基于谐波状态空间的高压直流输电系统SISO阻抗建模及稳定性分析

近年来,电网换相换流器型高压直流输电(line commutated converter based on high voltage direct current,LCC-HVDC)系统的稳定性问题得到广泛关注,多位专家学者建议采用谐波状态空间(harmonic state space,HSS)等线性周期时变建模方法对其分析。然而,HSS不可避免地提高了建模的复杂度与维数,在面对大规模交直流系统时具有局限性。同时,LCC-HVDC包含多类型谐波耦合,各部分耦合对稳定性的影响大小尚未得到充分论证。为此,文中以HSS为底层理论建立LCC-HVDC的耦合阻抗矩阵,揭示高压直流输电系统内部的谐波耦合机理。进一步,通过多频电路等效思想,提出三相系统多维阻抗的降维方法,将耦合阻抗矩阵无损降维成单入单出阻抗,以此分析不同次数的谐波耦合对阻抗特性与稳定性的影响。结果表明,考虑到13次谐波截断可以有效提升高压直流输电系统阻抗模型精度,但对稳定性分析结果的影响小于忽略工况变化、简化逆变侧带来的误差。

ETS和SARIMA流行趋势中的性能比较模型在预测北京市猩红热

收集2004—2019年北京市猩红热月发病人数和人口学资料,采用描述性统计方法和Joinpoint回归调查猩红热的流行病学变化趋势。北京市猩红热发病的平均年度百分比变化为(AAPC=1.866,95%CI:-2.968~6.941;t=0.816,P=0.428),流行趋势总体保持稳定,每年的4—6月和11—12月为发病高峰,呈双季节模式。最优SARIMA模型和最优ETS模型预测的平均绝对误差(MAD)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、平均误差率(MER)、方根百分比误差(RMSPE)五个误差指标分别为0.586、0.623、0.751、0.296、0.785和0.318、0.282、0.438、0.282、0.338,可见ETS模型的预测准确性高于SARIMA模型,可用来对北京市猩红热流行趋势进行预测预警,从而为猩红热动态精准化防控提供参考依据。

GRACE Level-2数据的RTS状态平滑

GRACE Level-2球谐系数反演得到的全球地表质量变化存在明显的南北条带噪声,严重影响区域地表质量异常估计的精度。DDK滤波引入信号协方差矩阵和正则化因子,能较好地削弱条带误差,同时保留更多的真实信号。采用状态空间模型表示球谐系数在相邻月份之间的联系,进而通过卡尔曼滤波实现去条带,即为状态空间DDK滤波方法(SS-DDK)。本文提出的SS-DDK方法状态向量只包含球谐系数,反映条带误差统计信息的协方差矩阵被用作状态空间模型中观测噪声协方差矩阵,采用幂律模型设计过程噪声协方差矩阵,通过迭代法求解方差分量因子,最后输出RTS平滑解代替卡尔曼滤波解作为最终数据处理结果。结果表明,在全球范围内,SS-DDK结果不存在明显的条带误差;计算各约束解与mascon解质量异常差异的均方根(RMSD),SS-DDK的RMSD为10.36 cm,小于任意一种DDK滤波。对比五大区域135个月所有约束解的等效水柱高、年振幅及RMSD发现,在格陵兰岛,SS-DDK所导致的信号失真更少,仅为49.8 cm;在其他区域,SS-DDK的去条带和保留信号的能力与DDK3—5滤波有不同程度的相似,在某些时段优于所有DDK滤波。对估计结果进行不确定性分析,SS-DDK解全球的不确定性大小为2.20 cm,其在所选区域的不确定性大小介于DDK2和DDK3之间。对比大地水准面阶误差的结果说明,SS-DDK解的噪声水平低于DDK4—8,保留信号能力与DDK2—3相当。增添仿真试验进一步说明SS-DDK在去条带和保留信号方面具有较好的性能。

EEMD⁃SARIMA⁃ETS组合模型在河南省人布鲁氏菌病发病趋势预测中的应用

目的探索集成经验模态分解(EEMD)⁃季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)⁃基于状态空间的指数平滑(ETS)组合模型在人布鲁氏菌病发病趋势预测中的应用。方法采用周期分解法分解2005—2019年河南省人布鲁氏菌病的发病趋势和季节模式;采用EEMD方法分解序列包含的不同时间尺度本征模态分量(IMFs)和剩余分量,将数据划分为训练集(2005—2018年)和测试集(2019年),采用ETS和SARIMA模型分别模拟IMFs和剩余分量,构建EEMD⁃SARIMA⁃ETS组合模型,并将其预测准确性与单一SARIMA和ETS模型进行比较。结果2005—2015年河南省人布鲁氏菌病发病率呈上升趋势(APC=53.26%),2016—2019年呈下降趋势(APC=-18.65%),发病高峰在每年的3—6月。获得河南省人布鲁氏菌病发病的最优模型:ETS(A,AD,A)、SARIMA(2,1,3)(0,1,0)12,及由最佳ETS、SAR1MA模型构成的EEMD⁃SARIMA⁃ETS组合。EE⁃MD⁃SARIMA⁃ETS组合模型平均绝对百分比误差(10.36%)<ETS模型(16.20%)<SARIMA模型(27.31%),平均绝对误差、均方根误差、平均误差率和均方根百分比误差同样也小于单一的ETS和SARIMA模型。结论河南省人布鲁氏菌病是季节性疾病,EEMD⁃SARIMA⁃ETS组合模型能准确地预测其流行趋势,可为人布鲁氏菌病精准化动态防控提供参考。

基于隐马尔可夫模型的软件状态评估预测方法

随着软件系统功能和性能的强化和提高,企业的管理效率在不断提升,运营模式也越来越丰富.与此同时,软件系统变得越来越复杂,这向软件系统管理和维护提出了严峻的挑战.如何通过采集系统外部特征参数,对系统内部状态进行客观、准确地评估和预测,成为亟待解决的问题.为此,提出了一种基于隐马尔可夫模型的软件系统状态评估预测方法.该方法基于软件系统外在特征参数,通过K-means方法构建系统的观测状态,并以此建立隐马尔可夫模型,建立起系统外在状态(观测状态)和内部状态(隐藏状态)之间的联系;再利用三次指数平滑法对具有周期性变化的系统特征参数进行预测,即可预测系统未来状态.针对基于B/S软件架构的信息管理系统的实验,其结果表明该方法对系统状态评估和预测具有较高的准确性.

航天发射场装备状态质量预测模型研究

文中针对我国航天发射场装备使用状态质量缺乏有效评估和预测方法的现状,在对四种质量数学模型进行比较分析的基础上,提出了将指数平滑法与装备使用状态质量预测相结合的思想,构建了装备使用状态质量渐进衰变预测模型,并通过实例对预测模型进行了验证和比较;这些模型的建立,对装备使用状态质量评估和预测具有重大的理论意义和现实意义。

基于线性最小二乘方法的主动段目标初值估计

主动段目标初值估计是导弹目标战术参数估计的重要内容,是监视系统进行实时跟踪的前提条件。在天基观测背景下,该问题是非线性最小二乘求解问题。该文建立了主动段8态重力转弯模型和天基测量模型,通过用常加加速度线性模型来近似目标运动学参数,并对非线性测量进行伪线性化处理,将非线性最小二乘转化为线性最小二乘求解问题。特别地,给出了天基伪线性化测量及其统计特征的详尽推导,并进一步考察了测量伪线性化方法的适用范围。仿真实验中,通过与CRLB和传统的Gauss-Newton迭代方法比较,证明了该文方法在估计精度和运算效率上的优势。

非平稳时间序列的状态空间建模与预测

本文研究了非平稳时间序列的状态空间建模与预测方法.在建模的过程中,采用了分解模型的方法,从原始时间序列直接建立起状态空间模型,对趋势性建立起随机走动模型,对周期性因素建立了动态谐波模型,从而摆脱了Box—Jenkins建立ARIMA模型的繁琐程序.

基于敏感度分析的制造系统工位设计布置评价

针对制造过程中产品特征和控制特征偏差沿工位不断传递和累积影响了最终产品质量,提出基于敏感度分析的多工位制造系统工位设计布置评价方法。将工位参数代替时间参数,对多工位制造系统进行状态空间建模,建立了关键控制特征点的偏差传递和累积以及对关键产品特征点影响的系统化模型。提出三级层次敏感度指标(元件级/工位级/系统级),全面描述关键特征点的相互影响和不同的工位设计布置对偏差传递的作用。根据敏感度分析计算结果,提出了设计评价改进流程,以选择最优的系统设计方案,识别关键工位及确定单个最大的元件级偏差源。通过实例验证了评价指标和分析方法的有效性和可行性。

基于高斯回归的连续空间多智能体跟踪学习

提高适应性、实现连续空间的泛化、降低维度是实现多智能体强化学习(Multi-agent reinforcement learning,MARL)在连续系统中应用的几个关键.针对上述需求,本文提出连续多智能体系统(Multi-agent systems,MAS)环境下基于模型的智能体跟踪式学习机制和算法(MAS MBRL-CPT).以学习智能体适应同伴策略为出发点,通过定义个体期望即时回报,将智能体对同伴策略的观测融入环境交互效果中,并运用随机逼近实现个体期望即时回报的在线学习.定义降维的Q函数,在降低学习空间维度的同时,建立MAS环境下智能体跟踪式学习的Markov决策过程(Markov decision process,MDP).在运用高斯回归建立状态转移概率模型的基础上,实现泛化样本集Q值函数的在线动态规划求解.基于离散样本集Q函数运用高斯回归建立值函数和策略的泛化模型.MAS MBRL-CPT在连续空间Multi-cart-pole控制系统的仿真实验表明,算法能够使学习智能体在系统动力学模型和同伴策略未知的条件下,实现适应性协作策略的学习,具有学习效率高、泛化能力强等特点.

基于状态空间预计算的软组织实时形变模型

为提高混合软组织实时形变模型(HSTDM)的计算效率,提出一种基于状态空间预计算的混合软组织实时形变模型。利用HSTDM模型,通过离线预计算方式得到离散形变状态空间的精确数据,在实时交互时采用光滑粒子流插值函数计算力反馈和形变节点的偏移值。仿真结果表明,该模型能够描述软组织线性、非线性和各向异性材料特性,并在视觉和触觉上分别达到60 Hz和500 Hz以上的刷新率。

基于子空间方法的非均匀多采样率系统辨识

针对非均匀多采样率系统的建模问题,根据因果关系,建立了非均匀多采样率系统的状态空间模型.对于含有提升变量的状态空间模型,提出基于子空间技术的辨识方法.首先,由系统的输入输出数据建立由Hankel矩阵组成的扩展状态空间方程;其次,利用斜交投影的原理,以及奇异值分解,通过子空间辨识算法确定增广观测矩阵和状态向量;最后,通过最小二乘方法确定模型的参数矩阵.该方法简单有效且对初值具有鲁棒性.仿真实例验证了方法的有效性.

衰减指数模型参数估计的新方法

推导出衰减指数模型的混合四阶累积量,它包含了准确的衰减频率、衰减因子及其他信息。在四阶混合累积量的基础上,提出了一种基于状态空间模型的谐波参数估计方法。先采用四阶混合累积量对观测信号进行预处理,再利用SSM方法实现衰减谐波信号各个参数的联合估计,实现了在计算量较低的情况下的衰减频率和衰减因子的联合估计。仿真结果表明,该方法能有效地抑制高斯色噪声,避免了在频域上搜索以辨识谱峰,具有优越的参数估计性能。

列车主动悬挂预测控制算法研究

为有效抑制列车车体的振动,针对列车在运行时受到的不确定轨道干扰激励等影响因素,开展一种基于标准正交基函数Laguerre的主动悬挂预测控制算法研究。首先建立列车主动悬挂系统的状态空间模型,再以此作为预测控制模型,结合预测控制中的滚动优化等基本原理,为高速列车连续时域主动悬挂系统设计相应的预测控制器。仿真结果表明:设计的预测控制器能够优化高速列车在运行时的振动主动控制性能,改善列车的乘坐舒适性。

面向SaaS运营的主成分分析组合预测模型

为了建立面向SaaS运营的预测模型,提出了一种基于主成分分析的组合预测模型并应用于SaaS运营预测中。利用相空间重构预测模型、灰色预测模型和三次指数平滑预测模型这三种单一预测模型,结合主成分分析策略,建立组合预测模型。仿真实验结果表明,基于主成分分析的组合预测模型的预测精度高于各单一预测模型,发挥了各单一预测模型的优势,是面向SaaS运营预测的一种有效方法。

状态空间方程在基于效果作战建模中的应用

基于效果作战(EBO)是军事思想的创新成果,但目前这种军事思想仍缺乏具体的应用手段。提出了利用状态空间方程对EBO进行定量描述的方法。首先描述了EBO的状态向量和状态空间,其次确定了系统状态评估模型;然后对状态空间和评估模型进行了离散化和线性化;最后建立了状态最优估计计算模型和最优控制向量计算模型。从而利用状态空间方程完整地描述了EBO的定量计算过程,为EBO的建模与仿真提供了支持。

改进的状态空间模型遗传算法及其全局收敛性分析

基于状态空间模型遗传算法(GABS)是一种新型实数编码进化算法,在工程优化问题中取得良好的应用效果.针对GABS缺乏有效的数学模型及理论依据,研究并建立了GABS的吸收态马尔可夫过程模型,从可达状态集的角度对GABS进行分析并证明GABS不是全局收敛的.基于此提出了一种扩张可达状态集的改进型GABS(MGABS),改进方法的两种变异策略不仅扩张了算法的可达状态集、提高了种群多样性,而且加快了算法的收敛速度与精度,并证明了MGABS具有全局收敛性.最后利用经典测试函数验证了其综合性能明显优于其他3种算法,为算法在工程中的应用提供了理论依据.

邮轮舱位人数预测及价格设定的计量分析

针对如何提高邮轮公司收益,结合航次1~10各周预订舱位人数的历史数据,运用指数平滑法预测邮轮舱位人数;结合航次1~10各周预订舱位的价格,运用线性回归对邮轮舱位价格进行合理设定;运用相关计量分析法对所得结果进行经济检验和统计推断检验.

基于差分和状态空间遗传混合算法的信号配时优化

为了最大限度地挖掘现有道路的承载能力,提出了一种基于差分进化算法和状态空间模型遗传算法的两阶段混合优化算法,建立以车辆平均等待时间最小为目标的数学模型进行优化。为了解决差分进化算法在后期收敛速度变慢,容易陷入局部最优的缺点,引入改进后的状态空间模型遗传算法形成一种混合算法。然后,用所提出的混合算法对5个经典测试函数进行寻优测试,并与定时控制、差分进化算法以及状态空间模型遗传算法进行对比,实验结果表明该混合算法不仅提高了收敛速度,并且在保证了算法收敛精度的前提下缩短了迭代次数。最后,以单交叉路口为例,验证该混合算法在求解信号灯配时问题时的优化效果。

基于空间变光滑长度SPH方法研究

光滑粒子方法(SPH)在模拟界面变形问题方面有独特优势,但传统SPH方法大都采用区域恒定一致光滑长度算法,存在计算效率低的不足。为提高其在求解问题时的计算效率和空间分辨能力,采用粒子扩散分布模型,给每个粒子配置独立的光滑长度及质量,并使用空间变光滑长度SPH方法求解。以气泡上浮和非对称楔形体入水冲击两个算例验证了方法的有效性。结果显示,采用合理的粒子分布方式结合空间变光滑长度算法,均可获得与实验吻合很好的结果,但所需粒子数都较均匀粒子分布减少约1/4,计算效率提高了25%。这表明空间变光滑长度SPH方法可以在保证计算精度的同时大幅提高计算效率,适合模拟三维多相流动、入水冲击等复杂工程问题。