基于改进局部拓展算法的电力系统并行恢复分区方法

并行恢复是电网大停电事故后系统恢复供电的主要措施,而灵活有效的电网分区策略对缩短停电时间、减少社会经济损失有重要意义。首先,综合考虑电力系统的网架结构与运行特性,对输电线路加权化处理,构造加权无向复杂网络模型,并为算法提供执行环境;之后,通过对比复杂电网与无权无向网络的结构特性,结合电网黑启动过程对恢复效率的要求,将局部拓展算法进行适应性改良,并在上述模型的执行环境内实现电网分区;最后,IEEE-39节点系统算例展示了分区算法计算处理过程,验证了算法的有效性,并对该算法的缺点进行总结,为电网并行恢复分区阶段研究提供了新方法。

基于S-RRT算法的机械臂全局轨迹规划研究

针对传统快速拓展随机树(RRT)算法在全局轨迹规划中存在的冗余节点、随机性强、收敛速度慢、探索路径不平滑等问题,提出一种S-RRT算法。S-RRT算法引入人工势场法中的势场思想,对快速拓展随机树算法与人工势场法进行融合。利用快速拓展随机树算法的随机抽样属性解决人工势场法中存在的局部最小问题,同时避免快速拓展随机树算法的复杂度和路径搜索随机性问题。改进空间采样范围,防止快速拓展随机树算法的随机采样点频繁出现在已经探索的路径上,提高空间搜索效率。优化搜索步长,在探索初期能迅速收敛到目标点,并根据迭代次数不断减小探索点到目标点的步长。对规划的路径进行平滑处理,减少不必要的路径和节点,减小节点与节点之间因角度过大对机械臂关节造成的影响。基于S-RRT算法对机械臂全局轨迹规划进行研究,在多个障碍物的环境中进行仿真验证,S-RRT算法的搜索效率显著提升,节点的利用率也明显提高。

基于坐标系统拓展的改进定位算法

为了降低成本和提高定位节点的覆盖率,将已经定位的节点升级为锚节点,并利用其迭代定位带来了误差累积。针对该问题,提出一种改进的基于无线传感器网络坐标系统拓展定位算法,在拓展局部坐标过程中融合加权最小二乘法来抑制累积误差,从而提高节点定位精度。仿真结果表明,当测距误差小于20%和网络规模增大时,网络节点定位误差小于15%,且定位覆盖率为95%。

新智能化算法及其在中医诊断数字化中的应用

对中医临床诊断数据的特性进行了研究,提出了病证及其特征数据(症状或体征数据)的一些特性指标:病证的相似度、复杂度、隐蔽度,特征数据的贡献度、常见度、显隐性。另外,研究了基于多维关联规则提取诊断经验的方法。在此基础上,研究了一种非充分条件下复杂数据智能化处理拓展算法,该算法的实现模型嵌入了模糊竞争神经网络。该算法在复杂的中医诊断数字化中得到了应用,结果表明,该算法可以较好地处理复杂数据。

一种新的数据智能化处理算法

提出了对象及其特征数据的一些特性指标:对象的相似度、复杂度、隐蔽度(或能见度),特征数据的贡献度、常见度、显隐性。在综合分析这些特性的基础上,通过融合模糊神经网络技术及可拓学思想,研究了一种信息非完全的复杂数据智能化处理拓展算法,通过嵌入竞争神经网络的计算模型实现了该算法。在复杂的中医诊断推理过程的应用结果表明,该算法可以较好地应用于处理复杂的中医临床数据。

一种改进的加速K均值聚类算法

针对当前聚类算法应用于大规模多类别数据集中时,计算量较大,且算法性能严重依赖于K值的不足,提出一种改进的加速K均值聚类算法。算法主要由两种策略组成:一是基于质心下界(PLB)的跳跃过程,新引入称为质心的固定点来计算对象和矩心间距离的下界,避免了常见聚类算法在收敛早期过程中的距离计算过程;二是基于不变矩心对(ICP)的跳跃过程,如果矩心更新步骤完成后被分配及未被分配矩心的位置保持不变,则维持对象分配策略不变且无需计算与未被分配矩心之间的距离。此外,还给出了将本文算法与Hamerly算法相结合的拓展算法以进一步提升聚类加速效果。对大规模高维图像数据集进行了仿真实验,结果表明,与Hamerly算法相比,本文算法在获得相同聚类效果的同时,极大地压缩了距离计算量。当K值较大时,本文算法的平均压缩率更高,平均耗时更少。

低空复杂环境下基于采样空间约减的无人机在线航迹规划算法

针对低空复杂环境下障碍物密集且类型多样、带有多通道并存在不确定信息的无人机在线航迹规划问题,为了减少碰撞检测次数,提高航迹搜索速度,降低航迹代价,提出一种基于采样空间约减的无人机在线航迹规划算法.算法通过引入代价模型,提出约减域逐步构造方法,引导规划树快速有效扩展,改善了基于动态域的快速拓展随机树(Dynamic domain rapidly-exploring random tree,DDRRT)算法中存在的采样空间过度约减问题.算法通过密度划分索引的方法逐步构建多棵Kd树(K-dimensional tree)并采用多近邻节点搜索方法,加快了近邻树节点搜索速度.仿真实验结果表明,与DDRRT方法相比,该方法在保证对采样空间约减合理性的同时,提高了航迹规划效率和通道内的寻路能力.

一种可分片预留接纳控制算法研究

接纳控制算法的好坏直接影响分布式计算中资源提前预留机制的总体性能.针对现有灵活资源预留接纳控制算法的优缺点,提出了一种可分片预留接纳控制算法.当无法实现固定资源预留时,该算法在保证最大分片间隔的前提下,允许对资源进行分片预留;在各分片中,若存在剩余资源量小于请求预留资源量的时隙,允许用最小资源量进行预留.通过与3种可拓展预留接纳控制算法(缩短持续时间,增大预留带宽(shorten the duration and increase the reserved bandwidth,SDIB);减小预留带宽,延长持续时间(reduce the reserved bandwidth and extend the duration,RBED);改变预留的开始时间(change the reserved start time,CST))的对比实验,从接纳率和有效资源利用率方面进行了评估.实验结果表明,可分片预留接纳控制算法能有效减少资源碎片,具有更优的综合性能.

基于参数自适应的电动汽车整车质量辨识算法

为减少电动汽车(EV)质量估算模型在工程应用中对车辆参数的依赖性,提出了一种整车质量估算算法。该算法能适应空气阻力、迎风面积和传动比等部分车辆参数变化。基于车载终端获得的车辆运行信息,完成传动比和坡度的还原,并将空气阻力中的空气密度、迎风面积、风阻系数作为整体,与整车质量一同借助扩展Kalman滤波算法完成联合辨识。结果表明:在不同整车质量以及道路环境下,质量参数辨识的平均误差为3.74%。因此,该算法可以实时得到质量辨识结果,且对车辆参数具有较好的自适应能力。

求解区间非线性方程的一类改进算法

本文研究了含区间参数的区间非线性方程的求解问题,通过单调分割技术对初始区间进行并行划分,对文献中的拓展区间牛顿算法进行了改进,建立了一类求解区间非线性方程的新算法,给出相关的理论结果并进行数值有效性测试。数值算例表明新算法不仅可以解决拓展区间牛顿法不能解决的问题,并且大大提高了计算效率。

基于改进RRT结合B样条的机械臂运动规划方法

为解决传统快速拓展随机树(RRT)算法的随机性强,导向性差,规划时间长及寻迹平滑度差等问题,提出一种基于目标偏置策略结合自适应可变步长的改进型RRT算法(PAVS-RRT)。首先,在传统RRT算法基础上设置一个目标偏置阈值,同时引入局部扩展机制避免因改变采样结构而造成的局部最优问题;其次,结合自适应步长策略优化其搜索时间;最后,采用三次B样条函数对所规划路径进行拟合优化。仿真实验中所提算法在保证机械臂成功避障且顺利抵达目标位置的同时,其各关节参数均波动较小且未发生突变,有效降低了机械臂在运动规划过程中的抖振情况。实验结果表明,所提算法较基本算法其平均路径搜索时间提高了73.49%,算法搜索效率及平滑性得到显著改善。

复杂多场景下机械臂避障运动规划方法研究

为提高工业机械臂在狭窄通道、多障碍物等复杂多场景下避障运动规划的成功率和效率,建立了基于圆柱体和球体包围盒机械臂与障碍物之间的碰撞检测模型,并提出了一种基于启发式概率融合人工势场法的改进型RRT^(*)算法(P-artificial potential field-RRT^(*),PAPF-RRT^(*))。采样上引入概率目标偏向与随机采样点优选策略,对采样点进行位置优选约束,增强采样导向性和质量;为改变传统新节点扩展方向和特殊环境下局部最优问题,融合人工势场法的目标引力与障碍物斥力和自适应步长,使算法在APF产生的合力范围下实时引导新节点扩展方向和步长大小,降低过度的探索和碰撞区域扩展;对冗余节点进行删除,并采用三次B样条插值优化,提高机械臂轨迹的柔顺性。仿真结果表明,所提算法较传统RRT^(*)算法在平均路径搜索时间上降低了56.75%,路径长度缩短了17.74%。导入机械臂模型后可视化仿真结果证明,所提算法可使机械臂成功避障且快速平稳运行到目标点。

基于局部采样MCMC方法的时移探地雷达反演

马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)是一种启发式的全局寻优算法,可以用来解决概率反演的问题.基于MCMC方法的反演不依赖于准确的初始模型,可以引入任意复杂的先验信息,通过对先验概率密度函数的采样来获得大量的后验概率分布样本,在寻找最优解的过程中可以跳出局部最优得到全局最优解.MCMC方法由于计算量巨大,应用难度较高,在地球物理反演中的应用尚处于起步阶段.作者将MCMC方法应用到时移探地雷达(GPR)反演中,并结合双差法对时移的目标区域进行准确反演.在双差法时移反演的过程中,作者对目标区域使用拓展的Metropolis算法进行局部采样,减小了计算量的同时,进一步提高了目标区域的反演精度.最后对合成的数据进行了反演测试,对目标区域的反演误差进行了分析,说明了基于局部采样的MCMC反演方法的有效性,目标区域反演结果特征明显,反演效果好.

基于七次多项式插值的RRT避障规划

为了减少机器人在避障运动过程中的抖动,提高机器人作业精度,课题组提出采用七次多项式插值法对运动过程中的各个关节进行轨迹规划。课题组通过MATLAB平台对机器人进行仿真,采用七次多项式插值法对机器人避障运动过程进行轨迹规划。仿真结果表明:采用七次多项式插值法进行轨迹规划时可以得到平滑的关节角位移、角速度和角加速度曲线,机器人的运动轨迹更加平滑。课题组的研究对机器人避障轨迹规划的研究具有参考意义。

DGPS差分定位系统应用于低空摄影测量无人机气动参数计算

低空摄影测量无人机稳定性较差,因此掌握无人机的气动参数,对于无人机的稳定性评估和改进,航空摄影参数纠正等都有重要意义。通过差分全球定位系统和EKF技术计算无人机气动参数,对于设计无人机的气动外形,计算无人机负载和摄影参数等,都有较高的应用价值。本文通过实验中DGPS差分机和光学追踪系统比较分析,计算无人机导航精度,同时以测量速度作为卡尔曼滤波器的观测值,对无人机平飞状态下固定坐标速度分量和启动参数进行评估。

面向结构健康监测的小型多普勒雷达系统设计

直流电压的校准是直接下变频多普勒雷达准确探测振动的难点之一。介绍了一种用于结构健康监测的直流耦合多普勒雷达传感系统,具有自适应DC校准和实时分析预警功能。通过对基带输出信号进行监测,自适应调整反馈电压,有效放大有用信号,避免输出饱和;基于LabVIEW软件,通过搭建拓展的DACM算法架构和预警模块,实现了信号的实时解调和分析处理。实验结果表明,该传感器系统的功耗小于10 W,能够进行毫米级振动的探测,探测范围可达200 m。为了检验系统的分析预警功能,人为引入损伤异常数据,仿真结果显示假阳性发生概率低于1%,未发现假阴性情况的发生。

在计算教学中实施“变教为学”的策略

在小学的计算教学中,传统的目标是往往追求的 是“又对又快”,在平常的教学中是通过教师的讲解与示范,学 生的学习方法是倾听、模仿和练习来实现课堂教学的目标。这 种教法和学法缺失了学生主动思考和能力提升的空间。而“变 教为学”的课堂期望变为“以学为主”的课堂教学,学生通过自 主或合作交流来开展经历计算学习的全过程。那如何在计算 教学中实施“变教为学”,使学生各方面得全面发展?笔者作了 以下探究。

统计MIMO雷达多目标定位

文中探讨了统计MIMO雷达进行多目标定位的方法,针对于目标相交或相近的情况下,在基于椭圆模型搜索的基础上,引入一个时间元素,并结合拓展卡尔曼滤波算法实现了统计MIMO雷达多目标定位,仿真结果表明扩展卡尔曼滤波算法可以实现对多个目标的准确定位,即使是目标相交或靠近时也可以实现准确定位。

北京市气溶胶光学厚度影响因子分析

大气污染成分、道路分布情况、地表覆盖类型等是影响气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)的主要因素,针对区域性的顾及多种影响因素的AOD研究意义重大.研究采用北京市2020年2月至2021年2月的高分辨率气溶胶光学厚度产品数据、大气污染数据、道路线数据、地表分类数据、NPP夜光遥感数据,提出了可拓展简化气溶胶反演算法(extensible simplified aerosol retrieval algorithm,XSARA),利用Pearson指数、主成分分析、多元回归、地理加权回归模型等方法,系统分析了北京市2020—2021年气溶胶光学厚度及其驱动因素.结果发现:①湿度与AOD呈正相关,而风力风向与AOD呈负相关,通过进行多元线性回归获得AOD和各组合因子的关系方程,其中R2为0.97068,残差平方和为0.0291,表明回归效果较好;②道路沿线范围的AOD均高于周边区域,并且随着道路愈加密集,AOD也随之升高;③以人造地表为代表的地表覆盖能够增强AOD浓度,而以植被为代表的地表覆盖则减弱AOD浓度;④通过采用夜间灯光数据,发现该数据与AOD的空间分布模式相关性很高,并且采用地理加权回归模型得到的R2大于0.9,进一步表明两者相关程度较高.