基于BIT故障诊断的常规配电技术研究

为了解决常规配电设备的故障诊断和快速定位的问题，以飞机常规配电系统为背景，选取设备自身状态决策项、电气参数决策项和生命周期决策项，建立故障诊断方程，提出了一种基于机内自检（Built-in Test，BIT）的故障诊断方法。经实践应用表明，该方法对常规配电设备出现的故障能快速定位，可实现故障综合诊断、告警和信息上报等功能，提升了飞机的外场保障能力和故障排查效率。同时，该技术也可应用于国内现有其他机型常规配电系统中，意义重大。     

突发事件下应急救援路径选择模型的构建和求解*

针对应急车辆的救援路径优化问题,在分析突发事件下路段运行时间的均值、方差和阻断概率的基础上,综合考虑了路径行程时间可靠性,路径阻断风险,以及路径复杂性等因素,以地震灾害为背景,建立了应急救援路径选择的多目标规划模型,并给出了求解该模型的多目标遗传算法。本文为救援路径选择提供了可靠的方法     

计及投资费用约束的配电自动化终端优化布局方法

针对初始投资费用受限情况下的配电自动化终端布局问题,提出了一种计及初始投资费用约束的配电自动化终端优化布局方法.首先分析了考虑配电自动化终故障端辅助定位及自动隔离故障的配电网可靠性评估流程;然后在保证供电可靠性的前提下,建立了以等年值综合费用最低为目标函数,以设备投资费用为约束条件的配电自动化终端优化布局模型;最后,在IEEE RBTS BUS2算例中,采用多种群遗传算法对构建的模型进行求解,得出最优的配电自动化终端布局结果.通过与传统方法进行对比,验证了所提方法的有效性和优越性.     

基于车辆任务可靠性的协同车辆路径问题

研究一类属于不同公司的配送中心共享车队、仓储等资源为客户协同配送货物的协同车辆路径问题,将之视为"部分客户被一车辆访问"的集合划分问题。考虑车辆容量、车辆行驶最大里程、车辆配送任务的可靠性概率、时间窗等约束条件,建立以车辆配送总费用最小为目标的混合整数规划模型,并设计了求解该问题的遗传算法求解该问题。最后,通过一个算例验证了模型的正确性和合理性。     

基于车辆任务可靠性的协同车辆路径问题

研究一类属于不同公司的配送中心共享车队、仓储等资源为客户协同配送货物的协同车辆路径问题, 将之视为“部分客户被一车辆访问”的集合划分问题。考虑车辆容量、车辆行驶最大里程、车辆配送任务的可靠性概率、时间窗等约束条件, 建立以车辆配送总费用最小为目标的混合整数规划模型, 并设计了求解该问题的遗传算法求解该问题。最后, 通过一个算例验证了模型的正确性和合理性。     

基于改进蚁群算法的钻井救援车辆路径规划

为了解决救援车辆路途时间过长导致钻井事故应急救援不及时的问题, 提出一种基于改进蚁群算法的钻井救援车辆路径规划方法. 首先针对基本蚁群算法易陷入局部最优, 且在求解转移概率时仅依据信息素含量和路径长度, 未考虑实际路网中影响道路通行的外界因素等不足, 通过引入路径权重因子和改进路径选择策略, 对基本蚁群算法进行了改进; 然后利用改进的蚁群算法, 以用时最少为目标建立了救援车辆路径规划模型; 最后进行了救援车路径规划仿真实验和实际应用测试, 结果表明本文提出的方法可以合理规划出一条全局最优的救援路径, 能有效地解决钻井救援车辆路径规划问题.     

一类新的动态车辆调度问题的建模与算法

针对目前对于动态车辆调度问题的研究仅集中于考虑时间依赖或依概率变化的情形,在对原有动态车辆调度问题模型进行总结的基础上,综合考虑了时间依赖且网络依概率变化,以及结合带有时间窗和随机需求的情况,提出了新的问题模型,并提出求解该问题模型的多目标随机机会约束规划模型,设计了用遗传算法解决该模型的方案与步骤。实验结果表明,所提出的模型可有效地拟合交通状况,设计的算法可以有效地求解该模型。     

计及碳减排的配电网扩展规划模型与方法研究

在电网规划中逐步实现低碳转型是达成“碳达峰”“碳中和”目标的重要举措。通过在规划目标中引入碳排放量因子来量化配电网运行所产生的碳排放量,并且将新建配电变压器、新建配电馈线与新建分布式风电机组作为待选的方案措施,提出了一种新的计及碳减排的多目标配电网扩展规划模型。在全规划周期内,该模型同时寻求新建分布式风电机组的选址定容与配电网规划成本的最优。为了降低模型求解的复杂度,针对该模型所包含的非线性表达式,提出了相应的线性化处理方法,将该模型转化为一个混合整数线性规划模型,从而对规划模型进行高效求解。以某配电系统为例,通过分析和讨论不同情况下所提出模型的规划结果,验证了该模型与求解方法的有效性。该多目标配电网扩展规划模型与方法不仅能得到更具经济性的网络结构,而且能够有效降低配电网的总碳排放量,在国家双碳目标下,具有更加广泛的适用性。     

考虑传播过程的应急网络控制系统故障恢复

紧急情况下, 应急网络控制系统为人员提供远程控制能力, 但系统仍存在一定故障率, 且故障影响会利用系统灵活传输机制快速扩散, 因此研究如何在故障快速扩散的情况下对系统实施故障控制, 对保证系统安全运行具有重要意义. 本文提出考虑传播过程的应急网络控制系统故障恢复策略. 首先, 基于复杂网络模型建立故障传播模型, 定义传播路径上的故障强度, 将分析故障信息关键传播过程转化为查找系统最大可能传播路径的问题, 进而在连接边的故障传播属性乘积大于终止条件时, 找到最大概率故障传播路径, 有针对地布置故障检测点; 再根据检测到的故障形式及检测点位置生成故障恢复策略库, 结合系统可调度性和故障恢复效果, 确定最优故障恢复策略. 最后, 以舰船应急火炮控制系统构建案例, 验证方法可行性, 并设置多节点故障, 验证算法鲁棒性, 仿真结果表明, 在不同故障情形下均能制定最优故障恢复策略.     

基于仿真的生产设备预防性维修周期研究

为了对生产系统中的设备故障加以有效的控制，从而减少设备故障的发生，文章对生产设备的预防性维修周期问题进行了研究。通过建立生产设备预防性维修的费用模型，利用仿真的方法对不同维修策略的预防性维修周期进行优化选择。该模型综合考虑了修复性维修成本、预防性维修成本和生产损失成本。最后以故障分布形式为威布尔分布的设备为例进行仿真实验，得出设备最优维修周期结果，并阐述了经济原则对预防性维修周期的影响。     

基于运动学模型重构的单关节故障机械臂容错路径规划

针对单关节故障机械臂的路径规划问题,提出一种基于运动学模型重构的容错路径规划方法.首先基于旋量理论进行单关节故障机械臂的通用运动学模型重构;然后分析机械臂的退化工作空间,并以运动性能平稳为约束对其进行栅格化处理;最后通过改进传统的A$^\ast$算法,在退化工作空间中搜索出能够满足任务要求的轨迹.以七自由度机械臂为对象进行仿真实验,验证了所提出方法的正确性和有效性.     

高压交流输电线路故障检修技术研究

对高压交流输电线路故障检修技术进行研究,可以提高电力质量,减少因线路故障产生的一系列人财有损情况的发生;当前方法将短期的输电线路检修当作单重不确定性的优化问题,对其进行建模以及求解;而在现场运行过程中,架空线路可靠性指标不能准确表达线路故障发生的可能性,其理论基础相对薄弱,仅考虑了单重不确定性的问题,无法对高压交流输电线路进行高精度地检修;为此,提出一种基于层次分析的高压交流输电线路故障检修方法;该方法先将高压交流输电线路故障划分为:单相接地故障、高压交流输电线路短路故障、高压交流输电线路导线断路故障;然后利用多个电流测量点,通过FFT程序对电流故障分量相位进行求解,根据比较相邻测点相位差判别故障区域,最后利用图论实现高压交流输电线路故障检修时间控制函数,以及线路故障检修经济控制目标函数的制定,与分类和定位结果结合完成高压交流输电线路故障的检修;实验结果证明,所提方法可以有效地对高压交流输电线路故障进行检修,具有一定的利用价值。     

基于改进退化隐马尔可夫模型的设备健康诊断与寿命预测研究

针对隐马尔可夫模型在进行设备健康诊断时与实际存在较大偏差的问题,提出了一种以似幂关系加速退化为核心的改进退化隐马尔可夫模型(DGHMM).首先,引入退化因子描述设备衰退过程,提出的似幂关系加速退化较常规指数式加速退化而言,能更好地描述设备服役期间随着役龄增加性能的逐步下降.其次,以全局搜索能力相对较强的改进遗传算法代替常规EM算法进行参数估计,克服了EM算法易陷入局部最优的局限性.同时,针对隐马尔可夫模型时间上须服从指数分布而不能直接用于寿命预测的局限性问题,提出了一种以近似算法与Viterbi算法为基础的贪婪近似法,以寻求最大概率剩余观测为目的,动态地寻求最大概率剩余状态路径,对设备剩余寿命进行预测.最后,通过美国卡特彼勒公司液压泵数据集对所提出的方法进行验证评价.结果表明,基于改进退化隐马尔可夫模型的设备健康诊断与寿命预测方法在描绘设备退化、设备状态诊断准确率方面更加有效,在剩余寿命预测上亦为可行.     

多诊断资源参与下的诊断任务执行路径规划

远程协同故障诊断的一个关键环节是诊断任务分配,而多个分解后诊断任务执行顺序确定也是诊断任务分配环节中不可避免的一个内容;基于D算法,建立了关键路径规划方法来进行诊断任务执行路径规划,包括最长和最短关键路径规划算法;从诊断任务模型自身出发,研究了基于结构矩阵方法的路径规划方法;并以混凝土运输车制动系统故障诊断任务执行路径规划为例,进行了方法应用,验证了其有效性。     

远程协同故障诊断任务执行路径规划

远程协同故障诊断的一个关键环节是诊断任务分配,而多个分解后诊断任务执行顺序确定也是诊断任务分配环节中不可避免的一个内容;基于D算法,引入两个辅助向量,建立了关键路径规划方法来进行诊断任务执行路径规划,它包括最长和最短两种关键路径规划算法;并以混凝土运输车制动系统故障诊断任务分配中的执行路径规划为例,对该方法进行了应用,验证了该方法具有简单实用,易于计算机实现等特点;结论中进行了总结并指出了进一步研究点。     

网络中多节点故障定位的探测路径选择算法

针对现有故障定位技术不能满足多节点故障定位的要求,尤其当网络中存在大量故障节点时,提出了一种基于主动探测的探测路径选择算法。该算法主要包括用于故障检测的贪婪路径选择算法和用于故障定位的禁忌链路搜索算法。在故障检测阶段,使用贪婪路径选择算法迭代地选择具有最小权重的探测路径覆盖网络中的节点。在故障定位阶段,使用禁忌链路搜索算法多次生成候选路径集以选择最合适的探测路径来解决多节点故障定位问题。在随机网络拓扑和真实网络拓扑上的仿真结果表明,与现有的节点故障定位算法相比,探测路径选择算法具有更高的成功定位率和更低的探测成本。     

基于混沌反控制的动态路径规划研究

针对移动机器人在动态环境中常遇到的非最优路径问题,提出了基于混沌反控制并具有一定预测能力的路径规划算法。算法结合神经网络和距离传播模型,无需先验知识并且能适应动态不确定环境。通过在关键位置控制机器人进行混沌运动,可以减少等距情况下随机选择所造成的非最优路径出现的几率。在目标振荡运动且速度快于机器人的情况下,通过分析目标的轨迹和方向可以预测目标的短期运动趋势,进而实现有效追踪。仿真结果表明该算法对于减少非最短路径和路径中的尖点具有一定的作用,对于追踪速度较快的目标也有较大的成功率。     

基于矩阵算法的主动配电网交直流混合网络供电恢复策略研究

考虑到直流输电技术的发展,直流配电应用于配电网中是未来配电网的研究重点。本文为解决主动配电网交直流混合网络的供电恢复问题,提出含直流配电线路的主动配电网供电恢复方案,当交流配电线路出现故障时,考虑直流侧配电线路网损、换流器以及分布式电源影响下的供电恢复方案;当直流配电线路出现故障时,考虑转换直流侧运行方式或让失电的直流负荷转入计划孤岛运行模式,以保证直流侧重要负荷的持续供电,分别提出交流侧和直流侧约束条件,并在约束条件下选取网络损耗、线路末端电压越限节点个数以及开关操作次数作为指标构建目标函数,依据矩阵算法对供电恢复过程的不同恢复方案进行大数据分析与处理,得出最优方案。通过改进的IEEE 123节点算例证明,提出的方案能够有效的解决主动配电网的供电恢复问题。     

基于AMSFLA的配电网故障定位研究

随着电网的不断发展,其网络架构趋于复杂,电网线路发生故障的概率也随之增加,目前配电网故障指示器作为对线路故障检测的主要工具,仍然具有故障识别率低、易发生误动的缺点。为了解决故障指示器目前存在的问题,针对其现状进行分析,构建了配电网故障定位模型,提出一种基于AMSFLA（自适应变异混合蛙跳算法）的故障指示器定位方法,并结合IEEE33节点配电网模型来进行仿真验证。结果表明,该算法能够在故障信号畸变的情况下,准确定位故障区域,为运维工作人员故障排查提供帮助。     

The Path-of-Probability Algorithm for Steering and Feedback Control of Flexible Needles

In this paper we develop a new framework for path planning of flexible needles with bevel tips. Based on a stochastic model of needle steering, the probability density function for the needle tip pose is approximated as a Gaussian. The means and covariances are estimated using an error propagation algorithm which has second order accuracy. Then we adapt the path-of-probability (POP) algorithm to path planning of flexible needles with bevel tips. We demonstrate how our planning algorithm can be used for feedback control of flexible needles. We also derive a closed-form solution for the port placement problem for finding good insertion locations for flexible needles in the case when there are no obstacles. Furthermore, we propose a new method using reference splines with the POP algorithm to solve the path planning problem for flexible needles in more general cases that include obstacles.