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期刊信息/Journal information
东华大学学报（英文版）
东华大学
东华大学学报（英文版）

东华大学

严濒景

双月刊

1672-5220

xuebao@dhu.edu.cn

021-62373643

200051

上海市延安西路1882号《东华大学学报》编辑部

东华大学学报（英文版）/Journal Journal of Donghua University(English Edition)EI
查看更多>>本刊以纺织、合成纤维、服装等学科为特色，兼顾相关学科的学术刊物，主要刊载本校师生员工的科技论文，同时也刊载校外、海外的科研论文。
正式出版
收录年代

    去中心化移动群智感知系统中可靠和高效的数据交易

    许林俞思佳冯珍妮尹枫...
    89-101页
    查看更多>>摘要：移动群智感知(mobile crowd sensing，MCS)系统提供了充分利用人群智慧的机会，具有部署成本低、空间覆盖范围广等优点。由于中央服务器可能存在的故障或风险问题，该研究以分散的方式构建具有不可信参与者的高效MCS系统。基于分布式拍卖过程和区块链系统，提出一种高效实用的去中心化MCS系统。该方法通过一个中立、公开和可信的平台，实现了满足个人理性和保护个人隐私的最优社会利益。理论分析和数值实验均证实该方法的有效性。

    移动群智感知(MCS)数据交易拍卖区块链

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    三相鼠笼异步电动机无传感器转速检测技术及其适应性

    陈佳炜郑激孔建会陈家新...
    102-114页
    查看更多>>摘要：针对三相鼠笼异步电机无位置传感器快速傅立叶变换(fast Fourier transformation，FFT)测速方法需要预先知道转子槽数，且测试精度易受噪声干扰和采集时长等因素的影响，提出一种基于奇异值分解-Prony(singular value decomposition-Prony，SVD-Prony)算法的无位置传感器高精度转速测量技术。运用电机学相关理论，研究转子槽谐波测速机理，并给出整数倍率转子槽数的计算方法。在分析并明确定子电流噪声影响和FFT法存在检测精度受采样时长限制等问题的基础上，研究基于奇异值增长率的SVD滤波方法和用于辨识转子槽谐波的Prony算法，并以Y160M-4 型电机为研究对象，在不同运行状态下对该技术的适应性进行分析。在此基础上，构建相关物理测试平台，对YE90S-2 型电机进行实测。结果表明，在相同采集情况下，所提方法测试绝对误差仅为FFT测速方法的几分之一，检测精度大幅提高。

    三相鼠笼异步电动机无传感器转速检测转子槽谐波SVD-Prony算法

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