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  • 220 kV微机型备用电源自动投入装置研究

    结合江苏电网220kV备用电源自动投入项目研究,介绍了系统典型接线、简化接线以及简化接线后的备自投运行方式,探讨了备自投故障隔离方案、供电恢复方案。并介绍了系统运行方式改变时备自投的对策及适应性,以及220kV终端变电所备自投软件功能。这些研究将提高系统的供电可靠性和供电质量。

    2021-01-14
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  • DeepRD:基于Siamese LSTM网络的Android重打包应用检测方法

    目前,Android 平台重打包应用检测方法依赖于专家定义特征,不但耗时耗力,而且其特征容易被攻击者猜测。另外,现有的应用特征表示难以在常见的重打包应用类型检测中取得良好的效果,导致在实际检测中存在漏报率较高的现象。针对以上2个问题,提出了一种基于深度学习的重打包应用检测方法,自动地学习程序的语义特征表示。首先,对应用程序进行控制流与数据流分析形成序列特征表示;然后,根据词向量嵌入模型将序列特征转变为特征向量表示,输入孪生网络长短期记忆(LSTM,long short term memory)网络中进行程序特征自学习;最后,将学习到的程序特征通过相似性度量实现重打包应用的检测。在公开数据集AndroZoo上测试发现,重打包应用检测的精准率达到95.7%,漏报率低于6.2%。

    2021-01-14
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  • 基于改进差分进化法的含双馈型风电场的配电网无功优化

    以双馈型风电机组为研究对象,建立以风电无功功率、并联电容器投运组数为优化变量,以电压稳定性最好、电压偏差最小和有功网损最小为目标的无功优化模型。在对差分进化方法进行改进的基础上,研究基于改进差分进化法的含双馈型风电场的配电网无功优化算法。在IEEE 33节点系统中进行算例测试,结果验证了无功优化算法的有效性,合理调度双馈风力发电机有利于配电网的运行优化与电能质量的改善。

    2021-01-14
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  • 无线紫外光散射通信中的改进CMA-FSE盲均衡算法

    无线紫外光散射通信系统具有严重的码间干扰和信号衰减问题,针对该问题,提出了一种基于信噪比估计的改进常模分数间隔均衡器(CMA-FSE)算法。该算法将分数间隔均衡器(FSE)和常模算法(CMA)结合起来对无线紫外光信道进行盲均衡,使用接收信号的均方值衡量输入信噪比来确定最佳迭代步长,保证均衡算法快速收敛。仿真结果表明,改进CMA-FSE算法能在各种信噪比下快速收敛,并有效抑制码间干扰,改善系统误码率性能。与现有算法相比,改进算法信道跟踪和噪声抑制能力更强。

    2021-01-14
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  • 韩国超级女性主题模板

    韩国超级女性主题模板

    2021-01-13
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  • 光纤陀螺随机误差的DDS建模方法研究

    光纤陀螺漂移具有弱非线性和弱时变的特点。为了更准确的描述这种特性,介绍了非平稳时间序列的DDS建模方法,并对光纤陀螺随机误差进行建模。通过对建模结果的脉冲响应分析,表明DDS建模法可以准确对光纤陀螺随机误差进行建模,并分离出随机误差中的随机斜坡项,可以实现对光纤陀螺随机误差更精确的补偿。

    2021-01-13
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  • 三角形级联固态变压器的多直流电压平衡控制

    级联固态变压器可以直接接入高压配电网,但其存在的直流电压不平衡和功率不均衡问题,将严重影响装置可靠运行。针对三角形级联固态变压器提出了一种多直流电压平衡控制方法,并在建立装置的平均功率模型的基础上,对比分析了其在不同控制方法下的相内和相间功率特性。所提出的方法在满足直流电压平衡和功率均衡调节的同时消除了传统方法中直流变换环节的电流传感器。通过仿真和实验对所提方法的有效性进行了验证,结果表明该方法大幅简化了控制系统,并给装置带来了更好的不平衡无功补偿能力。

    2021-01-12
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  • 永磁起动机辅助磁极自动焊接PLC控制系统设计

    永磁起动机定子由机壳和多个磁极构成,每个磁极又分主磁极和辅助磁极,主磁极采用永磁材料制成,辅助磁极则用高导磁材料,通过点焊把多个辅助磁极均匀焊接在机壳内,然后用固定卡片把主磁极固定在辅助磁极之间。根据辅助磁极的焊接工艺要求,设计永磁起动机辅助磁极自动焊接的PLC控制系统,采用触摸屏为人机界面,以伺服系统作为分度控制,实现自动回原点、自动焊接、手动焊接、补焊及故障自动报警等功能。该控制系统实际运行稳定可靠,分度准确,可提高永磁起动机的质量和生产效率。

    2021-01-12
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  • 基于深度去噪核映射的长期预测模型

    针对最小二乘支持向量机核函数结构较浅对其长期预测模型精度的限制,采用深度学习中逐层特征提取的思想,提出基于深度去噪核映射的最小二乘支持向量机长期预测模型.该模型通过深度核网络的逐层变换,将样本数据映射到深度特征空间,从而有效提高其长期预测的精度.此外,为了提高模型对含高噪声数据的拟合性能,将去噪算法融入深度核网络的训练过程中,并通过反向传播算法对核网络参数进行整体微调.标准数据集及实际工业数据的仿真实验结果表明,所提方法能够有效提取数据中蕴含的特征信息,提高预测模型的精度.

    2021-01-12
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  • 基于密度的模糊代表点聚类算法

    结合密度聚类和模糊聚类的特点,提出一种基于密度的模糊代表点聚类算法.首先利用密度对数据点成为候选聚类中心点的可能性进行处理,密度越高的点成为聚类中心点的可能性越大;然后利用模糊方法对聚类中心点进行确定;最后通过合并聚类中心点确定最终的聚类中心.所提出算法具有很好的自适应性,能够处理不同形状的聚类问题,无需提前规定聚类个数,能够自动确定真实存在的聚类中心点,可解释性好.通过结合不同聚类方法的优点,最终实现对数据的有效划分.此外,所提出的算法对于聚类数和初始化、处理不同形状的聚类问题以及应对异常值等方面具有较好的鲁棒性.通过在人工数据集和UCI真实数据集上进行实验,表明所提出算法具有较好的聚类性能和广泛的适用性.

    2021-01-12
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