基于一致性算法的直流受端电网分布式调频资源协同频率控制

直流受端电网中大容量直流功率的馈入和大量分布式光伏及储能经电力电子变换器接入,导致受端电网同步机电源逐渐被取代,系统等效惯量下降,严重影响了受端电网的频率特性。因此,挖掘电网调频资源、增加电网频率控制的灵活性十分重要。针对上述问题,基于一致性算法,提出了利用受端电网中配电网的分布式调频资源,包括分布式光伏、储能、柔性负荷等协同参与电网一次调频的分布式控制方法。该控制方法能够有效应对由于调频资源数量大而导致的计算难度增大问题,并可通过定时刷新分布式调频资源的运行状态并自适应计算频率响应系数,实现在故障发生时快速响应频率变化。通过对等效直流受端电网中配电网调频资源以不同控制策略参与频率调节的仿真对比分析,验证了文中方法对直流受端电网频率调节的有效性及经济性。     

不确定性环境下基于深度强化学习的综合能源系统动态调度

随着综合能源系统中间歇性能源和负荷不确定性的逐步增强,传统的调度方法局限于固定物理模型及参数设定,难以较好地动态响应源荷的随机波动。针对这一问题,提出了一种基于深度强化学习的综合能源系统动态调度方法。首先,以数据驱动方式构建面向综合能源系统的深度强化学习模型,通过智能体与综合能源系统的持续交互,自适应学习调度策略,降低对物理模型的依赖程度。其次,通过添加随机扰动的方式表征源荷不确定性变化特征,针对不确定性变化特征改进深度强化学习模型的状态空间、动作空间、奖励机制以及训练流程等关键环节,并经由近端策略优化算法优化求解,实现了综合能源系统的动态调度决策。最后,通过算例仿真验证了所提方法在不同时间尺度以及不确定性环境下的可行性和有效性。     

基于IVIF-VIKOR的雷达辐射源信号分选识别特征性能综合评价方法

为解决雷达辐射源信号分选识别特征评价不够客观和缺乏评价依据等问题,提出了一种基于区间模糊原理、模糊交叉熵和多准则折衷法的特征评价方法. 首先通过区间模糊原理建立信噪比分级评价模型,并基于汉明距离进行寻优得出信噪比权重;其次结合信噪比权重和区间直觉模糊加权平均算子将分级模型整合成群决策矩阵,使用熵最大化法计算属性权重;最后基于多准则折衷法框架,采取模糊交叉熵实现特征方案排序. 仿真实验结果表明,所提方法能够给出与实际仿真实验相一致的分选识别特征评价排序结果,并优于逼近理想点方法,验证了所提方法的可行性和有效性.     

Mn对22%Cr双相不锈钢700℃时效σ相及韧性的影响

利用光学显微镜(OM)、X射线衍射仪(XRD)、扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)结合析出动力学和冲击实验,研究了不同Mn含量(4.3%,6.9%,9.7%,质量分数,下同)对22%Cr节镍型双相不锈钢700℃时效析出相形成和韧性的影响。结果表明:随Mn含量由4.3%增加至9.7%,时效76h,析出形貌分别为铁素体/奥氏体(δ/γ)界面细小σ相颗粒析出和铁素体晶内σ相/二次奥氏体(γ_2)共析组织。Mn含量增加使Avrami指数n减小,反应常数B增大,Mn元素参与并促进σ相析出,σ相开始析出和完全析出时间均提前,开始析出与完全析出的时间间隔增大,析出速率降低。时效过程中δ相分解量低于1%(体积分数,下同)对冲击韧度影响不大,δ相分解量由1%增至5%会显著降低冲击韧度。Mn含量增加在时效前期对冲击韧度有利,时效中期则会促使δ相分解量更早超过1%,导致冲击韧度快速下降。     

一种具有力检测机制的新型血管介入手术机器人

为了在机器人辅助远程介入手术中实现向医生提供高精度的力反馈,设计了一种具有力检测机制的新型血管介入手术机器人,其是一个主从控制系统,包括一个操作方便的主端装置和一个递送导丝/导管的从端装置。首先,设计了血管介入手术机器人的力检测机制,以实现轴向近端力的精准测量和径向夹紧力的感知。然后,基于血管介入手术机器人的动力学分析,设计了具有在线整定参数功能的模糊PID (proportional integral derivative,比例积分微分)控制器,以提高从端装置的递送精度和抗干扰能力,同时选择阶跃信号对所设计的模糊PID控制器进行仿真验证。最后,搭建血管介入手术机器人物理样机,并开展主从运动跟踪实验和轴向近端力、径向夹紧力检测评估实验。实验结果表明,该血管介入手术机器人具有[-0.31, 0.25] mm的运动跟踪误差,可检测平均误差为0.12 N的轴向近端力以及可感知0.47～4 N的径向夹紧力。研究结果验证了所设计血管介入手术机器人的鲁棒性以及其力检测机制的可行性,可为同类产品的设计和改进提供参考依据。     

基于激光点云数据的叶片型面三维重构

在四坐标叶片型面检测基础上,提出基于激光点云数据的叶片型面三维重构方法。激光位移传感器对叶片型面进行多视角扫描采样,快速采集叶片型面海量点云数据。运用由点到线到面的数学建模原理,先基于端点一阶导矢连续法拟合出光顺NURBS曲线,再依据分片能量法构建辅助曲面拟合出光顺NURBS曲面,最后对分片NURBS曲面进行统一描述,构造出精确光滑的叶片型面,实现叶片型面的三维重构。实验结果表明：采用该方法实现对各类叶片复杂型面的三维重构,重构误差均<0.015 mm,能够满足精密零件的测量需求。     

决策树在网络入侵检测中的研究与应用

该文在描述决策树分类算法的基础上,叙述了决策树分类算法用于网络入侵检测领域,给出了决策树分类模型的构造过程,并说明了应用基于决策树模型检测入侵的过程。最后用KDD CUP 99数据进行实验,验证了用本文描述的方法检测入侵行为的有效性。     

云南重彩画白描图绘制系统

为提高云南重彩画非真实感绘制的效果,表现其明显的中国线条画特征,提出从云南重彩画绘画作品中提取反映该画派特征的图形元素,并用它们进行云南重彩画白描图绘制的思想,设计开发了一个具有图形元素采集、管理及绘制功能的白描图绘制系统。采用图形化界面设计、基数样条曲线拟合、分图层绘制、图形元素分级管理等方法提高系统的可操作性和白描图绘制效果。绘制实例表明,该系统可以灵活方便的绘制出姿态各异的云南重彩画白描图图案。     

基于二部图匹配的车载网络分布式存储机制

现有的车载网络中对数据存储机制的研究大多以移动车载节点作为数据载体,然而车载节点的快速移动、存储空间有限、存在安全风险等特性,限制了车载网络数据存储性能的进一步优化.针对部署有路边基础设施的车载网络场景,以路边单元作为存储节点,提出了基于二部图匹配的车载网络分布式存储机制（distributed storage scheme,简称DSS）.在车载网络中,以最大化数据响应率为目标,路边单元的数据存储问题是NP完全问题.首先,依据请求分割规则将原问题转化为二部图最大匹配问题,其中,二部图左顶点代表车载节点的请求,右顶点代表路边单元的存储单元;进而,利用Hungarian算法在多项式时间内求得最优解.由于问题转化可能造成不同路边单元存储相同数据的冗余问题,设计了冗余副本清理算法,依据不同副本的响应因子排序,检查并清理冗余副本.实验结果表明：DSS能够提高数据响应率,降低响应时延,并保持较小的网络资源开销.     

基于支持向量机的无创血糖光谱算法

为了实现无创血糖浓度检测,提出了基于支持向量机回归模型的无创血糖光谱算法. 该算法使用光电容积脉搏波（PPG）设备对志愿者指端红光、红外光交替采样得到PPG信号,然后通过微创血糖仪测得血糖浓度. 对采集到的PPG信号进行处理提取特征组成特征矩阵,分别运用不同机器学习模型对特征矩阵和实时血糖浓度进行回归训练,得到特征矩阵与血糖浓度间的关系,并对训练得到的函数关系进行验证,选取出高斯核支持向量机模型为最佳训练模型. 实验证明,与偏最小二乘回归进行对比,本文提出的运用核函数为高斯核的支持向量机算法的预测准确度能提升10%～15%,预测的高低血糖正确率达到98%.