低频电压下XLPE电树枝生长及局部放电特性

低频电缆作为柔性低频交流输电系统中的关键设备,其绝缘介质在低频电压下的特性对电缆的设计和运行具有重要意义。为了研究低频电压下交联聚乙烯(XLPE)电树枝的生长及局部放电特性,设计并搭建了不同频率下电树枝生长实时观测和局部放电同步测量系统,探究了XLPE试样分别在20、30、40、50 Hz频率下电树枝的引发、生长及局部放电特性。结果表明:电压频率对XLPE电树枝生长及局部放电特性的影响有明显规律性。在20~50 Hz范围内,随着频率的降低,XLPE的起树电压略有升高,但电树枝生长速度加快,损伤面积增加,局部放电量和放电次数增大,放电相位分布基本不变。

全电式水下阀执行器多电机协同控制策略研究

水下采油树全电执行器多电机协同工作时,由于误差等导致减速器发生振动。为了减少同步误差导致传动系统发生振动的情况,通过对多电机协调策略进行研究,从控制算法层面提出了一种基于改进粒子群算法优化模糊PI补偿器的多电机协同控制策略。使用Logistic混沌映射并结合中心耦合游移的策略改进粒子群算法,采用改进后的算法离线优化模糊控制器的隶属度函数。为了得到最小的同步误差,在适应度评价函数中引入同步误差项。为了验证该方案,建立了Simulink/Adams联合仿真模型,在Adams中以轴套力柔性连接替换理想约束,建立了联合仿真模型和传动机构动力学模型,对传动机构的振动情况进行了仿真。研究结果表明,该方法通过减小同步误差,能有效减轻传动系统的振动情况。所得结论可为多电机协同控制提供参考。

柔直配电系统混合型MMC可靠性评估

模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converter,MMC)作为柔性直流配电系统中的关键设备直接关系到整个配电系统的安全可靠,因此有必要对其可靠性进行评估。对半桥、全桥以及混合型MMC进行比较分析,对比得出混合型MMC更适合运用柔直配电系统。通过对MMC工作原理、直流阻断能力、冗余配置的阐述计算出了全桥、半桥模块数及比例;建立元件可靠性模型,并运用故障树法对混合型MMC进行了可靠性建模。利用MATLAB针对冗余配置、全桥、半桥子模块比例、IGBT结温及损耗进行算例分析,得出结论:合理的冗余配置以及全桥、半桥比例是设计混合型MMC的关键所在。同时指出了IGBT的运行工况会导致混合型MMC的故障率提升。

树形结构模拟下的自然保护区内高速公路灵活性遥感选线模型

选线模型可以保证高速公路线路规划的合理性,为了满足自然保护区内高速公路灵活性遥感选线的合理性要求,提出树形结构模拟下的自然保护区内高速公路灵活性遥感选线模型。通过树形结构模拟,判别高速公路灵活性遥感图像分布函数的匹配度,利用密度累积分布函数,构建高速公路灵活性遥感图像样本的检验统计量,根据树形结构模拟算法的检验步骤,确定高速公路灵活性遥感图像的最优宽窗。根据高速公路不同断面的交通流量在时间维度上的分布延迟,预测目标断面交通流量与其他断面交通流量的最佳时延,通过引入能量增益,预测高速公路的交通流量。利用层次分析法确定高速公路灵活性遥感选线方案,通过建立高速公路灵活性遥感选线的地质勘查函数,构建高速公路灵活性遥感选线模型,实现高速公路的选线。实验结果表明,所提出的模型对高速公路灵活性遥感选线的合理性指数在0.85以上,能够满足自然保护区内高速公路灵活性遥感选线的合理性要求。

基于风险度评价的配电网灵活规划

提出了一种基于风险度评价的配电网多目标灵活规划算法。首先将规划年的预测负荷、电价、导线价格等参数的变化由原来的离散状态转变为多场景区间,通过确定其在某场景区间段内的单调性的方法直接分析和处理,确定各个因素对电网规划结果的影响趋势,从而将电网规划中的不确定性问题转化为多个确定性问题,依次获得各个场景的规划方案,并以风险度最小为标准确定鲁棒性最优的规划方案。实现了电网的多目标灵活规划。规划实例表明文中提出的方法是可行的。

基于Merkle树的安全移动代理路由协议及其推广

本文对DomingoJ.等人提出的一个高效的移动代理路由协议进行了分析,指出其具有一个很严重的安全缺陷:不能抵制路由主机间的共谋攻击.在此基础上,利用hash函数,提出了一个基于Merkle树的安全移动代理路由协议,并分析了其安全性、计算复杂度以及信息传输量.结果表明该方案不仅弥补了原有协议的缺陷,而且保持了原协议高效的特点.最后,将该方案其推广至动态路由.

基于改进RRT算法的套管柔性针运动规划

运动规划是运动控制的基础,然而套管柔性针穿刺软组织的运动规划问题面临着巨大的挑战:一方面由于套管柔性针的运动是个非完整约束运动,另一方面要求套管柔性针绕过人体的某些生理结构障碍和敏感组织准确穿刺靶点。基于分析现有运动规划算法存在的不足,提出基于改进的快速探索随机树(RRT)的套管柔性针运动规划算法。提出贪婪启发策略并结合可达引导策略来改进传统RRT算法;引入直线段路径,采用直线、曲线结合的路径形式;同时考虑入射姿态的规划。基于套管柔性针的运动学模型,分别在二维和三维有障碍环境下进行仿真研究。结果表明,所提出的运动规划算法不论是在运算速度和收敛性上还是在路径形式和搜索的鲁棒性上都优于目前普遍采用的运动规划算法。这些优势为将来的实时运动规划奠定基础。最后对规划的路径进行了穿刺实验,结果证明实验路径与规划路径十分吻合,验证了所提出的路径规划算法的正确性和规划路径的可行性。

考虑柔性负荷补偿/激励机制的风电供需侧一体化随机调度方法

电力系统中风电接入规模日益扩大,其对电网影响也显著增加。基于改进方案树理论,以概率方式对风电出力随机性、波动性进行货币化度量,建立了考虑柔性负荷补偿/激励机制的风电供需侧一体化随机调度模型。针对模型的随机特性,给出包含龙贝格积分模块的改进帝国竞争算法。仿真结果表明,所提调度方法可提高含风电系统的运行效益及系统的风电接纳能力。

大型树状结构双枝不等重斜向原位柔性提升施工关键技术

南京牛首山佛顶宫上部采用大穹顶覆盖,由2个大型树状钢结构柱、铝合金大穹顶屋盖共同组成受力体系。利用有限元施工模拟分析,计算机三维模拟放样、安装,复杂构件数控加工、双枝不等重斜向原位全柔性提升工艺、旋转式提升横梁结构、钢丝绳张紧装置等,解决了矿坑空间狭窄及既有混凝土平台荷载受限情况下,超大、超重、超高树状结构安装及快速卸载的难题;加快了现场安装精度,减少了材料消耗,降低了施工成本,保证了施工安全及工程质量;推动了大型树状钢结构安装技术的进步。

与颜色空间选择无关的肤色检测方法

针对当前肤色检测方法中如何选择合适的颜色空间和高准确率伴随高误报率的问题,提出一种基于柔性神经树的肤色检测方法.该方法随机生成不同结构的柔性神经树,在评估函数的约束下使用基于语法引导的遗传算法进行结构优化,同时使用粒子群优化算法对参数进行优化,最终获得最优肤色模型.优化过程保留了结构简单和具有较好性能的个体,使得训练得到的肤色模型保留了颜色空间中贡献较大的特征分量.在Compaq和ECU数据库上的实验结果表明,文中方法分别获得了92.27%和90.79%的准确率以及6.16%和9.71%的误报率,优于其他主流肤色检测方法,且对复杂环境下肤色细节的检测有较好的效果.

高速隐身目标多传感器协同探测跟踪任务分解策略

针对传统分解策略对高速隐身目标多传感器探测跟踪任务分解存在分解时间长、自适应性低、完备性差等问题,提出了柔性时间任务树分解策略。首先,基于对高速隐身目标多传感器探测跟踪任务分解特点的分析,确立了任务分解的基本准则;然后,以传感器与高速隐身目标的可视化关系为前提和基础,融合“起止时间”、“最长观测时间”、“均匀分割时间”分解法和任务树层次化分解的思想,提出了柔性时间任务树分解策略,该策略能够灵活自适应地调整,对任务进行高效合理地分解;最后,通过案例分析,验证了柔性时间任务树分解策略的合理性和有效性,为未来高速隐身目标探测跟踪任务分配提供了保障。

柔性多体航天器动力学

本文以柔性多体航天器为背景,用Jourdain变分原理建立一类无根树形柔性多体系统动力学通用模型。用独立的铰相对坐标描述相邻物体间的大位移运动,一致质量有限元法对变形体进行离散,并用通过振动正则模态变换引入的模态坐标描述物体的弹性小变形,得到一组由系统的轨道动力学方程,姿态动力学方程及系统振动方程组成的耦合形式的动力学微分方程组。由于采用通路矩阵、关联矩阵、瞬时增广体等概念,其形式与多刚体系统动力学方程兼容。文末对含中心刚体的二体及三体简单航天器模型进行动力学数值仿真。

基于模糊实物期权的燃煤电厂CCS投资决策研究

为突破传统实物期权在CCS投资决策中未考虑非随机不确定性的不足,本文将三角模糊数和二叉树期权模型相结合,构建CCS投资决策的模糊实物期权模型框架,并通过实证分析对模型和判断规则进行可靠性验证。研究表明:(1)模糊实物期权框架下的CCS投资价值受到左展形α、右展形β和置信水平γ的影响;(2)当0≤γ≤0.68时,投资决策需要考虑投资者的个人主观因素。该方法更适应于灵活多变的投资环境,尤其是像CCS投资这种政策依赖性强的商业活动。对于无法用随机性刻画的不确定性因素,投资者可以根据风险偏好、管理经验和内外部消息对未来进行合理预估,从而提高投资决策的准确性和有效性。

综合考虑电动汽车充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化方法

分布式电源出力的强波动性及电动汽车(EV)的无序充电使配电网的灵活性不足问题日益凸显,因此非常有必要通过灵活性资源的有效调度提高配电网灵活适应性。在充分分析配电网灵活性提升措施的基础上,提出了能够表征配电网灵活性的净负荷峰值裕度、净负荷谷值裕度、净负荷允许波动裕度3个灵活性评价指标;建立了综合考虑EV充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化模型,阶段1构建了基于蒙特卡洛树搜索的EV有序充电策略,合理引导EV负荷在谷时段进行充电;阶段2在阶段1的基础上,建立了计及储能及可中断负荷的优化调度模型,并采用粒子群优化算法进行优化求解。IEEE 33节点系统算例验证了所提灵活性指标及EV有序充电模型的有效性,结果表明配电网两阶段灵活性提升优化方法能有效提升配电网的灵活性且整体经济性最优。

基于优先级诊断树的旋转机械故障诊断专家系统

针对旋转机械故障知识的膨胀导致的专家系统诊断效率低下以及知识库难以维护的问题,提出了一种新的、基于优先级诊断树的专家系统框架。将诊断设备分解建立诊断树并划分领域知识库,再利用模糊群组多属性决策方法排序诊断树导出元知识,并在弹性匹配模式基础上改进了规则的匹配方式。诊断时,推理机从优先级最高的节点开始,按照元知识进行规则的搜索、匹配,以此建立某设备动力与传动装置的故障诊断系统。研究表明,与传统专家系统相比,新系统具有更高的效率、并且诊断结论更可靠、可维护性也更好。

一种可伸缩的空间决策树分类挖掘算法

提出了一个伸缩性好的空间决策树分类算法,在分类时既考虑待分类对象的非空间属性,又考虑其空间邻接对象的属性对其分类的影响。该算法没有训练数据库需存储于内存的限制,对训练库也没有记录个数及属性个数的限制,能生成简练、精确的决策树。

基于柔性神经树和表面肌电信号的手势识别模型

表面肌电信号因为具有非入侵式、易于采集特点,被广泛应用于康复医疗和行为识别等领域。传统的基于表面肌电信号sEMG(Surface Electromyography)的手势识别通常采用数字信号处理DSP(Digital Signal Processing)芯片或者集合方法研究实时识别问题。这些方法易导致数学模型参数繁多、硬件连接复杂和实时识别率较低。提出一种基于肌电信号与柔性神经树FNT(FlexibleNeural Trees)模型的实时手势识别模型。柔性神经树模型通过简单的预定义建立,能够解决人工神经网络ANN(Artificial NeuralNetwork)的结构高依赖性问题。柔性神经树模型不仅能够避免复杂的计算和电路连接,还具有较高的实时识别率。针对六名参与者的六种手势进行实验,实验结果表明:该模型的均方根误差RMSE(Root Mean Square Error)最低为0.000385,实时识别率最高可达97.53%。

利用柔性神经树的实时肌电信号手势识别模型

传统的手势识别通常采用数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)芯片或者集合方法(Ensem-ble Methods)研究实时识别问题。这些方法易导致数学模型参数繁多、硬件连接复杂和实时识别率较低。提出一种基于表面肌电信号与柔性神经树(Flexible Neural Trees,FNT)模型的实时手势识别模型。表面肌电信号(surface Electromyography,sEMG)具有非入侵式、易于采集特点,故被广泛应用于行为识别和诊断等领域。柔性神经树模型通过简单的预定义来构建,能够解决人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)的结构依赖性高的问题。柔性神经树模型不仅能够避免复杂的计算和电路连接,还具有较高的实时识别率和较低的方均根误差(Root Mean Square Error,RMSE)。实验针对六名参与者的六种手势进行测试,结果表明该模型实时识别率较高,实际应用也证明该算法可行。

二叉树模型在技术转让定价中的应用研究

根据技术商品所固有的期权特征,认为技术价值是买方在被许可时间范围内所拥有的扩张期权价值。在收益离散化、风险中性、市场信息完备、零交易成本等假设前提下,采用二叉树方法建立起在不确定性条件下基于受让方的技术商品期权价值的动态定价模型,同时引入技术贬值弹性、利润分成率和政策因数对模型进行修正。