关键词： 风电机组   数据驱动   数据处理   静态偏航误差   健康评估   性能评估  

摘要： 随着国家“双碳”目标的提出,风电作为一种清洁、可再生的能源已成为能源结构中的重要组成部分。风电机组的装机容量稳步增长,风电机组性能退化评估、静态偏航误差评估和机组健康状态分析的重要性也随之日益凸显。因此,为了进一步提高机组的经济效益,并及时掌握机组健康状态和潜在故障,需要构建一套基于数据挖掘并综合考虑机组健康状态、桨距角误差、叶片覆冰和偏航误差的发电性能评估方法,为机组的性能优化提供支持和指导。 本文围绕风电机组的发电性能评估问题,以数据驱动开展了数据处理、静态偏航误差评估、健康状态分析和发电性能评估等内容的研究。主要研究内容包括: (1)梳理和介绍了风电机组的工作原理、主要结构以及主要性能参数,对SCADA系统进行了介绍,分析其功能用途、监视参数及主要作用,明确研究对象。 (2)对比研究了中位数3σ准则、K-means聚类方法和DBSCAN算法三种异常数据处理方法,将其结合提出一种新的基于数据特征的组合数据处理方法。利用Kmeans聚类方法剔除第二类异常数据,利用DBSCAN算法和中位数3σ准则分别处理爬坡段区间和额定功率区间的第一、三、四类异常数据。 (3)针对风电机组的静态偏航误差问题,基于相似性原理构建了一种新的基于实际功率曲线阈值的数据筛选方法。该方法通过实际功率曲线对运行数据进行阈值筛选,提高机组静态偏航误差计算的准确度。 (4)基于随机森林和支持向量机搭建了一种新的机组静态偏航误差算法。该方法使用随机森林算法对风电机组运行数据的特征进行评估和筛选,将筛选出的特征作为支持向量机的输入,分析并提取机组的偏航误差-功率系数曲线,有效识别机组的静态偏航误差。 (5)基于数据挖掘构建了一种新的风电机组发电性能评估方法。通过对比同一风场内不同机组之间的运行数据,以及同机组不同月份的运行数据,以总风能利用率及各风速区间的功率系数为核心指标,综合考虑机组健康状态、叶片覆冰、桨距角误差和实际偏航误差的影响,对各机组的发电性能进行全面的评估和分析。 本文使用沿海地区某陆上平原风场内五台机组的全年运行数据作为研究对象,使用本文方法进行计算和分析。算例验证了本文数据预处理方法、静态偏航误差算法和发电性能评估方法对南方陆上风电场具有可行性和准确性。

关键词： 中阶梯光栅光谱仪   数据处理   干扰校正   软件开发  

摘要： 中阶梯光栅光谱仪具有宽波段、高衍射效率、高分辨率等优点,在各行业的应用中有着不可替代的优势。本文基于实验室研发的电感耦合等离子体(ICP)中阶梯光栅光谱仪,对谱图数据处理与校正进行深入分析研究,开发配套仪器的上位机软件,并基于国家发射光谱仪检定规程进行计量性能检定实验。 文中对中阶梯光栅光谱仪谱图还原、去噪、基线校正和谱峰识别等进行分析研究。基于Zemax中搭建的分光光路模型,在Matlab中调用ZOS-API建立波长-坐标谱图还原数据库;基于结合谱峰剔除的S-G滤波去噪方法在去除背景噪声的同时保留元素特征谱峰信息;基于自适应迭代加权惩罚最小二乘法(air PLS)避免了基线过拟合,并有效抑制边缘数据对基线拟合的影响;基于标准偏差的局部极大值对称零面积寻峰算法有效抑制假峰的影响,准确识别重叠峰和弱峰。 文中还对实验条件、仪器状态等因素造成的谱图干扰进行分析研究。基于自适应曝光时间序列的谱图校正算法,有效提升了特征谱线二维谱图的成像质量,增强标准曲线的线性相关性;基于谱线偏差的非线性全谱波长校正算法有效减小了仪器工作波段范围内波长提取的误差;基于Voigt谱峰参数拟合的重叠峰快速校正算法能够有效分离重叠峰,进一步提升定量分析的准确性,提高实验分析的效率。 基于上述谱图分析方法与抗干扰处理,针对实验室自主研发的中阶梯光栅光谱仪开发了上位机软件,实现了不同下位机模块之间的通讯,且具备谱线查询、仪器优化、谱图标定、实验设置、谱图编辑和数据存储等功能。 最后,基于JJG 768-2005国家发射光谱仪检定规程,配制系列标准溶液建立标准曲线并进行了相关计量性能检定实验。实验结果表明,仪器波长提取误差小于0.009nm,仪器的最小光谱带宽、检出限、重复性及稳定性均符合国家检定规程A级标准。

关键词： 物联网   入侵检测   数据不平衡   过采样   欠采样  

摘要： 随着物联网设备数量的不断增加,攻击者获得了更多的机会和资源,从而导致物联网僵尸网络规模的不断扩大,这些僵尸网络对Web服务器和互联网基础设施的影响也变得越来越显著。利用大量被感染的物联网设备,攻击者发动大规模的DDoS攻击,向目标Web服务器发送海量请求,导致服务器超载,无法正常运行,甚至完全瘫痪服务。因此,面向物联网的入侵检测成为研究热点之一。 物联网的入侵检测系统训练数据集具有正常数据量庞大、攻击数据量稀少的特点,训练数据集的不平衡易导致入侵检测算法难收敛。论文从两个方面对数据的不平衡处理技术开展研究,研究过采样技术,增加数据集中攻击数据;研究欠采样技术,减少训练集中正常流量的冗余。实现训练数据流量均衡,为物联网入侵检测算法训练提供支撑。 论文的主要成果有: (1)针对训练数据集中攻击数据量稀少的问题,提出一种KG-SMOTE过采样算法,采用K-means聚类算法对攻击数据进行聚类分析,统计各聚类的均值和标准差,利用高斯分布方法插入SMOTE合成样本,增加训练数据集中DDoS攻击流量的密度,扩展了数据多样性,实现了检测算法的快速收敛,提升了检测算法的准确率。实验表明,该方法与主流过采样技术对比,在精确率、召回率、F1-score等均有提升。 (2)针对训练数据集中正常数据量偏多的问题,提出一种DBSCAN-MST欠采样算法,采用DBSCAN对正常流量进行聚类分析,去除噪声样本,利用最小生成树算法清理决策边界,通过剔除原始数据集中不具代表性和不重要的正常流量,从而使得正常流量和攻击流量的数量比接近1:1,最终提高传统分类算法的分类性能。实验表明,该方法与主流欠采样技术对比,在召回率、F1-score、G-Mean均有提升。 (3)设计面向物联网DDoS攻击的入侵检测原型系统,采用KG-SMOTE过算法和DBSCAN-MST欠采样算法,解决训练数据集的数据不平衡问题,优化深度异常检测模型,提高模型的精度;在公开数据集MBB-Io T的测试中,论文实现的面向物联网的入侵检测系统的检测准确率、召回率等均有提升。

关键词： 交通雷达   雷达数据处理   点迹凝聚   多目标跟踪   自适应DBSCAN   自适应卡尔曼滤波  

摘要： 随着经济发展,汽车增多导致交通事故上升,高效的多目标监测交通雷达及其数据处理算法对提升道路安全和交通效率具有重要意义。在使用多种雷达过程中,结合用户的反馈以及调研分析,发现传统雷达普遍存在诸多问题,例如目标分裂、目标丢失和目标位置偏移等。针对这些问题,提出了一种基于自适应DBSCAN聚类算法和自适应卡尔曼滤波的改进方法。通过自适应动态调整算法参数,有效提升了雷达对目标的检测与跟踪性能。 首先,对该多目标监测交通雷达数据处理的算法部分进行了原理阐述,深入探讨点迹凝聚算法的原理、方法,对其关键技术、可行性、优缺点进行了详细剖析,验证了点迹凝聚算法、卡尔曼滤波与多目标起始算法,并通过仿真来对比其效果。基于某型号交通雷达,根据采集数据中存在的目标分裂、目标丢失和目标位置偏移现象,研究定位了问题出现的原因。 其次,介绍了数据处理算法实现的软硬件平台,基于此完成了对软件算法的设计,研究验证了适用于目标尺度不一、多目标、不同距离的复杂交通环境下的自适应DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法与自适应卡尔曼滤波算法。分析了该算法在雷达数据处理中对目标跟踪的能效,改进了聚类方法,实现了对复杂环境下目标的高效跟踪与杂波的滤除,使得在较多噪声环境下,聚类准确度均保持在73%以上。 最后,改进后的雷达系统在实测中跟踪准确度达93.58%,相较代表性的交通雷达准确度提升约13.44%。由于改进了DBSCAN算法的凝聚策略,在跟踪响应速度上达到了26ms,相较代表性的交通雷达,同等情况下的平均响应速度提升12ms。这些改进有效解决了原本存在的目标分裂、目标丢失和目标位置偏移问题,提高了雷达对道路车辆目标信息采集的准确性,减少交通事故的发生,进一步保障道路交通安全。

关键词： 电磁超声   厚度检测   经验模态分解   渡越时间   特征提取  

摘要： 管道作为一种关键的运输手段,在石油和天然气等多个行业中有着广泛的应用。伴随着服役时间的增加以及运输介质的冲蚀下,会不可避免出现腐蚀损伤,在处理不及时的情况下会引起安全事故,造成重大的经济损失。因此,管道的完整性检测服务十分有必要。在检测过程中,厚度测量被视为一个关键的检测指标,在多个行业中都有着广泛的应用。电磁超声在检测过程中凭借其耐高温、应用范围广的特点广泛应用于厚度检测领域,但在检测过程中存在着回波转化效率以及信噪比低的问题,影响厚度特征的提取。因此,提取有效信号以获取精确厚度值也是一大难点。 针对电磁超声测厚数据厚度特征提取的问题,以及在提取过程中电磁超声回波信号数据量大和电磁超声测厚回波信号信噪比低致使渡越时间难以精确获取的问题,基于电磁超声检测原理、电磁超声测厚原理和超声回波信号处理方法等相关理论,本文提出了一种整数阶微分优化经验模态分解的I-EMD时间提取方法以提高测厚精度。基于能量衰减原理对信号本征模态分量进行分析处理,消除采样对经验模态分解产生的虚假模态,进而降低数据误差,并采用相邻模态Wasserstein距离增量极值分界筛选实现有用信号更新重构;采用一种快速微分运算修正信号幅值变化导致的峰值点偏移,实现渡越时间准确获取。搭建电磁超声检测实验平台,构件电磁超声检测系统。同时,为了使本文算法使用更为方便,利用MATLAB编程技术,创建了一个厚度特征提取的上位机界面,从而实现了电磁超声测厚系统的数据采集、处理以及厚度的展示功能。收集了不同标称厚度的铝材和钢材试件的电磁超声测厚实验数据,并采用了本文设计的算法与小波变换、变分模态分解等传统信号处理方法进行了对比和处理。 实验结果表明,经本文方法处理后,20mm厚度铝板的厚度测量误差只有0.32%,24mm厚钢板的厚度测量误差只有1.06%。与其它方法相比,经本文方法处理后计算的厚度值更加接近真实值。对管道试样进行进一步检测以检验本文算法,厚度结算误差只有0.22%,验证了其对于电磁超声厚度检测信号处理的有效性,为精确提取渡越时间实现高精度测厚提供了依据。

关键词： 生成式人工智能   财务管理   数据处理   风险管理  

摘要： 在技术迅猛发展的背景下，生成式人工智能以卓越的数据处理能力、精准预测、决策辅助，以及强化风险管理等特点，重塑了财务管理思想和体系。为探究生成式人工智能在财务管理领域的革新应用与影响，本文首先分析生成式人工智能的最新进展，强调生成式人工智能在财务管理中应用的重要性，其次分析生成式人工智能在财务管理中应用的作用，再次客观指出数据可靠性、技术迭代适应性及组织管理变革等挑战，最后提出应对策略，以期促进技术与财务实践的深度融合。

关键词： 原子发射光谱   火花放电发射光谱   激光诱导击穿光谱   基线拟合   谱峰识别  

摘要： 合金材料成分检测是机械设计与制造的核心基础之一,合金的成分检测方法分为化学分析法、电化学分析法和光谱分析法等。化学分析方法较为成熟,但耗时耗材。光谱分析法具备检测速度快、无需样品制备等显著优势。现代光谱分析包括火花放电发射光谱分析和激光诱导击穿光谱分析,后者是当今光谱分析的前沿。但是火花放电发射光谱分析的定量精度有进一步提高的要求,激光诱导击穿光谱分析还没有形成完整的技术体系。本文对不同激发光源的光谱特性进行分析,得到合理的光谱数据分析算法,以提高火花放电光谱分析的精度;建立激光诱导击穿光谱分析有效体系。主要工作内容如下: (1)研究火花光源与激光光源激发系统和光谱特性。对火花光源控制电路进行分析,研究火花放电过程中的电路参数(电容、电感和电阻)对放电电流的影响,构建了火花光源的系统框架;对激光光源的检测系统进行分析研究,构建了激光光源激发光谱系统。以铝合金样品为研究对象分别探究了火花光源和激光光源的时间及距离参数对光谱的影响,确定了火花光源与激光光源激发系统的最佳实验参数。基于锰元素建立两种光源特征光谱的定量分析模型,相关系数分别为99.90%和89.83%。 (2)针对获取的合金光谱存在背景基线问题,提出一种改进平滑迭代光谱信号基线拟合算法。该方法通过窗口选取区间中较小点进行插值,并通过平滑迭代逐渐降低初始基线中异常值点对基线的影响,对比平滑迭代前后各点斜率变化率判断基线中异常点的影响,直到迭代至异常点对基线的影响忽略不计,获得最终的基线。该算法对比无模型法等几种算法,在模拟光谱中该算法的拟合基线RSD为最小,值为8.25%,表明该算法具有较高的稳定性和平滑性;在实际光谱中,拟合镁合金标样光谱基线,以锌元素建立定量分析模型,该算法的相关性最大,值为99.85%,且预测均方根误差最小,值为0.5912。因此本文提出的基线校正方法能够得到光滑的基底信号,对合金的光谱背景有较好的抑制作用,为合金的光谱定量分析提供计算依据。 (3)针对合金光谱的特征谱峰定性定量分析,提出了一种连续小波系数多特征谱峰位置识别算法。用模拟光谱数据分析,研究了小波系数中脊线和谷线的变化规律,使用阈值和脊线、谷线跟踪法排除噪声,使用山脊和山谷来确定谱峰位置和区间。验证该算法在不同噪声水平下光谱的谱峰位置,在模拟光谱中实现了谱峰和区间的全部识别,且峰位误差均小于0.1nm。进一步,分别选取镁合金和铝合金进行光谱特征元素区间识别,通过对特征元素区间进行积分定量,建立了锌元素和锰元素的定量模型,实验结果表明:模型相关系数为99.89%和96.90%,该算法在原有锰元素的模型相关系数基础上提高了7.07%。该算法将为火花放电光谱和激光激发光谱的实际合金元素定量分析提供支持。 综上,本文研究不同激发光源的系统和光谱特性,提出了适合于火花放电光源和激光光源获得光谱的数据分析算法,提高了火花放电发射光谱合金成分的定量分析精度,建立了激光诱导击穿光谱合金成分分析算法,将为解决合金检测领域的实际工程问题提供有效的技术依据。

关键词： 物理化学实验   实验数据处理   创新能力   Mathstudio  

摘要： 通过4个实验案例探索Mathstudio软件在物理化学实验数据处理中的应用,详细展示其操作流程和数据处理能力。与传统方法相比,Mathstudio具备便携性、操作简便、误差低和效率高的特性,提升了数据处理质量和学生的学习积极性。实验结果显示,Mathstudio的计算精度与Python和Origin相近,在用户体验和移动设备兼容性方面表现更优。验证了Mathstudio在物理化学实验数据处理中的有效性,对学生创新能力和信息素养的提升起到推动作用。