Hybrid-triggered consensus for multi-agent systems with time-delays,uncertain switching topologies, and stochastic cyber-attacks

We propose a new approach to discuss the consensus problem of multi-agent systems with time-varying delayed control inputs, switching topologies, and stochastic cyber-attacks under hybrid-triggered mechanism.A Bernoulli variable is used to describe the hybrid-triggered scheme, which is introduced to alleviate the burden of the network.The mathematical model of the closed-loop control system is established by taking the influences of time-varying delayed control inputs,switching topologies, and stochastic cyber-attacks into account under the hybrid-triggered scheme.A theorem as the main result is given to make the system consistent based on the theory of Lyapunov stability and linear matrix inequality.Markov jumps with uncertain rates of transitions are applied to describe the switch of topologies.Finally, a simulation example demonstrates the feasibility of the theory in this paper.

Controlled unknown quantum operations on hybrid systems

Any unknown unitary operations conditioned on a control system can be deterministically performed if ancillary subspaces are available for the target systems [Zhou X Q, et al. 2011 Nat. Commun. 2 413]. In this paper, we show that previous optical schemes may be extended to general hybrid systems if unknown operations are provided by optical instruments. Moreover, a probabilistic scheme is proposed when the unknown operation may be performed on the subspaces of ancillary high-dimensional systems. Furthermore, the unknown operations conditioned on the multi-control system may be reduced to the case with a control system using additional linear circuit complexity. The new schemes may be more flexible for different systems or hybrid systems.

机电系统网络控制课程的多维度混合式教学探索与实践

针对研究生课程机电系统网络控制的教学现状与发展需求,开展多维度混合式教学探索与实践。构建包含课堂讲授、资源库、专题研讨等在内的线上线下多维度教学体系;针对主题研讨实践环节引入翻转课堂,以项目驱动和研讨式教学引导学生分组完成课程相关的项目任务,掌握并运用所学知识分析解决问题,体验科学研究的过程与思维方法,形成理论知识到科研实践的闭环训练;最终建立形成性和终结性相结合的多元考核评价体系,旨在通过课程学习培养专业基础扎实、科研素养和工程实践能力突出的高端创新型人才。

飞行汽车混动系统动力电池和增程器的协调控制

城市空中交通(urban air mobility, UAM),是近期解决当前地面交通拥堵困境的有效方法。因此,研究飞行汽车典型飞行任务剖面下的动力系统工作特性至关重要。由于电池能量密度的限制以及纯电动飞行汽车的里程限制,因此使用油电混合作为飞行汽车的动力系统更为合理。总结垂直起降飞行汽车(vertical takeoff and landing, VTOL)任务剖面下混动系统运行性能的相关研究。基于MATLAB Simulink,提出一种混合动力的协调方法,其中同时考虑两种操作模式。根据实际操作条件,预设垂直起降和平飞两种工况下不同的操作模式。在此基础上,研究作为主要电源的增程器调节功率流和提高增程器工作效率的电池协调。直流母线电压由DC/DC转换器调节,有利于电池组的整体寿命,实现了充电和放电状态期间的功率共享。仿真结果表明:可以很好地控制直流母线电压,并且增程器和电池之间的功率共享遵循设计。

基于Multi-Agent的电子商务个性化推荐系统模型的设计与研究

为了更好地提高电子商务推荐系统的个性化、自动化、持久化程度,提出了一种基于Multi-Agent的电子商务个性化推荐系统的整体架构模型.它采用Agent技术将个性化推荐系统中的功能模块构建为智能体,并在智能控制方式下采用线下信函式推荐和线上混合推荐技术来构建核心推荐模块.对该模型中各组成部分的功能和设计思想进行了阐述.

计及混合储能寿命损耗的光伏功率平抑策略

针对光伏大规模并网产生的功率波动问题,提出了一种计及混合储能寿命损耗的光伏并网功率平抑策略。该策略根据光伏功率与并网功率波动允许范围的关系确定混合储能动作状态及功率指令,实现了光伏并网功率波动的平抑;然后建立了关于混合储能系统功率协调控制的多目标优化模型,并利用带精英策略的快速非支配排序遗传算法求解该模型;最后对平抑及功率协调控制进行了仿真验证。与传统平抑策略相比,所提策略在实现光伏并网功率波动平抑的基础上,有效降低了混合储能系统的寿命损耗与运行损耗。

基于NSGA-Ⅱ的多目标风光水储互补优化模型

构建以新能源为主体的新型电力系统逐渐成为电力行业转型升级的发展趋势。由风电、光伏、水电、储能电池多种新能源组成的多能互补系统,通过对出力条件(风力发电机出力、光伏组件出力、水电站水轮机组出力)、储能电池容量以及充放电功率等约束的综合考虑,建立以系统出力波动性最小和运行经济效益最大为目标的多目标优化模型。利用改进粒子群优化算法和NSGA-Ⅱ优化算法,以中国西北地区某风电场、光伏电站、水电站以及电化学储能电站组成的多能互补系统为例,验证目标模型和求解方法的有效性。算例与结果表明:相比改进MOPSO,采用NSGA-Ⅱ算法求解此风光水储联合系统中的多目标问题可以减少15%的出力波动,提高28 835元/年的经济效益,相对风-光-储互补系统,小型水电站的加入通过NSGA-Ⅱ算法可降低31%的出力波动。

基于改进遗传算法的可重构制造系统快速配置

针对可重构制造系统的快速配置提出了一种多目标优化方法,考虑3个优化目标:设备负载均衡度、产品生产时间以及产品生产成本。在第三代多目标遗传算法(NSGA-Ⅲ)的基础上结合邻域搜索构建了多目标遗传-邻域搜索算法(NSGA-NS),以从配置解空间中寻找一系列前沿解。通过一个液压阀阀块的制造系统配置案例对算法进行验证,并与归档式多目标模拟退火算法、多目标粒子群算法以及一种改进的多目标粒子群算法进行了比较,结果表明,NSGA-NS与NSGA-Ⅲ在前沿解质量上显著优于其他算法,NSGA-NS在保持了NSGA-Ⅲ的全局寻优性能的同时显著提高了收敛速度和计算速度。

考虑坡度工况的混合动力系统多目标优化策略研究

为了优化上坡工况下的车辆性能,提出了一种考虑坡度工况的混合动力系统多目标优化策略。利用电机对转矩快速准确的响应特性,引入电机转矩优化系数作为控制变量,采用NSGA-Ⅱ算法实现平顺性与经济性的权衡优化。在Matlab/simulink平台上搭建整车模型,并在坡度工况下进行仿真试验,发现在坡度为5%的工况下,优化前的最大冲击度为19.6 m·s^(-3),优化后的最大冲击度为10.6 m·s^(-3),降低了45.91%;优化前的等效燃油消耗为0.5688 L,优化后的等效燃油消耗为0.6087 L,增加了7.01%。上述结果表明优化后的混合动力系统尽管经济性略有降低,但平顺性得到了大幅提高,验证了考虑坡度工况的混合动力系统多目标优化策略的有效性。

基于多目标优化的燃料电池汽车实时能量管理策略

为了降低混合动力系统的燃料消耗并延缓动力元件的老化,提出了一种基于多目标优化和路况分类的能量管理策略(EMS)。首先,构建了燃料电池与锂电池的电气模型,并引入了等效氢耗模型和燃料电池老化模型。其次,设计了基于规则的多模式EMS,在此基础上,为了进一步降低系统的等效氢耗,并延长其使用寿命,基于多目标白鲸算法(MOBWO)对EMS参数进行优化。再次,为了使所设计的EMS适用于不同的路况,提出了基于长短期记忆网络(LSTM)的驾驶路况实时分类方法,旨在根据分类结果切换EMS的控制参数以达到最优效果。最后,在仿真平台上对所提算法进行分析。结果表明:与基于规则的方法相比,所提方法氢耗量降低了2.3%,燃料电池的老化程度降低了1.02%,验证了所提EMS能够有效降低混合系统的燃料消耗,并且能够延缓燃料电池老化,从而提升了系统的经济性和耐久性。

自主移动机器人混合式体系结构的一种Multi-agent实现方法

提出了一种简单实用的方法,优化了基于MAS的自主移动机器人系统在紧急状态下的性能.传统的基于MAS的体系结构在处理紧急事件时系统导航延迟时间较长.该方法将传统的基于MAS的体系结构修改为混合式体系结构,定义了紧急事件集合和紧急状态集合,改进了离散事件状态模型,实现了定序器Agent.实验结果表明,这种方法缩短了系统导航延迟时间,提高了系统的智能性和安全性.

考虑电堆性能一致性的燃料电池混合动力系统多目标优化能量管理方法

为优化燃料电池混合动力系统(fuel cell hybrid power system,FCHPS)并延长其使用寿命,该文提出一种考虑电堆性能一致性的多目标优化能量管理方法。该方法的目的是降低系统等效氢耗、提高燃料电池系统内电堆组运行效率的同时限制锂电池荷电状态(state of charge,SOC)波动。由于电堆组的性能会在实际运行过程中发生退化,因此该方法还考虑了电堆组的性能状态差异,通过限制性能较差电堆的运行压力,以延长系统寿命。为实现这一目的采用樽海鞘群算法(salpswarmalgorithm,SSA)对目标函数进行优化求解,得到系统最优功率分配。最后,基于RT-LAB半实物仿真平台,将所提方法与有限状态机控制方法进行对比,实验结果表明所提出的方法能够有效降低系统氢耗,提高电堆组效率的同时减缓性能较差电堆的功率波动,维持系统一致性,有利于系统长期稳定运行。

含混合型MMC的多端柔性直流输电系统短路电流计算方法

多端柔性直流输电系统中存在多个换流站,换流站之间复杂的耦合关系使得直流短路电流的计算成为一个难题。针对含混合型模块化多电平换流器(modular multi-level converter,MMC)的多端柔性直流系统应用场景,首先搭建了故障穿越前后混合型MMC的故障等效模型,并从混合型MMC直流故障穿越期间电路结构变化的角度出发,分析了直流故障穿越对多端柔性直流系统各支路短路电流的影响,在此基础上基于叠加定理提出直流故障穿越附加网络的概念。然后结合多端系统的近似解耦解析计算方法和直流故障穿越附加网络的概念,提出含混合型MMC的多端系统直流故障穿越期间的短路电流计算方法。最后,基于PSCAD/EMTDC平台的电磁暂态仿真结果表明,所提出的计算方法在故障发生6 ms内计算的短路电流值最大误差均在±6%以内,且具有良好的适用性,为含有混合型MMC的多端柔直系统的规划设计与保护整定提供了参考。

一种空间多核操作系统容错调度算法

目前计算机系统逐步采用多核处理器来提升性能,空间操作系统如何管理多核资源是发挥处理器性能的关键。在航天等安全关键领域中,采用固定点任务与定期任务混合调度,在保证可靠性的前提下提高效率。现有针对混合任务模型的多核调度算法仅考虑任务分配问题,没有考虑到系统中某一核心出现故障时如何进行容错。FT-RTA算法是一种空间多核操作系统容错调度算法,当一个核心上出现瞬时故障,将故障核心上在故障时间段内的所有任务迁移至正常核心上执行,使计算机系统不会感知到此次核心故障,成功屏蔽故障。经过实际应用中的典型参数验证,算法可以成功屏蔽核心故障,进行系统无感知的容错。

考虑多能互补的电力电量平衡优化调度策略

充分发挥不同发电能源和储能设备之间的协同互补潜力,可以缓解高比例可再生能源电力系统中可再生能源出力的波动性给系统电力电量平衡带来的巨大压力。为此,提出了一种考虑多能互补的电力电量平衡优化调度策略。该方法可实现不同时间尺度下的多能互补,提高系统整体运行性能。首先,考虑新能源出力季节性和短期波动特征,兼顾中长期电量平衡和短时电力平衡,建立系统多时间尺度双层优化调度模型;其次,通过对混合储能系统充放电策略的优化,实现多种储能的互补协调,提高系统运行经济性;最后,利用修改的IEEE-RTS 1979标准算例系统验证所提方法的有效性,验证了不同时间尺度的能源互补和不同储能设备的协调配合,在保证系统平衡的同时,提升系统的经济效益。

嵌入式多核系统中的实时混合任务调度算法

针对由周期任务和零星任务形成的实时混合任务集进行合理调度问题,文中提出了一种基于零松弛度边界公平(Boundary Fair until Zero Laxity,BFZL)的实时混合任务算法。该算法在改进边界公平(Improved Boundary Fair,I-BF)实时混合任务算法基础上,通过引入最小松弛度优先(Least Laxity First,LLF)算法中的松弛度参数来改进判定任务的优先级,并提出基于松弛度与启发式策略相结合的启发式算法改进任务的分配策略。实验结果表明,BFZL算法能够满足系统实时性,并达到了算法优化目的。通过数据对比分析可知,该算法相比于原始算法,零星任务的平均响应时间降低了约26%,上下文切换减少了约28%,迁移减少了约50%。该算法在调度开销方面也具有一定优势。

计及控制响应的多端混合直流输电系统短路电流近似计算方法

多端混合直流输电系统故障发展迅速、短路电流水平超标问题严重,换流站高度非线性特征使现有短路电流求解忽略了控制系统的响应过程且多依赖建模仿真结果,无法得到短路电流的具体解析式,实现故障特性的定量分析计算。为此,该文提出三种兼顾准确性与计算复杂程度的系统模型简化措施,并在此基础上提出计及控制系统作用的短路电流复频域近似求解方法,利用Pade逼近以及分段线性化法对模型进行降阶处理,通过拉普拉斯逆变换求得短路电流的时域解析式。最后,基于PSCAD/EMTDC对不同故障距离、过渡电阻以及故障类型进行了仿真分析。结果表明,该方法能在故障的暂态阶段(10 ms内)对短路电流有较为准确的刻画,能为直流保护定值整定、断路器额定容量选取、直流输电控制策略切换以及系统规划设计等提供重要依据。

基于人工鱼群算法的水风光联合调峰优化模型

本文提出基于多Agent人工鱼群算法(MAAFAS)的,以剩余负荷均方差最小为目标函数的梯级水风光短期调峰优化调度模型。该模型充分结合了Agent算法的自主性和人工鱼群算法的全局寻优性,降低了约束的复杂性,易于获得复杂问题求解下的最优解。并以我国南方地区某流域的6座水电站,11座风电场,4座光伏电站组成的风光水电源互补系统为研究对象,从不同来水场景下(汛期、枯期)进行实例分析。结果表明:该模型可以有效地利用水电能源的调峰能力,平均提高负荷峰谷差降幅率到44.65%,缩小原始负荷峰谷差3300 MW,剩余负荷趋于平稳,便于风光能源的更好消纳,是一种实用性较强的水风光短期调峰优化方法。

Multi-Infeed HVDC中不同混合结构的子系统运行特性研究

基于PSCAD/EMTDC仿真软件建立了多馈入高压直流系统的3种不同混合输电结构的子系统,通过连于受端弱交流系统,研究了3种子系统的暂态运行特性,仿真结果表明:与传统高压直流输电系统相比,含VSC的子系统在抑制换相失败、缩短故障恢复时间等方面具有明显的优势。而且,随着电力电子器件的快速发展,VSC的成本逐渐降低,含H-HVDC的多馈入系统将成为以后电网新建和已有电网改造升级的可行方案。

Dynamic simulation and optimal control strategy for a parallel hybrid hydraulic excavator

The primary focus of this study is to investigate the control strategies of a hybrid system used in hydraulic excavators. First, the structure and evaluation target of hybrid hydraulic excavators are analyzed. Then the dynamic system model including batteries, motor and engine is built as the simulation environment to obtain control results. A so-called multi-work-point dynamic control strategy, which has both closed-loop speed PI (proportion integral) control and direct torque control, is proposed and studied in the simulation model. Simulation results indicate that the hybrid system with this strategy can meet the power demand and achieve better system stability and higher fuel efficiency.