基于双隐层量子线路循环单元神经网络的状态退化趋势预测

针对现有人工智能预测方法在旋转机械状态退化趋势预测中存在预测精度较差、计算效率较低等缺点,提出基于双隐层量子线路循环单元神经网络(Double hidden layer quantum circuit recurrent unit neural network,DHL-QCRUNN)的旋转机械状态退化趋势预测方法。首先采用量纲一化排列熵误差构建状态退化特征集,然后将该特征集输入DHL-QCRUNN以完成旋转机械状态退化趋势预测。在所提出的DHL-QCRUNN中,设计双隐层结构以提高网络的非线性映射能力;并引入量子相移门和多位受控非门以实现信息的传递;通过双隐层的量子反馈机制获得输入序列的整体记忆;最后采用输出层激发态的概率幅表示输出,通过以上方法改善了网络的非线性逼近能力和泛化性能,使所提出的旋转机械状态退化趋势预测方法具有较高的预测精度。此外,通过量子Levenberg-Marqudt(LM)算法更新DHL-QCRUNN的网络参数,提高该网络的收敛速度,使所提出的状态退化趋势预测方法具有较高计算效率。滚动轴承状态退化趋势预测实例验证了该方法的有效性。提出了基于DHL-QCRUNN的旋转机械状态退化趋势预测新方法,该方法具有较高的预测精度和较高的计算效率。     

基于海绵城市理念的市政道路设计探讨

海绵城市的建设越来越符合城市的绿色、循环、可持续的发展理念。在进行海绵城市的建设中,道路起着举足轻重的地位,通过道路的改造以及选用优质环保面砖材料,这样就能够减少地表水的污染,建设地表水储蓄系统,提高降水的储存率。本文主要对城市道路建设进行简要的探索,希望读者对其有一定的了解。     

某轻型铝合金活动房试验研究

对一种新开发的轻型铝合金活动房进行了骨架及整体在标准风荷载下的试验研究。试验为静力模拟试验,用分配梁系统将荷载施加到各个加载点上,得出了骨架及整体的荷载-位移和荷载-应力曲线,并比较了骨架试验和整体试验的试验结果,总结了房屋承载特点,提出了一些建议。     

基于量子加权长短时记忆神经网络的状态退化趋势预测

提出基于量子加权长短时记忆神经网络(QWLSTMNN)的旋转机械状态退化趋势预测方法。首先采用小波包能量熵误差构建状态退化特征集,然后将该特征集输入QWLSTMNN以完成旋转机械状态退化趋势预测。在QWLSTMNN中,将输入层权值量子位扩展到隐层以获取额外的梯度信息;利用隐层权值量子位的反馈信息以获取输入序列的全部记忆,改善了原长短时记忆神经网络(LSTMNN)的非线性逼近能力和泛化性能,使所提出的状态退化趋势预测方法具有较高的预测精度;另外,采用新型的基于量子相移门和量子梯度下降法的学习算法以实现QWLSTMNN的网络量子参数(即权值量子位和活性值量子位)的快速更新,提高了网络收敛速度,使所提出的预测方法具有较高的计算效率。滚动轴承状态退化趋势预测实例验证了该方法的有效性。     

大规模海上风电多电压等级混合级联直流送出系统

海上风电场拥有更加丰富与稳定的风能资源,同时具备适宜大规模开发的优点,发展潜力巨大,是未来风电的主要发展趋势.文中总结分析了现有工程和理论研究中涉及的大规模海上风电直流送出拓扑,包括仅采用模块化多电平换流器的柔性直流换流站系统和二极管整流单元-模块化多电平换流器混合直流换流站系统,归纳了各方案的运行特点.为解决现有方案运行灵活性低、可行性差的问题,提出了一种多电压等级混合级联直流送出系统,从技术性和经济性两方面对方案进行了对比分析.最后,设计了多电压等级混合级联直流送出系统协调控制策略,通过PSCAD/EMTDC仿真分析对并网方案进行了可行性验证.     

适用于多工况优化设计与重复仿真的MMC快速仿真平台

针对PSCAD/EMTDC下MMC仿真模型仿真速度慢,进行多工况优化设计与重复仿真效率低等问题,基于Matlab以M语言构建了MMC的快速仿真平台。该快速仿真平台的电气部分采用Dommel算法求解,控制部分采用梯形积分法求解。阐述了电气部分各主要元件的Dommel算法建模方法,提出了电气部分的求解方法以及电气部分和控制部分的联立求解方法。通过与基于PSCAD/EMTDC的MMC详细电磁暂态程序对比,仿真结果验证了基于Matlab的M语言MMC仿真平台的正确性。所开发的MMC快速仿真平台可以作为MMC阀损计算,过电压计算等需要多工况优化设计与重复仿真的内核仿真程序。     

电工钢钢包渣结壳问题分析

针对电工钢生产过程中钢包渣结壳的现象,与不结壳渣进行对比,从物质的组成,物相和黏度等3个方面进行了分析。结果表明,随着温度的降低,炉渣中析出大量的高熔点物相如MgO、尖晶石(MgO·Al₂O₃)、2CaO·SiO₂等,在炉渣中起到“钉扎”强化作用的同时又能导致炉渣的黏度增加,失去流动能力,从而容易黏附在一起结块成壳。此外,提出了预防钢包渣结壳的有关措施。     

基于模块化多电平换流器的直流电网小信号建模

该文提出交流系统三相平衡情况下基于模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)的直流电网小信号模型通用建模方法。基于模块式的建模思想,将整个系统划分成交流系统、MMC和直流网络3部分,易于扩展,适用于任意拓扑的直流电网。建模过程中考虑了桥臂环流、子模块总电容电压等MMC内部电气动态和锁相环、统一控制器、环流抑制控制器、信号滤波环节等控制系统的动态,为分析各种参数对系统小信号稳定性的影响提供了基础。根据MMC内部电气量和交直流网络的耦合关系,推导MMC的交流侧和直流侧戴维南等效电路,基于等效电路构建MMC与交直流网络之间的连接方程。通过线性化各子系统和连接方程,构建全系统的小信号模型,无需手工推导矩阵的每个元素,大大简化了基于MMC的直流电网小信号建模。以一个四端MMC直流电网为例,通过对比电磁暂态模型与该文方法建立的状态空间模型和小信号模型的阶跃响应,验证所提建模方法的准确性。利用根轨迹和特征值灵敏度分析不同控制方式下MMC控制器参数对该系统小信号稳定性的影响。     

采用扩展微分代数方程法的直流网络模块化建模

交流电网的能量主要存储于同步发电机的动能中,具有惯量大的特点,交流电网稳定性研究中通常将交流网络建模为代数方程。直流电网的能量主要存储在换流器电容和直流网络的电容、电感中。直流网络与换流器的储能能力甚至超过了发电机的储能能力。为此,直流电网稳定性研究中不宜将直流网络简化为代数方程,而应考虑直流网络的微分动态方程。为精确地对任意复杂直流网络进行建模,提出了一种采用扩展微分代数方程的模块化建模方法,该方法可以方便地消除直流网络微分动态方程中的冗余状态变量,通过子矩阵的拼接、相乘等运算可以模块化的得到直流网络的动态模型从而省却手工推导动态模型状态空间矩阵各元素值的繁冗运算。最后以一个四端口直流电网为例,通过对比文中方法建立的小信号模型与详细电磁暂态模型时域仿真结果验证了所提出建模方法的准确性。     

挺进深蓝:从单体仿生到群体智能

近年来,群体智能作为一项多学科融合的新技术在各领域的研究成果斐然,例如共享出行、蜂群无人机系统、水下多智能体平台等,但与水下场景结合的群体智能技术缺乏系统的归纳,有必要对水下群体智能技术的发展现状和趋势进行讨论和分析.本文对群体智能理论进行了详尽的分析,给出了群体智能的完整概念、具体算法以及应用领域.文中指出,为解决海洋复杂环境对探测、通信等造成的一系列困难,需要将群体智能技术应用于水下场景.本文就国内外水下群体智能技术的研究现状进行了总结,对水下群体智能存在的环境复杂、通信受限、信息获取困难、系统能力不足以及能量供应受限的难点进行了评述.针对这些难点,本文对结合群体智能理论的时变环境感知技术、传感网络设计、协同导航定位技术、路径规划技术、水下编队控制以及分布式自主决策技术进行了分析,并在文末给出水下群体智能技术未来在跨域通信、多平台异构、自主作业能力革新方面的发展趋势和展望.