软辫线对屏蔽电缆耦合的影响分析与仿真

文章针对工程中的电缆耦合问题,着重探讨了软辫线对屏蔽电缆耦合的影响。运用三导体传输线的理论分析了屏蔽层采用软辫线接地情况下的屏蔽电缆受邻近电缆耦合引起的串扰。在此基础上,仿真分析了因电缆间耦合作用到软辫线上而在屏蔽电缆上引起的串扰电压的幅频响应特征,结果表明：软辫线的存在一定程度上降低了屏蔽线的屏蔽效能。     

浅水波动方程的一类尖孤立波解的轨道稳定性

由非线性浅水波动方程Camassa-Holm方程的广义形式出发,研究了该方程及其尖孤立波解的特性,运用泛函分析中的思想证明了广义Camassa-Holm方程的尖孤立波解是轨道稳定的.     

基于孤立森林算法的动力电池不一致单体识别与预警方法

动力电池组各单体之间由于生产工艺和使用环境等因素会产生不一致性故障，从而影响电池使用寿命和行车安全。针对动力电池组不一致性故障下的异常单体诊断需求，依托车联网平台数据，基于孤立森林法提出一种动力电池单体识别与预警方法，通过统计正常样本与异常样本的得分情况，以确定故障阈值T=0.75；同时，结合滑动窗口实时更新流入诊断模型的数据，实现对不一致单体的识别与预警。结果表明，该方法可以有效识别出不一致性单体，查全率和查准率分别为0.91和0.95，当滑动窗口大小为15时对实时故障的预警效果最好。研究成果有利于减少或避免因动力电池不一致造成电动汽车起火和爆炸事故，对推动电动汽车进一步普及具有重要意义。     

基于孤立森林算法的铁路通信网潜在攻击检测方法研究

针对当前铁路通信网潜在攻击检测方法在识别异常攻击时忽略了对数据的降维处理,导致检测效率偏低、误报率和漏检率较高等问题,提出基于孤立森林算法的铁路通信网潜在攻击检测方法。将铁路通信网样本集通过数据类型划分为多个子集,通过对主成分进行分析,最大限度地减少不同子集间的降维影响,使各子集降维达到最佳;基于降维处理的数据,构建孤立森林潜在攻击检测器,判断数据异常行为;基于孤立森林算法更新铁路通信网潜在攻击检测器,实现铁路通信网潜在攻击检测。仿真试验结果:测试样本数量增加时,该算法的检测速率保持在90%以上,误报率和漏检率均小于等于0.02%,表明该方法在铁路通信网潜在攻击检测上具有一定的应用价值。