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关键词： 系统辨识   改进差分进化算法   超声换能器   传递函数模型  

摘要： 对于复杂控制系统,采用传统建模方法得到的被控对象模型,存在精度较低和收敛速度较慢等问题。针对该问题,提出了一种基于改进差分进化算法的系统辨识方法,通过采用变异率和交叉算子动态更新策略,并实时更新种群以及优化、进化终止条件,大幅度地提升了辨识模型的精度以及算法的收敛速度。与传统的最小二乘法、二阶加时滞模型法、差分进化算法以及遗传算法相比,提出的辨识方法在精度上分别提升了94.91%、40.11%、23.33%和8.48%。与传统遗传算法和差分进化算法相比,提出的方法在收敛速度上提升了近3.2倍。实验结果表明,提出的方法可以有效地克服干扰信号影响,得到精确的系统传递函数模型。

关键词： 输电系统   配电系统   不确定性   风电   鲁棒优化   经济调度   列与约束生成   利普希兹动态规划   目标级联分析  

摘要： 随着风电以集中式和分布式的形式广泛接入输电系统和配电系统,如何在考虑风电出力不确定性的条件下对输配电系统进行协同经济调度以确保整个系统的经济性和安全性是新的挑战。文中首先建立了考虑风电出力不确定性的输配电系统鲁棒经济调度模型,并采用多面体不确定集描述风电出力的不确定性。然后,在列与约束生成(C&CG)算法框架下,分别针对C&CG主问题和C&CG子问题,提出基于利普希兹动态规划算法和目标级联分析法的分布式求解算法,以保证输电系统和配电系统信息的相对独立。最后,在小型输配电系统和某实际输配电系统上进行了仿真计算,其结果验证了所提算法的正确性和有效性。

关键词： 织物疵点检测   小目标检测   YOLOv7   加强特征提取   特征融合  

摘要： 针对纺织品疵点边缘特征弱以及极端长宽比导致检测困难的问题,提出基于YOLOv7的上下文信息多尺度特征融合织物疵点检测算法(CMFFD-YOLO)。首先,采用k均值聚类算法得到适应目标尺寸的更好锚框,并通过迁移学习引入主干权重;然后,重新设计主干网络,添加全局上下文信息(GC)模块,从而充分利用局部和全局上下文的信息增强小目标特征的提取能力;最后,设计一种基于多尺度特征融合网络的通道空间注意力渐近特征金字塔网络(CAFPN),采用渐近融合的方式使不同层次的语义信息联系更紧密,且在融合过程中能提取更多有用信息。在天池和ZJU-Leaper这2个纺织面料瑕疵数据集上的实验结果表明,所提算法的平均精度均值(mAP)分别达到了64.6%和61.7%,相较于原始YOLOv7分别提高了12.5和7.8个百分点,并且模型参数量比原始YOLOv7降低了5.013×106,具有更高的检测速度。可见,所提算法能满足企业织物疵点检测对检测精度和速度的需求。

关键词： 旅行商问题   多任务优化   智能水滴算法   动态生灭   遗传算法   模拟退火  

摘要： 针对基本智能水滴(IWD)算法求解旅行商问题(TSP)时易陷入局部最优的缺陷,文章对IWD算法进行了改进,设计了一种动态虚拟多任务智能水滴(DVMIWD)算法。首先,根据多任务优化思想,在IWD算法中引入了主辅种群,构建虚拟多任务环境,增强种群多样性。然后,在主种群中将IWD算法结合遗传算法,辅助种群中将IWD算法结合带2-opt的模拟退火(SA)算法来跳出局部最优。最后,针对辅助种群由于停滞进化而无法辅助主种群进化的现象,引入动态生灭策略重新生成辅助种群。实验结果表明,在基本IWD算法未能收敛至最优解的部分中低维TSP测试实例中,DVMIWD算法均可收敛至最优,而在高维测试实例中DVMIWD算法结果提升了约1.15%。

关键词： GBRT算法   新安江模型   河网蓄水消退系数   同步参数区域化   无资料地区  

摘要： 寻求无资料地区的参数区域化方法是无资料地区水文模型应用的研究热点。智能算法为探索流域降雨径流规律与下垫面特征之间的非线性关系提供了解决思路,为此基于GBRT算法,建立了114个小流域的面积、圆度、形态因子、河网密度、河源密度、平均坡度、高程变异系数共7个下垫面特征影响因子与新安江模型参数河网蓄水消退系数(C_(S))之间的关系,验证了模型的稳健性和可靠性;并选取五岔流域,验证模型可移置性。结果表明,基于GBRT算法定量计算河网蓄水消退系数是科学可行的,且建立的模型易移置、可靠性高、稳定性强,适用于无资料地区河网蓄水消退系数的率定。

关键词： 天然气净化   硫磺回收   尾气处理   二氧化硫排放   预测模型   集成学习算法  

摘要： 目的精确预测天然气净化厂尾气处理装置烟气中二氧化硫(SO_(2))排放质量浓度。方法利用某天然气净化厂2018—2023年每小时44000条尾气处理日报数据构建数据集,进行数据处理,并利用重要性分析方法提取27个重要特征。针对烟气中SO_(2)排放质量浓度的预测任务,采用了随机森林(Random Forest)、梯度提升(Gradient Boost)和极值梯度提升(XGBoost)3种集成学习算法,以及基于径向基(RBF)内核的支持向量机(SVM)替代仿真模型进行建模。结果3种集成学习模型比SVM单模型的预测效果更为精准,而Random Forest模型展现出最佳性能,决定系数为0.89,均方误差为1250.59,相对于8800个真实测试集样本数据,其预测偏差为9.86%,相比于Random Forest模型(数据未处理),其决定系数提高了61.82%。结论Random Forest模型在准确预测尾气处理装置SO_(2)排放质量浓度方面具有实际生产应用价值,可为后续尾气处理装置的工艺参数优化提供可靠的模型支持。

关键词： BIM技术   机场改扩建   数据平台   数据管理  

摘要： 文章以合肥新桥国际机场二期改扩建工程项目为例,通过应用BIM、大数据等信息化技术,搭建智慧机场数据管理平台,以实现大型机场航站楼工程建设的科学管理。本研究包括制定工程数据标准与数据字典,搭建基于BIM技术的数据平台,对平台系统、业务逻辑、管理功能进行阐述,以期为大型机场数据平台开发建设的优化和实践提供参考。

关键词： 改进随机森林算法   卷积神经网络   风电场   通信网络   攻击预警  

摘要： 由于网络环境攻击手段的多样性,导致误报率较高,设计一种基于改进随机森林算法的风电场通信网络攻击预警方法。融合卷积神经网络与随机森林算法提取风电场通信网络攻击特征。引入攻击频次指标和滑动窗口来动态评估实际攻击次数占比,并量化攻击频率指数(Attack Frequency Index,AFI)作为预警阈值,结合所构建的预警指标体系与预警等级,实现风电场通信网络攻击预警。实验结果表明,设计方法的平均误报率仅为7.93%,平均响应时间为29.67 ms,且波动较小,显示出更高的稳定性和可靠性。

关键词： 自动化技术   机械设计   制造   应用研究  

摘要： 在这个工业迅速崛起的时代,自动化技术已经变成了推动机械设计和制造行业向前发展的核心动力。以压缩机的生产制造为例,采用自动化技术不但显著提高了生产效率而且大大提高了产品质量与精度。通过计算机辅助设计(CAD)和仿真技术的结合,压缩机的设计周期缩短了近一半,设计错误率也大幅下降。这样既加速了产品由设计走向市场,又保证了其市场竞争力。

关键词： 碳排放权交易市场   清缴   数据管理   履约   现场检查   碳市场   数据质量   双随机  

摘要： 2024年12月12日,上海率先完成全国碳排放权交易市场2023年度履约,已连续3年提前完成履约清缴工作。据介绍,上海始终高度重视碳市场管理,不断加强数据质量审核和数据管理,强化企业技术帮扶,积极推进上海市“双随机、一公开”现场检查。