基于波形复杂特性的励磁涌流快速识别算法研究

针对电力变压器空载合闸于CT饱和、轻微匝间故障等扰动因素下励磁涌流快速识别困难的应用需求,提出一种基于电流波形复杂特性的励磁涌流快速识别算法;通过研究空载合闸、CT饱和、匝间故障等扰动因素下的励磁涌流波形复杂特性,提出采用改进变分模态分解算法,以实现固有模态分量的快速准确分解,同时,研究励磁涌流波形复杂特性的数值表征,提出波形复杂特性的数值表征策略,并选定样本熵和值作为励磁涌流快速识别的判据;模拟建立多场景扰动下的励磁涌流特性仿真模型,验证了所提出算法在空载合闸、合闸于CT饱和、合闸于匝间故障、变压器运行时发生内部及区内故障等工程场景下应用的快速性和可靠性。其中,该算法能够实现首个周波电流采集下的快速模态分解,并具有抗40 dB噪声干扰的抗噪性能,易于复杂扰动下励磁涌流信号快速、可靠辨识的工程应用。

城市轨道交通网络复杂特性及鲁棒性研究

研究城市轨道交通网络结构特性对轨道运营过程中的维护管理工作具有重要意义。基于复杂网络理论,采用Space-L建模方法构建重庆市轨道交通网络拓扑结构,实证分析该网络的复杂特性;选取网络效率和最大连通子图比例两项指标,仿真分析网络面临攻击的剩余功能,进而评估其鲁棒性。结果表明:重庆市轨道交通网络属于无标度网络和小世界网络模型,面临突发运营事件具有一定的鲁棒性,但在蓄意攻击状态下的鲁棒性较差;要重视网络中度值较大、介数较大站点风险防范措施的建设。研究结果可为重庆市轨道交通日常运营维护工作提供数据参考。

基于发电厂控制性能的AGC指令复杂特性分析

对机组AGC指令的复杂特性进行分析可以完善现有的AGC考核方法。从发电机组控制性能角度出发,研究了AGC指令信号的复杂特性。通过建立发电机组协调控制系统数学模型,分析了不同AGC指令下电厂的控制性能,推导了一种离散型与连续型AGC信号的复杂度定量分析方法。针对机组运行时负荷点多变的情况,提出了平均稳态负荷点的思想。最终结果表明,对于同一发电机组,AGC指令的复杂特性只与自身特性有关。选取某1 000MW机组的AGC指令数据,分别从日、月两个尺度进行仿真分析,表明该方法能有效完成AGC指令复杂特性分析,为机组发电任务等级的划分提供了依据。

复杂特性曲线图像特性信息的获取

对于具有稠密的坐标网格线和数条光滑特性曲线相互交织,以及有着印刷瑕疵的特性曲线图像,采用现有的方法来获取曲线特性信息变得极为繁琐和效率极差。提出了利用线检测技术从图像中剔除稠密的坐标网格,以及通过所建立的斑点识别算法来除去坐标网格,剔除所形成的斑点,并采用所建立的多义线模拟样条曲线直接在图像上描绘曲线来修复曲线缺口部分,然后利用曲线跟踪过程中已经获得的前面数个边界点信息预测下一个边界点等方法,使上述复杂特性曲线图像特性信息的数字描述得以顺利地完成。

网络化软件的复杂特性分析

网络化软件由于其涉及网络和软件两个层面,其复杂特性较传统单机应用软件更为复杂。本文从网络化软件的交互行为和网络化软件的复杂特性出发,分析了网络化软件交互行为中的软件操作动态行为、软件内部静态行为和软件失效行为。同时,针对网络化软件的时间复杂特性、空间复杂特性、地域复杂特性和数据传输复杂特性四个方面进行了阐述,为进一步研究提供了理论基础。

多源供应网络的复杂特性及其对供应管理的影响

界定了多源供应用网络的含义,分析了多源供应网络的复杂特性,并指出应从多源供应网络的购买商—供应商、供应商—供应商之间的联结关系和供应网络整体绩效3个方面来考量供应管理。

复杂产品系统的特性对风险因素和风险后果的作用路径研究

复杂产品系统具有"双定制"的生产类型、"双寡头垄断"的市场特性、创新用户驱动、多利益主体参与研制等特性,这使得研制过程中面临着不同于大批量生产产品的多种风险,也加大了复杂产品系统创新失败的可能性。在理论回顾的基础上,该文对复杂特性、风险因素与风险后果之间的作用关系进行了深层次的剖析。研究结论一是揭示了复杂特性对风险因素产生了影响,并最终导致了风险后果;二是得出了不同复杂特性对风险因素和风险后果的作用路径不同。

针对复杂负载特性的辅助系统并联控制策略

辅助系统并联是辅助变流器的发展趋势。然而辅助系统具有复杂的负载特性,这就要求辅助并联系统能够处理复杂负载特性。为了解决泵类负载启动时的过电流使并联系统输出电压严重跌落的问题,该文提出了电压补偿策略。对于不平衡负载下三相相角差不能维持120°,文中采用统一的无功下垂和独立的有功下垂克服此问题。针对非线性负载下谐波电流难以均分,该文提出结合低通滤波器和高通滤波器的阻性虚拟阻抗技术。最终,并联系统在泵类负载、不平衡负载及非线性负载下都能均分负载电流。

复杂网络特性对大规模多智能体协同控制的影响

随着分布式多智能体系统应用领域和系统规模的不断扩大,网络特性已成为影响系统性能的一个重要因素.通过研究和分析复杂网络特性对大规模分布式多智能体系统协同控制的影响,对多智能体系统性能的影响做出系统性分析,同时为提出大规模多智能体组织结构的优化算法提供依据.主要针对随机网络、小世界网络、网格网络和无尺度网络这4种典型复杂网络特性,从理论和仿真两方面进行分析.在理论方面,通过基于马尔可夫链的信息传输过程在不同网络结构下的建模,对比分析了信息无偏随机游走模型和智能决策模型下的传输效率.在仿真建模中,主要从智能体间信息传输效率、不同应用领域中集成协同控制效率、对网络故障恢复的影响这3个典型的多智能体系统协同控制应用对比分析复杂网络特性对系统性能的影响.研究结果表明,复杂网络特性如小世界和无尺度特性可以在相同的控制策略下形成明显的性能差异,如果设计合理的控制算法,复杂网络结构将有助于多智能体系统性能的提升.

复杂产品系统特性对风险后果影响的案例研究

应用案例研究构建理论的方法对3个行业案例进行分析后,构建了复杂产品系统特性与风险后果关系模型。研究表明,经济下行时复杂产品系统特性对风险后果有显著影响,这为企业采取行之有效的风险控制方法提供了理论基础;揭示了不同复杂产品系统特性对风险后果有不同影响,其中高技术含量的产品特性、订单式的生产类型、跨企业的组织形式,对风险后果产生了重要影响,而其他复杂产品系统特性的影响并不显著。此外,对构建理论的案例研究方法进行了应用和补充。

面向复杂质量特性的容差设计研究

在传统"设计-试验-建模-优化"模式基础上,首先在试验阶段采用CCD优化试验设计以同时考虑多个质量特性;然后在优化阶段运用置信域方法解决容差设计问题,运用蒙特卡罗仿真方法解决计算复杂性问题;最后通过算例验证了方法的有效性,以期为解决该类问题提供有益探索。

基于复杂网络理论的地铁网络特性研究

以复杂网络为理论基础,忽略地铁线网中的普通中间车站,只关注网络中的换乘车站、起点站、终点站以及起、终点站和换乘站之间的连接线路,对线网的复杂特性进行评价指标体系研究,并对网络进行其复杂特性研究.以福州市远景规划地铁网络为分析案例,验证评价指标的适用性,为地铁线网的网络复杂特性分析提供参考.

柔性关节复杂迟滞特性的改进WLSSVM建模方法

针对协作机器人柔性关节传动过程中固有复杂迟滞特性影响执行精度的问题,提出基于中间变量的非线性自回归移动平均(NARMAX)结构的改进加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)迟滞模型。引入PI算子产生中间变量,将迟滞的多值映射转换为单值映射,引入输出力矩和扭转角历史值,使模型具有动态特性;LSSVM求解问题时易受模型输出误差大的数据点影响,在目标优化函数中增加具有自适应调整因子的模型输出误差构成的正则项,达到进一步提高模型精度和抗干扰能力目的。以FRANKA协作机器人关节为对象进行建模与验证,实验结果表明,相比LSSVM迟滞模型和NARMAX迟滞模型,改进WLSSVM迟滞模型具有较高的模型精度。

非等温黏弹性复杂流动的改进SPH方法模拟

非等温黏弹性流体广泛存在于自然界和工业生产中,准确预测黏弹性流体的非等温流动机理和复杂流变特性有着重要的应用价值.文章提出一种改进的光滑粒子流体动力学(smoothed particle hydrodynamics,SPH)方法对非等温黏弹性复杂流动进行了数值模拟,其中流体的黏弹特性通过eXtended Pom-Pom本构模型来表征.为了提高模拟结果的精度,采用了一种核函数梯度的修正算法;为了灵活地施加边界条件,发展了边界粒子和虚拟粒子相联合的边界处理方法;为了消除流动过程中的拉伸不稳定性,施加了粒子迁移技术.运用改进SPH方法数值模拟了液滴撞击固壁和F型腔注塑成型问题,通过与Basilisk软件得到的结果进行比较验证了改进SPH方法求解非等温黏弹性流体的有效性.通过利用不同粒子初始间距进行计算,评价了改进SPH方法的数值收敛性.研究了非等温流动相较于等温流动的不同流动特征,深入分析了不同热流变参数对流动过程的影响.数值结果表明,文章提出的改进SPH方法可稳定、准确地描述非等温黏弹性复杂流动的传热机理、复杂流变特性和自由面变化特性.

基于改进Preisach迟滞构架的工业机器人柔性关节深度神经网络迟滞建模研究

针对工业机器人柔性关节所具有非对称、速率相关及强非线性的复杂迟滞特性问题,改进Preisach模型,提出一种描述复杂迟滞特性的深度神经网络迟滞模型。从模型内部迟滞算子和外部网络结构两个角度改进Preisach模型,描述柔性关节的复杂迟滞特性:1)设计一个非对称非线性迟滞函数,替换Preisach模型内部迟滞算子,描述柔性关节的非对称迟滞特性;2)在Preisach模型输出端引入惯性滤波环节,在Preisach模型输入端引入输入输出历史信息,描述柔性关节的速率相关迟滞特性。将改进的Preisach模型与实现非线性映射的全连接神经网络串联构成深度神经网络迟滞模型。通过对比实验验证了所提出的深度神经网络迟滞模型描述工业机器人柔性关节复杂迟滞特性的有效性,其具有良好的预测能力和较高的精度。

采用非对称迟滞算子的工业机器人柔性关节迟滞特性建模

针对工业机器人柔性关节所具有的多值对应及非对称特点的复杂迟滞特性对其控制精度产生不利影响的问题,在PI(Prandtl-Ishlinskii)模型框架下,提出一种针对非对称、强非线性复杂迟滞特性的神经网络建模方法。在PI模型的对称Play算子的结构基础上,将Play算子中的线性部分用非线性函数替代:将两个变化后的Sigmoid函数组合,构造一个与迟滞曲线轮廓接近的新函数,作为一个非对称非线性的迟滞算子,以此为激励函数,在PI模型框架下,构建神经网络迟滞模型,对柔性关节表现出的复杂迟滞特性进行建模。在柔性关节不同输入条件下获得的实验数据,对模型进行验证,结果表明最大预测误差能控制在1°以内,相较于PI模型,最大误差减小为其五分之一,均方根误差减小为其五分之一。所建立的神经网络迟滞模型具有较好的泛化能力,建模精度有较大提升。

工业机器人柔性关节迟滞特性的在线序列极限学习机混合建模

为体现柔性关节迟滞的基本特性,构建一个类迟滞算子,将其与在线序列极限学习机(OS-ELM)串联,设计一种工业机器人柔性关节迟滞特性的在线序列极限学习机迟滞混合模型。在混合模型中,采用具有学习效率高、泛化能力强的在线序列极限学习机,能有效地回避使用梯度下降法对模型参数学习时存在的速度慢和局部最小值问题,提高了建模精度。利用不同状态下的实验数据进行模型验证,结果表明所提出的迟滞混合模型具有高精度和较高的泛化能力。

屏蔽效能数值仿真中机箱谐振特性建模与分析

对含有大量孔、缝和复杂元器件的机箱进行屏蔽效能仿真是难以实现的,主要面临精细结构建模困难、材料参数无法确定、离散网格数量巨大和计算迭代收敛困难等问题.因此,不少文献还主要是对含有简单孔、缝的空机箱进行数值仿真和屏效分析.而空机箱的谐振特性与含有大量元器件的实际机箱的谐振特性相差甚远,使得屏效的仿真和实测结果无法匹配.提出引入背景传输损耗以等效模拟机箱内部元器件对电磁能量的吸收,基于混响室Q值测试理论建立背景传输损耗和机箱吸收损耗的联系并确定背景媒质的参数设置.新的分析方法准确模拟了真实机箱的谐振特性,同时可减小数值仿真对材料参数和网格尺寸的过度依赖,极大地提高了仿真效率,仿真与实测结果可相互匹配并且吻合良好.

基于迭代诱导遗传算法的列车自适应节能策略研究

针对既有列车节能策略未合理考虑复杂操纵特性约束和动态牵引系统效率问题,文章基于牵引系统效率特性和轮周机械功构建列车运行能耗精细计算模型,提出基于迭代诱导遗传算法的自适应节能策略,设计考虑牵引系统效率的能耗目标函数,并在操纵特性约束下求解目标函数,实现最优节能规划。首先,根据列车线路坡道将优化目标设计为若干个子区间,将子区间的线路特征信息转化为状态约束和控制约束,提高了节能目标对线路信息变化下操纵特性的自适应性;然后,为克服传统遗传算法由于离散独立难以解决连续子区间优化问题的特点,设计迭代诱导遗传算法,在迭代诱导遗传算法中对节能目标函数计算Pareto最优解集;最后,使用MATLAB软件对算法进行仿真验证。不同线路信息的仿真结果表明,基于迭代诱导遗传算法的自适应节能策略在保证运行时间的条件下具有良好的节能性能,相比于恒速和恒力运行,节能指标提高3%~13%。

哈尔滨公交复杂网络建模与特性分析

受到单行道、单向客流等因素影响,许多城市公交线路有不同的上行和下行。为了更加准确描述城市公交网络,考虑公交线路的上、下行差异,在传统L(P)空间的基础上提出有向L和有向P空间模型。基于这两个模型分析了哈尔滨公交网络节点度和路径长度的特征。在有向P空间下哈尔滨公交网络节点度和加权度呈现出指数分布规律,同时二者具有明显的正相关性。对于给定不同长度的节点加权度分布也具有指数分布规律。基于有向P(L)空间和最少换乘的路径长度分布呈现出类似的非对称单峰特征。提出绕行系数的概念,定量分析了哈尔滨公交网络的路径绕行程度,结果发现有相当比例的路径存在明显的绕行。此研究解析了哈尔滨公交网络的复杂结构,为公交线网优化提供理论支撑。