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本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于門限的低復(fù)雜度MPA算法， 該算法通過(guò)設(shè)置置信度門限來(lái)及時(shí)對(duì)可靠的碼字進(jìn)行譯碼，或?qū)Πl(fā)送概率極低的碼字進(jìn)行 舍棄，從而有效地降低了原始MPA算法的復(fù)雜度。

本發(fā)明公開了一種并行 LLL 高維模糊度降相關(guān)算法，首先通過(guò)混合利用 Cholesky 下三角 LTL 分解 以及上三角 UTU 分解，提高 LLL 算法針對(duì)高維模糊度降相關(guān)的計(jì)算效率，增強(qiáng)高維模糊度降相關(guān)的能 力。其次為了得到降相關(guān)能力較強(qiáng)的 Z 變換矩陣，所以在每一次 QR 分解變換過(guò)程中，變換系數(shù)矩陣要 獲取較小的整數(shù)值，因此在每次下三角分解前先對(duì)模糊度協(xié)方差矩陣的行向量按內(nèi)積大小進(jìn)行升序排序， 而在上三角分解前先對(duì)矩陣的列向量按內(nèi)積大小進(jìn)行降序排列，由此求得的 Z 變換降相關(guān)性能更佳。最 后把算法正交變換過(guò)程中的取整運(yùn)算移至在求 Z 矩陣時(shí)取整，可以避免算法迭代過(guò)程中反復(fù)取整而引起 的誤差累積，解決算法發(fā)散的問(wèn)題，從而進(jìn)一步提高并行 LLL 算法的計(jì)算效率和穩(wěn)定性。 

本成果針對(duì)空間目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特征，通過(guò)研究目標(biāo)距離徙動(dòng)軌跡與 等效運(yùn)動(dòng)模型，構(gòu)建了一個(gè)欠定的運(yùn)動(dòng)方程組，基于全局炳最優(yōu)化準(zhǔn) 則求解出目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)，提出了一種全新的距離對(duì)準(zhǔn)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果 表明該算法具有較高的準(zhǔn)確性，更重要的是，距離對(duì)準(zhǔn)過(guò)程中不會(huì)引 入距離像隨機(jī)偏移誤差和高頻相位誤差，這也是應(yīng)用大轉(zhuǎn)角高分辨成 像方法的前提條件。

隨著計(jì)算智能方法得到更廣泛的應(yīng)用，其從問(wèn)題本身學(xué)習(xí)的能力亟待增強(qiáng)。為此，越來(lái)越多研究提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)驅(qū)動(dòng)計(jì)算智能。通常，這種基于模型的進(jìn)化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓(xùn)練質(zhì)量。而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，而且受維度災(zāi)難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問(wèn)題，約束了計(jì)算智能方法的應(yīng)用范疇。課題組在

本發(fā)明提出了一種基于時(shí)間-能耗重要性比重的并行任務(wù)調(diào)度算 法，在滿足時(shí)間和能耗的雙重限制下，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)并行系統(tǒng)下任務(wù)所用 時(shí)間和能耗的權(quán)衡優(yōu)化。本發(fā)明考慮到實(shí)際情況中任務(wù)受各種因素的 影響，執(zhí)行時(shí)間不是固定且確定的，而是近似于正態(tài)分布，因此在確 定任務(wù)調(diào)度順序時(shí)，不采用以往技術(shù)中使用執(zhí)行時(shí)間平均值的方法， 而是將執(zhí)行時(shí)間的平均值和方差同時(shí)考慮進(jìn)來(lái)使用近似權(quán)重。在任務(wù) 分配階段，同時(shí)考慮時(shí)間和能耗這兩個(gè)性能指標(biāo)，并能根據(jù)

用電設(shè)備的最優(yōu)管理是智能電網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)需求側(cè)響應(yīng)的關(guān)鍵一環(huán)。然而該問(wèn)題通常需要同時(shí)管理調(diào)度大量的用電設(shè)備，同時(shí)考慮多個(gè)時(shí)槽，是一個(gè)時(shí)間空間耦合的復(fù)雜問(wèn)題，想要在短時(shí)間內(nèi)解決該問(wèn)題十分困難。因此，如何設(shè)計(jì)合理的算法，提高計(jì)算效率，降低計(jì)算時(shí)間，是目前的研究熱點(diǎn)。?

在串聯(lián)回路中，當(dāng)電弧或放電現(xiàn)象發(fā)生時(shí)，對(duì)電流進(jìn)行頻譜分析，根據(jù)電流 的頻譜特征變化來(lái)確定是否有電弧發(fā)生，提供預(yù)警信息或保護(hù)動(dòng)作。為了防止在 開關(guān)的瞬間或受到其他脈沖電流的干擾造成電弧故障檢測(cè)電路誤動(dòng)作，同時(shí)在頻譜分析的基礎(chǔ)上綜合電弧時(shí)間長(zhǎng)短等其他特性作為電弧故障的判據(jù)。系統(tǒng)的硬件 部分包含電流檢測(cè)、濾波、故障特征提取等模塊。軟件部分包含信號(hào)采集、信號(hào) 處理、故障判別等模塊，并綜合時(shí)間等其他因素降低誤報(bào)率，提高檢測(cè)系統(tǒng)的可 靠性。在算法中，采用了人工智能算法以提高系統(tǒng)的適應(yīng)性。主要成果包

隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，我國(guó)的電力系統(tǒng)正在向超高壓、大電網(wǎng)、大容量、自動(dòng)化的方向發(fā)展，對(duì)輸變電設(shè)備進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)與故障診斷，可有效提高電氣設(shè)備的運(yùn)行可靠性，具有重要的意義。該系統(tǒng)能夠聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程管理變壓器、GIS、電容型設(shè)備等輸變電一次設(shè)備，及時(shí)發(fā)現(xiàn)輸變電設(shè)備內(nèi)部的各種短路、局部放電、絕緣受潮和老化等故障，并實(shí)時(shí)診斷預(yù)警，為輸變電設(shè)備正常運(yùn)行提供必要的指導(dǎo)數(shù)據(jù)，大大提高了輸變電設(shè)備的運(yùn)行可靠性。該系統(tǒng)是總結(jié)十多年來(lái)高電壓與絕緣技術(shù)研究所關(guān)于絕緣泄漏電流測(cè)量、介質(zhì)損耗測(cè)量、局部放電測(cè)量、振動(dòng)特征測(cè)量和故障診斷技術(shù)等領(lǐng)域的研究結(jié)果，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際檢測(cè)和處理經(jīng)驗(yàn)，采用最新的傳感器技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等手段和最新診斷理論、算法實(shí)現(xiàn)的新一代高性能智能化、綜合化的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。采用多元信息融合技術(shù)進(jìn)行故障綜合診斷，診斷效率和準(zhǔn)確度大大提高，達(dá)到了國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平。近年來(lái)基于該課題，我研究團(tuán)隊(duì)共獲得省部級(jí)科技成果二等獎(jiǎng)、三等獎(jiǎng)各1項(xiàng)；申請(qǐng)發(fā)明專利20余項(xiàng)；承擔(dān)“973” 、“863”子課題各1項(xiàng)、國(guó)家自然基金項(xiàng)目3項(xiàng)、省自然基金項(xiàng)目2項(xiàng)，其他橫向項(xiàng)目10余項(xiàng)。有100余臺(tái)套輸變電設(shè)備在線監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)在現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行，經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益顯著。

項(xiàng)目概況 本系統(tǒng)采用自主研發(fā)的數(shù)據(jù)采集處理箱，對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集、降噪、快速傅立葉變換、小波變換等處理，并將處理過(guò)的數(shù)據(jù)送往上位機(jī)進(jìn)行故障特征的提取。 上位機(jī)對(duì)下位機(jī)傳送來(lái)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行特征提取、故障檢測(cè)及診斷，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。 本項(xiàng)目實(shí)用性強(qiáng)，擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，市場(chǎng)應(yīng)用前景廣闊。 主要特點(diǎn) 數(shù)據(jù)采集處理在以DSP作為處理器的下位機(jī)進(jìn)行，大大加快了振動(dòng)信號(hào)的實(shí)時(shí)處理能力；振動(dòng)信號(hào)的降噪和特征提取綜合運(yùn)用傅立葉變換和小波變換兩種算法，提高了振動(dòng)故障信號(hào)的降噪和故障鑒別能力；故障的診斷綜合運(yùn)用專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等故障分類方法。技術(shù)指標(biāo) 本系統(tǒng)可分別顯示時(shí)域振動(dòng)圖、頻譜圖、極坐標(biāo)圖、軸心軌跡圖、瀑布圖、相關(guān)分析圖等旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)傅立葉變換頻譜信息；也可顯示小波序列圖、小波能量分布圖等旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的小波變換譜信息。同時(shí)，可給出引起旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)的故障原因。市場(chǎng)前景 旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)故障占旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的70%以上，對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的正常運(yùn)行構(gòu)成較為嚴(yán)重的威脅。旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)故障的檢測(cè)與診斷設(shè)備價(jià)格一直偏高，而且故障的漏報(bào)率和誤報(bào)率一直較高，影響了大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷系統(tǒng)得應(yīng)用。 本系統(tǒng)的價(jià)格適中，使用方便，對(duì)于提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益具有非常現(xiàn)實(shí)的意義，擁有廣闊的市場(chǎng)前景。

隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，我國(guó)的電力系統(tǒng)正在向超高壓、大電網(wǎng)、大容量、自動(dòng)化的方向發(fā)展，對(duì)輸變電設(shè)備進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)與故障診斷，可有效提高電氣設(shè)備的運(yùn)行可靠性，具有重要的意義。該系統(tǒng)能夠聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程管理變壓器、GIS、電容型設(shè)備等輸變電一次設(shè)備，及時(shí)發(fā)現(xiàn)輸變電設(shè)備內(nèi)部的各種短路、局部放電、絕緣受潮和老化等故障，并實(shí)時(shí)診斷預(yù)警，為輸變電設(shè)備正常運(yùn)行提供必要的指導(dǎo)數(shù)據(jù)，大大提高了輸變電設(shè)備的運(yùn)行可靠性。該系統(tǒng)是總結(jié)十多年來(lái)高電壓與絕緣技術(shù)研究所關(guān)于絕緣泄漏電流測(cè)量、介質(zhì)損耗測(cè)量、局部放電測(cè)量、振動(dòng)特征測(cè)量和故障診斷技術(shù)等領(lǐng)域的研究結(jié)果，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際檢測(cè)和處理經(jīng)驗(yàn)，采用最新的傳感器技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等手段和最新診斷理論、算法實(shí)現(xiàn)的新一代高性能智能化、綜合化的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。采用多元信息融合技術(shù)進(jìn)行故障綜合診斷，診斷效率和準(zhǔn)確度大大提高，達(dá)到了國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平。