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基于混合黑猩猩优化极限学习机的电力信息物理系统虚假数据注入攻击定位检测

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电力系统保护与控制 2024年第14期52卷 46-58页

作者：席磊董璐程琛田习龙李宗泽梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002

针对已有检测方法无法对虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)进行精确定位的问题,提出了一种基于混合黑猩猩优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的电力信息物理系统FDIA的定位检测方法。首先,使用ELM作为分类... 详细信息

针对已有检测方法无法对虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)进行精确定位的问题,提出了一种基于混合黑猩猩优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的电力信息物理系统FDIA的定位检测方法。首先,使用ELM作为分类器,用于提取电力数据特征并检测系统各节点的异常状态。然后,采用一种具有全局搜索能力且局部收敛速度更快的混合黑猩猩优化策略,用于寻找ELM最优隐藏层神经元数量。建立基于混合黑猩猩优化ELM的检测方法,实现对FDIA的精准定位,有利于后续防御措施的实施。最后,在IEEE 14和IEEE 57节点系统中进行大量仿真对比实验。结果表明,所提方法具有更佳的准确率、查准率、查全率和F1值,对FDIA能够进行更为精准的定位检测。

关键词：电力信息物理系统虚假数据注入攻击极限学习机黑猩猩优化

多向加权Tsallis熵最大化导向的自动阈值分割方法

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电子学报 2024年第1期52卷 129-143页

作者：邹耀斌邓世成孟祥丹周欢孙水发陈鹏水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室(三峡大学) 湖北宜昌443002 三峡大学大数据研究中心湖北宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002

受噪声或随机细节、目标和背景的大小比例、成像时的点扩散等不同因素的影响,许多图像的灰度直方图呈现为无模态、单模态、双模态或者多模态样式.为了在统一框架内处理这4种不同模态情形下的自动阈值选择问题,本文提出了一种多向加权Tsa... 详细信息

受噪声或随机细节、目标和背景的大小比例、成像时的点扩散等不同因素的影响,许多图像的灰度直方图呈现为无模态、单模态、双模态或者多模态样式.为了在统一框架内处理这4种不同模态情形下的自动阈值选择问题,本文提出了一种多向加权Tsallis熵最大化导向的自动阈值分割方法(Multi-directional Weighted Tsallis Entropy,MWTE).基于新设计的反正切方向性卷积核的多尺度乘积效应,该方法将不同模态的灰度直方图转化为统一的单模态右偏灰度直方图.在4个不同方向上提取出这种特殊的单模态右偏灰度直方图后,通过多向加权策略构建出与原始图像灰度值紧密相关的加权Tsallis熵目标函数,并以该目标函数取最大值时对应的灰度值作为最终分割阈值.本文将提出的方法和3个阈值分割方法、1个软分割方法、1个活动轮廓分割方法以及1个自动聚类分割方法进行了比较.在4种不同模态情形下的4幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明,本文提出的方法虽然在计算效率方面不占有优势,但它对不同模态的测试图像具有更稳健的分割适应性,且在量化分割精度所用的马修斯相关系数方面优于其他6个分割方法.

关键词：阈值分割 Tsallis熵差加权Tsallis熵反正切方向性卷积核多尺度乘积效应马修斯相关系数

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基于GBDT特征提取与Tent-ASO-BP网络的铣刀磨损量预测

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计算机集成制造系统 2024年第4期30卷 1296-1308页

作者：谭金铃赵春华林彰稳罗顺李谦三峡大学创新创业学院湖北宜昌443002 三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学机械与动力学院湖北宜昌443002

为了提高机械加工过程中小样本刀具磨损量监测的准确性,提出一种基于Pearson+GBDT特征提取、Tent混沌映射和原子搜索算法(ASO)优化BP神经网络(Tent-ASO-BP)的刀具磨损量预测模型。针对BP神经网络特征选择及参数选择难题,提出了基于Pears... 详细信息

为了提高机械加工过程中小样本刀具磨损量监测的准确性,提出一种基于Pearson+GBDT特征提取、Tent混沌映射和原子搜索算法(ASO)优化BP神经网络(Tent-ASO-BP)的刀具磨损量预测模型。针对BP神经网络特征选择及参数选择难题,提出了基于Pearson+GBDT的双层过滤式特征筛选方式求取网络输入特征,并使用Tent混沌映射改进原子搜索算法(ASO)对BP神经网络最优权值和阈值进行求解。通过实验证明:Tent混沌映射改善了ASO,避免ASO陷入局部极值和过早收敛,即通过交叉验证证明Tent-ASO优化BP神经网络训练模型精度较ASO高。同时,验证了梯度提升决策树(GBDT)能够筛选出用于刀具磨损值映射的一组特征,且特征筛选能力强于同类算法Light GBM、Catboost、决策树、随机森林。

关键词：刀具磨损量 Pearson相关系数梯度提升决策树 Tent-ASO-BP网络

基于多尺度目标检测的人机协作装配场景认知方法

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计算机集成制造系统 2024年第5期30卷 1657-1667页

作者：董元发严华兵刘勇哲彭巍周彬方子帆三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学机械与动力学院湖北宜昌443002 三峡大学智能制造创新技术中心湖北宜昌443002

人机协作装配场景的快速理解对提高协作机器人认知能力、实现人机协作装配具有重要的现实意义。针对非结构化人机协作装配场景认知过程中目标尺度差异较大、缺少统一场景描述框架等问题,首先构建了一种轻量级多尺度目标检测网络LMS-Net... 详细信息

人机协作装配场景的快速理解对提高协作机器人认知能力、实现人机协作装配具有重要的现实意义。针对非结构化人机协作装配场景认知过程中目标尺度差异较大、缺少统一场景描述框架等问题,首先构建了一种轻量级多尺度目标检测网络LMS-Net,并在网络训练过程中引入目标检测框聚类机制以提高多尺度目标检测精度;然后将LMS-Net检测结果转换为人物交互图并建立了人机协作装配场景元描述模型,提出了基于多尺度目标检测的人机协作装配场景认知方法。在自建数据集HRC-Action上的实验结果表明所构建多尺度目标检测网络具有较高的准确率(平均89%)和较快的速度(深度学习工作站平均58.7 FPS,Jetson Nano B01嵌入式开发板平均25 FPS),所提人机协作装配场景认知方法具有较好的可行性和实用性。

关键词：人机协作装配场景认知目标检测人物交互图

小波DehazeFormer网络的道路交通图像去雾

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光学精密工程 2024年第12期32卷 1915-1928页

作者：夏平李子怡雷帮军王雨蝶唐庭龙三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002

针对道路交通雾图像对比度低、细节丢失、模糊和失真的问题,提出了一种小波DehazeFormer模型的道路交通图像去雾方法。为提升模型去雾能力,构建了编解码结构的小波DehazeFormer网络,编码器以DehazeFormer与选择性核特征融合模块(Selecti... 详细信息

针对道路交通雾图像对比度低、细节丢失、模糊和失真的问题,提出了一种小波DehazeFormer模型的道路交通图像去雾方法。为提升模型去雾能力,构建了编解码结构的小波DehazeFormer网络,编码器以DehazeFormer与选择性核特征融合模块(Selective kernel feature fusion,SKFF)级联作为骨干网络的基本单元,编码部分由三级这样的基本单元构成,以融合图像的原始信息和去雾后的信息,更好地捕获雾图中关键特征;中间特征层采用局部残差结构,并加入卷积注意力机制(Convolutional Block Attention Module,CBAM),对不同级别的特征赋予不同权重,同时融入内容引导注意力混合方案(Content-guided Attention based Mixup Fusion Scheme,CGAFusion),通过学习空间权重来调整特征;解码部分由DehazeFormer和SKFF构成,采用逐点卷积,在保证网络性能同时,减少网络的参数量;跳跃连接引入小波变换,对不同尺度的特征图进行小波分析,获取不同尺度的高、低频特征,放大交通雾图的细节使得复原图像保留纹理;最后,将原始图像和经解码后输出的特征图融合,获取更多的细节信息。实验结果表明,本文方法相比于基线DehazeFormer网络,其PSNR指标在公开数据集中提升1.32以上,在合成数据集中提升0.56,SSIM指标提升了0.015以上,MSE值有较大幅度降低,下降了23.15以上;Entropy指标提升0.06以上。本文去雾算法对提升交通雾图像的对比度、降低雾图模糊和失真及细节丢失等方面均表现出优良的性能,有助于后续道路交通的智能视觉监控与管理。

关键词：交通图像去雾小波变换选择性核特征融合内容引导注意力 DehazeFormer

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基于分层事件触发的混合微电网集中控制策略

中国电力 2024年第3期57卷 73-82页

作者：李一鸣何奇王海亮钟浩马辉黄悦华三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002 梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学) 湖北宜昌443002 国网宜昌供电公司湖北宜昌443002

针对混合微电网集中控制对中央控制器依赖严重、通信需求量大、扰动调节能力差的问题,提出一种微电网中央控制器(microgrid central control,MGCC)参与的分层事件触发控制策略,有效降低分布式集群的冗余通信并减少中央控制器计算负担,... 详细信息

针对混合微电网集中控制对中央控制器依赖严重、通信需求量大、扰动调节能力差的问题,提出一种微电网中央控制器(microgrid central control,MGCC)参与的分层事件触发控制策略,有效降低分布式集群的冗余通信并减少中央控制器计算负担,改进策略可靠性。该策略将控制系统分为2层,其中,设备层为本地控制层,采用分布式协同控制,所设计的本地控制器可就地控制更新输出状态,实现混合微电网的分散自治运行;另外,在控制层建立微电网控制层,引入事件触发策略,协调MGCC获取混合微电网的全局信息,从而向本地控制器发出预定义的调控指令,实现“源网荷储”灵活调度,尤其是应对突发事件而引发的电网振荡。最后,采用Matlab搭建混合微电网模型并进行仿真,利用Stateflow模块实现了事件触发算法,验证控制策略在满足并网/孤岛模式可靠性、稳定性的前提下,系统通信量可降低56.4%。

关键词： "源网荷储"微电网事件触发策略分层结构微电网中央控制器

汇流角对双向流道灌水器水力性能影响模拟研究

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节水灌溉 2024年第5期 74-79页

作者：燕乔桑学锋赵彬胡伟王亚林三峡大学水利与环境学院湖北宜昌443000 宜昌市黄柏河流域管理局湖北宜昌443000 宜能水电有限责任公司湖北宜昌443000

为探明双向流道汇流角对灌水器水力性能的影响,采用数值模拟分析方法,研究6组汇流角度下双向流道灌水器水力性能及抗堵性能变化规律。结果表明:随着双向流道汇流角的增大,灌水器流量系数及流态指数均逐渐增大,当汇流角为45°、60°、90... 详细信息

为探明双向流道汇流角对灌水器水力性能的影响,采用数值模拟分析方法,研究6组汇流角度下双向流道灌水器水力性能及抗堵性能变化规律。结果表明:随着双向流道汇流角的增大,灌水器流量系数及流态指数均逐渐增大,当汇流角为45°、60°、90°、105°时,灌水器流态指数约为0.5,当汇流角为135°、165°时,灌水器流态指数大于0.7;灌水器双向流道存在主流区与旋涡区,随着汇流角的增大,流道内低速旋涡区范围明显减小,水流对冲消能作用减弱;流道内固体颗粒运动轨迹随流道结构变化明显。在汇流角小于90°时,颗粒更易进入旋涡区做涡团运动,且主要出现在靠近流道进水口的流道单元,灌水器发生流道堵塞的概率很大。水流汇流角度大于90°时,水流携沙能力增强,颗粒在流道内停留时间减小,流道抗堵能力增强。双向流道灌水器在汇流角为105°时,具有相对优异的水力性能和抗堵性能,灌水器流道设计时可优先考虑。

关键词：双向流道灌水器水力性能数值模拟

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适宜水工混凝土内环境的矿化微生物梯度驯化优选

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水利学报 2024年第6期55卷 698-710页

作者：孟永东徐晓蔚丁毅王宇蔡征龙田斌三峡大学水电工程施工与管理湖北省重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学水利与环境工程学院湖北宜昌443002

水工混凝土内部高碱性环境限制了微生物混凝土的自修复效能。利用梯度驯化方法可提高矿化微生物对高碱度的耐受性,优选出适宜混凝土孔隙内环境并具备高诱导矿化沉积能力的增强嗜碱型微生物。首先,在实验室高碱性环境下,对比巨大、科氏... 详细信息

水工混凝土内部高碱性环境限制了微生物混凝土的自修复效能。利用梯度驯化方法可提高矿化微生物对高碱度的耐受性,优选出适宜混凝土孔隙内环境并具备高诱导矿化沉积能力的增强嗜碱型微生物。首先,在实验室高碱性环境下,对比巨大、科氏、枯草、巴氏等4种芽孢杆菌的活性及诱导矿化沉积量,初选耐碱性较好的微生物并对其开展耐碱性梯度驯化;随后,综合分析驯化微生物对混凝土力学性能、吸水性、渗透性和自愈能力的影响,通过扫描电子显微镜和X射线衍射对矿化产物微观形态和组成进行分析。结果表明:相较于巨大、科氏和枯草芽孢杆菌,巴氏芽孢杆菌在高碱性条件下表现出更强的活性,梯度驯化技术可进一步提高巴氏芽孢杆菌在高碱性环境中的活性,并证实通过该方法增强的耐碱性具有后代保留的特性;与掺未驯化微生物组试样相比,掺驯化微生物混凝土试样养护28 d的抗压强度提高了16.59%,吸水系数降低了37.74%,渗透系数减小了19.22%;掺驯化微生物混凝土试样的裂缝自修复试验得到裂缝最大修复宽度为0.57 mm,超过了未驯化微生物组的0.44 mm。本研究为基于微生物诱导矿化沉积技术的微生物水工混凝土研发和应用提供理论依据和技术支撑。

关键词：水工混凝土裂缝自修复矿化微生物梯度驯化微观分析

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考虑极限诱导分岔的静态电压稳定域

中国电力 2024年第4期57卷 118-129页

作者：刘道兵齐越李世春鲍妙生郭营营李珏岑三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002 梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室湖北宜昌443002

随着高比例可再生能源在电力系统中的广泛应用,可再生能源的波动性和随机性对电力系统静态电压稳定评估带来挑战,电力系统静态电压稳定域(static voltage stability region,SVSR)可以全面分析和监测电力系统电压稳定性,其关键是快速准... 详细信息

随着高比例可再生能源在电力系统中的广泛应用,可再生能源的波动性和随机性对电力系统静态电压稳定评估带来挑战,电力系统静态电压稳定域(static voltage stability region,SVSR)可以全面分析和监测电力系统电压稳定性,其关键是快速准确地构建稳定域边界。针对传统连续潮流法和非线性规划法计算量大的问题,提出一种基于SVSR边界拓扑性质的SVSR边界构建优化模型,根据边界连续且光滑的性质,由已知边界点通过预测-校正方法直接计算相邻边界点。在此模型基础上提出一种极限诱导分岔识别方法,构建考虑极限诱导分岔的SVSR边界。最后通过算例分析验证了所提方法的可行性和准确性。

关键词：电压稳定静态电压稳定域鞍结分岔极限诱导分岔