分布式数据驱动的多约束进化优化算法

泛在计算模式下,数据分布式获取和处理带来了分布式数据驱动优化的需求。针对数据分布获取、约束异步评估且信息缺失的挑战,构建分布式数据驱动的多约束进化优化算法(DDDEA)框架,由一系列终端节点负责数据提供和分布式评估,服务器节点负责全局进化优化。基于该框架具体实现了一个算法实例,终端节点利用局部数据构建径向基函数(RBF)模型,辅助驱动服务器节点差分进化(DE)算法对问题进行寻优。通过与3个集中式数据驱动的多约束进化优化算法在两个标准测试集的实验对比,DDDEA在68.4%的测试用例中取得显著最优结果,在84.2%的测试用例中找到可行解的成功率为1.00,表明该算法具有良好的全局搜索能力和收敛能力。

基于自编码器-受限时序卷积网络的数据驱动配电网无功优化策略

配电网中可再生能源渗透率的提高带来了频繁的电压越限问题。作为一种被广泛研究的方法,无功优化方法已经成功应用到配电网中以降低网损、优化电压质量。该文提出一种基于自编码器-受限时序卷积网络的新型数据驱动配电网无功优化策略,该策略通过3个阶段来协调光伏逆变器、电容器组等多种多时间尺度的无功调节设备。首先,将无功优化问题建模为混合整数二阶锥规划问题,求解出历史最优无功调度策略;然后,使用历史运行数据和最优策略训练所提网络模型,并通过矫正层规避不合理结果;在实际运行中,训练好的模型依据系统测量值给出无功优化策略以应对配电网的波动。最后,通过改进IEEE 33节点算例仿真实验验证,所提方法能够达到混合整数二阶锥模型98.80%的准确度而仅消耗其7.14%的时间;与其他流行的深度学习方法相比,具有更佳的性能和更好的实用性。

约束引导的反舰导弹航路规划遗传算法

为了提高遗传算法对航路规划问题的求解效率,提出了一种约束引导的航路规划遗传算法(CD-GA).与传统GA不同的是,该算法在优化过程中使用航路节点间的关联约束来实时限定基因值的准确变化范围.为了使染色体与航路的表达方式更加接近,采用定长实数的矩阵编码方式;采用一种分步递归初始化策略生成初始种群,保证其中均是非劣个体;在算法迭代过程中,分别采用一种连续多点分步交叉策略和扰动连续修复变异策略进行交叉和变异,使得算法搜索空间逐步减小,从而加速算法收敛.仿真实验结果表明,该算法能够显著提高遗传算法的全局搜索性能,并且算法收敛速度快,稳定性好.

欠约束多机协调吊运系统动力学工作空间分析

针对多台吊机通过绳索协调吊运同一被吊运物形成的欠约束系统不满足力封闭条件而无法用矢量封闭原理求出其动力学工作空间的问题,利用牛顿-欧拉方程建立了系统的动力学数学模型,并利用Farkas和Stiemke引理将动力学工作空间的求解转换成是否存在超平面的问题.对该类欠约束系统动力学方程进行拆分,得到了动力学工作空间的求解方法.最后利用蒙特·卡罗方法进行了数值仿真,得到该类系统的动力学工作空间.仿真结果表明,被吊运物的加速度对动力学工作空间的影响不大.

智能车辆自动超车系统的数据驱动路径跟踪约束控制

针对智能车辆自动超车系统,提出了一种新的数据驱动超车路径跟踪约束控制方案,系统控制方案的设计仅利用自动超车系统的输入/输出数据,并不包括车辆的模型信息,所以针对不同的车型均能够实现自动超车的数据驱动路径跟踪约束控制.在控制器的设计过程中,针对控制输入受变化范围和变化速率的限制,提出了一种新的动态抗饱和补偿器来解决饱和问题.最后给出了数据驱动约束控制与原型无模型自适应控制(model free adaptive control,MFAC)以及PID控制的仿真结果对比,结果表明,本文所提控制方案能够很好的完成自动超车过程的路径跟踪,且相比原型MFAC以及PID控制方案,本文方案具有更小的跟踪误差和更快的响应速度.

基于约束与尺寸混合驱动的虚拟数控机床技术

提出了一种虚拟数控机床设计方法。该方法首先建立虚拟数控机床模型,在机床运动部件中的主动与从动件之间建立约束关系,采用组件矩阵变换技术对主动部件的位姿矩阵进行变换,驱动部件运动;再利用WAVE技术在刀具与工件之间建立链接,实现切割运算,去除工件材料;最后采用插补技术对加工路径进行计算,得到各个运动轴的进给量,用它驱动机床运动轴运动,模拟加工过程。将虚拟数控机床技术运用于整体叶轮叶片电解加工,利用该技术建立了五坐标数控机床模型,并用它完成叶片加工过程模拟、运动干涉检查、加工自动编程等工作,有效地提高了工作效率与加工自动化程度。

3种构型的6自由度绳牵引门式起重机器人的运动学位置逆解分析

借助Matlab软件,通过运动学逆解分析3种不同构型配置的6自由度起重机器人机构的运动学欠约束问题.研究结果表明:对3根绳牵引的6自由度起重机器人机构构型的改进中,3根主梁互相平行的机构是运动学位置逆解欠约束的,而其他两种机构的约束是充分的,改进的机构不都是运动学约束充分的.

尺寸驱动的变参设计系统研究

本研究在简介国际上先进的变参设计几种方法及优点后,叙述了一个国家863/CIMS项目:CAD/CAPP/NCP集成系统中二维尺寸驱动的变参设计子系统的构成与功能;然后着重阐述了本系统采用的尺寸驱动的变参设计思想和几何约束建立的原则,并提供了系统数据结构,最后以几个实例证明了此方法的正确性与工程实用性。

数据驱动的考虑安全约束机组组合问题研究综述

安全约束机组组合(security-constrained unit commitment,SCUC)作为编制发电计划的核心环节,在电力系统优化调度等方面具有十分重要的意义。因此,该文首先从物理模型和求解方法简要概述了SCUC问题。然后,从多目标、多元化决策变量、不确定性、多时间尺度与多元约束条件5个方面梳理了物理模型驱动的SCUC的研究进展,并分析了此类方法所面临的挑战。同时,重点总结归纳了现有基于人工智能技术和数据驱动的SCUC问题的研究成果,并分析了不同类型方法的特点、优势和缺陷。最后提出了对未来基于数据驱动的SCUC研究方向的相关思考。

基于样条曲线驱动的自由变形方法

近年来为了克服直接操作自由曲面的困难,提出了几种自由变形方法.尽管这些方法改善了设计的流程,但是这些方法均缺乏交互性.本文结合简单的三维绘制技术和外力约束方法提出了一种基于样条曲线驱动的自由变形方法.用户可以通过设置边界曲线控制变形的范围,通过设置目标样条曲线来设置变形的形状.最后,用实验原型系统实现了本算法.

基于自适应动态规划的矿渣微粉生产过程跟踪控制

矿渣微粉是一种新型绿色环保型建材,可以大大提高水泥混凝土的力学性能.本文以矿渣微粉生产过程为研究对象,针对该过程难以通过机理建模进行辨识和控制的特点,利用数据驱动的思想,建立矿渣微粉生产过程的递归神经网络模型.在此基础上,利用自适应动态规划,设计具有控制约束的跟踪控制器,并将其应用到矿渣微粉生产过程中.仿真分析表明,建立的数据驱动模型能够有效地辨识矿渣微粉生产过程,同时,本文提出的控制方法能够实现输入受限的微粉比表面积及磨内压差的最优跟踪控制.

鄂尔多斯盆地苏里格气田苏5区块盒8段-山1段波形约束建模反演及模拟

为解决鄂尔多斯盆地苏里格气田苏5区块盒8段-山1段强非均质薄储层预测问题,提出了波形约束建模反演及模拟方法。寻找地震波形与沉积相、测井相之间的对应关系;建立测井曲线-地震波形间的井震关联数据库,在地震波形约束下构建初始模型;以此为基础开展速度反演、伽马模拟。波形约束建模应用于地震反演可以起到良好的相控作用,提高了反演分辨率和预测精度,可更好适应强非均质薄砂体预测需求。

受限多模板最小二乘预测的三角网格压缩

为提高网格压缩的编码压缩率,充分利用网格局部邻域信息特征,提出一种数据驱动的多模板最小二乘预测方法.在训练阶段,从网格模型中所有可能构建的5个顶点的模板中提取特征数据作为训练集,在局部坐标系下构建预测器并通过最小二乘法求解预测器的权重;在编码阶段,对当前顶点的量化坐标预测使用受限多模板策略,根据多个可用的模板选择最优集合进行线性组合,再对残差进行熵编码.不同于网格无关的网格坐标预测策略(如平行四边形预测器),文中方法深入利用网格模型上邻近三角形之间的相关性,有效地降低了坐标预测的误差,从而提高了压缩率.在同等的量化误差和拓扑遍历顺序下,与已有的预测方法相比,受限多模板最小二乘预测器通常能够获得更高且稳定的压缩率,尤其在光滑模型上压缩效果更为显著.

创新资源约束区创新驱动发展形成机制——基于扎根理论的探索性分析

中国区域创新驱动发展不平衡不充分问题突出,创新资源约束区创新驱动发展难题已引起广泛关注。本文采用扎根理论方法探索创新资源约束区创新驱动发展的形成机制及作用路径,建立“行为-情境-效果”多维机制模型。研究发现:①政府力量、企业根植性、创新环境和区域协同创新对创新资源约束区创新驱动发展的形成有重要影响。②政府力量是最重要的因素,贯穿于创新资源约束区创新驱动发展全过程,对创新资源约束区创新驱动发展起基础性作用。③企业根植性、创新环境和区域协同创新是有效方式和重要途径。企业根植性从微观层面推动创新驱动发展的形成,而创新环境和区域协同创新则从宏观层面保障创新驱动发展。基于研究结论,提出相关政策建议,以期为提升创新资源约束区创新驱动发展水平,促进区域协调发展提供科学依据。

受限通信下线性系统辨识的多敏感器分配研究

在网络化环境下对线性系统辨识中的多敏感器分配策略进行研究.为节约通信带宽,引入了二值量化机制;为解决数据传输时面临的冗余和通道拥堵问题,提出一种差分驱动的事件通信机制,并证明这种机制具有完全信息复原能力,同时给出其通信率.基于接收端的可用数据,构造各个有限脉冲响应系统的辨识算法,分析其收敛性能.进而,将通信资源受限下的多敏感器分配问题建模成带约束的优化问题,设计一种改进的遗传算法,给出最优方案.用数值例子验证理论结果的正确性和有效性.

基于数据驱动机会约束的发电企业电煤采购及库存优化模型

发电企业电煤采购及库存优化对于电力保供、保障发电收益具有重要意义。国家能源主管部门已经对电厂安全存煤水平提出了明确要求。但尚未有研究对因发电量和运力不确定性导致的库存越限风险进行概率建模并提出相应的优化模型。针对这一问题,构建基于数据驱动机会约束的发电企业电煤采购及库存优化模型,提出相应的求解方法。首先,考虑发电量和运力不确定性,建立数据驱动的库存机会约束,将其转化为可被求解的条件风险价值约束;然后,利用条件风险价值对决策变量的凸性,提出了一种条件风险价值约束的分段线性化近似方法;最后,采用一个包含10个燃煤电厂的发电企业进行算例测试。优化结果表明:考虑机会约束后,电煤库存越限风险被约束在允许范围内;提出的条件风险价值约束分段线性近似方法能够使模型具有可扩展性,在降低模型规模的同时还能保证较高的精度。

视觉情境感知驱动的虚拟机器人交互系统

虚拟机器人是能与人交互的智能软件,通常具有实时性、交互性等特点。文中以视觉情境感知驱动的虚拟机器人为主题,从轻量级目标检测模型及压缩、实时关键帧提取、系统优化和交互策略4个方面展开探究,在边缘的资源受限平台上构建强实时性、高交互性、高度可扩展的虚拟机器人系统。具体而言,在轻量级目标检测模型及压缩方面,首先探究不同主干网络下SSD模型的性能与精度,随后对基于VGG16网络的SSD模型进行int8量化与剪枝,在精度损失不超过0.1%的前提下,帧率比原模型提高187%。在实时关键帧提取方面,使用边缘特征强度和HOG特征进行视频流预筛选,降低系统压力,等效减少90%的推理时延。在系统优化方面,采用微服务化降低冷启动时延约98%。在交互策略方面,使用含计时器的状态机对情境进行建模以实现情境驱动,并采用语音形式完成人机交互的输出。

欠约束绳牵引并联机器人运动学与控制研究进展

绳牵引并联机器人采用绳索作为驱动,具有惯性小、运动空间较大、动态性能良好等优点,成为一种新的机构。其中,欠约束绳牵引并联机器人绳数量少于自由度数,运动具有不确定性,在康复医疗、飞行器试验等方面具有一定应用潜力。其运动学分析与控制是应用中的核心技术问题,如何高效地求解运动学问题和实现高精度运动控制是研究热点。本文针对欠约束绳牵引并联机器人的发展现状,对其运动学分析与控制方法的进展进行了细致分析和总结。最后,对欠约束绳牵引并联机器人的未来研究方向进行展望。

卷接机组风力送丝系统进程建模分析及优化措施

风力送丝系统直接影响着卷烟质量和生产成本。文章针对某卷烟厂风送系统配置运行存在的烟丝碎丝率问题进行研究,构建了烟丝碎丝率与风送速度的约束优化模型,通过MATLAB软件编程求解,所得优化计算解与实测数据吻合,表明了所构建模型的有效性和准确性;通过改进风速测量和风送管路的风速控制,优化了风送进程。文章的研究成果为行业生产提供了有益的参考借鉴。

一种基于模糊决策的绳驱并联机构逆运动学算法

由于绳索数目大于运动自由度,具有冗余驱动的特点,且绳索长度求解关节角度的逆运动学过程具有高度非线性特点,难以求得解析解,同时存在测量干扰时数值计算结果误差较大。为解决该问题,设计2自由度绳驱并联平台样机,建立机构的运动学模型,基于模糊决策设计一种抗干扰的绳驱并联机构逆运动学算法。该逆运动学算法将驱动空间和关节空间进行模糊化,由绳索长度计算关节角度,从而抑制了过约束计算对测量噪声的敏感性。利用数值仿真技术对该算法和传统牛顿迭代算法进行对比,结果表明:该逆运动学算法具有较高的计算准确性和稳定性,可以用于绳驱并联机构的运动控制,具有实际应用价值。