方法，从而加强输配网协同控制能力，实现系统的状态快速感知和隐私保护。首先，本文提出一种输配网动-静态综合状态估计方法，并基于蒙特卡洛仿真构建状态估计数据集；然后，构建自适应联邦学习模型，基于电力系统状态估计数据集训练网络模型；最后，利用IEEE-39和IEEE-123节点系统仿真对所提方法进行验证，结果表明相较于传统联邦学习方法，本文方法对电压相角和幅值的状态估计准确率分别上升了10.73%和13.49%，证明了方法的有效性。

关键词：自适应联邦学习动态状态估计静态状态估计隐私保护输配网协同

基于CLIP模型和知识数据库的零样本动作识别

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2025年第1期58卷 91-100页

作者：侯永宏郑皓春高嘉俊任懿天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 天津大学未来技术学院天津300072 中国科学院软件研究所北京100190

零样本动作识别旨在从已知类别的动作样本数据中学习知识,并将其迁移到未知的动作类别上,从而实现对未知动作样本的识别和分类.现有的零样本动作识别模型依赖有限的训练数据,可学习到的先验知识有限,难以将视觉特征准确地映射到语义标签... 详细信息

零样本动作识别旨在从已知类别的动作样本数据中学习知识,并将其迁移到未知的动作类别上,从而实现对未知动作样本的识别和分类.现有的零样本动作识别模型依赖有限的训练数据,可学习到的先验知识有限,难以将视觉特征准确地映射到语义标签上,是限制零样本学习性能提升的关键因素.针对上述问题,本文提出了一种引入外部知识数据库和CLIP模型的零样本学习框架,利用多模态CLIP模型通过自监督对比学习方式积累的知识,来扩充零样本动作识别模型的先验知识.同时,设计了时序编码器,以弥补CLIP模型时序建模能力的欠缺.为了使模型学习到更丰富的语义特征,缩小视觉特征和语义标签之间的语义鸿沟,本文扩展了已知动作类别的语义标签,用更为详细的描述语句代替简单的文本标签,丰富了文本表示的语义信息;在此基础上,在模型外部构建了一个知识数据库,在不增加模型参数规模的条件下为模型提供额外的辅助信息,强化视觉特征与文本特征表示之间的关联关系.最后,本文遵循零样本学习规范,对模型进行微调,使其适应零样本动作识别任务,提高了模型的泛化能力.所提方法在HMDB51和UCF101两个主流数据集上进行了广泛实验,实验数据表明,该方法的识别性能相比目前的先进方法在上述两个数据集上分别提升了3.8%和2.3%,充分体现了所提方法的有效性.

关键词：零样本学习动作识别 CLIP模型知识数据库

典型配电故障下直流偏置电压形成及电压互感器熔断分析

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电工技术学报 2025年第1期40卷 226-240页

作者：温伟杰胡铁伟陈晓龙王磊李斌天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 中国电力科学研究院有限公司武汉分院武汉300010

电磁式电压互感器(PT)高压侧保护用熔断器频繁熔断问题广泛存在于10~35 kV的中性点不接地配电网中,增加了电网的运维负担,威胁供电可靠性。为分析PT高压侧熔断器频繁熔断的深层机理,该文基于叠加原理,采用数值计算方法,分析了典型故障... 详细信息

电磁式电压互感器(PT)高压侧保护用熔断器频繁熔断问题广泛存在于10~35 kV的中性点不接地配电网中,增加了电网的运维负担,威胁供电可靠性。为分析PT高压侧熔断器频繁熔断的深层机理,该文基于叠加原理,采用数值计算方法,分析了典型故障下的系统空载暂态电压,发现该电压呈现交直流复合的特殊形态——工频电压附加直流偏置电压,归纳总结了直流偏置电压的形成条件和机理为:故障消失时,三相杂散电容的净电荷不为零(Qn≠0),且Qn无泄放路径而形成直流偏置电压。在线路长度、PT阻抗、负载及无功补偿装置等不同因素影响下,研究了Qn泄放路径对直流偏置电压的影响规律,发现直流偏置电压作用下PT深度饱和是触发熔断器熔断的最终原因。最后,通过PSCAD/EMTDC中的10 kV配电网模型和380 V/150 V的实物动态模拟试验平台进行了仿真与试验验证。

关键词：电磁式电压互感器配电网熔断器瞬时性接地故障直流偏置电压