摘要：

摘要：
随着我国城市化进程的加快，城市生活污水量急剧增加。污泥作为污水处理后的附属产品，对环境影响极大，因此污泥的无害化、减量化、资源化处理迫在眉睫。燃煤电厂污泥掺烧是实现最大体积减少污泥的处置方法之一。发达国家和地区中，污泥掺烧工艺已逐渐成熟，在燃煤电厂的应用更为广泛。综述了污泥掺烧技术的现状，分析了燃煤电厂掺烧污泥造成的影响，并讨论了燃煤电厂污泥掺烧技术的未来发展方向。

摘要：
对某1 000 MW二次再热机组应用遗传算法进行余热利用和抽汽的整体优化。余热利用方式选择两种：方案1，低压回热加热器之间引入低温烟水换热器；方案2，采用空气预热器分级布置，在水侧高温烟水换热器与1#高压加热器并联，在烟气侧高温烟水换热器与高温空气预热器并联，出口烟气汇合后进入低温空气预热器。结果表明，机组在余热利用后对最佳抽汽口位置有很大影响；采用方案2整体优化后，发电功率增加最明显，可以使机组发电功率增大21 170 kW，发电效率比单独优化提升明显。此外，研究表明，在锅炉烟气余热利用时需要余热和回热同步优化。

摘要：
针对再热器这类热工对象普遍存在非线性、大迟延、时变性以及多变量等特点，采用文化基因算法框架下，粒子群（PSO）算法和模拟退火（SA）算法相结合的S-PMemetic算法，对660 MW超超临界机组直流锅炉再热器系统的现场数据进行了多组数据并行辨识。通过该方法得到了超超临界机组再热器7个传递函数通道的系统模型。仿真结果表明，S-PMemetic算法平衡了PSO算法的全局搜索能力和SA算法的局部寻优能力，更适用于辨识复杂的热工控制对象，进一步提高了多变量辨识效率和精确度。

摘要：
燃气轮机控制系统在电厂安全运行中起到重要作用，而传感器作为控制系统中的测量信号装置，其安全性至关重要，因此开展对燃气轮机控制系统传感器的故障诊断研究具有重要意义。在传感器故障诊断中，需要从故障信息中提取出有效的诊断规则。为了解决这一问题，提出了一种改进离散化方法对数据进行预处理，结合粗糙集（RS）和径向基（RBF）神经网络对传感器进行故障诊断研究。实验结果表明，该方法减少了燃气轮机控制系统传感器故障类型的误判率。

摘要：
为了支持智能电网的快速发展，大量的智能电表被用于智能电网体系架构中。智能电表可以实时监控、跟踪用电轨迹，实现向电网中各项功能模块提供数据支持的目的。但智能电表面临的隐私泄露风险，可能会侵犯用户隐私。分析了国内外针对使用可充电电池的智能电表隐私保护方法的研究现状，预测了该领域未来的研究趋势。

摘要：
针对现有电压暂降评估方法忽略了配电网综合负荷特性对评估结果影响的问题，分析了电力系统设备用户端负荷特性对电压暂降特征值的影响。结合设备用户端的综合负荷模型以及实际配电网中的电压暂降波形，通过实际案例进行了电压暂降仿真分析，结果验证了大型感应电机接入母线处电压暂降的特征。

摘要：
对微电网线路故障的高效检测有助于快速切除故障，降低微电网对大电网的影响。现有的故障检测方法存在阈值难以选择、对高过渡电阻故障不敏感等问题，为此提出了基于极大重叠离散小波变换（MODWT）系数突变的自适应阈值选取故障检测算法。利用MODWT的特性，采用扩大窗的方法，在窗扩大的过程中对MODWT系数差值的阈值进行适应性调整。相较于现有的定阈值方法，该算法可以适应任意长度的数据样本，对于多种故障状态可以进行适应性阈值调整，因此对高过渡电阻故障有较高的敏感度。通过仿真实验验证，该算法能在各种故障状态下快速检测故障发生的时间。

摘要：
冷热电联供（CCHP）型微电网作为综合能源系统的基本物理构成，可实现可再生能源的消纳和多能互补，是实现能源可持续发展和改善生态环境的重要手段。考虑经济性和环保性，以综合运行成本最小为目标，搭建了含冰蓄冷空调的CCHP型微电网优化调度模型，采用改进粒子群算法进行求解，得到不同调度方式下系统的产能方案。通过算例分析对比了运行策略对于优化结果的影响，并验证了优化模型的有效性。

摘要：
针对传统锁相环在电网电压不平衡时对正序基波分量的幅值和相位不能快速实时检测等问题，提出了一种基于模糊PI控制的双同步解耦坐标系三相不平衡锁相环。该控制系统通过在线调整PI参数能更精确迅速地将电网电压正序基波分量分离，从而实现基波分量相位的快速实时检测。仿真结果表明，与传统单同步和双同步锁相环相比，基于模糊PI控制的双同步解耦坐标系锁相环在电网电压不平衡和发生畸变时能更准确、迅速地检测正序基波分量的幅值和相位。

摘要：
针对变压器型号多、图像复杂，以及传统基于机器学习的人工设计特征的方法不能对大规模变压器图像准确分类等问题，提出了基于深度学习的变压器图像识别系统，直接对原始图像进行"端对端"的学习。为实现变压器图像的准确分类，提出了改进VGG-16卷积神经网络的变压器图像识别模型。在VGG-16模型的基础上，重新构建了全连接层，针对原有的SoftMax分类器，采用3标签的SoftMax分类器进行替换，以实现网络结构优化，并通过迁移学习共享VGG-16模型卷积层和降采样层的权值参数。通过构建变压器图像的训练集和测试集，对改进模型进行了训练，并进行性能测试。结果表明，与深度神经网络、卷积神经网络模型相比，改进VGG-16模型具有更好的效果，识别误差达到了9.17%，并实现了对3种变压器的准确区分。

摘要：
近年来，随着微电网技术的持续发展，电力用户对其供电可靠性的要求也不断提高，因此微电网故障诊断研究也变得越来越重要。提出了一种基于极大重叠离散小波变换（MODWT）和反向传播（BP）神经网络的微电网故障诊断新方法，并通过仿真与算例进行了验证。结果表明：该方法能快速、准确地识别出故障类型，且不受故障初始相位角和过渡电阻等因素的影响；与现有的基于离散小波变换和反向传播神经网络的诊断方法相比，所提出的方法可以提供更好的故障分类精度。

摘要：
以实现全向移动平台的位姿控制为主要研究目的。在位姿获取上，采用光流传感器和惯性导航获得了位姿信息；在结构和控制上，研究了四轮麦克纳姆轮的全向移动平台结构及其位姿解算，分析了获得车辆转角和位姿双闭环PID控制规律。通过Simulink仿真建立上位机实时获取传感器数据，研究了各个传感器在不同条件下的数据变化情况和双闭环控制的参数调节问题，以寻找最佳的控制参数。

摘要：
随着物联网技术的快速发展，智能家居系统使人们的生活变得更加便利和舒适，然而随之带来的安全隐患越来越受到关注。参照智能家居安全相关研究：首先介绍了基于物联网智能家居的相关知识和总体框架；然后通过文献分析，重点探讨了智能家居中的身份认证和通信安全问题，并对系统中数据存储安全和访问控制机制进行了研究，指出了智能家居系统面临的一些安全问题；最后对未来研究热点进行了展望。

摘要：
由于自然场景中的图像背景复杂、文字排列不规则、光照条件不确定等因素，文字检测难度较大，且传统检测方法的效果并不理想。在研究文字分割检测方法PSENet （Progressive Scale Expansion Network）的基础上，提出了一种针对自然场景文字检测的改进方法。该方法由卷积神经网络提取特征模块，再通过渐进式规模扩张对文字区域进行分割检测。改进点主要是使用高精度的语义分割网络RefineNet（Refinement Network），对卷积网络特征提取模块进行优化，且增加较多的残差连接及链式池化，提高网络对文字区域的检测精度。通过对数据集ICDAR2015的实验结果对比，表明所提出的改进算法在精度方面略高于改进前，且能更好地解决文字粘连问题。

摘要：
全聚焦成像算法是一种基于全矩阵数据处理的合成孔径成像技术，因其具有成像精度高等优点成为近年来的研究热点。与传统诊断设备相比，超声相控阵具有易于控制、操作简单、便于携带等特点。基于超声相控阵合成孔径技术，提出了基于全聚焦算法的骨折超声检测方法。Field Ⅱ仿真实验、钢板缺孔实验和骨板裂纹实验都成功地定位了缺陷位置，误差分别为0，2.67%，2.86%；骨板裂纹实验检测出骨板裂纹深度和宽度，误差分别为6.67%和5.33%。实验结果表明，该方法在临床骨折检测方面有很大的发展潜力。

摘要：
在对运动物体的实际追踪过程中，由于目标运动方向不确定、背景环境复杂多变等因素，增加了动态目标跟踪的难度，所以用普通识别方法较难提取出目标特征，从而无法准确跟踪动态目标。提出了基于模板匹配的人脸识别算法，分析了基于方向梯度直方图（HOG）的人脸特征提取算法和基于欧氏距离的人脸识别算法，设计出了人脸识别跟踪系统。实验结果表明，通过动态目标视觉检测以及PID控制的角度输出，该系统实现了对特定目标的人脸识别和跟踪。

摘要：
提出了一种六边形开槽结构的宽带毫米波多天线技术（MIMO）天线。该微带天线的贴片为六边形，采用共面波导馈电方式，并通过开槽拓宽天线的带宽，没有添加隔离枝节，可实现隔离度小于-20 dB，尺寸为23.6 mm×15.4 mm×0.1 mm。通过电磁仿真软件HFSS对设计的天线单元及MIMO天线进行了仿真与分析，结果发现，该毫米波MIMO天线在5.1~41.8 GHz频率范围内回波损耗均小于-10 dB，并且具有良好的辐射特性。

摘要：
提出了一种以Unet++为基础的卷积神经网络，适用于人群密度估计。该网络的优点是用并行连接的方式进行多尺度融合，结合浅层网络的细节信息和深层网络的高阶语义信息来消除两者之间过大的语义鸿沟。此外，还引入了膨胀卷积来提高网络性能。在Shanghai Tech和UCF_CC_50两个通用人群密度估计数据集上进行实验，选取平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）作为评价指标。实验结果表明，在这两个数据集上该网络均有效降低了MAE和MSE，说明其在人群密度估计方面有较好的准确度和鲁棒性。

摘要：
针对现实场景图片中的文字区域具有仿射变换和多方向的问题，设计了一种带有仿射变换锚点，能够生成仿射变换文本预测框的文本检测网络。按照常见文字实例的仿真变换形状，给定了6种固定角度和5个固定变换量。检测过程中对预测候选框的角度和偏移值进行了调整拟合，最后对边框进行了回归，让检测结果更适应真实文字区域的边界框。与以往的文字检测网络相比，该检测方法能够有效适应文字区域，在检测精度和平均指标上分别有了7%和10%的提升。

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随着我国城市化进程的加快，城市生活污水量急剧增加。污泥作为污水处理后的附属产品，对环境影响极大，因此污泥的无害化、减量化、资源化处理迫在眉睫。燃煤电厂污泥掺烧是实现最大体积减少污泥的处置方法之一。发达国家和地区中，污泥掺烧工艺已逐渐成熟，在燃煤电厂的应用更为广泛。综述了污泥掺烧技术的现状，分析了燃煤电厂掺烧污泥造成的影响，并讨论了燃煤电厂污泥掺烧技术的未来发展方向。

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对某1 000 MW二次再热机组应用遗传算法进行余热利用和抽汽的整体优化。余热利用方式选择两种：方案1，低压回热加热器之间引入低温烟水换热器；方案2，采用空气预热器分级布置，在水侧高温烟水换热器与1#高压加热器并联，在烟气侧高温烟水换热器与高温空气预热器并联，出口烟气汇合后进入低温空气预热器。结果表明，机组在余热利用后对最佳抽汽口位置有很大影响；采用方案2整体优化后，发电功率增加最明显，可以使机组发电功率增大21 170 kW，发电效率比单独优化提升明显。此外，研究表明，在锅炉烟气余热利用时需要余热和回热同步优化。

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针对再热器这类热工对象普遍存在非线性、大迟延、时变性以及多变量等特点，采用文化基因算法框架下，粒子群（PSO）算法和模拟退火（SA）算法相结合的S-PMemetic算法，对660 MW超超临界机组直流锅炉再热器系统的现场数据进行了多组数据并行辨识。通过该方法得到了超超临界机组再热器7个传递函数通道的系统模型。仿真结果表明，S-PMemetic算法平衡了PSO算法的全局搜索能力和SA算法的局部寻优能力，更适用于辨识复杂的热工控制对象，进一步提高了多变量辨识效率和精确度。

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燃气轮机控制系统在电厂安全运行中起到重要作用，而传感器作为控制系统中的测量信号装置，其安全性至关重要，因此开展对燃气轮机控制系统传感器的故障诊断研究具有重要意义。在传感器故障诊断中，需要从故障信息中提取出有效的诊断规则。为了解决这一问题，提出了一种改进离散化方法对数据进行预处理，结合粗糙集（RS）和径向基（RBF）神经网络对传感器进行故障诊断研究。实验结果表明，该方法减少了燃气轮机控制系统传感器故障类型的误判率。

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为了支持智能电网的快速发展，大量的智能电表被用于智能电网体系架构中。智能电表可以实时监控、跟踪用电轨迹，实现向电网中各项功能模块提供数据支持的目的。但智能电表面临的隐私泄露风险，可能会侵犯用户隐私。分析了国内外针对使用可充电电池的智能电表隐私保护方法的研究现状，预测了该领域未来的研究趋势。

摘要：
针对现有电压暂降评估方法忽略了配电网综合负荷特性对评估结果影响的问题，分析了电力系统设备用户端负荷特性对电压暂降特征值的影响。结合设备用户端的综合负荷模型以及实际配电网中的电压暂降波形，通过实际案例进行了电压暂降仿真分析，结果验证了大型感应电机接入母线处电压暂降的特征。

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对微电网线路故障的高效检测有助于快速切除故障，降低微电网对大电网的影响。现有的故障检测方法存在阈值难以选择、对高过渡电阻故障不敏感等问题，为此提出了基于极大重叠离散小波变换（MODWT）系数突变的自适应阈值选取故障检测算法。利用MODWT的特性，采用扩大窗的方法，在窗扩大的过程中对MODWT系数差值的阈值进行适应性调整。相较于现有的定阈值方法，该算法可以适应任意长度的数据样本，对于多种故障状态可以进行适应性阈值调整，因此对高过渡电阻故障有较高的敏感度。通过仿真实验验证，该算法能在各种故障状态下快速检测故障发生的时间。

摘要：
冷热电联供（CCHP）型微电网作为综合能源系统的基本物理构成，可实现可再生能源的消纳和多能互补，是实现能源可持续发展和改善生态环境的重要手段。考虑经济性和环保性，以综合运行成本最小为目标，搭建了含冰蓄冷空调的CCHP型微电网优化调度模型，采用改进粒子群算法进行求解，得到不同调度方式下系统的产能方案。通过算例分析对比了运行策略对于优化结果的影响，并验证了优化模型的有效性。

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针对传统锁相环在电网电压不平衡时对正序基波分量的幅值和相位不能快速实时检测等问题，提出了一种基于模糊PI控制的双同步解耦坐标系三相不平衡锁相环。该控制系统通过在线调整PI参数能更精确迅速地将电网电压正序基波分量分离，从而实现基波分量相位的快速实时检测。仿真结果表明，与传统单同步和双同步锁相环相比，基于模糊PI控制的双同步解耦坐标系锁相环在电网电压不平衡和发生畸变时能更准确、迅速地检测正序基波分量的幅值和相位。

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针对变压器型号多、图像复杂，以及传统基于机器学习的人工设计特征的方法不能对大规模变压器图像准确分类等问题，提出了基于深度学习的变压器图像识别系统，直接对原始图像进行"端对端"的学习。为实现变压器图像的准确分类，提出了改进VGG-16卷积神经网络的变压器图像识别模型。在VGG-16模型的基础上，重新构建了全连接层，针对原有的SoftMax分类器，采用3标签的SoftMax分类器进行替换，以实现网络结构优化，并通过迁移学习共享VGG-16模型卷积层和降采样层的权值参数。通过构建变压器图像的训练集和测试集，对改进模型进行了训练，并进行性能测试。结果表明，与深度神经网络、卷积神经网络模型相比，改进VGG-16模型具有更好的效果，识别误差达到了9.17%，并实现了对3种变压器的准确区分。

摘要：
近年来，随着微电网技术的持续发展，电力用户对其供电可靠性的要求也不断提高，因此微电网故障诊断研究也变得越来越重要。提出了一种基于极大重叠离散小波变换（MODWT）和反向传播（BP）神经网络的微电网故障诊断新方法，并通过仿真与算例进行了验证。结果表明：该方法能快速、准确地识别出故障类型，且不受故障初始相位角和过渡电阻等因素的影响；与现有的基于离散小波变换和反向传播神经网络的诊断方法相比，所提出的方法可以提供更好的故障分类精度。

摘要：
以实现全向移动平台的位姿控制为主要研究目的。在位姿获取上，采用光流传感器和惯性导航获得了位姿信息；在结构和控制上，研究了四轮麦克纳姆轮的全向移动平台结构及其位姿解算，分析了获得车辆转角和位姿双闭环PID控制规律。通过Simulink仿真建立上位机实时获取传感器数据，研究了各个传感器在不同条件下的数据变化情况和双闭环控制的参数调节问题，以寻找最佳的控制参数。

摘要：
随着物联网技术的快速发展，智能家居系统使人们的生活变得更加便利和舒适，然而随之带来的安全隐患越来越受到关注。参照智能家居安全相关研究：首先介绍了基于物联网智能家居的相关知识和总体框架；然后通过文献分析，重点探讨了智能家居中的身份认证和通信安全问题，并对系统中数据存储安全和访问控制机制进行了研究，指出了智能家居系统面临的一些安全问题；最后对未来研究热点进行了展望。

摘要：
由于自然场景中的图像背景复杂、文字排列不规则、光照条件不确定等因素，文字检测难度较大，且传统检测方法的效果并不理想。在研究文字分割检测方法PSENet （Progressive Scale Expansion Network）的基础上，提出了一种针对自然场景文字检测的改进方法。该方法由卷积神经网络提取特征模块，再通过渐进式规模扩张对文字区域进行分割检测。改进点主要是使用高精度的语义分割网络RefineNet（Refinement Network），对卷积网络特征提取模块进行优化，且增加较多的残差连接及链式池化，提高网络对文字区域的检测精度。通过对数据集ICDAR2015的实验结果对比，表明所提出的改进算法在精度方面略高于改进前，且能更好地解决文字粘连问题。

摘要：
全聚焦成像算法是一种基于全矩阵数据处理的合成孔径成像技术，因其具有成像精度高等优点成为近年来的研究热点。与传统诊断设备相比，超声相控阵具有易于控制、操作简单、便于携带等特点。基于超声相控阵合成孔径技术，提出了基于全聚焦算法的骨折超声检测方法。Field Ⅱ仿真实验、钢板缺孔实验和骨板裂纹实验都成功地定位了缺陷位置，误差分别为0，2.67%，2.86%；骨板裂纹实验检测出骨板裂纹深度和宽度，误差分别为6.67%和5.33%。实验结果表明，该方法在临床骨折检测方面有很大的发展潜力。

摘要：
在对运动物体的实际追踪过程中，由于目标运动方向不确定、背景环境复杂多变等因素，增加了动态目标跟踪的难度，所以用普通识别方法较难提取出目标特征，从而无法准确跟踪动态目标。提出了基于模板匹配的人脸识别算法，分析了基于方向梯度直方图（HOG）的人脸特征提取算法和基于欧氏距离的人脸识别算法，设计出了人脸识别跟踪系统。实验结果表明，通过动态目标视觉检测以及PID控制的角度输出，该系统实现了对特定目标的人脸识别和跟踪。

摘要：
提出了一种六边形开槽结构的宽带毫米波多天线技术（MIMO）天线。该微带天线的贴片为六边形，采用共面波导馈电方式，并通过开槽拓宽天线的带宽，没有添加隔离枝节，可实现隔离度小于-20 dB，尺寸为23.6 mm×15.4 mm×0.1 mm。通过电磁仿真软件HFSS对设计的天线单元及MIMO天线进行了仿真与分析，结果发现，该毫米波MIMO天线在5.1~41.8 GHz频率范围内回波损耗均小于-10 dB，并且具有良好的辐射特性。

摘要：
提出了一种以Unet++为基础的卷积神经网络，适用于人群密度估计。该网络的优点是用并行连接的方式进行多尺度融合，结合浅层网络的细节信息和深层网络的高阶语义信息来消除两者之间过大的语义鸿沟。此外，还引入了膨胀卷积来提高网络性能。在Shanghai Tech和UCF_CC_50两个通用人群密度估计数据集上进行实验，选取平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）作为评价指标。实验结果表明，在这两个数据集上该网络均有效降低了MAE和MSE，说明其在人群密度估计方面有较好的准确度和鲁棒性。

摘要：
针对现实场景图片中的文字区域具有仿射变换和多方向的问题，设计了一种带有仿射变换锚点，能够生成仿射变换文本预测框的文本检测网络。按照常见文字实例的仿真变换形状，给定了6种固定角度和5个固定变换量。检测过程中对预测候选框的角度和偏移值进行了调整拟合，最后对边框进行了回归，让检测结果更适应真实文字区域的边界框。与以往的文字检测网络相比，该检测方法能够有效适应文字区域，在检测精度和平均指标上分别有了7%和10%的提升。

摘要：

摘要：
随着我国城市化进程的加快，城市生活污水量急剧增加。污泥作为污水处理后的附属产品，对环境影响极大，因此污泥的无害化、减量化、资源化处理迫在眉睫。燃煤电厂污泥掺烧是实现最大体积减少污泥的处置方法之一。发达国家和地区中，污泥掺烧工艺已逐渐成熟，在燃煤电厂的应用更为广泛。综述了污泥掺烧技术的现状，分析了燃煤电厂掺烧污泥造成的影响，并讨论了燃煤电厂污泥掺烧技术的未来发展方向。

摘要：
对某1 000 MW二次再热机组应用遗传算法进行余热利用和抽汽的整体优化。余热利用方式选择两种：方案1，低压回热加热器之间引入低温烟水换热器；方案2，采用空气预热器分级布置，在水侧高温烟水换热器与1#高压加热器并联，在烟气侧高温烟水换热器与高温空气预热器并联，出口烟气汇合后进入低温空气预热器。结果表明，机组在余热利用后对最佳抽汽口位置有很大影响；采用方案2整体优化后，发电功率增加最明显，可以使机组发电功率增大21 170 kW，发电效率比单独优化提升明显。此外，研究表明，在锅炉烟气余热利用时需要余热和回热同步优化。

摘要：
针对再热器这类热工对象普遍存在非线性、大迟延、时变性以及多变量等特点，采用文化基因算法框架下，粒子群（PSO）算法和模拟退火（SA）算法相结合的S-PMemetic算法，对660 MW超超临界机组直流锅炉再热器系统的现场数据进行了多组数据并行辨识。通过该方法得到了超超临界机组再热器7个传递函数通道的系统模型。仿真结果表明，S-PMemetic算法平衡了PSO算法的全局搜索能力和SA算法的局部寻优能力，更适用于辨识复杂的热工控制对象，进一步提高了多变量辨识效率和精确度。

摘要：
燃气轮机控制系统在电厂安全运行中起到重要作用，而传感器作为控制系统中的测量信号装置，其安全性至关重要，因此开展对燃气轮机控制系统传感器的故障诊断研究具有重要意义。在传感器故障诊断中，需要从故障信息中提取出有效的诊断规则。为了解决这一问题，提出了一种改进离散化方法对数据进行预处理，结合粗糙集（RS）和径向基（RBF）神经网络对传感器进行故障诊断研究。实验结果表明，该方法减少了燃气轮机控制系统传感器故障类型的误判率。

摘要：
为了支持智能电网的快速发展，大量的智能电表被用于智能电网体系架构中。智能电表可以实时监控、跟踪用电轨迹，实现向电网中各项功能模块提供数据支持的目的。但智能电表面临的隐私泄露风险，可能会侵犯用户隐私。分析了国内外针对使用可充电电池的智能电表隐私保护方法的研究现状，预测了该领域未来的研究趋势。

摘要：
针对现有电压暂降评估方法忽略了配电网综合负荷特性对评估结果影响的问题，分析了电力系统设备用户端负荷特性对电压暂降特征值的影响。结合设备用户端的综合负荷模型以及实际配电网中的电压暂降波形，通过实际案例进行了电压暂降仿真分析，结果验证了大型感应电机接入母线处电压暂降的特征。

摘要：
对微电网线路故障的高效检测有助于快速切除故障，降低微电网对大电网的影响。现有的故障检测方法存在阈值难以选择、对高过渡电阻故障不敏感等问题，为此提出了基于极大重叠离散小波变换（MODWT）系数突变的自适应阈值选取故障检测算法。利用MODWT的特性，采用扩大窗的方法，在窗扩大的过程中对MODWT系数差值的阈值进行适应性调整。相较于现有的定阈值方法，该算法可以适应任意长度的数据样本，对于多种故障状态可以进行适应性阈值调整，因此对高过渡电阻故障有较高的敏感度。通过仿真实验验证，该算法能在各种故障状态下快速检测故障发生的时间。

摘要：
冷热电联供（CCHP）型微电网作为综合能源系统的基本物理构成，可实现可再生能源的消纳和多能互补，是实现能源可持续发展和改善生态环境的重要手段。考虑经济性和环保性，以综合运行成本最小为目标，搭建了含冰蓄冷空调的CCHP型微电网优化调度模型，采用改进粒子群算法进行求解，得到不同调度方式下系统的产能方案。通过算例分析对比了运行策略对于优化结果的影响，并验证了优化模型的有效性。

摘要：
针对传统锁相环在电网电压不平衡时对正序基波分量的幅值和相位不能快速实时检测等问题，提出了一种基于模糊PI控制的双同步解耦坐标系三相不平衡锁相环。该控制系统通过在线调整PI参数能更精确迅速地将电网电压正序基波分量分离，从而实现基波分量相位的快速实时检测。仿真结果表明，与传统单同步和双同步锁相环相比，基于模糊PI控制的双同步解耦坐标系锁相环在电网电压不平衡和发生畸变时能更准确、迅速地检测正序基波分量的幅值和相位。

摘要：
针对变压器型号多、图像复杂，以及传统基于机器学习的人工设计特征的方法不能对大规模变压器图像准确分类等问题，提出了基于深度学习的变压器图像识别系统，直接对原始图像进行"端对端"的学习。为实现变压器图像的准确分类，提出了改进VGG-16卷积神经网络的变压器图像识别模型。在VGG-16模型的基础上，重新构建了全连接层，针对原有的SoftMax分类器，采用3标签的SoftMax分类器进行替换，以实现网络结构优化，并通过迁移学习共享VGG-16模型卷积层和降采样层的权值参数。通过构建变压器图像的训练集和测试集，对改进模型进行了训练，并进行性能测试。结果表明，与深度神经网络、卷积神经网络模型相比，改进VGG-16模型具有更好的效果，识别误差达到了9.17%，并实现了对3种变压器的准确区分。

摘要：
近年来，随着微电网技术的持续发展，电力用户对其供电可靠性的要求也不断提高，因此微电网故障诊断研究也变得越来越重要。提出了一种基于极大重叠离散小波变换（MODWT）和反向传播（BP）神经网络的微电网故障诊断新方法，并通过仿真与算例进行了验证。结果表明：该方法能快速、准确地识别出故障类型，且不受故障初始相位角和过渡电阻等因素的影响；与现有的基于离散小波变换和反向传播神经网络的诊断方法相比，所提出的方法可以提供更好的故障分类精度。

摘要：
以实现全向移动平台的位姿控制为主要研究目的。在位姿获取上，采用光流传感器和惯性导航获得了位姿信息；在结构和控制上，研究了四轮麦克纳姆轮的全向移动平台结构及其位姿解算，分析了获得车辆转角和位姿双闭环PID控制规律。通过Simulink仿真建立上位机实时获取传感器数据，研究了各个传感器在不同条件下的数据变化情况和双闭环控制的参数调节问题，以寻找最佳的控制参数。

摘要：
随着物联网技术的快速发展，智能家居系统使人们的生活变得更加便利和舒适，然而随之带来的安全隐患越来越受到关注。参照智能家居安全相关研究：首先介绍了基于物联网智能家居的相关知识和总体框架；然后通过文献分析，重点探讨了智能家居中的身份认证和通信安全问题，并对系统中数据存储安全和访问控制机制进行了研究，指出了智能家居系统面临的一些安全问题；最后对未来研究热点进行了展望。

摘要：
由于自然场景中的图像背景复杂、文字排列不规则、光照条件不确定等因素，文字检测难度较大，且传统检测方法的效果并不理想。在研究文字分割检测方法PSENet （Progressive Scale Expansion Network）的基础上，提出了一种针对自然场景文字检测的改进方法。该方法由卷积神经网络提取特征模块，再通过渐进式规模扩张对文字区域进行分割检测。改进点主要是使用高精度的语义分割网络RefineNet（Refinement Network），对卷积网络特征提取模块进行优化，且增加较多的残差连接及链式池化，提高网络对文字区域的检测精度。通过对数据集ICDAR2015的实验结果对比，表明所提出的改进算法在精度方面略高于改进前，且能更好地解决文字粘连问题。

摘要：
全聚焦成像算法是一种基于全矩阵数据处理的合成孔径成像技术，因其具有成像精度高等优点成为近年来的研究热点。与传统诊断设备相比，超声相控阵具有易于控制、操作简单、便于携带等特点。基于超声相控阵合成孔径技术，提出了基于全聚焦算法的骨折超声检测方法。Field Ⅱ仿真实验、钢板缺孔实验和骨板裂纹实验都成功地定位了缺陷位置，误差分别为0，2.67%，2.86%；骨板裂纹实验检测出骨板裂纹深度和宽度，误差分别为6.67%和5.33%。实验结果表明，该方法在临床骨折检测方面有很大的发展潜力。

摘要：
在对运动物体的实际追踪过程中，由于目标运动方向不确定、背景环境复杂多变等因素，增加了动态目标跟踪的难度，所以用普通识别方法较难提取出目标特征，从而无法准确跟踪动态目标。提出了基于模板匹配的人脸识别算法，分析了基于方向梯度直方图（HOG）的人脸特征提取算法和基于欧氏距离的人脸识别算法，设计出了人脸识别跟踪系统。实验结果表明，通过动态目标视觉检测以及PID控制的角度输出，该系统实现了对特定目标的人脸识别和跟踪。

摘要：
提出了一种六边形开槽结构的宽带毫米波多天线技术（MIMO）天线。该微带天线的贴片为六边形，采用共面波导馈电方式，并通过开槽拓宽天线的带宽，没有添加隔离枝节，可实现隔离度小于-20 dB，尺寸为23.6 mm×15.4 mm×0.1 mm。通过电磁仿真软件HFSS对设计的天线单元及MIMO天线进行了仿真与分析，结果发现，该毫米波MIMO天线在5.1~41.8 GHz频率范围内回波损耗均小于-10 dB，并且具有良好的辐射特性。

摘要：
提出了一种以Unet++为基础的卷积神经网络，适用于人群密度估计。该网络的优点是用并行连接的方式进行多尺度融合，结合浅层网络的细节信息和深层网络的高阶语义信息来消除两者之间过大的语义鸿沟。此外，还引入了膨胀卷积来提高网络性能。在Shanghai Tech和UCF_CC_50两个通用人群密度估计数据集上进行实验，选取平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）作为评价指标。实验结果表明，在这两个数据集上该网络均有效降低了MAE和MSE，说明其在人群密度估计方面有较好的准确度和鲁棒性。

摘要：
针对现实场景图片中的文字区域具有仿射变换和多方向的问题，设计了一种带有仿射变换锚点，能够生成仿射变换文本预测框的文本检测网络。按照常见文字实例的仿真变换形状，给定了6种固定角度和5个固定变换量。检测过程中对预测候选框的角度和偏移值进行了调整拟合，最后对边框进行了回归，让检测结果更适应真实文字区域的边界框。与以往的文字检测网络相比，该检测方法能够有效适应文字区域，在检测精度和平均指标上分别有了7%和10%的提升。