A Global Maximum Error Controller Based Nonlinearity Aware TPWL Method for Reducing Nonlinear Systems

Abstract

Model order reduction is a common practice to reduce large order systems so that their simulation and control become easy. Nonlinearity aware trajectory piecewise linear is a variation of trajectory piecewise linearization technique of order reduction that is used to reduce nonlinear systems. With this scheme, the reduced approximation of the system is generated by weighted sum of the linearized and reduced sub-models obtained at certain linearization points on the system trajectory. This scheme uses dynamically inspired weight assignment that makes the approximation nonlinearity aware. Just as weight assignment, the process of linearization points selection is also important for generating faithful approximations. This article uses a global maximum error controller based linearization points selection scheme according to which a state is chosen as a linearization point if the error between a current reduced model and the full order nonlinear system reaches a maximum value. A combination that not only selects linearization points based on an error controller but also assigns dynamic inspired weights is shown in this article. The proposed scheme generates approximations with higher accuracies. This is demonstrated by applying the proposed method to some benchmark nonlinear circuits including RC ladder network and inverter chain circuit and comparing the results with the conventional schemes.     

BHA轴向磁干扰对方位测量误差的影响——基于人工磁场模拟方法

井下钻具组合（BHA）磁化形成的轴向磁场干扰是定向组件磁方位测量的一个重要的误差因素。为了对该误差因素进行独立分析，建立了大型三轴亥姆霍兹线圈人工磁场系统作为研究环境，使用不同磁通量的多个磁化组件作为干扰源研究在理想环境中轴向干扰磁场对定向组件的影响，并在此基础上提出了一种估算磁化组件磁极强度和校正轴向干扰的方法，通过改变空间姿态和三轴亥姆霍兹线圈磁场强度，分析了在不同井斜角、方位角和磁倾角的井眼轨迹中，轴向磁干扰对定向组件方位测量误差的影响，最后证明了校正磁性组件的轴向干扰方法，可以有效地提升BHA定向组件的方位测量精度。     

三维圆弧型井眼轨道设计模型的拟解析解

为了研究三维圆弧型井眼轨道设计方程组是否存在解析解以及如何有效求解，使用消去法从多元非线性方程组中推导出其中的某个未知数满足一个特征多项式方程，并且证明了该方程组的拟解析解可以由特征多项式方程的实数根和已知设计参数构成的解析公式计算得到；如果极点多项式非恒等于0，则当特征多项式次数不超过5时，如果有解则为解析解，否则为数值解。通过使用C++类实现多项式加减法、乘法的计算方法，提出了多项式实数根的分隔算法、并用二分法快速求解出多项式全部实数根的计算方案。该方法在数学上经严格推导，计算方案简洁、稳健，在三维井眼轨道设计、智能钻井定向控制中具有应用价值。     

适应不同重力环境的仿壁虎机器人运动仿真

针对不同重力环境下仿壁虎机器人的运动稳定性、运动高效协调性等问题,基于四足机器人的步态规划现状和仿壁虎机器人自身特定的机械结构,设计了仿壁虎机器人在g、0、-g 3种环境下的足端轨迹和运动步态。在ADAMS仿真软件中研究了机器人的运动学和动力学特性,得到了仿壁虎机器人稳定爬行与脚掌黏附力、足端轨迹和运动步态的关系。探讨了仿真结果的合理性和局限性,为仿壁虎机器人在实际环境中的稳定运动奠定了理论基础。     

码垛机器人运动学分析及关节空间轨迹规划研究

以IRB-460工业机器人为研究对象,针对其运动学建模及在笛卡尔空间和关节空间下的轨迹规划方法展开研究并进行对比。对机器人本体进行了机器人运动学分析,利用多项式轨迹插值算法进行了关键点间的轨迹规划,完成了重叠型码垛的作业流程。利用Robotics Toolbox完成了轨迹规划算法仿真,并进行了结果分析。仿真结果表明在关节空间下进行轨迹插补所得的路径点更为优化,所得的轨迹更为满足作业任务,具备合理性。     

A Traceable Capability-based Access Control for IoT

Delegation mechanism in Internet of Things (IoT) allows users to share some of their permissions with others. Cloud-based delegation solutions require that only the user who has registered in the cloud can be delegated permissions. It is not convenient when a permission is delegated to a large number of temporarily users. Therefore, some works like CapBAC delegate permissions locally in an offline way. However, this is difficult to revoke and modify the offline delegated permissions. In this work, we propose a traceable capability-based access control approach (TCAC) that can revoke and modify permissions by tracking the trajectories of permissions delegation. We define a time capability tree (TCT) that can automatically extract permissions trajectories, and we also design a new capability token to improve the permission verification, revocation and modification efficiency. The experiment results show that TCAC has less token verification and revocation/modification time than those of CapBAC and xDBAuth. TCAC can discover 73.3% unvisited users in the case of delegating and accessing randomly. This provides more information about the permissions delegation relationships, and opens up new possibilities to guarantee the global security in IoT delegation system. To the best of our knowledge, TCAC is the first work to capture the unvisited permissions.     

基于压缩感知的移动群智感知任务分发机制

针对移动群智感知任务中区域全覆盖感知成本过高问题，提出基于压缩感知的移动群智感知任务分发（CS-TD）机制。首先提出了感知任务整体成本模型，该模型综合考虑了参与感知任务的节点个数、节点的感知次数与数据上传次数；然后基于成本模型，分析感知节点的日常移动轨迹，结合压缩感知数据采集技术，提出了一种基于感知节点轨迹的压缩感知采样方法；其次通过区域全覆盖最少节点（RCLN）算法，选出最佳节点集合，对节点进行任务分配，利用压缩感知技术恢复节点数据；最后在多次感知任务的迭代中对感知节点的可信程度进行评定，保证任务方案的最优性。对CS-TD分发模型进行多次实验验证，与已有的CrowdTasker算法相比，CS-TD算法平均成本降低了30%以上。CS-TD模型能有效降低感知节点的消耗，能在全覆盖感知任务中降低整体感知成本。     

原始钻孔轨迹模型的建立及模拟方法的精度对比

建立原始钻孔轨迹模型,可以为各种轨迹模拟方法计算精度分析及误差因素量化分析提供数据基础。测点要素间的关系可以看作顶角、方位关于深度的函数关系,将这种函数关系模型化,可获得模型曲线的切向量关于深度的函数关系。以此为基础,用微分方法得到曲线三维坐标关于深度的导函数,再用积分方法即可得到原始钻孔轨迹模型曲线。该模型提供了不同弯曲强度条件下的原始钻孔测点要素和三维坐标,对全角半距法和最小曲率法2种模拟方法进行误差计算、对比和分析,验证了在计算精度上最小曲率法优于全角半距法。根据计算结果得出了2种方法在计算误差上的差异,并针对勘查钻孔和定向钻孔2种实际应用条件得出相应的计算精度。     

双机器人系统运动协调仿真与实验研究

针对具有重量大、形状不规则特征的物品,采用双机器人协同作业是该技术领域的研究热点问题之一。运用ADAMS软件对双机器人虚拟样机进行运动学仿真分析,模拟空间搬运轨迹,对DREE末端点的运动轨迹曲线进行同步误差分析。搭建了实验平台,对双机器人同步搬运箱体进行实验验证。实验结果表明:双机器人协作搬运箱体时,在水平方向和垂直方向的轨迹误差均小于±2.8mm,较好地满足同步搬运作业工艺要求。     

2011～2020年华北平原气溶胶光学厚度时空分布特征及潜在源分析

随着经济高速增长和城市化进程不断加快,华北平原区域性空气污染问题愈演愈烈。针对该区域开展长时序气溶胶光学厚度时空分布特征和潜在源分析研究,对华北平原大气污染治理具有重要意义。基于长时序MODIS/Terra C6.1 MOD04_L2气溶胶光学厚度产品,分析华北平原气溶胶光学厚度的时空分布特征,并利用后向轨迹聚类分析讨论华北平原7个重点城市气团输送的季节变化,并以污染较为严重的河北石家庄为例进行潜在源分析和浓度权重分析,探究影响其大气质量的污染物潜在源区。结果表明:2011～2020年华北平原气溶胶光学厚度月均值呈显著的周期性变化,以年为周期,每个周期内峰值一般出现在6月至8月; 气溶胶光学厚度月际年内呈单峰分布,峰值出现在6月(0.75),最小值出现在12月(0.37); 气溶胶光学厚度季均值从大到小依次为夏季(0.67)、春季(0.59)、冬季(0.49)、秋季(0.46); 10年间气溶胶光学厚度呈下降趋势,整体下降幅度达36.84%,其中2011年最高(0.72),2018年最低(0.45); 华北平原7个重点城市春、夏、秋、冬四季主要受短距离气团输送影响较大,长距离气团输送影响较小; 2014～2020年河北石家庄的空气质量优良天数占比相对较小,空气质量状况差,影响其空气质量的污染物多为本地生成,同时也受周边省市近距离输送的影响。