Parallel Operation Characteristics Analysis of Sewage Source Heat Pump Units in Winter

Sewage source heat pump unit operates under partial load most of the time, and study on the law of coefficient of performance (COP) of the unit varying with load ratio can provide basis for the heat pump units running in high efficiency. A mathematical model determining COP, evaporation temperature and condensation temperature of a single unit was proposed. Under the condition of uniform load distribution, the model was established according to different ways of bearing partial load with the same type multi...

IOPS:computational graph optimization based on inter-operators parallel scheduling

To improve the inference efficiency of convolutional neural networks(CNN),the existing neural networks mainly adopt heuristic and dynamic programming algorithms to realize parallel scheduling among operators.Heuristic scheduling algorithms can generate local optima easily,while the dynamic programming algorithm has a long convergence time for complex structural models.This paper mainly studies the parallel scheduling between operators and proposes an inter-operator parallelism schedule(IOPS)scheduling algorithm that guarantees the minimum similar execution delay.Firstly,a graph partitioning algorithm based on the largest block is designed to split the neural network model into multiple subgraphs.Then,the operators that meet the conditions is replaced according to the defined operator replacement rules.Finally,the optimal scheduling method based on backtracking is used to schedule the computational graph.Network models such as Inception-v3,ResNet-50,and RandWire are selected for testing.The experimental results show that the algorithm designed in this paper can achieve a 1.6×speedup compared with the existing sequential execution methods.

Electronic Load Controller for a Parallel Operated Isolated Asynchronous Generator Feeding Various Loads

This paper presents an investigation on a voltage and frequency controller (VFC), which functions as an improved elec-tronic load controller (IELC) for parallel operated isolated asynchronous generators (IAGs) in an autonomous hydro power generation system. In such type of hydro scheme whole generating system is isolated from the grid and supply electricity to the remote communities. The single point operation of these generators is realized, in such a manner that excitation capacitors, speeds, load, voltage, currents of generators remain constant under various operating conditions. The proposed controller consists of a 3-leg IGBT (Insulated Gate Bipolar Transistor) based voltage source converter (VSC) and a DC chopper with an auxiliary load at the DC bus of the VSC. The IELC controls the reactive and active powers simultaneously for controlling the voltage and frequency under varying consumer loads. Along with voltage and frequency control through single point operation of IAGs driven by uncontrolled pico hydro turbines, the IELC meets the power quality standard an IEEE-519 and it keeps the total harmonic distortion (THD) of the terminal voltage and currents within the limit of 5%. Here the proposed electrical system along with its controller is modeled in MATLAB along with Simulink and PSB (Power System Block-set) toolboxes. Simulation results are presented to demonstrate the capability of proposed controller for an isolated generating system.

煤矿智能快速掘进关键技术研究现状及展望

针对煤矿巷道掘进智能化建设情况,探讨了现阶段分别以连采机、掘锚一体机、全断面掘进系统、掘锚机为核心的四大类智能快速掘进成套装备发展现状,分析了四大类智能快掘装备与地质条件适用性,提出了实现煤矿智能化掘进需要解决的关键技术的问题,探讨了以信息传输与智能分析技术、智能感知技术、精确定位导航技术,自主定型定向截割技术、掘进机远程自主截割控制技术以及多级多工序智能协同控制技术为基础的智能化掘进实现途径;基于复杂地质条件下煤矿巷道掘进亟待解决的关键问题,提出了以掘进作业功能需求、掘进工艺要求为依据的系统化分析、模块化设计、功能优化组合的设计方法;研究了以虚控实、虚实结合的多级数字孪生构架,基于掘进巷道设备、环境、地质构造多维信息再现实现掘进机远程控制;提出了单机智能化、系统协同化、井下智控与地面远程监控相协同的控制方法。开发了新型的无重复碾压柔性超前支护技术、截割部多级伸缩截割技术、智能锚固机组多钻机并行作业等技术,研制了具有掘、支、锚、运、探多工序并行作业的新型快速掘进作业联合机组,提出了掘进机器人、超前支护机器人、锚固机器人、辅助运输机器人组柔性并行作业技术;提出了基于数据驱动的多机多工序协同控制行为规划决策方法。提出构建完整的煤矿井下跨系统全时空信息数字感知体系,构建集井下现场生产状态、掘进巷道空间信息、掘进装备状态、风险信息等多参量、多尺度、全时空特性的数据感知智能化监控平台,实现虚拟系统与实际掘进系统实时通信,通过数据驱动规划分析实现智能化、少人化掘进。

基于改进虚拟同步发电机的构网型并联储能逆变器控制研究

针对构网型变换器预同步过程时电力系统频率电压稳定性低导致变换器并网失败的问题,提出一种基于改进线性自抗扰控制(LADRC)的构网型变换器预同步控制策略。首先,采用无锁相环(PLL)控制策略,通过相位偏差的反馈控制对网侧电压的相位和幅值进行快速同步追踪,可避免因PLL精度较低和响应速度慢而引起的电力系统稳定性降低的问题。在此基础上,在有功频率支路模块的角频率输出端引入LADRC,这可以有效解决预同步控制过程中变换器输出电压频率存在过冲的问题,从而确保构网型变换器预同步控制顺利进行最终实现成功并网。最后,在MATLAB/Simulink仿真平台中搭建基于改进LADRC的构网型变换器预同步控制模型并进行仿真验证,结果表明所提控制策略可以有效抑制系统频率震荡,并能够加速系统预同步进程,确保构网型变换器安全运行最终实现成功并网,仿真结果验证了所提方法的有效性。

面向易行的高速铁路智能平行调度系统构架及关键技术

针对我国高铁成网运行、管控列车数量和种类多、运营方式复杂等特点,以构建新一代智能动态调度系统为目标,探讨面向易行的高速铁路智能平行调度系统构架,从5个方面提炼出高速铁路智能平行调度系统的技术特征。总结目前高速铁路智能平行调度系统研究亟待解决的关键技术,介绍智能高铁平行调度一体化仿真原型系统研制及实现的部分场景功能。研究工作可为建立面向易行服务的,适应中国高铁“效率变革”“质量变革”需求的智能动态调度理论与技术体系,实现我国高速铁路智能调度系统和运输服务水平的升级发展提供参考。

长输原油管道并管混输运行方案研究

为实现长庆油田第三输油处姬惠线和油惠线不加降凝剂和减阻剂运行,实现节能降耗,通过建模仿真,开展并管混输运行模式研究。首先,建立管网仿真模型,利用现场近5年历史数据进行模型调试与校验,使模型精度达到95%以上,能够准确描述现场的水力和热力特征;然后,分析并管混输后的管道沿线水热力分布,结合各站场设备和管线情况,研究并管混输的可行性;接着,通过控制边界条件,模拟分析并管混输的输量和温度控制范围。最后,进行现场试验验证,对比分析理论与实际。结果表明:姬惠线通过姬马复线或新建联络线分输一部分原油至油惠线,均可实现姬惠线不加减阻剂、油惠线不加降凝剂运行;根据输油计划,最大可分输320 m^(3)/h,最小需分输182 m^(3)/h,冬季最低出站温度为57℃,与并管混输前相比,可降低33℃;经过现场试验与应用,研究结果与现场运行结果一致,实现了节能降耗。

基于分区操作系统的文件系统设计

研究涉及一种基于分区操作系统的文件系统设计方法,解决分区操作系统下文件的安全访问问题。分区操作系统资源、空间彼此隔离,文件系统用于管理分区数据,不能违背数据资源的隔离需求。为此,通过将文件系统部署在分区操作系统的分区;分区内和分区外采用两层分区安全访问控制;采用快照管理实现文件系统自身对并行文件访问需求,实现文件系统设计。通过测试表明,该方法能够在满足分区操作系统设计约束下,实现文件的安全访问。

基于RBF网络的足球点球轨迹预测

基于计算机视觉线性化轨迹预测模型在预测足球轨迹时,只能保证局部稳定性,存在轨迹跟踪局部稳定性问题和parking问题,提出了基于RBF网络的足球点球轨迹预测方法。建立足球运动状态传感信号解析模型,计算足球飞行地心重力、空气阻力、空气浮力、自身旋转时产生的马格努斯力的参数。建立足球飞行过程中的飞行受力解析模型,鉴于多参数模型复杂度过高,产生parking问题。利用RBF网络模型简化能力,建立飞行轨迹预测模型,结合并行滤波控制器,融合以上所有信息,在已知视觉概率计算的基础上,完成足球飞行轨迹的状态估计,并将其误差的协方差计算作为滤波控制的输入值,从而得到所有方差、均值的数据。最后获得足球在任意时刻的运动状态函数,完成预测。实验结果显示,该方法的足球运行轨迹吻合度为12 mm,且落点距离标准差最大仅为0.0412 m,因此,该预测方法能够得到精度更高的预测数据。

结合遗传算子的并行萤火虫算法及在车间调度中的应用

论文提出了一种结合遗传算子的并行萤火虫算法,该算法借鉴了萤火虫闪烁移动的思想,对两个种群进行同步并行迭代求解,以提升算法的求解速度和质量;在其中一个种群中引入多尺度协同变异算子,利用不同大小方差的自适应高斯变异机制使整个种群以尽量分散的变异尺度来对解空间进行更详尽的探索,从而使整个种群进行有效变异。函数优化结果表明了该算法的有效性,该算法用于求解以最小化最大完工时间为优化目标的流水车间调度问题,实验结果表明,较传统的单一算法而言,结合遗传算子的并行萤火虫算法在求解车间调度问题方面具有更好的性能。

一种新型3-RRPU并联机构的运动学及鲁棒控制研究

针对现有的三平移并联机构大多正解不唯一、较难实现精确稳定运动控制的问题,提出了一种新的3-RRPU型三平移并联机构,同时研究了机构的运动学、动力学及轨迹跟踪控制方法。首先,运用螺旋理论分析了该机构三平移的原理,进行了驱动输入的选取与论证,对机构平台奇异性、驱动奇异性和支链奇异性进行了分析;其次,运用运动学理论建立了运动学模型,推导了位置正、逆解析解;再次,运用拉格朗日动力学理论建立了机构操作空间的刚体动力学模型;最后,提出了一种基于非线性反馈解耦的自适应滑模轨迹跟踪控制方法,以证明其控制稳定性,并基于动力学模型对空间轨迹跟踪精度和控制力矩进行了仿真分析。研究结果表明:3-RRPU并联机构的位置正解在一般位形下具有唯一性,机构的平台奇异位形和驱动奇异位形少且无支链奇异。该轨迹控制方法可使机构在载荷20 kg、速度0.18 m/s、加速度0.12 m/s 2下,实现0.002 m以内的高精度复杂轨迹跟踪;基于Sigmoid函数的轨迹控制方法还能有效削弱控制力矩的抖振,为实现工业领域高速、高精度、高性能的三平移运动提供了新方法。

3UPU-UP并联平台可操作性与工作空间分析

6支链并联平台存在着复杂的位置约束,并且当控制算法失效时对机械结构容易造成损坏,因此,针对一种3UPU-UP并联平台对其进行运动学可操作性与工作空间分析。首先通过矢量法与运动学的分析,得出了3UPU-UP并联平台运动学模型,以此为基础,首次将串联机械臂可操作度的评价指标与3UPU-UP并联平台的机构结构特性相结合,对3UPU-UP并联平台的可操作度进行了计算、分析和可视化处理;并将蒙特卡洛法与正运动学相结合对并联平台的工作空间进行了计算、分析和可视化处理。能够更加直观、完整表述并联平台的可操作度和工作空间。研究成果为3UPU-UP并联平台的设计提供了理论依据并证实其理论上的可行性。

面向TPU粗粒度指令的自动张量化方法

张量化是通过调用硬件特定指令对张量运算进行加速的过程。TPU支持多种粗粒度指令,可表示神经网络级别的算子,且没有明确的运算规模限制。现有张量化方法对于粗粒度指令需要手写大量的IR匹配片段,且难以实现灵活的双缓存(ping-pong buffer)形式的指令并行优化,不利于扩展至TPU场景。为此,提出了一种面向TPU粗粒度指令的自动张量化方法——Tir2TPU。首先,基于TensorIR抽象语法树的分析对运算程序进行指令替换。其次,设计了一种模拟硬件行为的并行模型以实现指令并行优化。最后,构建了基于TPU硬件特征的程序调度空间以实现快速自动调优。实验对矩阵乘法等5种机器学习模型中常用的算子进行了性能评估。实验结果表明,Tir2TPU自动优化生成的算子与TPU自有编译器相比可取得最高3.1倍、平均1.78倍的运算加速,并且可取得平均90%的手工优化性能。

一种新型的CRM-Boost APFC控制方法

介绍了Boost-APFC电路工作在临界导通模式下的优势。针对传统单相CRM-Boost APFC电压模式控制方法存在PI参数调试时间较长、调节效果较差、不稳定因素增加等不足,提出了一种有静态工作点的单相CRMBoost APFC电压模式控制方法,并通过PSIM仿真验证了该方法的优点。针对新型交错控制方法存在PI参数调试时间较长、不稳定因素增加等不足和需要额外使用一个电压控制电流源的情况,提出了一种改进型两相交错并联CRM-Boost APFC电压模式控制方法,并且完成了PSIM仿真,功率因数高达99.96%。制作了一台4kW的两相交错并联CRM-Boost APFC实验样机,并进行了实验调试,功率因数达到了99.66%,效率为98.02%。

基于异构系统的多级并行稀疏张量向量乘算法

张量在许多实际应用中被用来表示大规模、多源、高维、多模态的数据.稀疏张量分解作为挖掘数据中隐藏信息的有效方法之一,已被广泛应用于机器学习、文本分析、生物医疗等研究领域中.稀疏张量向量乘(Sparse Tensor-VectorMultiplication,SpTV)是张量分解中最基础、耗时最多的运算之一.为加速大数据和人工智能相关应用的运行效率,本文提出了基于CPU-GPU异构结构的多级并行SpTV加速算法.首先,为了将SpTV运算映射到混合、多级并行的分布式CPU-GPU异构多/众核构架,本文设计了一种多维并行SpTV划分方法,采用面向节点级并行的N-1维张量划分和面向GPU线程级并行的矩阵划分,充分利用计算节点间和节点内的多级并行计算能力.其次,设计了一种基于稀疏张量纤维的压缩存储格式,压缩稀疏张量的内存占用,优化SpTV运算的计算和访存模式.最后,提出了基于多流并行的异构高效SpTV算法,进一步设计了稀疏张量的细粒度划分方法、多流并行运行机制和基于张量块排序的多流并行优化技术,实现了SpTV运算中通信开销和计算开销的相互重叠与隐藏.实验结果表明,与相关工作aeSpTV相比,所提出的SpTV算法在所有测试数据集上最高能够获得3.28倍的加速比.

基于平行医疗系统的医院运营优化

在数字化浪潮中,为了应对医疗资源配置不平衡问题,满足医院管理优化的需求,亟须引入数字化和平行智能技术。平行医疗系统能够利用人工智能方法,充分发挥数据价值,通过虚实互动来优化解决方案。该系统由分布式可信数据库、医疗操作系统、医疗场景工程和医疗大模型组成,通过数据的收集和流通,强化数据赋能,从而促进医院运营的跨维度优化。为了更好地展现数据在医院运营中的价值,基于平行医疗系统提出了量化数据价值的方法,并借助数值实验进行展示。实验结果表明,平行医疗系统可以提升医院社会效益47.45%、经济效益13.82%和运行效率21.90%,为决策者提供全局视野。

基于临时支护新装置的工序优化与支护性能分析

针对掘进工作面存在的掘支平行作业难、用时比重失调问题,为实现平行作业、快速支护,设计了新的临时支护装置,具有尺寸可调、快速响应、及时支护的特点。采用理论分析加数值模拟的方法进行研究;介绍了装置的结构设计;以新巨龙煤矿综掘施工技术为例进行工艺优化,从理论上提出一种分区平行作业的施工技术;通过顶板两端简支岩梁力学模型,展开装置临时支护作用机理分析;并对装置的支护性能进行结构静力学分析。结果表明:在巷道顶板松动范围0~3.30 m时,装置支护所需承受的载荷为158.40 kN;仿真得到最大等效应力为57.37 MPa,在装置顶梁下端与耳座位置交接处,最大位移量出现在中间梁上端中部,为0.30 mm,装置的结构设计能满足支护要求。此研究可为实现快速掘进的平行作业,高效支护和安全生产,提供有益参考。

具有多层级货架的自动小车存取系统排队网建模与分析

为了满足多楼层生产车间之间的物料运输需求,同时减少企业成本,自动存取系统的设计问题变得愈发重要。带有多层级货架的自动小车存取系统因其优秀的吞吐能力和柔性,具有很好的应用前景。为了分析多层车间中带有多层级货架自动小车存取系统并行作业的性能,在分析自动导引小车(AGV)和电梯、伸缩臂作业方式的基础上,构建了半开排队网络模型,并设计了基于近似均值分析法的近似求解算法。该方法首先将半开排队网内部网络分为不同的单独网络模型,并分别重构为等效的闭排队网络模型。这些网络模型最终被聚合成一个节点,与外部的同步节点联合构建闭排队网络模型求解吞吐率。最后,针对内部网络的单独节点进行分析计算,得到其他系统性能指标。通过设计仿真实验,验证了所提方法的有效性和准确性。

多分辨率特征协作的图像修复网络

深度生成方法最近通过采用由粗到细的策略在图像修复领域取得了相当大的进展,但子网络串行连接的多阶段修复方法由于结构定位不准确和瓶颈层的特征表达能力欠佳,造成图像结构不连续和细节模糊。针对上述问题,提出一种多分辨率特征协作的图像修复网络,以并行的多分辨率网络结构修复破损图像。对破损图像进行并行的多分辨率编码,学习到不同尺度的结构位置特征,利用迭代融合模块动态融合多尺度信息,为破损结构的恢复提供更准确的定位,从而生成结构连贯的图像。在瓶颈层使用门控多特征提取模块,结合注意力机制和卷积操作的优势,来捕获不同维度上的远距离依赖关系并提取在不同感受野下的特征,然后采用门控残差融合来调整多种特征的权重,增强瓶颈层的特征表达能力,从而更好地恢复出缺失区域的图像细节。在CelebA-hq数据集、FFHQ数据集和Paris StreetView数据集上进行的大量实验表明,该方法在峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、结构相似性(Structural Similarity,SSIM)和Frechet Inception距离(Frechet Inception Distance,FID)指标上和视觉质量上相较于其他图像修复方法都有较大提升。

基于MapReduce的并行化电网运行数据处理方法研究

在大规模新能源的新型电力系统中,由于云端电力数据存在结构复杂、数据量大及多维度的特点,因此不利于发挥数据对运行的指导作用,甚至有可能危害电力系统的安全、稳定运行。针对上述问题,文中提出了一种基于MapReduce的电网数据分析方法。其将云计算应用于新型电力系统,并构建了基于MapReduce云计算模型的并行化处理算法,进而提升了系统的响应速度。通过将该方法应用于电网的数据处理结果表明,所提方法可以有效地提高电网运行数据处理的准确性和工作效率。在海量数据的工况下,其处理效率约为30 min,且随着数据量的增加仍可保持稳定性与准确性,实现了网格化的并行分析。