基于改进算法的10kV配电网合环稳态电流计算

为了保证合环操作的顺利进行,提出了一种10 kV配电网的合环电流计算方法,重点对合环冲击电流计算过程进行改进,将最大电流出现时刻和所在相纳入考虑。首先,通过理论分析推导,介绍了所提的10 kV配电网合环前稳态电流和合环冲击电流的计算方法;然后,给出了合环操作判定条件的流程;最后,基于MATLAB/Simulink搭建了10 kV配电网的合环仿真模型,对理论分析进行了仿真验证。仿真结果表明,提出的计算方法具有较高的准确性,对实际工程中合环电流计算和合环操作判定具有一定的指导意义。     

含大规模储能的多端直流输电系统协调控制策略

近年来,储能和直流输电系统作为大规模新能源发电并网、消纳和远距离传输的关键技术,得到了迅猛发展。然而,规模储能的接入增加了电网调度复杂性,对电网安全稳定带来挑战。为了解决上述难点,提出了含大规模储能的多端直流输电系统协调控制方法。首先,分析了可再生能源及储能并网模型,给出了风电、光伏及储能的控制策略;其次,提出了风、火、光、储多端直流输电系统的综合能源控制策略;最后,通过系统仿真,验证了文章所提控制策略的有效性。研究表明,基于所提控制策略,电网加入储能系统后,各种工况下受端电网功率波动范围均在±5％以内,系统达到稳定状态响应时间均小于0.5 s,使得受端电网具有快速调节能力,提高了新能源富集区域电网的稳定运行能力。     

面向同步辐射光源图像的可并行智能压缩方法

在建的高能同步辐射光源预计会产生海量原始数据,其中硬X射线实验线站产生的图像数据占比最高且具有高分辨率和高帧率的特点,亟需有效的无损压缩方法缓解存储和传输压力,然而现有通用无损压缩方法对该类图像压缩效果不佳,基于深度学习的无损压缩方法又耗时较长。结合同步辐射光源图像的特点,提出一种在保证图像压缩比前提下的可并行智能无损图像压缩方法。通过参数自适应的可逆分区量化方法,大幅缩小图像经过时间差分后的像素值分布范围,能够节省20%以上的存储空间。将以CNN为基础架构的时空学习网络C-Zip作为概率预测器,同时以数据集为单位过拟合训练模型进一步优化图像压缩比。针对压缩过程中耗时较长的算术编码过程,利用概率距离量化代替算术编码,结合深度学习进行无损编码,增加编码过程的并行度。实验结果表明,该方法的图像压缩比相比于PNG、FLIF等传统图像无损压缩方法提升了0.23~0.58,对于同步辐射光源图像具有更好的压缩效果。     

基于系统调用序列学习的内核模糊测试

操作系统内核是计算机系统中最基本的软件组件, 它控制和管理计算机硬件资源, 并提供访问和管理其他应用程序所需的接口和服务. 操作系统内核的安全性直接影响整个计算机系统的稳定性和可靠性. 内核模糊测试是一种高效、准确的安全漏洞检测方法. 然而目前内核模糊测试工作中, 存在系统调用间关系的计算开销过大且容易误判, 以及系统调用序列构造方式缺乏合理能量分配以至于很难探索低频系统调用的问题. 本文提出以N-gram模型学习系统调用间关系, 根据系统调用的出现频次信息和TF-IDF信息优先探索出现频次低或者TF-IDF值高的系统调用. 我们以极低的开销, 在Linux 4.19和5.19版本的24 h实验中分别提升了15.8%、14.7%的覆盖率. 此外, 我们挖掘到了一个已知CVE (CVE-2022-3524)、8个新崩溃, 其中一个获得了CNNVD编号(CNNVD-2023-84723975).     

服务差异二级选址路径问题及大邻域搜索算法

在电子商务背景下,物流公司为了实现及时交付并缓解交通拥堵,可按照客户不同的服务需求,将其分为自取型和配送型,进而选择开放自助点或配送点对客户进行服务。自助点和配送点作为二级物流设施,配送中心作为一级物流设施,由此形成了二级选址-路径问题。在配送车数量约束、自助点容量约束等限制下,兼顾客户点物品回收,以总物流成本最小为目标,建立考虑服务差异的二级选址-路径问题模型。设计自适应大邻域搜索算法进行求解,通过Nguyen的2E-LRP算例进行测试,更新了1个算例的全球最优解,其余算例达到或接近最优解,平均Gap值在1.22%以内,验证了算法的有效性及良好的收敛性。实际案例模拟分析验证了模型的有效性和适用性,可以为相关物流企业提供决策依据和参考。     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划研究

文中针对栅格环境下移动机器人的路径规划问题,提出了一种改进的遗传算法,其主要研究工作和创意点如下:1)使用栅格方法创建实验模拟模型;2)鉴于遗传算法在生成初始种群时的盲目性,对初始化种群算法作出相应改进,从而保障路径的无障碍性;3)改良交叉、变异算子,提高种群多样性。仿真实验结果表明,改进的遗传算法比文献[1]和文献[2]中的算法具有更好的优化效果。     

基于光谱注意力图卷积网络的高光谱图像分类

近年来,图卷积网络因其特征聚合的机制,能够同时对单个节点以及近邻节点的特征进行表示,被广泛应用于高光谱图像的分类任务。然而,高光谱图像(HSI)中常存在波段冗余、同物异谱等问题,使得直接利用原始光谱特征构建的初始图可靠性不足,从而导致高光谱图像的分类精度低。为此,该文提出一种基于光谱注意力图卷积网络(SAGCN)的高光谱图像半监督分类方法。首先,利用注意力模块对光谱的局部与全局信息进行交互,以增加重要光谱的权重、减小冗余波段以及噪声波段的权重,从而实现光谱的自适应加权;然后,针对光谱加权处理后的高光谱图像,通过空间-光谱相似性度量构建更为准确的近邻矩阵;最后,通过图卷积对标记和无标记样本进行有效的特征聚合,并使用标记样本的聚合特征训练网络。在Indian Pines, Kennedy Space Center和Botswana 3个真实高光谱图像数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性。     

具有执行器故障的四旋翼无人机有限时间容错控制

本文主要研究了四旋翼无人机在外部干扰、执行器存在部分失效和偏置故障并发情况下有限时间轨迹跟踪的控制问题. 通过分析四旋翼无人机动力学特性, 构建了带有外部干扰、执行器机构故障的动力学模型. 基于鲁棒全局快速终端滑模控制算法, 设计了一种有限时间容错控制器, 提高了系统对故障的响应速度. 其次, 针对常值/时变故障和干扰,在控制器设计中采用改进的连续函数进行补偿, 减少了由切换函数引起的系统抖振, 并基于Lyapunov函数对控制器的稳定性进行了分析. 最后, 通过仿真实验验证了所设计控制器的有效性和可靠性, 同时存在执行器故障和外部干扰的情况下, 无人机能够实现较好的轨迹跟踪性能.     

基于三阶超螺旋滑模观测器算法的机器人力矩估计方法

本文研究了六自由度(6-DOF)机器人关节力矩估计问题.为了提高机器人关节力矩估计精度,本文设计了一种三阶超螺旋滑模关节力矩观测器.在对观测器系统进行稳定性分析时,本文设计了一种新的Lyapunov函数证明了观测器闭环系统的稳定性.与已有的机器人力矩观测器结果不同,该力矩观测器仅以机器人关节角度作为观测器输入信号,减少了对机器人系统信息的依赖.最后,以6-DOF工业机器人为对象,开展实验验证.实验结果表明,与传统线性力矩观测器相比,本文提出的滑模力矩观测器估计误差小,验证理论的正确性.     

基于元胞自动机的蜂群无人机故障影响模型

基于固定翼无人机飞行特性以及蜂群无人机控制策略,针对无人机控制器遭受恶意攻击的情形,采用时序网络与元胞自动机理论分析蜂群无人机故障影响机理.首先,通过时序网络分析蜂群无人机拓扑网络的变化情况,提出基于跳数的故障传播路径的确定方法;其次,考虑蜂群无人机状态信息,建立符合蜂群无人机特征的元胞对象,同时基于局部信息交互原则,确定元胞自动机的状态演变规则,并依据近邻信息对无人机控制律的影响,提出矢量投影法来确定故障影响权值,辨识出各无人机故障影响程度的动态变化情况;最后,建立仿真模型,利用预测与实际故障影响程度结果,基于DCG算法与模式距离验证所建故障影响模型的有效性.