课程文献中心 更多>>

关键词： 二阶差分麦克风阵列   广义旁瓣抵消   噪声消除  

摘要： 传统广义旁瓣抵消算法的不足,其主要体现在固定波束形成模块固定权重值无法适应不同场景下的语音增强需求,自适应噪声消除模块存在语音抵消的缺点。针对上述问题,给出了一种结合二阶差分麦克风阵列与广义旁瓣抵消的语音增强算法。上述方法以二阶差分麦克风阵列心形波束模式的输出作为广义旁瓣抵消算法上支路的期望信号。下支路利用阻塞矩阵提取参考噪声信号输入改进的自适应噪声相消模块进行自适应滤波处理,最后使用最优修正对数谱幅度算法进一步的消除残留噪声。实验结果表明,所提算法能有效抑制不同噪声类型的影响,降噪效果优于对比算法且能获得较好的语音可懂度。

关键词： 通信设备信号   信号盲源分离   经验模态分解   卷积神经网络   深度学习  

摘要： 通信设备信号可能受到多种干扰,例如电磁干扰、电源噪声等,会对信号进行扭曲和干扰,影响异常识别的准确性。现提出面向通信设备信号异常识别的深度学习算法。采用基于相似性矩阵的信号盲源分离方法将通信设备原始信号中的有用信号从背景噪声中分离出来,完成信号的去噪处理;通过自适应噪声补偿聚合经验模态分解算法分解通信设备信号,结合综合评价指标选取有效IMF分量作为信号特征;将信号特征输入卷积神经网络中,通过深度学习信号特征实现通信设备信号异常识别。通过测试发现,所提算法可在噪声背景下有效分离出有用信号,识别精度高、识别效率高。

关键词： 小波分解   暂态信号   遗传算法   配电系统   网格化统筹规划  

摘要： 在配电系统规划中,存在完善性不强的问题,设计一种基于小波分解-暂态信号的配电系统网格化统筹规划算法。基于遗传算法构建网格划分模型,在模型构建中,将第一个目标函数定为降低馈线跨越供电网格的实际数量,将第二个目标函数定为使电网联络线处于同一个供电网格中,将第三个目标函数定为尽量使线路配变器处于同一个供电网格中。设计约束条件,并根据网格划分结果实施供电网格划分。对网格化分区的暂态信号数据实施小波分解,根据暂态信号数据与负荷密度调查结果,实施负荷预测。在满足各区块负荷中心与城市街道走向的约束下,设计一种最短路径规划算法,寻找各区块的主要供电干线与区块间与主干线相联络的最短路径,完成网格化统筹规划。统筹规划测试结果表明,该配电系统不存在匹对线段与主供线段交叉的问题,网格化统筹规划效果较佳。

关键词： 可持续能源   短期负荷   深度学习   智能雁群算法  

摘要： 为了提高新型电力系统中可持续能源的调度控制能力,提出一种短期负荷预测算法。该算法在建模过程中以注意力的双向长短期记忆模型为基础,将用户分布和微电网的负荷分别作为输入与输出参数。通过基于深度学习驱动的短期负荷预测模型来识别参数的行为模式,并对短时间内行为进行建模,以实现有效的预测过程。引入雁群算法完成对双向长短期记忆模型超参数的优化整定。实验结果表明,与传统方法相比所提算法的性能指标明显较优,均方误差降低了40个百分点以上,平均绝对误差百分比则降为现有方法的48%以下。

关键词： 全员生产维护   设备管理水平   设备管理体系   创新与实践   探索实践   ISO   设备全生命周期管理   助推企业  

摘要： 中铝山东有限公司自2020年探索实践在设备全员生产维护管理(TPM)基础上,基于ISO 9001《质量管理体系要求》,融合设备全生命周期管理,创建更加综合、全面、安全、高效、独具自身特色的设备管理体系,助推企业设备管理水平从合规走向优秀和卓越。

关键词： 数据交换   国密算法   数字签名   备案机制  

摘要： 跨网数据交换是企业和政府日常工作中极其重要的一部分。本文首先概括了现有数据交换技术和国密算法的情况,其次提出一种基于国密算法的跨网数据交换技术及设计相应算法,运用动态混合加密、数字签名、备案机制、授权和鉴权等技术或手段实现跨网数据交换,最后通过算法实验从并发、时间维度评价算法的性能,对未来的研究方向提出了建议。

关键词： 调制方式识别   短时傅里叶变换   卷积神经网络   注意力机制   循环周期学习率策略  

摘要： 为提高非合作通信场景中调制方式识别任务在低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)条件下的识别率及实时性,对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结构和学习率策略进行了改进,设计了一种基于循环周期学习率(Cyclic Learning Rate,CLR)策略和改进CNN的调制方式识别算法。为了突出信号特征,通过短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)生成信号的时频图,引入注意力机制对CNN进行改进,用于抑制信号中的冗余信息,实现特征提取,增强在低SNR条件下算法的识别能力,通过设计CLR策略,对算法超参数进行设置,提高算法的收敛速度。实验结果表明,在-10 dB条件下,识别率可达92%,相较于其他经典算法,识别率得到显著提升,所提出的算法参数量小、计算复杂度低、收敛速度快。

关键词： 智能监控系统   绿色工业建筑   施工安全   能源效率   设备管理  

摘要： 将智能监控系统应用于汽车工业厂房建设过程中,通过对施工现场安全文明施工管理、设备运行状态和能源消耗等方面的实时监测和智能控制,实现了绿色施工目标。系统采用多层分布式架构,构建了施工安全、设备运行和能源管理三大子系统,实现全过程智能化管控。研究表明,智能监控系统在施工安全、能源效率和环境保护等方面发挥重要作用。实验数据显示,该系统使工程设备运行效率提升28.0%,能源利用率提升28.8%,安全隐患处置率提升19.5%。系统的应用不仅保障了施工安全,也为绿色工业建筑施工提供了技术支撑和实践经验。

关键词： 地铁货运   选址问题   COPT求解器   自适应免疫遗传算法   模拟退火算法  

摘要： 针对传统算法解决复杂非线性规划收敛速度慢、寻优精确度低等问题,文章介绍并设计了模拟退火算法、自适应免疫遗传算法以及Python调用COPT求解器三种算法对地铁-货车联运的地铁转运站选址问题进行求解。最后,以西安市地铁网络为例,分别运用这三种算法对地铁转运站选址问题进行求解,并对求解结果进行比较分析。结果表明,Python调用COPT求解器的算法在解决地铁转运站选址问题时,相较于自适应免疫遗传算法和模拟退火算法有着卓越的计算效能和精确度。

关键词： 电弧增材制造   机器学习   多目标优化   2219铝合金  

摘要： 在电弧增材制造中,工艺参数之间存在复杂相互作用,难以寻找最优参数组合以获得最佳的成形质量与预期的几何结构。为了加速工艺参数优化过程,在3因素3水平全因素实验的基础上,明确了电流、送丝速度和扫描速度对熔道熔宽、熔高和稀释率的影响规律,建立了神经网络、支持向量机和高斯回归分析模型来预测熔宽、熔高和稀释率。对比分析表明,高斯过程回归模型对熔宽的预测性能最好,神经网络模型对熔高的预测性能最好,支持向量回归对稀释率的预测性能最好。基于这3种机器学习模型,采用多目标遗传算法(NSGA-II),实现了以熔宽和熔高最大、稀释率最小为目标的电弧增材制造多目标优化,最后对优化结果进行了实验验证。