一种基于指数积的移动机械臂联合标定方法

提出一种基于指数积的移动机械臂联合标定方法,以实现移动平台和机械臂两者间位姿标定与机械臂运动学参数标定模型的统一.机械臂运动学参数标定使用最多的是基于D-H参数法,但D-H参数法无法克服相邻关节平行或接近平行时的奇异性问题,以及建模过程复杂、建模后的模型通用性差等问题.基于指数积的移动机械臂联合标定方法建模时不会因为关节轴平行而出现奇异性问题,建模过程简单.通过对整个系统的运动学方程进行微分运算,获得末端位姿误差和移动机械臂零位状态旋量误差及关节旋量误差的线性化模型.利用伴随矩阵方式建立关节旋量理论值与关节旋量实际值的关系,并通过改变伴随矩阵实现基于最小二乘法的参数辨识计算过程中参数更新.使用高精度激光跟踪仪作为测量工具,通过实验验证所提出方法的有效性.     

缓减电压暂降影响的电-气综合能源系统储气装置选址定容方法

针对电力系统故障导致的电压暂降通过电-气耦合设备对系统造成多次影响的问题,提出了一种缓减电压暂降影响的电-气综合能源系统储气装置选址定容方法。分析了电力系统发生电压暂降事件对电-气综合能源系统的影响;基于灵敏度分析提出了天然气系统储气装置选址方法;综合考虑投资成本与效益,以安装储气装置后效益的最大值为目标函数,确定储气装置最佳配置方案。通过对由IEEE 14节点电力系统和11节点天然气系统构成的电-气综合能源系统进行算例分析,验证了该缓减方法的正确性与有效性。     

基于多智体强化学习的多风氢系统联合优化运行

针对多风氢系统联合运行问题,提出一种基于多智体强化学习的多风氢系统联合优化运行方法,使得多风氢系统在有效消纳风电的同时实现联合收益最大化。首先,考虑风电场与制氢加氢站两者间通过合约交易方式联合运行,分别构建各自的运行模型;其次,以多风氢系统联合运行收益最大化为目标建立联合优化运行模型;再者,针对多风氢系统多决策变量导致的维数灾难问题,将多智体引入到强化学习中并采取多决策更新方法加速算法收敛;最后,通过算例仿真验证所提模型的合理性以及方法的可行性。     

一种基于线损迭代的超差智能电能表筛查方法

针对当前智能电能表误差检定存在人工成本高、效率差、覆盖面小等问题,提出一种基于线损迭代的超差智能电表筛查方法。首先,收集待测配电台区一段时间内的日电量数据并进行筛查,标识出轻载、空载电能表的数据。接着利用所提的误差估计模型迭代计算固定损耗、线路损耗以及电能表误差系数。在迭代中,逐步剔除线损率较高和较低的电量数据,使得有效电量数据的线损率集中于一个区间,不仅提高误差估计精度,也可防止有效的数据被误删。最后选择误差系数超出标准值且非轻载和空载的电能表,将其标定为超差表。通过3个不同规模的配电台区电能表数据验证所提方法的有效性,实验结果均证明其能准确地检测出超差电能表。与最小二乘法相比,所提方法的检测准确率明显优于前者。     

一种用于心电信号采集的LCADC

设计了一种适用于心电信号处理的连续时间LCADC电路。电路去掉了传统电压模式的DAC模块,采用了N-bit电流舵DAC,解决了传统电压模式DAC存在的电容漏电问题。该电路包括一个电压至电流转换器、 7-bit电流舵DAC、电平交叉检测模块以及偏移标准补偿模块。 电路采用SMIC 0.18 μm CMOS工艺设计,电源电压为1 V。仿真结果表明,整体电路功耗为8.1 μW @500 Hz。通过MATLAB对数据进行处理,SNDR为53.8 dB @500 Hz,ENOB达到了8.64 bit,输入信号范围内SNDR范围为52.8~63.6 dB,电路功耗范围为7.3~8.5 μW。该电路适用于低频心电信号的采集。     

考虑需求侧管理的风光燃储微网两阶段优化调度

针对微电网中源荷匹配较弱及储能应用不充分的问题,计及需求侧管理与碳排放对其源荷储进行协调优化。所研究的并网型微网优化分为需求侧管理与调度两阶段。首先,第一阶段引入需求侧管理模型,结合储能电池并采用纵横交叉算法求解,使微网的净负荷最小与自供率最大。然后,第二阶段依托第一阶段需求侧管理后的信息从经济和环保角度出发,建立以综合成本最小及碳排放量最低为目标的风光燃储微网日前优化调度模型,利用改进多目标灰狼优化算法进行求解。最后,以福建某实际微网为例,通过仿真表明引入需求侧管理可有效利用储能电池改善微网源荷匹配度,充分挖掘需求响应潜力。相比单阶段优化,两阶段优化更有利于提高可再生能源渗透率,降低微网日运行成本与碳排放量,实现微网的低碳经济运行。     

基于小波去噪与随机森林的配电网高阻接地故障 半监督识别方法

针对配电网高阻接地故障识别易受噪声干扰、无标签数据难以利用的难题,提出一种基于小波去噪与随机森林的高阻接地故障半监督识别方法。区别于监督式学习方法仅利用标签数据,基于协同训练方法能够充分利用有标签数据与无标签数据。首先,使用小波阈值去噪算法消除零序电流中的噪声。其次,采用波峰波谷故障启动算法判断线路是否发生故障或扰动事件。运用小波变换提取零序电流的小波系数作为故障特征。最后,基于小波系数故障特征构建两个随机森林作为半监督分类器进行协同训练,从而实现高阻接地故障的检测识别。仿真结果表明,所提配电网高阻接地故障半监督识别方法可以充分挖掘配电网既有的故障案例中无标注数据蕴含的关键特征,从而提高故障分类准确率,具有较强的准确性和灵敏性。     

典型敷设环境下超高压交流XLPE海底电缆载流量分析

超高压海底电缆线路跨度大,运行环境复杂多变,不同敷设环境下海底电缆的输送容量也不尽相同,有必要对典型敷设环境下超高压海缆输送载流量进行具体分析。文中基于IEC 60287标准建立考虑外界敷设环境影响下的500 kV交流XLPE超高压海底电缆的稳态热路模型,对不同敷设段、不同敷设方式、不同环境温度以及不同埋设深度对海缆载流量的影响规律进行分析,并建立超高压海底电缆磁-热-流多物理场耦合有限元仿真模型对稳态热路模型计算结果进行验证。结果表明：海缆登陆段为整条线路的载流量瓶颈段,当登陆段海缆采用管道敷设时,其载流量要比采用土壤直埋敷设时的载流量降低约150 A。海缆载流量随着外界温度的升高以及土壤埋设深度的增加而逐渐降低。有限元计算结果验证了文中所建立的热路模型计算结果的准确性。     

风能收集型摩擦纳米发电机研究进展

有效地将自然界中的能量转换为电能对于构建环境友好型社会具有重要意义。摩擦纳米发电机(Triboelectric Nanogenerator,TENG)是一种新型的机械能-电能转换装置,可实现将微弱机械能高效地转换为电能。在自然界众多的机械能中,风能因其分布广和储存量大而受到广泛关注。近年来,将风能高效率地转换为电能是TENG技术的研发重点之一。研究人员对此展开了细致的研究工作,获得大量研究进展。一般说来,风能收集型TENG的研究内容主要包括器件结构优化、摩擦起电材料的物理与化学改性以及电源管理电路设计优化。针对这些研究内容,详细介绍了近年来TENG在收集风能方面的研究进展,剖析存在的问题,并对其未来的应用和发展进行了展望。     

A heterogeneous multi-attribute case retrieval method based on neutrosophic sets and TODIM for emergency situations

Applied Intelligence - Heterogeneous multi-attribute case retrieval is a crucial step in generating emergency alternatives during the course of emergency decision making (EDM) by referring to...