2026年 04期
基于分布鲁棒优化的综合电力—供热系统能量与储备调度
段波伟;谷波;田航;雷炎;闫林;牟骏;针对考虑区域供热网络灵活性的综合电力—供热系统日前能量与备用协同调度问题，提出一种分布鲁棒优化模型。所提出的模型利用备用参与因子向量刻画常规发电机组和热电联产机组的备用分配关系，并将系统备用需求表示为风电预测误差的函数。为提高模型可解性，采用凸二次松弛处理区域供热网络中的压力损失约束，并采用固定系数线性化方法处理管道温降方程，从而将原非线性调度模型转化为可求解的二次锥规划模型。基于六节点综合电力—供热系统的算例结果表明，在95%可靠性水平下，所提出的模型能够降低样本外约束违规风险，实现综合电力—供热系统的可靠运行，且无需对日前热功率计划进行实时再调度。
深度卷积神经网络在多语种说话人识别中的应用
孙杰;杨治学;针对复杂噪声环境下多语种说话人识别鲁棒性不足的问题，提出一种基于多分辨率卷积神经网络(MRCNN)的识别方法。通过设计不同卷积核尺寸的多层CNN架构，捕捉语音信号中不同频率范围的特征，解决复杂噪声环境下的鲁棒性问题。在Aurora2多条件噪声集上的实验结果表明，所提出的方法的平均识别准确率达到了61.2372%,较深度置信网络(DBN)提升了3.4500%,较传统CNN提升了0.5789%。所提出的方法为多语种说话人识别提供了一种高效且鲁棒的解决方案，在复杂语音环境下具有广阔应用前景。
一种轻量化分布式虚拟化网络仿真系统
曹颖;翟江涛;孟玉飞;针对现有网络仿真研究中存在资源消耗大、配置繁琐等问题，开发一种轻量化分布式虚拟化网络仿真系统。采用Docker轻量级虚拟化技术创建网络模拟环境，可以模拟复杂的商用网络场景。设计网络模拟、网络链路损伤仿真、网络测试等模块，这些模块能够测量网络中的各种数据，如数据包传输的延迟、丢失、乱序、重复以及带宽限制，还可以测试网络的一些性能指标，如连接速度、吞吐量、链路质量、可用带宽等。开发丰富的网络测试工具箱和快速重路由(FRR)网元模拟系统，并将Pumba链路损伤工具集成至仿真环境。仿真实验结果表明，所设计的网络仿真系统可以有效地仿真链路连通性并测量带宽等数据，在链路损伤时也能有效地检测出延时、丢包率等参数的变化，对链路损伤的测量精度约为99.2%。所设计的网络仿真系统可应用于产品性能测试和科研实验，为网络环境仿真和测试提供了新的解决方案。
无人机智能巡检技术在电力设备异常状态预测中的应用
蔡杨华;熊智;吴晖;王杨;李文胜;探讨无人机巡检技术与图像处理技术在电力设备领域的应用，重点讨论无人机巡检技术在可见光波段图像识别中的应用。提出基于图像分割预加权的区域生成网络—卷积神经网络(RPN-CNN)模型，即加权RPN-CNN模型，说明CNN通过卷积层提取图像特征、RPN-CNN模型在电力设备检测中的优化过程。性能测试结果表明，加权RPN-CNN模型在损失率上表现最优，图像分割技术对于提高异常状态预测的准确性具有显著作用。不同初始化方法中，预训练权重初始化的模型的损失率最低。随着训练样本数量的增加，加权RPN-CNN模型的适应性和泛化能力提高，适用于不同规模和复杂度的电力设备巡检任务。加权RPN-CNN模型的预测准确率为95.8%,展示了其对在电力设备异常状态检测中的显著优势。
一种面向工程数据的工业知识显性化方法
罗钊航;惠泽宇;蔡科平;工业领域产生的知识是企业决策和创新的重要资源。工业知识中的隐性知识具有隐蔽性强、获取困难、复用率低等特点，导致其价值不能充分利用。为了更好地利用隐性知识，辅助企业决策、加快创新，提出一种面向工程数据的工业知识显性化方法。基于流程化、模块化、组件化的思想，构建工业知识组件，实现工业知识的高效重组与复用。实验结果表明，所提出的方法的完成时间相较于传统方法和知识图谱的方法分别缩短了74.09%和70.95%,知识复用率达到了91.20%,知识显性化程度也有所提升。
基于上限修剪的利润集关联规则挖掘
杨振华;邓永宁;频繁项目集挖掘是研究用户行为的一种重要方法，在购物篮分析中找出高频繁度的物品组合可以提高物品的销量，然而高频繁度物品的组合未必能带来最大的利润。传统的频繁项目集挖掘算法忽略了用户购买物品的数量以及不同物品利润的差异。为解决利润最大化问题，本文提出一种利润集关联规则挖掘算法，通过挖掘利润集关联规则，企业可以清楚地了解哪些物品的组合可以真正实现利润最大化。为了提高挖掘的效率，提出最大利润比的概念，用其进行候选项目集的减枝操作，提高挖掘的效率。测试结果表明，利润集关联规则挖掘算法可以找到利润最大化的项目规则且具有很高的挖掘效率。
基于三维虚拟仿真的农机制造规划生产线设计与实验
侯哲生;张昕;基于三维虚拟仿真技术，采用Unity3D为主要开发平台，针对中小型农机零部件制造企业提出制造规划生产线设计方法。对制造目标零部件进行生产控制规划，构建虚拟孪生体，规划生产控制过程。试验结果表明，基于所提出的方法设计的农机架构中部分轴承套及轴承套筒的制造规划生产线，可视化程度高，实现虚实互控，通信延迟较小，可在一定程度减少在实际生产过程中的问题，降低生产控制成本，从而达到有效、高效规划生产。
应用改进YOLOX轻量化卷积神经网络的水下工程裂纹识别
戴丽媛;杨丽雅;田晓丹;沈长松;针对卷积神经网络模型参数量大、效率低的问题，提出一种基于改进YOLOX轻量化卷积神经网络的水下工程裂纹识别方法。采用深度可分离卷积代替YOLOX网络的普通卷积，减少模型冗余参数，实现轻量化设计；在YOLOX主干特征提取网络框架基础上嵌入Transformer视觉模块来代替主干网络末端跨阶段局部(CSP)循环结构，应用注意力机制增强关键信息提取能力。实验结果显示，所提出的方法的预测能力良好，裂纹识别相对误差基本在1.10%～1.40%。消融实验表明，所提出的方法的水下裂纹识别精度达到96.5%,每秒帧率为31.2,呈现最优识别精度的同时保证了较高的裂纹识别速率。
基于改进RCF算法的光刻机Mark点检测精度提升方法研究
李天吴;光刻机在半导体制造中起着关键作用，但其性能易受多种因素影响，导致跟踪控制的精度和效率下降。为了提高光刻机Mark点检测的精度和稳定性，提升整体的光刻质量和生产效率，提出一种融合特征整合模型的改进基于边缘检测的更丰富卷积特征(RCF)算法。所提出的算法优化网络结构并重新设计损失函数，引入调制因子以增强算法对复杂样本的处理能力。实验结果表明，所提出的算法在600次训练时Mark点检测精度达90%。处理信号特征时，定位精度的真实值与预测值差距最大达到3.5 nm,显示出高准确性和稳定性。应用所提出的算法的光刻机材料完整度达97%,有效提升了光刻质量和生产效率。
高职远程教育移动终端安全监控系统开发
苏希;随着教育方法的智能化发展，传统远程教育安全监控系统已经不能满足现实的需要。为解决传统远程教育安全监控系统鲁棒性较差的问题，设计一种高职远程教育移动终端安全监控系统。为验证系统鲁棒性，对所设计系统进行实验测试。实验结果表明，所设计系统的技术性能水平(TPL)指数为-0.50～0.75,优于比较系统。所设计系统的最短响应时间与最长响应时间分别较比较系统提升了70.3%、56.5%,表现了更优的时效性。所设计系统的监控信息精度均在0.90以上，最高可达到0.93,显著优于比较系统，得到的监控数据更完整。所设计系统只在第2组实验组出现了1次预警事件漏报，优于比较系统。综上，所设计系统与比较系统相比表现出最佳的鲁棒性、时效性和预警准确性，可应用性最高，能有效促进高职远程教育发展，提高高职远程教育移动终端安全性。