噪声功率不确定性区间估计和降低SNR WALL恶化的能量检测算法

能量检测是认知无线电系统中广泛采用的空闲频谱检测方案,但其性能受到噪声功率不确定性(NPU)的严重影响。该文提出一种新颖的复杂度较低的NPU区间估计算法,并且从理论上分析了估计的噪声功率对能量检测信噪比墙(SNR WALL)恶化的影响,得出了SNR WALL恶化性定理。进一步基于门限修正提出一种改进的能量检测算法以消除SNR WALL恶化。仿真结果表明,该算法能较为精确地估计NPU区间,并且验证了SNR WALL恶化性定理的正确性;同时,改进的能量检测算法性能要优于稳健的统计方案(RSA)能量检测的结果,并且改进后降低了SNR WALL恶化,提高了检测的鲁棒性。

小型压水堆功率控制系统堆芯换热系数不确定性量化研究

为研究堆芯换热系数不确定性对堆芯功率控制系统的影响,以小型压水堆为例,构建堆芯状态空间模型,结合PID控制器,建立堆芯功率控制系统,利用拉丁超立方方法进行参数抽样,开展不同功率水平下堆芯反应性阶跃扰动和堆芯冷却剂进口温度阶跃扰动的仿真,最后采用区间估计Bootstrap方法进行不确定性量化分析。结果表明:40%FP下堆芯换热系数的不确定性对堆芯功率控制系统的影响比100%FP下的更显著,在PID控制器的作用下,堆芯相对功率和冷却剂平均温度的不确定度均在0.1176%以内,堆芯换热系数不确定性对堆芯功率控制系统的影响是可接受的。

考虑多类型分布式电源和负荷不确定性的主动配电网区间状态估计

分布式电源的间歇性发电并网、电动汽车的随机充电以及智能量测装置的量测误差等使得主动配电网状态估计结果需要考虑更多的不确定因素。在利用区间数对系统量测不确定性予以合理分析与定量描述的基础上,建立主动配电网三相区间状态估计模型。为能够精确求出系统状态估计结果,提出基于迭代运算的线性规划算法对所建立的主动配电网三相区间状态估计模型进行求解,并结合稀疏矩阵技术进一步提高算法的求解速度。对修改的IEEE 123节点算例进行测试分析,与现有非线性区间优化求解方法和蒙特卡洛抽样方法进行比较,结果表明所提方法在估计精度以及计算效率方面均具有一定的优势。以区间数形式对网络中不确定物理量进行刻画与建模后,采用状态估计程序得到的计算结果也会呈现出区间形式,由此可为调度人员提供更加直观的系统状态量上下界信息。

计及噪声和模型参数不确定的发电机动态状态估计

针对发电机动态状态估计过程中通信噪声以及模型参数不确定时估计精度降低和鲁棒性差的缺陷,提出了一种具有鲁棒性的发电机动态状态估计方法——H∞无迹粒子滤波(HUPF)。首先,建立四阶发电机的状态空间模型,利用无迹变换法计算粒子滤波的重要密度分布,提高了滤波精度和计算效率,增加了算法的灵活性;其次,根据H∞滤波理论建立发电机模型不确定性的边界约束准则,并在此基础上结合无迹粒子滤波(UPF),设计了一种可以根据模型不确定性动态调整估计误差协方差的更新策略,进一步提升了发电机的估计精度和抗差性能。通过IEEE 39节点系统中的仿真算例验证了所提方法的有效性,测试结果表明:所提HUPF方法的均方根误差最低为0.006,最高为0.0458,相比于UKF、UPF和AUKF方法,HUPF方法的均方根误差最小,能够显著提高模型不确定情形下发电机的状态估计精度,并且具有更强的鲁棒性。

考虑DG运行不确定性的复仿射Ybus高斯迭代区间潮流算法

采用复仿射描述DG出力和状态变量的不确定性,建立复仿射迭代形式的Ybus高斯区间潮流方程。提出将同类噪声元合并的处理方法,减少迭代过程中增加的噪声元数量,兼顾区间潮流计算的效率和精度。提出从复仿射计算电压幅值区间值和相角区间值的方法。IEEE 33节点系统算例验证了所提方法的有效性和准确性。

基于区间分析的汽车制动器不确定性优化

为抑制不确定参数汽车制动器的制动噪声,基于区间分析理论,将响应面法与优化技术相结合,提出了一种降低系统复模态负阻尼比以提高汽车制动器稳定性的优化方法。该方法采用拉丁超立方试验设计在设计变量和不确定参数构成的混合空间内采样,建立了包含不确定参数的制动器系统复模态负阻尼比的响应面近似模型;以系统结构参数为设计变量,以最小化系统复模态负阻尼比为优化目标,利用基于区间分析的不确定性优化方法对响应面近似模型进行优化。对某型车的浮钳盘式制动器的优化结果表明,采用该方法对汽车制动器进行优化,能在整个使用周期内有效减小制动器不稳定模态的负阻尼比,从而提高制动器的稳定性。

基于生成对抗网络的数据不确定性量化方法

针对直接使用高维、高频、含有噪声的现实世界数据进行数据处理时会导致估计器不可靠的问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的数据不确定性量化方法。首先,通过GAN重构原始数据分布,构建噪声空间到原始数据空间的映射分布;其次,使用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法抽取样本,从而得到基于原始数据分布的新样本;然后,基于指定的函数定义样本的不确定性置信区间;最后,使用置信区间对原始数据进行不确定性估计,并选择置信区间内的数据作为估计器使用的数据。实验结果表明,与使用原始数据相比,使用置信区间内的数据进行估计器训练达到性能上限所需要的样本数减少了50%;同时,对比原始训练数据,置信区间内的数据在达到相同测试精度时所需要的样本数平均降低了30%。

一种新的对圆形标志定位算子的不确定性估计方法

对已有的圆形标志中心定位方法进行改进,提出一种新的基于非线性最小二乘拟合的标志定位方法。并推导出定位算子的不确定性公式,用蒙特卡洛积分方法计算在不同置信水平下的置信区间。实验表明,在摄影比例尺为1:75的条件下,新的定位算子比子像素定位算子有更低的不确定性,精度提高了将近10倍,可以达到0.02个像素左右。

基于改进朴素贝叶斯的区间不确定性数据分类方法

基于Parzen窗的朴素贝叶斯在区间不确定性数据分类中存在计算复杂度高、空间需求大的不足。针对该问题,提出一种改进的区间不确定性数据分类方法 IU-PNBC。首先采用Parzen窗估计区间样本的类条件概率密度函数(CCPDF);然后通过代数插值得到类条件概率密度函数的近似函数;最后利用近似代数插值函数计算样本的后验概率,并用于预测。通过人工生成的仿真数据和UCI标准数据集验证了算法假设的合理性以及插值点数对IUPNBC算法分类精度的影响。实验结果表明,当插值点数大于15时,IU-PNBC算法的分类精度趋于稳定,且插值点数越多,算法分类精度越高;该算法可以避免原Parzen窗估计对训练样本的依赖,并有效降低计算复杂度;同时由于该算法具有远低于基于Parzen窗的朴素贝叶斯的运行时间和空间需求,因此适合解决数据量较大的区间不确定性数据分类问题。

高比例新能源下的交直流配电网预测辅助区间状态估计

分布式电源(DG)出力的随机性和波动性、量测误差分布的不确定性给交直流配电网准确的态势感知带来了挑战。文中在利用区间形式描述DG出力和量测值的基础上,建立了交直流主动配电网的三相区间状态估计模型,旨在获得多重不确定性因素影响下系统状态所处的整个区间。为了获得准确的初始状态区间,利用历史状态预测当前时刻的状态区间,并基于非线性优化模型进行区间修正以确保预测区间的合理性。然后,利用基于中值定理的非线性等式放缩方法将非线性区间状态估计模型转化为线性优化模型,保证估计区间的完备性。最后,通过仿真算例验证了所提方法的有效性。

基于测量数据的不确定性结构分析的模糊理论

针对不确定性结构力学问题,提出了基于测量数据的模糊分析方法.该方法利用差值因子构造了不确定参数的隶属度函数,对不确定参数的有限个分散数据进行不确定性描述和定量化处理,估计出其真值估计和区间估计,将其运用到不确定性结构力学问题的模糊有限元分析中,以求得结构的不确定性响应.最后以十杆桁架结构为例,运用该方法对结构的不确定响应进行了分析,仿真结果验证了该方法的有效性.

含不确定性参数的锚杆钻机机械臂运动学误差分析

矿用锚杆钻机广泛用于井下顶板和侧帮的打孔和支护,极大地缓解了掘锚失调的问题。为此以机械臂为研究对象,对含有不确定性区间参数的机械臂运动学进行了误差分析。由于传统微分法对机械臂运动学误差分析存在很大的局限性,故将Chebyshev扩张函数算法应用在求解含不确定性区间参数的机械臂运动学中。具体方法是采用了扫描法(SAS)、张量积(CTP)、与配点法(CCM)3种代理模型对含有不确定性参数的机械臂运动学正解矩阵进行响应区间的包络研究,3种代理模型在CPU时间消耗上均有所减少。其中配点法(CCM)的优势较为突出,与原始计算方法相比时间消耗减少了97.65%。同时也将理论值和3种区间代理模型计算出的上、下边界响应值进行了对比。结果表明配点法(CCM)、扫描法(SAS)计算出的边界值与理论值更加接近,产生较小范围的误差。最后在样机上对所提算法进行验证,紧密的包裹效果验证了本文提出算法的精度和有效性。其中扫描法(SAS)和配点法(CCM)这两种代理模型在上下边界值的求解中拥有较小的保守估计,张量积法(CTP)代理模型则在局部求解中获得较好的估计。对含有不确定性参数的响应区间研究,成为了预测机械臂空间轨迹跟踪和定位的新方法,确保机械臂的预测误差值最小。同时也为实现机械臂的最优结构的设计和高速、高精度的控制,提供一定的理论指导。

考虑光伏不确定性的安全约束机组组合

基于区间估计理论,提出一种求解考虑光伏出力不确定性的安全约束机组组合(SCUC)方法。对于系统预测误差的不确定性模型,允许所做决策在一定程度上不满足模型约束条件,采用置信度控制不满足约束的风险,并考虑不确定性的极限情况。利用Benders分解算法,将不确定SCUC模型分解为无SCUC和考虑SCUC的线路潮流检测问题,形成适合于混合整数规划问题的主问题和子问题求解的计算方法 ,从经济性和安全性角度实现对考虑光伏不确定性的SCUC问题的优化。以光伏并网的WSCC 9节点、3机组系统为研究对象,在MATLAB编程环境中调用优化软件包CPLEX对混合整数规划问题模型进行求解,结果表明该方法可以简单、高效地解决含光伏及负荷预测误差不确定性的SCUC问题。

矿用锚杆钻机机械臂动力学不确定性分析

矿用锚护钻机是现代化矿井巷道支护过程中高效、安全的自动化设备,其中锚护机械臂是完成支护作业的关键部件。因加工装配误差、材料缺陷、使用磨损、井下工作环境恶劣和操作人员工作强度大等因素,将导致矿用锚杆钻机-机械臂的动力学系统的不确定性问题更为突出。以锚护机械臂为研究对象,基于拉格朗日理论推导出了锚护机械臂的动力学模型。将区间数学理论引入到锚护机械臂的动力学系统的不确定性分析中,提出了基于区间数学的机械臂的动力学系统不确定性分析方法,主要构造了区间扫描法和张量积法2种代理模型来分析讨论机械臂各个关节上的力矩与关节角度、关节角速度之间的关系。由于机械臂的杆件2和杆件4在实际操作中离钻架重心距离远、受力大、结构易变等原因,重点研究了杆件2和杆件4的力矩存在不确定参数时,相应输出的角度、角速度的响应区间和效率变化。结果表明,扫描法的时间消耗为张量积法的0.1734~0.2888倍,同时计算结果与理论值更接近,精度较高,误差较小,更加适用于工程实际中。试验研究了力矩存在不确定性参数时的机械臂的动力学系统动态响应,并与理论结果进行对比分析,两者得到的系统动态响应规律基本一致,验证了该区间算法的可实施性和准确性。含区间不确定性参数的动力学特性研究为后续锚护机械臂的控制做进一步的铺垫,也成为预测和判断机械臂定位精度的新方法,进一步保障机械臂对顶板和侧帮的支护效果。

考虑风电不确定性的风火打捆直流外送系统的日前机组组合模型

大规模风电并网给电力系统的优化运行带来新的挑战。根据风电场历史数据,分别采用区间预测和场景分析两种方法对未来的风电功率进行不确定描述,建立了风电预测信息不同描述方式下的考虑直流功率调整约束的日前机组组合模型。算例分析表明,所采用的风电预测方法能够准确地反映真实的风电功率信息,建立的机组组合模型能够针对不同的预测信息做出优化决策。最后对单位弃风成本及直流功率单位调节成本对优化结果的影响进行分析比较,为风火打捆直流外送系统日前计划的制定提供建议。

一种用户均衡分配不确定性的计算方法

为解决目前交通分配中存在的不确定性问题,基于Wardrop用户平衡原理,利用起讫点(OD,Origin Destination)估计方法和Beckman交通分配模型,建立了一种交通分配不确定性计算方法.该方法分别以不同置信水平下的OD估计结果的上下限为输入量,然后利用Frank-Wolf算法求解交通分配模型,得到不同置信水平下的路段流量区间,以此量化交通分配问题中的不确定性.以南京市区域路网为研究对象进行案例分析,并采用宽度流量比 R 和无效覆盖率(Kickoff Percentage,KP)对模型结果进行评价,结果表明该方法可以得到路段流量的置信区间,量化交通分配的不确定性.

海洋环境噪声空间相关系数的统计特性

由于海洋环境的复杂性和随机性,实测海洋环境噪声空间相关系数同样具备随机性。本文利用南海浅海海洋环境噪声数据,分析比较了窄带以及宽频带海洋环境噪声空间相关系数统计特性,计算了海洋环境噪声空间相关系数的估计误差。结果表明:实测海洋环境噪声相关函数样本服从正态分布,噪声相关系数样本服从截断正态分布;带宽越宽,海洋环境噪声空间相关系数概率密度分布越集中,在数据量一定的条件下,宽频带噪声空间相关系数的估计精度高于窄带噪声。

一种基于噪声方差估计的自适应多门限能量检测算法

能量检测因其复杂度低的优势被广泛应用于空闲频谱感知中,但其性能受噪声方差不确定性影响严重。已有研究给出了一些解决方案,但是,大部分都是假设检测器对噪声的不确定性区间已知的情况下设计算法来进行主用户检测,很少有算法来估计噪声不确定区间。文中提出了一种基于噪声方差估计的自适应多门限能量检测算法,能较为精确地估计噪声方差不确定区间,从而自适应地设置判决多门限。仿真结果表明,在检测器对噪声不确定区间未知的情况下,文中算法得到的检测性能和理论检测性能非常接近。

基于小样本信息的区间边界估计方法研究

小样本、乏信息情况下,认知不确定性比较严重,若仍采用传统的区间边界估计方法,其结果较难准确。为了降低认识不确定性的影响,本文基于二次估计的思想对其改进:在概率方法中对主要分布参数再估计;在非概率方法中,采用灰色预报理论对自助法获得区间边界进行一定扩展。数值实验结果表明:改进后各方法均能有效、准确地估计不确定参量的区间边界;其中概率方法中的核密度估计方法最为理想。

时间跨度对GPS坐标序列噪声模型及速度估计影响分析

选取全球范围内72个基准站的坐标序列,采用改进的赤池信息量准则、贝叶斯信息量准则对不同噪声模型组合进行噪声分析,得到基准站坐标序列的最优噪声模型及速度参数,探讨时间序列跨度对噪声模型及速度估计的影响。结果表明,基准站坐标序列噪声模型不能由单一的噪声模型表述,其呈现出多样性特征,主要表现为幂律噪声、高斯马尔科夫噪声、闪烁噪声+白噪声特征,且三坐标分量表现出不同的噪声特性;随着时间跨度的增加,坐标时间序列的最优噪声模型、GPS站速度及其不确定度逐渐由发散趋于收敛,随机游走噪声模型的比重有所增加。结果表明10 a以上的时间跨度是较为理想的噪声模型估计尺度。