有色量测噪声下带广义未知扰动的递推上限滤波

针对博弈对抗环境下利用快速采样雷达进行非合作目标跟踪带来的有色噪声和未知干扰共存问题, 本文提出有色量测噪声下带广义未知扰动的随机动态系统递推上限滤波. 这里, 有色量测噪声用于描述由于快速采样或持续干扰带来的噪声相关性, 广义未知扰动用于建模博弈对抗对雷达观测带来的异常影响(先验信息缺失). 针对所考虑系统, 通过参数优化实现状态估计误差协方差上限(而不是理论值)的在线递推, 提出有色噪声下上限滤波(CU-BF), 给出状态估计误差协方差最小上限的近似实现, 讨论了所提CUBF的存在性条件. 在具有时变未知扰动和有色量测噪声的目标跟踪仿真中验证了所提方法的有效性.     

多馈入直流受端电网换相失败风险区域快速识别方法

针对多馈入直流受端电网换相失败风险区域准确识别难题,计及直流控制系统影响,提出基于广义节点电压交互作用因子的风险区域快速识别方法。将交流母线和故障点视为广义节点,构建考虑直流控制影响的广义节点电压交互作用因子指标,并给出其计算方法;建立换流母线电压跌落期间的换流站暂态电路模型,计算临界换相失败风险电压,进而获取指标临界值,依据指标值与临界值的大小进行换相失败风险的判断;结合指标值的故障位置分布特性,提出换相失败风险区域的快速识别方法;在CIGRE HVDC测试系统和含三馈入直流的39节点测试系统中,验证所提计算方法和识别方法的有效性,与传统方法相比,临界换相失败风险电压的计算误差由7.7%降低到2.4%,提高了换相失败风险区域识别的准确性。     

单边限幅参与的并网VSC系统次同步振荡近似分析

针对电力电子设备引起的次同步振荡问题,现有研究集中在无法计及限幅的小信号模型分析或考虑限幅对称的近似分析,但极少考虑不对称的单边限幅的影响。针对不对称的单边d轴电流限幅(AU-d-CL,或上电流饱和限幅)参与的并网电压源换流器(voltage source converter,VSC)系统的次同步振荡现象,采用单边限幅的描述函数和广义Nyquist判据进行近似分析。具体地,首先,建立了并网VSC系统的简化模型,分析了其小扰动稳定性,并分析了AU-d-CL参与的负阻尼振荡现象。其次,给出了VSC系统的频域模型和AU-d-CL的描述函数。最后,结合AU-d-CL的描述函数和广义Nyquist判据,近似计算了不同参数和限幅值时的振荡幅值和频率,结果表明计算结果和仿真结果基本一致,可解释次同步振荡在限幅值改变时,频率基本不变,振荡幅值变化的现象。     

基于广义斯塔克尔伯格博弈的微电网能源管理

为了实现微电网的能源优化管理,最大化单个微电网和多个用户的群体效益,基于非合作博弈理论,建立单个微电网和多个用户之间的广义斯塔克尔伯格博弈模型,其中,微电网作为博弈的领导者,以最大化收益为目标优化电价,引导用户调整用电策略,用户作为博弈的追随者,以最大化各自的效用函数为目标,在给定电价下决定用电策略,并影响电价制定。将广义纳什均衡问题转化为变分不等式,并采用固定步长的投影算法和最佳响应算法进行求解。某社区微电网的实例验证了所提模型的有效性。     

一种深度回声状态网络的输入尺度自适应算法

深度回声状态网络是回声状态网络与深度学习思想的结合,合理选取不同谱半径的内部状态矩阵和弱积分参数能有效增强深度回声状态网络的多尺度时域特性。利用数据可视化分析输出矩阵在不同网络层中的分布关系,发现高层网络中部分神经元处于饱和工作状态且该状态抑制了网络动态预测能力。提出一种深度回声状态网络的输入矩阵自适应算法,在对网络内部状态的均值和方差进行递推估计的基础上判断神经元饱和状态,通过自适应调整各层输入权重的值来增强神经元动态性。数值计算结果表明,基于输入尺度自适应算法的深度回声状态网络相对同等规模的单层回声状态网络对于动态系统的预测精度有成倍提升。     

Vademecum‐based GFEM (V‐GFEM): optimal enrichment for transient problems

This paper proposes a generalized finite element method based on the use of parametric solutions as enrichment functions. These parametric solutions are precomputed off‐line and stored in memory in the form of a computational vademecum so that they can be used on‐line with negligible cost. This renders a more efficient computational method than traditional finite element methods at performing simulations of processes. One key issue of the proposed method is the efficient computation of the parametric enrichments. These are computed and efficiently stored in memory by employing proper generalized decompositions. Although the presented method can be broadly applied, it is particularly well suited in manufacturing processes involving localized physics that depend on many parameters, such as welding. After introducing the vademecum‐generalized finite element method formulation, we present some numerical examples related to the simulation of thermal models encountered in welding processes. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

对无临近点信息干涉条纹的参数估计

用广义radon变换可以从运动目标产生的干涉条纹中估计出目标的运动参数和波导不变量。但是当干涉条纹中没有出现临近点时,用此方法估计不出真实值。为了解决此问题,提出了一种新的估计方法。主要过程是先从时频图中提取出干涉条纹轨迹,再去搜索与此轨迹误差最小的最优曲线,此曲线的参数值代表目标的运动参数和波导不变量。仿真和海试结果表明,在干涉条纹无临近点信息情况下,用广义radon变换估计的参数值与真实值偏差很大,但是文中提出的方法仍能估计出较准确的结果。     

广义Burgers方程的对称分类及其约化

利用李群方法对广义Burgers方程ut+f(x,t)(ux-uxx)=0的对称分类及其约化作具体讨论,其中f是关于自变量x,u的光滑函数,得到了f(x,t)的八种分类对称及相应的约化方程.该结果对于广义Burgers方程精确解的研究有重要意义.     

分数阶Rayleigh--Duffing-like系统的自适应追踪广义投影同步

本文针对分数阶Rayleigh-Duffing—like系统，设计了控制器和未知参数的辨识规则，实现了含有未知参数和随机扰动的分数阶Rayleigh—Duffing—like系统同给定信号的广义投影同步．数值仿真表明了所设计的控制器及未知参数辨识规则的有效性．     

大阻尼杆振动的广义多辛算法

本文基于Bridges教授建立的多辛算法理论及其Hamilton变分原理,采用广义多辛算法研究了大阻尼杆的阻尼振动特性.引入正交动量后,首先将描述大阻尼杆振动的控制方程降阶为一阶Hamilton近似对称形式,即广义多辛形式;随后采用中点离散方法构造形式广义多辛形式的中点Box广义多辛离散格式;最后通过计算机模拟研究大阻尼杆振动过程中的耗散效应.研究结果表明,本文构造的广义多辛算法不仅能够保持系统守恒型几何性质,同时能够再现系统的耗散效应.