沈阳工业大学学报

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    基于DQN的无人机辅助移动边缘计算卸载优化
    冯毅雄, 熊丹, 金柯兵, 吴轩宇, 洪兆溪, 谭建荣
    2025, 47(4): 409-416. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.01
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    【目的】在动态环境下,移动边缘计算(MEC)系统中的传统任务卸载策略普遍存在调度灵活性不足、对环境变化适应性弱及延迟控制能力有限等问题,难以满足时延敏感型任务的处理需求。针对上述问题,提出了一种融合无人机辅助机制的MEC卸载优化方法,以提升系统服务质量和任务响应效率。【方法】针对UAV-MEC场景下用户分布动态变化及链路状态频繁波动的特点,本文将任务卸载、用户调度与无人机(UAV)轨迹控制联合建模为马尔可夫决策过程(MDP),并采用深度Q网络(DQN)框架以学习近似最优策略。在状态建模中,充分考虑了UAV能耗约束、用户任务属性及其时效性要求等因素,并通过动作空间离散化处理以适配DQN架构。奖励函数设计中引入延迟损耗与超时惩罚机制,引导智能体自适应地学习高效的任务卸载策略。【结果】仿真结果表明,本文方法在累计奖励、平均任务处理时延及任务超时惩罚次数等指标上均优于完全本地计算和完全边缘卸载这类基线策略,展现出良好的策略收敛性和环境适应能力,尤其在通信链路波动或计算资源受限条件下仍能保持稳定性能。【结论】本文提出的基于DQN的UAV辅助边缘计算联合优化策略,能够在动态复杂环境中显著提升系统对时效敏感任务的处理效率与调度性能,为高机动性移动边缘计算系统的设计与优化提供了可行的解决思路与理论支撑。
  • 人工智能
    具备红外感知的低光场景目标检测
    张志佳, 那惺奇, 肖宇航, 房建, 赵怀慈
    2025, 47(4): 417-424. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.02
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    【目的】随着人工智能领域的快速发展,基于可见光图像的目标检测技术日益成熟,并在自动驾驶、安防监控、智能交通等领域得到了广泛应用。然而,在低光场景(如黑夜或昏暗灯光环境)下,基于可见光图像的目标检测算法性能显著下降。主要原因在于可见光图像在低光条件下信息丢失严重,导致目标特征难以提取。为解决这一问题,提出了基于可见光图像和红外图像的多模态目标检测技术,该技术能够有效改善低光场景下的目标检测性能。然而,多模态检测技术的成本较高,需要对不同模态的图像进行精确配准,计算量较大,从而增加了实现难度和处理负担。基于此,提出了一种具备红外感知的目标检测网络(InSCnet),旨在通过一个可见光相机来预测红外热辐射特征,在不增加模态的情况下提升网络在低光场景下的目标检测能力。【方法】InSCnet以可见光图像为输入,通过红外预测分支(IPB)生成红外图像来预测热辐射特征,从而增强网络对低光场景的感知能力。为了有效融合多尺度视觉和热辐射特征,设计了互补融合滤波(COFF)模块。COFF通过互补融合这两种特征,增强特征间的互补性,避免了网络对单一模态特征的过度依赖。此外,采用混合特征金字塔(HyFP)模块,通过特征金字塔和注意力机制,进一步提升多尺度全局与局部特征的融合与提取能力,确保网络在不同程度的低光条件下均能保持较高的检测准确率。【结果】实验结果表明,InSCnet在LLVIP行人检测数据集上表现优异。具体而言,SmAP50达到了0.830,SmAP50-95达到了0.426。同时在DroneVehicle数据集上进行了实验,SmAP50达到了0.702,证明了InSCnet具备多类别低光检测能力。【结论】InSCnet通过引入红外热辐射特征和特征融合机制,提升了低光场景下的目标检测性能;在低光场景下能够有效检测可见光图像中难以识别的目标,为低光场景下的目标检测提供了一种有效的解决方案。未来的研究可以进一步探索如何优化网络结构。
    • 电气工程
  • 电气工程
    基于熵权法的电力二次设备健康状态评估
    谭金龙, 王开科, 于冰, 南东亮, 刘欢庆
    2025, 47(4): 425-431. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.03
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    【目的】开展电力系统二次设备的状态评价工作,有助于防范电网运行风险,提升电网运行可靠性。针对电力系统二次设备评价模型在数值差异处理方面的局限性,为解决层次分析法的逻辑性问题和熵权法主观判断能力方面的不足,设计提出了一种改进熵权法的二次设备健康状态评估算法。【方法】按照电力系统二次设备的基本特征,分别构建了用于二次设备状态评估的技术指标和管理指标,并采用正向映射、反向映射和梯形映射关系对指标参数进行了标准化处理。在此基础上,采用基于正态分布的隶属度函数进行评价,既保留了高隶属度区间的有效信息,又涵盖了低隶属度区间的信息,而且避免了低隶属度区间比重过大而造成的误判。利用层次分析的权重原则建立各评价指标的判断矩阵,根据各个指标算术平均值和标准差引入熵权法的变异系数,实现了对评价指标权重的客观表达。建立了电力系统二次设备状态评价综合模型,以某变电站内36套保护装置为例对模型进行验证。【结果】验证结果显示,评价结果和站内实际保护装置运行状态一致。评语为“良好”的隶属度值为0.890 1,“一般”的隶属度值为0.097 9,由此可以判断出该变电站内的220 kV主变保护装置处于良好运行状态,与变电站内实际保护装置的运行状态一致。样本数据的对比分析结果显示,采用层次分析法得到的评价指标隶属度函数极差为0.321 0,熵权法极差为0.341 4,可能出现误判。纵向比较AHP-熵权法、熵值法赋权算法后发现,两者隶属度极差值分别为0.125 0和0.1849,最小值分别为0.806 5和0.708 8,不会出现误判。本文算法得到的隶属度极差值为0.048 1,最大值和最小值分别为0.900 0和0.851 9,数据的波动范围更小,判断的可靠性更高。【结论】本文创新点在于:一方面采用层次分析法和熵权法相结合的组合赋权方式,有效规避了主观赋权法带来的人为因素干扰;另一方面充分考虑了设备评价的客观因素,引入了基于变异系数的熵权法权值计算方法,使得权值计算更好地反映了设备的实际运行状态。实际测算结果显示,本文方法能够更优地反映设备运行的实际状态,为设备运维提供了关键支撑。
  • 电气工程
    融合GIS-GIM与DETR网络的三维电网建模及校验方法
    任大江, 杨凯, 李钧超
    2025, 47(4): 432-438. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.04
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    【目的】随着电网规模不断扩大和结构日益复杂,传统电网建模和可视化方法逐渐暴露出诸多问题,如建模准确度难以满足复杂电网结构的精细化展示需求、受限于应用场景而无法有效应对多样化业务需求,且建模普遍缺乏科学有效的校验机制,难以保障结果的准确性和可靠性。为解决这些问题,提出了一种融合GIS-GIM与DETR网络的三维电网建模及校验方法,以实现高准确度的三维电网建模,并建立有效的校验体系,为电网规划、运维与管理提供坚实的数据基础和可靠的决策支持。【方法】首先,将电网信息模型(GIM)集成到地理信息系统(GIS)中,利用GIS强大的地理空间分析与展示能力,结合GIM对电网设备和拓扑结构的详细描述,实现更宏观、更全面的三维电网建模,从地理空间维度直观呈现电网的整体布局与设备分布。其次,对DETR网络进行改进,通过优化网络结构、调整参数设置以及采用更有效的训练策略,使其能够更准确地对三维电网设备进行检测和分类。在训练过程中,收集大量的三维电网设备数据,构建丰富多样的数据集,并对数据进行标注和预处理,以提高模型的泛化能力。最后,将改进后的DETR网络应用于三维电网建模过程中,对建模结果中所涉及的设备进行逐一检测和分类,确保设备信息的准确性,从而保障整个建模结果的准确性。【结果】为验证本文方法的有效性,对基于3座新建变电站的100组设备数据展开实验分析。实验结果显示,相较于传统建模方法,融合GIS-GIM与DETR网络的三维电网建模方法在建模准确性上有显著提升,能够更精准地还原电网设备的空间位置、结构形态以及设备间的连接关系。在建模结果校验方面,校验网络展现出良好性能,其准确率达到93.14％,表明该方法能够有效检测出建模过程中可能存在的错误和偏差,确保建模结果的可靠性。【结论】融合GIS-GIM与DETR网络的三维电网建模及校验方法,在提高电网建模准确率和建立有效校验机制方面表现优异,能够满足实际电网建模的高准确度需求。该方法能够为电网的日常运维、故障诊断与抢修等管理工作提供直观、准确的三维可视化信息,为电网规划和管理提供可靠的决策依据,具有重要的理论意义和广阔的应用前景。
  • 电气工程
    基于区域全卷积网络的变电站识别监控技术
    张亚平, 王楚源, 程泓博
    2025, 47(4): 439-447. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.05
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    【目的】变电站作为电力传输和分配的核心枢纽,其安全稳定运行是保障电力系统高效、可靠供电的关键。然而,传统的变电站监控方式存在自动监控能力有限、目标监测精度欠佳等问题,难以满足当下电力系统日益增长的安全需求。本研究致力于开发一种基于区域全卷积网络(R-FCN)的变电站目标识别与安全监控技术,旨在攻克传统监控方式的短板,大幅提升变电站安全保障的整体水平,为电力系统的稳健运行筑牢根基。【方法】方法融合了区域提取和全卷积网络的独特优势,构建起一套高效智能的监控体系。在数据采集环节,部署高清视频监控摄像头,从多个角度全方位、不间断地实时捕捉变电站内的图像数据,为后续的深度分析提供海量且精准的原始素材。针对采集到的图像,运用先进的R-FCN模型进行目标检测。R-FCN凭借其全卷积特性在处理不同尺寸的图像时能够巧妙地维持特征图的高分辨率,避免了传统方法在降采样过程中容易出现的信息丢失问题,极大地提高了目标监测的精度。同时,精心设计并引入区域提取模块,该模块犹如智能导航系统,能够在错综复杂的变电站背景中,精准定位各类关键设施,确保对设备的运行状态进行实时、精准的监测。对于异常行为,如人员未经授权闯入危险区域、设备突发冒烟起火等,也能及时察觉,为后续的应急处置争取宝贵时间。【结果】通过大量的模拟实验以及在实际变电站监控场景中的测试验证,本系统展现出了卓越的性能表现。在与传统目标监测方法的对比实验中,本系统的目标监测准确率相较于传统方法有了显著提升,有效提高了监控的可靠性,避免了不必要的人力、物力。【结论】基于R-FCN的变电站目标识别与安全监控技术,兼具高效的实时处理能力和精准的目标定位能力。在面对海量监控数据时,能够迅速做出响应,快速准确地识别各类目标和异常情况,为电力系统的安全稳定运行提供了强有力的技术支撑,对提升变电站整体监控水平、保障电力系统的可靠供电具有深远意义。
  • 电气工程
    面向混合输电线路巡检的点云数据处理优化方法
    张睿智, 李强, 张晓林
    2025, 47(4): 448-454. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.06
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    【目的】由于架空线路长期暴露在野外且受自然环境因素的影响较大,及时监测其运行状态对电网安全运行具有关键作用。随着无人机飞控技术的发展,在其上搭载红外、紫外与激光雷达等检测模块被广泛应用于输电线路的巡检中。但目前传统方法仅在单一场景线路巡检过程中具有较优的处理效果,而面对混合输电线路巡检等复杂环境,难以快速准确地分析输电线路巡检数据,为此提出了一种面向混合输电线路巡检的点云数据处理优化方法。【方法】构建输电线路巡检点云数据处理平台,通过搭载在无人机平台上的激光雷达采集输电线路混合点云数据,且点云数据处理包括数据管理、预处理、分类与智能巡检4个环节。利用八叉树方法对混合点云数据进行抽稀处理以减少冗余数据量,从而保证数据的精准性。设计了一种神经网络模型对抽稀后的数据进行优化处理,该模型主要包括特征学习层、卷积层和分类层。特征学习层通过多次投影和最大池化处理可以避免三维点云数据自身的无序性对特征提取造成的影响;卷积层用于提取各个体素栅格与周边个体的共同特征,并引入传统输电线路特征提取算法提取体素栅格特征;分类层包含全连接层与ReLU激活函数,并以Softmax模型作为分类函数以获得混合点云数据的分类结果。【结果】选择LDLRS3100激光雷达采集某地区输电线路通道的点云数据,无人机雷达系统测距范围为360 m,飞行速度为20 km/h,飞行高度为150 m。基于Pytorch平台进行实验分析,结果表明,面向混合输电线路巡检的点云数据处理优化方法能够有效识别输电线路与地物的差别,并获取清晰的杆塔及其所处环境信息,总体准确率达到了92.71％,明显优于其他对比方法。为兼顾最高抽稀率和最佳点云数据视觉效果,可将抽稀密度设置为0.02 m。【结论】利用八叉树抽稀法和神经网络模型对混合输电线路巡检的点云数据进行优化处理,能够快速准确地划分各类点云数据,有效提升输电线路智能巡检的可靠性。
  • 电气工程
    基于自适应改进粒子群算法的无槽永磁直流电机优化设计
    范菁, 徐庶
    2025, 47(4): 455-462. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.07
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    【目的】传统电机优化设计方法是通过搭建电机体积、损耗和成本的解析模型,并选择优化算法对其进行改进,得到最优设计变量。然而,电机模型较为复杂,解析模型无法精确描述部分变量。定子磁密是无槽永磁直流电机的重要变量,其解析式精度较低。粒子群算法广泛用于优化设计,但是其寻优能力较差。【方法】针对上述问题,提出一种基于自适应改进粒子群算法的无槽永磁直流电机优化设计方法。首先,通过搭建无槽永磁直流电机解析模型,构建以电机体积、损耗和成本为优化目标的目标函数。利用Sobol法获取电机的高灵敏度变量,减少设计变量个数。然后,采用有限元仿真搭建电机磁路模型,调整设计变量参数大小,获取磁密数据。使用响应面法对磁密数据进行重新拟合,构建定子磁密响应面模型,代替定子磁密解析式。对粒子群算法进行改进,通过比较粒子迭代更新时个体适应度值与全局粒子平均适应度值的大小,选择不同的惯性权重与学习因子更新方式,实现算法精度上的提升。最后,分别采用原始算法和改进算法对目标函数进行优化,通过比较得到电机最优设计参数。【结果】通过比较定子磁密解析式与定子磁密响应面模型计算结果发现,定子磁密响应面模型计算结果误差较小。采用自适应粒子群算法、原始粒子群算法和其他经典算法对目标函数进行优化,改进粒子群算法优化得到的结果最优。【结论】实验结果表明,定子磁密响应面模型代替定子磁密解析式可以改善定子磁密解析式计算误差较大的问题。同时,自适应更新惯性权重与学习因子的粒子群算法寻优能力得到了提升,与经典算法相比,其寻优能力更强。
  • 电气工程
    交流电源系统DCS控制器数据多通道同步采样方法
    肖星, 范德和, 陈斌, 罗海鑫
    2025, 47(4): 463-469. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.08
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    【目的】在交流电源系统中,分布式控制系统(DCS)控制器作为核心部件,负责实时采集和处理各类关键数据,这些数据对系统的稳定运行和故障预警至关重要。然而,在实际应用中,DCS控制器数据采集过程受外部电磁干扰、硬件故障等因素影响,导致数据丢失或其他异常问题发生,使数据密度变得难以确定,进而影响系统的可靠性和准确性。基于此,提出一种针对交流电源系统DCS控制器数据多通道同步采样方法,以解决数据采集过程中的干扰和缺失问题,提升数据质量和系统性能。【方法】信号调理电路预处理来自不同通道的模拟数据信号,确保信号质量满足模数转换器(ADC)转换要求。现场可编程门阵列(FPGA)作为控制中心,利用其并行处理能力和编程灵活性,精确控制各通道ADC转换过程,实现高精度、低延迟的同步采样,有效解决了采样不同步导致的相位偏差和数据不一致问题。针对数据缺失,采用Clearbout理论进行数据插补,基于信号时频特性和已知数据点相关性智能估计并填补缺失数据,保障数据连续性和完整性。同时,结合蚁群算法优化同步采样方法,通过模拟蚂蚁寻找食物的信息素更新机制,动态调整采样参数以提升采样效率和准确性。【结果】多通道同步采样方法显著提升了DCS控制器的数据采集性能。采集后的DCS数据频谱图与实际的数据频谱图高度一致,验证了采样方法的准确性和可靠性;采样速度明显提升,满足了交流电源系统对数据实时性的高要求。【结论】综上所述,方法结合FPGA控制实现了高精度、低延迟的多通道同步采样,解决了相位偏差和数据不一致问题;引入Clearbout理论和蚁群算法,有效保障了数据完整性并优化了采样方法;设计的多通道数据上传机制避免了数据上传过程中存在的冲突,确保了数据传输的顺畅。这些创新不仅提升了交流电源系统DCS控制器的数据采集能力,也为同类系统的设计和优化提供了参考,有助于提高整个交流电源系统的稳定性和可靠性,降低因数据异常导致的系统故障风险,对保障电力系统的安全运行具有重要意义。
  • 电气工程
    基于深度学习的农业园区综合能源系统运行优化方法
    刘曌煜, 王蕾, 王坤
    2025, 47(4): 470-477. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.09
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    【目的】农业园区可再生能源资源禀赋丰富,在“双碳”目标驱动下,其综合能源系统(IES)的高效运行对于推动绿色低碳转型具有重要意义。然而,当前农业园区普遍存在能源利用效率低、多能源系统调配不均、可再生能源就地消纳能力不足等问题,严重制约了农业生产效率和可持续发展水平。为此,提出了一种基于深度学习的农业园区IES运行优化方法,旨在构建更具经济性与低碳性的能源调度机制。【方法】首先,构建农业园区IES多目标优化调度模型,综合考虑燃气轮机燃料成本、电网交互成本及设备运维成本,形成涵盖多种能源形式的系统数学模型;其次,针对风光(风电、光伏)出力及负荷预测需求,设计改进型长短时记忆(LSTM)神经网络功率预测模型,并引入量子粒子群优化算法(QPSO)对网络的隐含单元数量、学习率等超参数进行动态优化,以提升预测精度;最后,针对传统黄金正弦算法(GSA)易陷入早熟收敛的问题,引入Lévy飞行机制提升更新效率,结合动态权重策略优化全局与局部搜索能力,构建改进GSA实现系统调度优化。【结果】在实例分析中,改进的QPSO-LSTM预测模型将预测误差稳定控制在5％以内,相较传统方法具有更高的预测精度和更强的全局搜索能力。在调度优化方面,改进GSA使系统日运行成本较未优化方案下降69.7％,风光就地消纳率提升27.9％,显著优于传统GSA,展现出优良的多能调度协调能力。【结论】所提出的基于深度学习的农业园区综合能源系统运行优化方法,能够实现对系统功率的高精度预测,并在此基础上有效降低系统运行成本,提升可再生能源就地消纳能力,在经济性与低碳性协同优化方面具有显著优势,为农业园区IES的高效、绿色运行提供了可靠的技术路径。
    • 信息科学与工程
  • 信息科学与工程
    相近色干扰下大型变电站玻璃绝缘子目标识别算法
    陈赟, 张英, 李端姣, 刘建明
    2025, 47(4): 478-485. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.10
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    【目的】在大型变电站监控系统中,玻璃绝缘子的目标识别是确保电力设备安全运行的重要环节。然而,受环境复杂性和图像采集条件的限制,玻璃绝缘子图像往往存在清晰度差、相近色干扰等问题,导致目标识别困难,直接影响变电站的安全监控效果。【方法】为了解决这一问题,提出一种相近色干扰下大型变电站玻璃绝缘子目标识别算法。针对图像清晰度不足和相近色干扰问题,将原始图像从RGB空间转换为HSV空间。通过精细分解HSV空间的色相H、饱和度S和亮度V分量,计算特征差值,增强图像的色彩表现和视觉效果,从而有效消除相近色干扰。采用自适应阈值分割技术,结合HSV空间的色彩特征,对图像进行精确分割,分离出玻璃绝缘子目标区域与复杂背景。设计了一种双尺度分类卷积神经网络(CNN),通过多尺度特征提取和分类,实现对复杂背景下玻璃绝缘子的高精度目标识别。该网络结合了局部细节和全局上下文信息,进一步提升了识别的鲁棒性和准确性。【结果】实验结果表明,研究提出的算法应用优势显著。在色彩增强方面,通过HSV空间的特征差值计算,显著提升了图像的色彩对比度和视觉效果,有效消除了相近色干扰。在图像分割性能上,自适应阈值分割技术能够精确分离玻璃绝缘子目标区域与复杂背景,分割准确性达到较高水平。在目标识别方面,双尺度分类卷积神经网络在复杂背景下表现出较强的抗干扰能力,对玻璃绝缘子的识别精度显著高于传统方法。【结论】研究提出的相近色干扰下大型变电站玻璃绝缘子目标识别算法,通过色彩增强、自适应阈值分割和双尺度分类卷积神经网络的有机结合,成功解决了图像清晰度不足和相近色干扰导致的目标识别难题。该算法在色彩增强、分割性能和抗干扰能力上均表现出色,能够高效、准确地识别玻璃绝缘子目标,为大型变电站的安全监控提供了可靠的技术保障。
  • 信息科学与工程
    基于C2-GRU模型的网络数据流异常识别方法
    刘帅, 杨锦辉, 欧思程, 史晓薇, 蒋明
    2025, 47(4): 486-492. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.11
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    【目的】随着网络规模的不断扩大及攻击手段的日益复杂,网络流量异常检测技术已成为保障网络安全的关键环节,对维护关键信息基础设施的稳定运行具有重要意义。然而,传统机器学习方法在复杂网络流量特征提取方面普遍存在收敛速度慢、特征表征精度不足等瓶颈,限制了其在实际异常检测场景中的应用效果。为此,本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)增强学习器与门控循环单元(GRU)的时空融合深度学习模型(C2-GRU),旨在提升异常流量的多维度检测性能。【方法】设计了一种二次融合的深度学习框架,结合CNN对空间特征的提取能力与GRU对时间特征的建模优势。通过构建C-GRU模型实现初步的时空特征融合,并进一步与CNN级联形成C2-GRU模型;通过双重卷积并行提取时空特征,从而捕捉复杂网络环境下异常流量的多维特征。【结果】在KDD99数据集上的对比实验表明,C2-GRU模型的综合性能优于其他对比模型,该模型的准确率和AUC值分别达到99.89％和0.990 2,相较于单一CNN或GRU模型,检测性能显著提升。此外,与传统异常检测模型相比,该模型在实现高识别性能的同时,具备较短的模型运行时间,展现出更优的工程实用性。【结论】C2-GRU模型通过二次卷积融合策略,有效增强了时空特征的学习能力,能适应复杂网络环境下的异常流量检测需求。该模型在异常识别准确率与计算效率方面均具有优势,可为关键信息基础设施的安全防护提供技术支持,且能降低网络攻击引发的经济损失,对网络信息安全保障具有重要的实践参考价值。
  • 信息科学与工程
    光伏多逆变器并联系统全局谐振抑制策略
    蒋云昊, 李若萱, 侯天豪
    2025, 47(4): 493-500. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.12
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    【目的】随着可再生能源发电的快速发展,光伏发电因其安全可靠、调节灵活和清洁环保等优势,已得到广泛应用。在大规模光伏发电的需求背景下,光伏电站通常采用多台逆变器并联并网的方式以提高发电效率。然而,随着并网规模的扩大,弱电网中的感性阻抗对电网的稳定性和可靠性带来了挑战,表现为全局谐振抑制效果不佳及系统稳定性失控的风险。【方法】首先,构建光伏多逆变器并联系统的诺顿等效模型,并基于该模型深入分析弱电网条件下多逆变器系统的谐振特性,发现耦合谐振频率与逆变器台数呈负相关关系。其次,基于控制理论,提出结合电容电流反馈和电网电压前馈的优化控制策略,以有效解决多逆变器系统中的全局耦合谐振问题。同时,在公共耦合点(PCC)设计并联虚拟导纳的全局谐振抑制策略,从系统层面实现对全局谐振的有效抑制。最后,通过对2台和4台逆变器并联系统进行策略实施前后的仿真实验,以及与其他文献方法的对比仿真实验,验证本文策略的正确性和有效性。【结果】理论分析与仿真结果表明,全局谐振抑制策略能够显著提高系统的稳定性。通过Nyquist判据验证优化控制策略及参数的合理性。仿真实验结果显示,应用本文策略后,系统的谐波含量从17.32％显著降低至1.71％。这一结果表明,本文策略能够有效抑制全局谐振,并增强系统的稳定运行能力。【结论】本文构建了光伏多逆变器并联系统的诺顿等效模型,并创新性地分析了弱电网条件下的谐振特性。在此基础上,提出了一种结合电容电流反馈与电网电压前馈优化控制,在PCC处并联虚拟导纳的全局谐振抑制策略。该策略有效解决了多逆变器并联系统中因逆变器数量多、电网感抗大而引发的稳定性问题。通过对比仿真实验进一步证明了该策略在全局谐振抑制方面的优越性,为光伏发电并网系统的高效运行提供了重要参考。
  • 信息科学与工程
    基于计算机视觉和本体模型构建知识图谱的不安全作业识别
    付慧敏, 郑刚
    2025, 47(4): 501-508. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.13
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    【目的】随着电力工程的快速发展,施工现场的安全问题日益突出,而传统的人工检查方法耗时且易出错。近年来,计算机视觉、深度学习与知识图谱技术的发展为不安全作业行为的自动识别提供了新可能。然而,现有计算机视觉方法在小目标检测方面仍存在不足,同时缺乏适用于不安全作业推理的高质量数据库。为此,本文结合知识图谱、本体模型、图形数据库和计算机视觉,通过实体检测、场景分析及空间关系推理,并引入改进的自注意力机制提升小目标检测能力,以精准识别施工现场的不安全作业行为。【方法】所提出的方法主要包括本体模型构建、知识抽取和知识推理。首先,基于工程文件、历史事故报告、安全作业隐患报告等构建施工安全本体模型,将信息划分为实体、属性、时间、空间、事件和属性值这6个类别,以规范知识表达。其次,利用计算机视觉方法检测作业实体及其属性,并提取实体间的空间关系,采用Mask R-CNN进行目标检测,并结合改进的自注意力机制提升小目标检测精度,从而优化模型性能并降低计算复杂度。最后,使用Neo 4j图形数据库存储实体及其关系,并基于数据库查询自动识别不安全作业行为,实现施工安全知识的结构化推理,提高不安全作业识别的智能化水平。【结果】以某电力工程施工现场为背景,选取了6种可能引起高空坠落的不安全作业行为进行仿真实验。实验结果表明,本文方法在识别精度和训练效率上均优于现有方法,尤其在小目标检测方面,改进模型展现了更高的识别精度。此外,通过特征金字塔网络和统一感知解析方法进行场景分割,显著提升了模型的场景理解能力。基于Neo 4j图形数据库的知识推理方法有效整合了实体属性与空间关系,提高了不安全作业识别的自动化程度。【结论】本文方法可在复杂施工场景下精准检测不安全作业行为,提高施工现场安全管理的智能化水平。创新点主要包括:结合计算机视觉与本体模型,提高施工安全管理的自动化程度;通过修改卷积核并引入全局最大池化层优化自注意力机制,提升Mask R-CNN网络的小目标检测能力;引入图形数据库Neo 4j,实现施工安全知识的结构化存储与推理。研究成果为施工现场不安全作业行为的自动识别提供了一种高效、可扩展的解决方案。
    • 机械工程
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    外转子低速永磁电机的水冷结构设计与分析
    王德喜, 李文凯, 陈功
    2025, 47(4): 509-516. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.14
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    【目的】随着电机能效等级要求的逐步提高,外转子低速永磁电机因其具有转矩密度高、高效节能等优点被广泛应用于工业领域。为满足工业领域的重载启动和长时间低速重载运行的工况需求,外转子低速永磁电机设计正向提高电机转矩密度的方向发展。相应地,由电机的高转矩密度导致的高发热量问题成为研究重点。【方法】针对外转子低速永磁电机在大负荷作业条件下的高温升问题,建立外转子低速永磁电机物理模型,计算电机的损耗分布情况。首先,基于计算流体力学的基本理论,根据外转子低速永磁电机的热源分布情况,结合电机的结构特点,在定子支架中靠近定子铁心内表面处设计安装轴向和周向Z字型水冷结构,并在电机底部建立冷却水进出口仿真计算模型,通过Fluent软件对两种水冷结构的流场和温度场进行模拟分析,确定周向Z字型水冷设计结构更合适。其次,利用流体流动与传热相耦合的计算方法,在Fluent软件中分析安装周向Z字型且具有9条水道的水冷结构的电机温度场,通过永磁体和绝缘的最高温度验证水冷结构是否满足外转子低速永磁电机的散热要求。最后,基于理论分析确定了影响水冷结构散热效果的因素包括水道数目、冷却水流速、水道截面径向宽度,通过Fluent软件研究不同因素对电机温升的影响规律。【结果】结果表明,周向Z字型水冷结构的流速分布更均匀,进出口压差更小,更适合做外转子低速永磁电机的水冷结构;随着水道数目、冷却水流速和水道截面径向宽度的增加,水冷结构的散热效果增强,但三者分别增加到一定数值后,电机温度趋于稳定;基于分析结果确定水道数目为7条,水道径向宽度为17 mm,冷却水流速为0.5 m/s的水冷结构为最终设计。【结论】研究结果可为大负荷工作环境下外转子低速永磁电机水冷却系统的应用和研究提供一定的理论依据。
  • 机械工程
    基于ABAQUS的起落架足垫着陆接触力分析
    孙自强, 徐伟, 闫明, 金映丽
    2025, 47(4): 517-523. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.15
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    【目的】随着无人飞行器对飞行安全要求的不断提升,起落架系统的动力学特性研究已成为无人机设计领域的重要课题。聚焦六杆式起落架橡胶足垫的着陆接触力学行为,针对其非线性力学特性建模难题展开系统性研究。通过构建精确的动态接触模型,揭示橡胶缓冲件在冲击载荷下的力学响应机制,为起落架足端缓冲装置的结构优化提供理论支撑。【方法】基于连续接触力法理论框架,构建了橡胶材料的非线性接触力学模型。该模型耦合Hertz接触理论与Mooney-Rivlin应变能函数,通过非理想弹性碰撞关系表征橡胶材料的超弹性特性及其接触面动态耦合效应。在ABAQUS平台中,采用Mooney-Rivlin超弹性本构模型建立了有限元模型,并结合隐式动力学求解器对着陆碰撞过程进行了数值模拟。同时,构建了带力传感器的落震实验台,获取实测数据用于模型验证。该方法结合理论建模、软件仿真与实验验证,有效克服了传统经验公式的局限性。【结果】研究系统分析了多物理参数对接触力学特性的影响。当着陆高度在50~200 mm变化时,接触力峰值成正比增长,增幅达1.78 kN。当负载质量在5~20 kg变化时,接触力峰值与其呈近似线性关系,增幅达1.02 kN。此外,足垫厚度的增加对冲击力的减小作用有限,而足垫形状优化可有效改善接触抖动现象。对比研究表明,相较于传统圆柱形足垫,圆锥形足垫受力更均匀,能有效减少接触抖动。实验验证表明,在着陆高度为100 mm的工况下,仿真模拟与实测数据的接触力峰值误差约为6％,关键参数的相位偏移控制在3 ms以内,充分证明了模型的有效性。【结论】研究表明,接触力与着陆高度、足垫厚度呈近似正比例关系,但足垫厚度影响较小;优化足垫形状可显著降低接触抖动,其中圆锥形足垫具有最佳缓冲性能。本研究的理论创新体现在以下方面:融合连续接触力法与超弹性本构模型,建立适用于橡胶缓冲件的动态接触预测方法,突破了传统方法难以处理非线性耦合效应的技术瓶颈;系统分析多物理因素对足端接触力的影响,实现了缓冲结构性能的量化评价,为足端参数优化提供了可靠的理论依据。
    • 材料科学与工程
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    TiZrTaxNbMo难熔高熵合金组织及其力学性能
    董福宇, 郭子鹤, 张悦, 申向阳, 袁晓光
    2025, 47(4): 524-529. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.16
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    【目的】难熔高熵合金作为一种新型的高温材料,因其优异的高温性能而具有广泛的应用前景。然而,较差的室温塑性成为了限制其发展的主要因素。在众多的难熔高熵合金成分体系中,TiZrTaNbMo因具有较好的生物相容性而引起了学者们的广泛关注,但是该合金的室温塑性较差,其未来发展受到了限制。Ta作为组元中熔点最高的元素,截止到目前关于该元素对合金体系的微观组织与力学性能的影响机制尚不明确。【方法】本文探明了Ta元素含量的降低对TiZrTaNbMo难熔高熵合金组织及性能的影响规律。Ta元素摩尔比取值为0.8、0.9与1.0,其余元素摩尔比不变。采用非自耗高真空电弧炉熔炼制备了TiZrTaxNbMo(x=0.8,0.9,1.0)难熔高熵合金,并对合金基体进行了1 000 ℃/6 h的退火处理,之后随炉冷却。利用X射线衍射仪(XRD)确定合金的相结构,使用扫描电子显微镜(SEM)以及附带的能谱仪(EDS)表征了合金的微观组织形貌及元素分布,并使用显微硬度计检测了合金的维氏硬度。【结果】TiZrTaxNbMo难熔高熵合金由主要BCC1相和次要BCC2相组成,呈现典型的枝晶结构。Ta元素含量的增加使得枝晶间区域变小,其中Ta、Nb与Mo元素富集于枝干部分,Ti与Zr元素富集于枝晶间区域,Ta元素含量的减少降低了Nb与Mo元素在枝干部分的偏析。在力学性能上,提升Ta元素含量使得合金硬度从433 HV提高至501 HV。Ta元素含量变化不会导致合金晶体结构发生变化,仍为双相BCC结构;Ta元素含量下降会导致金属树枝晶体组织的晶间区域变大;减少Ta元素含量有助于降低元素偏析,尤其对熔点较低的Ti和Zr元素影响较大。【结论】优化了摩尔比难熔高熵合金的原有设计,对其成分进行了优化。元素含量的调整对合金的微观组织与力学性能均有一定的改善,研究结果将有助于推动TiZrTaNbMo难熔高熵合金体系的进一步应用。
  • 材料科学与工程
    304不锈钢表面激光熔覆铁基合金组织及抗空蚀性能
    金峰, 张松, 王莉, 吴臣亮, 霍莎
    2025, 47(4): 530-537. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.17
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    【目的】304不锈钢是一种以奥氏体为主要晶体结构的铬镍不锈钢,因其优异的耐热性和耐蚀性,广泛应用于航空、船舶和化工等行业。然而,304不锈钢硬度较低,抗空蚀性能不足,作为水轮机叶片材料时,其表面在复杂环境下易出现凹坑、剥落等现象,显著缩短叶片使用寿命。【方法】为提升304不锈钢的使用寿命,采用激光熔覆技术在其表面制备了新型铁基合金熔覆层。通过相分析、组织观察、EBSD分析、硬度测试和空蚀试验,系统分析了熔覆层的相组成、晶体学特征、显微硬度及抗空蚀性能。【结果】研究结果显示,铁基合金熔覆层主要由α-Fe基体相和Cr23C6相组成。熔覆层成形质量良好,几乎无微裂纹,仅有少量孔隙。显微结构呈现出典型的非平衡凝固特征,由枝晶及枝晶间的网状组织构成,并从底部至顶部依次出现平面晶、胞状晶、柱状晶及等轴晶的形貌。EBSD分析表明,熔覆层内形成了高密度晶界且无明显织构。熔覆层横截面显微硬度在640~750 HV0.2之间,显著高于304不锈钢基体的显微硬度(187.6 HV0.2)。这种高硬度主要归因于溶质原子引起的固溶强化、分散在网状枝晶间的Cr23C6和Cr7C3硬质相的第二相强化,以及高密度晶界带来的晶界强化。在300 min的空蚀试验中,304不锈钢基体的累计质量损失为24.8 mg,而铁基合金熔覆层的损失仅为7.8 mg,约为基体的31.5％。整个试验过程中,熔覆层的累计质量损失均低于304不锈钢基体。空蚀损伤表面分析表明,空泡腐蚀过程中气泡坍塌产生的剪切波会在材料表面形成应力积累,导致滑移带的生成,滑移带处易萌生并扩展裂纹,最终造成材料剥落形成空蚀坑。细小晶粒、高晶界密度及高显微硬度是熔覆层具备优异抗空蚀性能的关键因素。【结论】高硬度铁基合金熔覆层显著提升了304不锈钢基体的抗空蚀性能。本研究设计并制备了一种用于304不锈钢表面改性的高硬度铁基合金熔覆层,为激光熔覆技术在水轮机叶片表面强化涂层中的应用提供了潜在的解决方案。
  • 材料科学与工程
    碱性离子液体/Brønsted酸协同催化合成碳酸乙烯酯
    娄喜营, 王鹏, 方冰, 王海玥
    2025, 47(4): 538-544. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2025.04.18
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    【目的】随着人们对全球变暖重视程度和“双碳”目标意识的提高,CO2的资源利用成为世界广泛关注的研究热点。然而二氧化碳化学性质极其稳定,要在相对温和的条件下实现CO2的化学固定和资源转化,其催化剂的选择为关键因素。将二氧化碳和环氧乙烷进行羰基化反应合成碳酸乙烯酯是实现节能减排和低碳经济发展的有效途径,而将生物基乙二醇替代环氧乙烷与二氧化碳反应合成碳酸乙烯酯的新工艺,不仅安全环保而且原料具有可再生性。针对乙二醇(EG)与CO2直接合成碳酸乙烯酯(EC)过程中存在的热力学限制与低转化率难题,通过构建碱性离子液体/Brønsted酸协同催化体系,开发高效双功能催化剂,旨在实现温和条件下CO2的高效活化与EG的定向转化。【方法】以1,8-二氮杂双环[5.4.0]十一碳-7-烯(DBU)、1,5,7-三氮杂双环[4.4.0]癸-5-烯(TBD)与苯酚为前驱体,成功合成3种碱性离子液体催化剂[DBUH]PHY、[TBDH]PHY和[DBUH]TBD,通过傅里叶变换红外光谱(FT-IR)与热重分析(TG)验证了其化学结构与热稳定性。利用高压反应釜,结合不同Brønsted酸(H2SO4、H3PO4、CH3COOH),考察了催化剂在EG与CO2合成EC中的协同催化性能。【结果】单独选用碱性离子液体或Brønsted酸时催化活性较低(收率小于10.54％),而[DBUH]PHY与H2SO4协同催化下,EC选择性达到97.80％、收率提升至20.89％,显著优于单一催化体系。密度泛函理论(DFT)计算结果表明,H2SO4通过质子化EG产生碳正离子中间体,[DBUH]PHY的阴离子促进中间体脱氢形成氧阴离子,其阳离子通过强结合能(-61.94 kJ/mol)活化CO2生成DBU羧酸盐(DBUH-CO2)。两者协同驱动EG与CO2偶联生成EC,同时实现催化剂的原位再生,相比传统CeO2基催化剂(转化率不高于2％),该协同催化体系在温和条件(120 ℃、3.0 MPa)下展现出更高的原子经济性。【结论】构建了碱性离子液体/Brønsted酸协同催化体系,为CO2与二元醇的绿色转化提供了新策略,开发了兼具CO2活化与EG质子化的双功能催化剂,通过实验并结合模拟结果揭示了其协同催化机理。该合成路线符合可持续发展的绿色化工新理念,研究结果可为缓解温室效应、实现资源高值化利用提供重要途径,对助力化工产业绿色转型与可持续发展、推动碳达峰与碳中和以及促进循环经济发展具有重要研究意义。