新型建筑智能化平台节点拓扑匹配算法研究

针对新型建筑智能化平台中空间拓扑与节点拓扑一致性问题,提出了一种拓扑匹配算法.在拓扑匹配过程中,通过提取AutoCAD建筑平面图的B-rep信息,将其表示为以空间单元为节点的属性邻接图.建筑平面图空间拓扑被表示为大图,平台中智能节点交互形成的拓扑被表示为小图,一致性问题被转化为大图中查询同构小图问题.该算法与传统的子图同构算法相比,首先利用顶点度优化匹配顺序,其次增加顶点的邻域信息作为剪枝条件,对候选集匹配项进行筛选,最后采用非递归-回溯思想对数据节点进行验证,并在真实的数据集上验证了算法的适用性与高效性.

基于AHP-DS异质数据融合的建筑空间占用感知算法

智慧建筑智能控制系统旨在优化建筑物的建筑空间舒适度及能源分配,近年来受到了广泛关注,而建筑空间占用信息对智慧建筑管理系统的决策具有重要作用。现有建筑空间占用感知方法尚未针对如何融合具有不确定性、冲突性的多源数据问题提出有效解决方案,基于此,本文将D-S证据理论引入建筑空间占用预测中,并构建了基于建筑空间占用检测的mass函数确保D-S证据理论在该应用中的性能。另外,本文引入层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)解决多源异构数据源间的冲突所导致的建筑空间占用误测的问题,以提升感知精准度和系统性能。

面向云计算的建筑能耗数据采集节点系统设计

针对临时性建筑能耗监测应用需求,提出一种建筑能耗数据采集节点系统设计方案。该节点系统采用IAP15W4K微处理器,通过RS-485/M-bus/Mod-bus等总线采集建筑能耗计量设备的数据,借助4G网络实现建筑能耗数据向云平台的传输。给出了该节点系统的电路架构及基于4G网络的能耗数据传输方法。

基于UWB二维信道状态信息的室内人员摔倒检测方法

针对现有摔倒检测方法存在的隐私保护度不够、准确率不高及可穿戴要求高等问题,提出一种基于超宽带(UWB)雷达和深度学习的摔倒检测方法。该方法使用一种商用UWB雷达信号采集板采集2D信道状态信息(CSI)数据。经小波去噪后,通过深度神经网络(DNN)模型进行人员摔倒检测。其中,2D CSI数据由快时间和慢时间2个维度构成,所构造的深度神经网络模型由卷积神经网络(CNN)、长短记忆(LSTM)网络及全连接神经网络(FCN)三部分组成。最后,在高校科研实验室环境下,开展了实测实验以验证方法性能。结果表明:使用UWB2D CSI数据对室内人员摔倒检测具有较好检测性能,检测准确率可达97%;通过实验探讨了2D CSI窗口步长和设备安装位置对方法性能的影响。

双有源桥变换器双移相控制动态特性优化方法

为了提高双移相控制的双有源桥DAB(dual active bridge)变换器负载切换的动态响应性能及减小电流应力,研究了1种改进型双移相NDPS(novel dual phase shift)控制方法,通过改变传统双移相TDPS(traditional dual phase shift)控制内移相角移动方向,重构了传输功率与移相比的关系,增大了移相比调节范围。研究了电流应力最小化条件下双移相控制最优移相比的求解方法,对比分析NDPS与TDPS控制方式负载切换时的动态响应特性。最后搭建了DAB变换器实验平台对理论分析进行实验验证,实验结果表明,轻载条件下,基于电流应力最小化方法得到的最优移相比组合可以有效减小电流应力,同时NDPS比TDPS控制方式有更好的动态响应特性。

一种两倍升压五电平开关电容逆变器

开关电容型逆变器具有使用单直流电源输入、电容电压自均衡、输出谐波含量低以及高电压增益的优势。本文提出一种新型五电平逆变器拓扑,该拓扑由1个直流电源、2个浮动电容、1个电感以及4对互补开关管构成;采用多载波层叠调制策略实现开关电容与输入电源的分时串并联运行;实现了2倍电压增益、五电平输出以及电容电压自均衡;通过增加电感抑制了开关电容充电时存在的脉冲电流,降低了开关管的电流应力。此外,逆变电路中没有单独二极管器件,使得该电路具有能量双向流动的能力,扩展了电路的应用范围。本文详细分析了电路的构成及工作过程,仿真及实验结果验证了所提出的逆变器具有可行性。

基于三矢量的PWM整流器改进模型预测直接功率控制方法

为解决传统模型预测直接功率控制存在的开关频率不恒定、计算量大、共模电压大问题,设计了一种三矢量模型预测直接功率控制方法。该方法通过在单个控制周期内输出三个不同电压矢量,克服了传统方法因连续多个周期输出相同电压矢量造成的开关频率不恒定问题;同时,在两相静止坐标系中,通过优化空间电压矢量图划分方法,采用两个代价函数确定电网电压矢量所在扇区,将算法的遍历次数从27次降至10次,克服了传统方法计算量大的问题;此外,通过去除两个冗余零矢量PPP与NNN,将共模电压抑制在Udc/3以内。最后搭建了5kW实验样机进行实验验证,仿真与实验结果表明,该方法可以有效降低计算量,输出谐波和共模电压抑制效果优于传统方法。

一种BIM家居场景模型纹理真实性还原方法

针对现有的BIM建模软件与建模方法制作出的模型纹理材质过于单一且真实感不足,不能很好地满足不同用户的实际需求等问题,本文提出了一种BIM家居场景模型纹理真实性还原方法。首先,根据家居场景中常见家具种类建立图像数据集;其次,采用神经网络算法获取到图像的纹理特征信息,得到相似的真实家具图像,并通过最小框图裁剪并合成对应的BIM家居场景中不同家具模型的材质贴图;最后反馈到建模软件实现BIM家居场景模型纹理真实性的还原。实验结果表明,经本文方法处理后的BIM家居场景模型能够较为真实的还原现实场景。

基于聚类的用户用电事件辨识模型

从用户侧电流数据中发现用电事件,对挖掘用户用电行为模式,提高用户侧用电管理水平具有重要意义。为及时有效地检测出单个电器下电流数据中蕴含的用户用电事件,设计基于聚类用户用电事件辨识模型。该模型在用户用电电流数据高频在线监测基础上,构建固定宽度电流序列片段,将电流序列中用电事件辨识问题视为电流序列片段集的聚类划分问题,并使用轮廓系数和精度2个指标进行性能评估。实验结果表明,相较基于k均值聚类、层次式聚类以及SOM(Self-Organizing Map)聚类等实现的用户用电事件辨识模型,基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法用户用电事件辨识模型可以高效辨识出高频电流序列中的用户用电事件。

风险触发的动态负载物流网络中断和修复研究

针对物流系统极易受突发风险影响而出现运输停滞的问题,提出实时监测、快速恢复的策略,根据物流业务特点构建适用于量化负载的物流网络,结合传染病系统方程提出风险触发的网络状态监测算法,通过节点拓扑权重和风险波动建立风险扩散机制。基于扩散机制考虑风险在网络中传播的影响,以节点重要性为衡量指标指导限定资源的分配,从而实现物流网络的恢复算法。最后,依据最短路径长度设计了网络效率指标,通过算例验证了该算法最高可将恢复时间缩短69.38%,对缩短网络恢复时间、降低延误损失具有参考意义。

抑制DAB变换器回流功率的双重移相调制策略

双有源桥(Dual Active Bridge,DAB)变换器在传统双重移相(Dual Phase Shift,DPS)调制下,变压器两侧电压不匹配时,中小功率区域内回流功率较大。针对以上问题,提出一种抑制回流功率的双重移相(Dual Phase Shift for Reactive Power Suppression,DPS-RPS)调制策略。首先对DPS-RPS调制的工作原理进行分析并建立数学模型,基于该模型对电流应力进行优化。然后在电流应力最小化条件下分别对DPS调制和DPS-RPS调制的回流功率及电流应力大小进行对比。结果表明,相比较于DPS调制,DPS-RPS调制在中小功率区域内减小了回流功率的同时降低了电流应力。最后通过实验验证了所提DPS-RPS调制的可行性及有效性。

抑制T型三电平逆变器共模电压的调制策略

共模干扰和中点电位不平衡问题是三电平逆变器的研究热点之一。为此,提出了一种可在全调制比和全功率因数范围内实现共模电压抑制和中点电位平衡的调制方法。该方法优选共模电压小的基本矢量参与虚拟矢量的合成,将共模电压抑制在±U_(dc)/6范围内;将优选后的基本矢量构成虚拟矢量,进一步消除了中点电位波动大的问题;通过改进小区域划分方法,使得每个小区域内构成虚拟矢量的基本矢量平滑切换,避免了相邻基本矢量之间出现状态P和状态N的直接切换;使得每个小区域均包含幅值可调的虚拟矢量,通过调节虚拟矢量的幅值来改变每个载波周期内基本矢量的作用时间,以控制流出直流侧中点的平均电流,最终所有小区域均具备良好的中点电位平衡控制能力。实验结果表明,使用该方法可使得逆变器输出的共模电压为±U_(dc)/6,同时可以消除中点电位不平衡的问题。研究输出共模电压低、中点电位波动小且具备中点电位调节能力的调制策略对三电平逆变器具有重要意义。

基于VMD和LSTM-CNN的短期负荷预测模型研究

针对传统长短期记忆神经网络结构上缺乏纠错设计的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和长短期记忆卷积神经网络(LSTM-CNN)的短期负荷预测模型。该模型通过在长短期记忆神经网络中引入一维卷积模块,使模型具备纠正隐藏状态向量错误的能力。同时利用VMD对温度、湿度等气象数据进行分解,提取与建筑负荷相关性最高的模态分量作为输入特征向量,增强输入特征向量与负荷数据的关联度。实验结果表明,该模型预测结果的均方根误差、平均绝对百分误差相比于传统LSTM模型分别降低了102.16和0.93%,验证了该模型在短期负荷预测中的有效性。

混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法

针对松鼠搜索算法(SSA)易陷入局部最优、过早收敛等问题,提出一种混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法(RGCSSA)。该算法通过Tent混沌映射初始化策略生成混沌初始种群,增强初始种群分布的均匀性,实现对解空间更高效的搜索;采用非线性递减的捕食者概率策略,平衡SSA的全局搜索和局部开发能力;利用位置贪婪选择策略在迭代过程中不断保留种群中的优势个体,以提升算法收敛速度;引入随机反向学习和高斯变异策略,在增加种群多样性的同时提高算法跳出局部最优的能力。使用10个不同的基准测试函数进行仿真实验,并利用Wilcoxon符号秩检验验证所提算法的寻优性能,结果表明,RGCSSA算法在求解精度、收敛速度和稳定性等方面均有极大提升。

含分布式电源配电网故障定位交互式二进制蝙蝠算法

针对配电网故障定位二进制粒子群算法定位速度慢且准确度低的缺点,结合群智能平台设计了一种交互式二进制蝙蝠算法(interactive binary bat algorithm,IBBA),部署在群智能计算节点(computing processing node,CPN)上的IBBA通过CPN自组织、自协作方式与邻居节点交互蝙蝠位置等信息,提高了算法搜索速度和全局搜索能力;通过建立适合多电源配电网的编码方式,引入防伪正系数和假定故障数量的评价函数,增强了算法适用性;搭建IEEE14节点配电网模型,模拟配电网在分布式电源接入和信息畸变等多场景下单点、两点故障状态,通过实验验证了IBBA的有效性。与传统二进制蝙蝠算法、二进制粒子群以及交互式二进制粒子群算法相比,IBBA的收敛性能和容错能力更优,定位准确度较二进制粒子群、交互式二进制粒子群算法分别提高6%和10%。

ITER PF电源现场层监控系统网络拓扑延时分析

为保障ITER极向场(PF)电源系统的高实时性控制需求,根据其设备体积大、分布分散等特点,选取了支持多种设备连接拓扑的实时工业以太网现场总线EtherCAT作为ITER PF电源现场层监控系统的数据通讯协议。为研究ITER极向场电源现场层监控系统的实时性,分析了数据帧在几种适合ITER PF整流器单元现场层信号采集与控制的现场总线设备网络拓扑中的传输延时,通过搭建测试平台验证了方案设计的可行性与正确性。在满足控制系统高实时性要求的同时,经对比找出了较为适合的设备网络拓扑来设计ITER PF电源现场层监控系统,也为ITER PF电源的其他子控制系统的拓扑优化提供了借鉴。

基于改进粒子群优化算法的MFAC参数寻优

针对无模型自适应控制算法目前存在的参数整定和优化困难问题,提出一种改进的粒子群优化算法来优化控制器参数。该算法通过引入基于逻辑斯谛映射产生的混沌算子,并采用线性减小策略调整惯性权重和加速因子,实现对无模型自适应控制参数η、μ、ρ和λ的自动寻优。以典型非线性系统为控制对象进行了仿真。结果表明,改进的粒子群优化算法具有更好的寻优速度和精度;采用优化参数进行控制后,超调量大幅减小,期望输出阶跃变化或系统模型改变时出现的振荡现象被有效克服,使系统具有更强的抗干扰性和自适应性。

新型六开关两倍电压增益五电平逆变器

倍压多电平逆变拓扑具有自主升压和多电平输出的突出优点。提出了一种新型六开关两倍压增益五电平逆变拓扑,该拓扑由两个半桥单元和一个开关电容单元组成,通过载波层叠调制策略可以实现直流输入电源与电容器分时串并联运行,从而实现电路的自主升压和五电平输出电压波形。通过对比分析现有倍压多电平逆变拓扑,所提出的新型两倍压增益五电平逆变拓扑具有使用开关器件数量少、电压应力低、调制策略简单等优点。实验测试结果证明了所提五电平逆变拓扑在不同工况下的可行性与有效性。

基于遗传算法的MFAC参数寻优

无模型自适应控制是基于数据驱动,不依赖于被控对象的数学模型,且结构简单,易于实现。目前关于无模型自适应控制器参数寻优的方法较少,给无模型自适应控制的应用带来了极大的不便。针对这种情况,设计了一种基于遗传算法的MFAC控制器参数寻优方法,并在matlab环境下分别以具有非线性、一阶惯性加大滞后、高阶加大滞后特征等3个不同典型被控系统为对象进行了仿真。仿真结果表明,通过遗传算法进行参数寻优后,控制器性能在超调量、防止调节过程振荡方面效果明显改善,证明了上述方法可行性和优越性。

基于HOG与深度特征融合的草图-图像检索

基于草图的自然图像检索是计算机视觉领域的重要研究内容之一。针对草图纹理、颜色等信息的缺乏导致检索精度的不足,尝试将有效刻画边缘轮廓信息的传统手工特征与有效反映语义信息的深度特征进行融合。首先分别对草图和自然图像进行下采样,并提取自然图像的边缘图;接着提取所有图像的HOG特征与深度特征;然后将两种特征进行融合得到最终的特征表示;最后通过特征间的相似性度量在公开数据集上进行检索实验,其结果显示,上述方法优于使用单一特征的方法。