电力作业场景中一种高效的UWB和IMU融合定位算法

在电力作业场景等复杂环境中,超宽带（UWB）定位存在非直达情况（NLOS）性能下降严重的问题,利用UWB与惯性测量单元（IMU）融合可以改善定位精度,但IMU的测量存在误差累积,需要精确的UWB测量校正。对NLOS条件进行准确的鉴别和利用有助于定位精度的提升。提出一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的UWB/IMU融合算法,利用电力作业场合中UWB测量分布性质来判定NLOS条件,并进行误差的缓解,有效提升NLOS条件下的定位精度。由于该算法不需要对环境有先验知识,也不需要进行IMU校正等操作,可用性较好。理论和实验结果表明,该算法的性能优于其他基线系统。     

考虑新能源消纳及需求响应不确定性的配电网主从博弈经济调度

针对当前配电网侧风电消纳率较低的问题,运用Stackelberg动态博弈理论,提出一种以配电网侧为主体、负荷侧为从体的主从博弈模型.通过分析用户负荷特性,建立用户负荷特性模型;运用三角模糊数描述需求响应的不确定性,建立价格型需求响应不确定性模型;以配电网侧配电网运行成本最小及风电消纳最大、负荷侧用户电费最低为目标建立配电网主从博弈经济模型,二者通过优化配电网侧的准实时电价策略集及负荷侧需求响应策略集达到博弈均衡;以修改后的IEEE 30节点系统为算例,采用改进型教与学优化算法求得该主从博弈模型的均衡解.算例仿真分析表明,所建模型能够有效提高配电网风电消纳能力,减少配电网运行成本和用户电费,实现主、从体双方社会效益与经济效益最优化.     

基于改进自注意力机制生成对抗网络的智能电网GPS欺骗攻击防御方法

为了避免全球定位系统欺骗攻击(GSA)对相量测量装置造成的危害,提出了一种基于改进自注意力机制生成对抗网络(SAGAN)的智能电网GSA防御方法.首先,通过引入深度学习参数,构建了改进网络-物理模型,利用历史数据计算得到当前时刻的量测值.然后,在SAGAN的生成器和判别器网络中分别融入一个时间注意力模块,提出了一种用于实现网络-物理模型的改进SAGAN防御方法.通过训练改进SAGAN,得到一对判别器和生成器,利用判别器检测采集的量测值是否遭受GSA,当检测到攻击时,利用生成器生成的数据替换欺骗数据,从而实现智能电网对GSA的主动防御.最后,基于IEEE 14节点和IEEE 118节点系统进行仿真测试,结果验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于运动误差约束的平面定位平台拓扑优化设计

针对传统平面定位平台拓扑优化设计过程中无法预先了解输入输出位移映射矩阵的问题,基于固体各向同性材料惩罚法,采用遗传算法优化得到具有最大运动空间时的平面并联机构雅克比矩阵作为平面定位平台输入输出期望位移映射矩阵,在相同输入条件下,建立以机构实际运动与期望运动间误差最小为目标函数和以机构体积为约束函数的平面定位平台拓扑优化模型并求解。通过3D打印方式得到实验样品,实验与仿真分析表明:采用运动误差约束的平面定位平台拓扑优化设计方法,在一定偏差范围能够得到输入输出位移映射矩阵与给定期望映射矩阵相一致的平面定位平台,表明该方法对平面定位平台设计具备有效性,为其后续研究提供基础。     

冷轧处理线卷取机带头定位精度的改进

针对采用带头与卷取机芯轴橡胶套筒定位区动态接触的传统自动定位技术控制效果不好而带来带头印缺陷的问题，对其产生原因进行了分析，这是因为不同规格、钢种带钢的工艺参数不同，带钢穿带过程中在传送辊上的打滑量不同，在传输通道上的下垂量不同，带头到达卷取机芯轴定位区时计算带头位置与实际带头位置存在不稳定的偏差，因此带头定位精度不稳定。为此，开发了双动态自动定位技术，穿带过程中预留了足够的带钢打滑及下垂富余量，且带头与定位区中心线在助卷皮带咬入口静止状态下接触，消除了影响带头定位精度的主要因素，带头定位精度能稳定在±15 mm的误差范围内。实际应用效果表明，该方法可行、实用。     

高速精密定位X-Y工件台动态精度分析

根据高速精密X-Y工件台的工艺参数的特点,对高速精密定位X-Y工件台的动态精度进行分析,包括阶跃输入时间响应、频率响应、系统的动刚度kD的分析.并从结构及材料方面提出了使高速精密定位X-Y工件台达到良好技术性能指标的方法.     

Internal structure of coalitions in competitive and altruistic graphical coalitional games

This paper introduces a certain graphical coalitional game where the internal topology of the coalition depends on a prescribed communication graph structure among the agents. The game Value Function is required to satisfy four Axioms of Value. These axioms make it possible to provide a refined study of coalition structures on graphs by defining a formal graphical game and by assigning a Positional Advantage, based on the Shapley value, to each agent in a coalition based on its connectivity properties within the graph. Using the Axioms of Value the graphical coalitional game can be shown to satisfy properties such as convexity, fairness, cohesiveness, and full cooperativeness. Three measures of the contributions of agents to a coalition are introduced: marginal contribution, competitive contribution, and altruistic contribution. The mathematical framework given here is used to establish results regarding the dependence of these three types of contributions on the graph topology, and changes in these contributions due to changes in graph topology. Based on these different contributions, three online sequential decision games are defined on top of the graphical coalitional game, and the stable graphs under each of these sequential decision games are studied. It is shown that the stable graphs under the objective of maximizing the marginal contribution are any connected graph. The stable graphs under the objective of maximizing the competitive contribution are the complete graph. The stable graphs under the objective of maximizing the altruistic contribution are any tree.     

双渠道供应链中服务对定价和需求的影响研究

研究了集中式决策和基于Stackelberg博弈这两种情况下的双渠道供应链的定价、服务及需求的关系。制造商和零售商提供的服务对价格、需求会产生影响,渠道商改善服务有利于本渠道价格的提高,同时会影响到另一渠道的定价,影响程度与双渠道决策模式相关。与服务对定价的影响不同,渠道商提供的服务对本渠道需求产生的影响是双向的,当服务水平在一定的范围内,改善服务可以增加本渠道市场需求,降低另一渠道需求;当服务水平过高,继续改善服务不仅不能增加需求反而减少需求,同时对另一渠道的需求产生影响,这种影响与消费者市场类型存在密切关系。当消费者市场属于价格敏感型时,服务水平存在一个帕累托区间,任一渠道商改善服务都会促进双渠道需求的增加。     

基于博弈视角的交通信息提供与道路收费联合定价模型

针对信息提供和拥堵收费两种交通管制策略, 研究了两种策略联合作用下的定价机制。首先构建了政府、信息提供商决策空间, 在分析出行者路径选择行为的基础上, 给出了交通信息市场占有率计算模型; 然后提出了弹性条件下具有/不具有交通信息的混合交通网络均衡分配模型, 得到了出行者的决策空间, 在此基础上提出了基于博弈视角的交通信息提供与道路收费联合定价模型, 设计了求解算法; 最后, 以一个算例对模型进行了分析。结论表明, 社会收益水平及交通信息的质量都会对交通信息及道路收费价格产生显著的影响。此外, 模型的算例结果还与经验较为吻合, 表明模型的实用性和合理性。     

基于遗传模糊推理的RPG玩家体验综合评估方法

为更高效自动地评估游戏中玩家的主观体验,强调主观满意度在游戏评估中的作用,提出一个基于玩家主观评价方法构造角色扮演类游戏(RPG)的评估模型.通过因子分析处理问卷收集的玩家评分,降维后得到7个游戏评估因子并进行解释.使用适合于描述人类思维特点的模糊推理机制来模拟玩家的评价过程,配合遗传算法来调整模糊推理过程中的参数,有效提高了评估模型的准确性.