基于事件驱动的车道线识别算法研究

动态视觉传感器(Dynamic Vision Sensor,DVS)相比于传统彩色相机有更高的时间分辨率、动态范围,且功耗更低、带宽更低,在自动驾驶领域有很好的应用前景,因此吸引了越来越多研究者的注意.然而由于事件驱动的数据是异步的且缺少一种统一的表示形式,在复杂的交通场景下,以车道检测为代表的基于事件驱动数据的交通场...     

运用VB对机场空域飞行冲突的模拟

本文介绍运用VB对机场起飞飞机与航路飞机的飞行冲突进行模拟的方法,利用VB事件驱动的编程机制控制可能产生的飞行冲突。     

基于事件驱动的逆变器无电压传感器预测控制

为缓解T型三电平逆变器在应用模型预测控制时的计算负担，提高控制精度，同时降低传感器的使用成本，提出了基于事件驱动的无电压传感器预测控制。建立事件驱动采样机制代替传统的连续时间采样机制，根据相邻采样时刻被控量的状态误差函数设计事件驱动条件，以筛选冗余开关动作、减少预测计算；在此基础上，建立以电网电压为扰动项的改进扩张状态观测器以估计系统扰动误差并结合两步预测实时修正，实现了无电网电压传感器控制，保证了良好的控制精度。同时，分析了控制参数对系统性能的影响并设计控制参数的整定范围。仿真结果表明，改进方法在提高计算效率、降低器件开关频率的同时，能有效改善输出电流波形，提高动态响应速度。     

考虑通信状态变化的直流微电网分布式事件驱动优化调度

在复杂的通信条件下，若微电网中分布式控制器无法实时监控与相邻控制器的通信状态，则会导致系统控制失稳。为解决该问题，提出一种微电网分布式控制算法。首先，基于一致性原理设计算法，以各节点分布式电源的增量成本作为一致性变量，实现微电网运行经济性最优，并考虑到直流微电网运行实际，降低了算法设计的复杂性。其次，提出一种设备运行模式自切换机制以改进分布式控制算法，分布式控制器可以根据与相邻节点分布式控制器的通信状态调整节点分布式电源的运行模式。然后，引入事件驱动控制技术，通过设计事件驱动条件降低控制过程中的通信频次，减少分布式控制器的能量损耗。最后，通过算例分析验证了所提微电网分布式事件驱动控制算法可以实现系统的经济调度，相较于下垂控制，可以实现设备在额定运行电压上下更小的波动，相较于未改进的分布式控制方法，可以根据通信状态自动调节运行模式，防止系统控制失稳。     

面向虚拟电厂的协同网络攻击模型及跨空间故障传播机理

电力专网与公用互联网的互动可深度挖掘虚拟电厂的灵活性潜力，然而虚拟电厂在提供灵活性服务时易受到公网侧的网络攻击致使系统出现灵活性缺额，进而影响新型电力系统的运行安全。针对虚拟电厂遭受协同网络攻击，首先根据虚拟电厂的运行机制和通信网络架构，给出了公网侧潜在的网络攻击途径；其次，建立了电动汽车的混合逻辑动态模型来推演其后续时间断面的灵活性调节容量；然后，建立了虚假数据注入和拒绝服务两种典型网络攻击的事件驱动模型，在此基础上提出了基于事件驱动-融合流模型的电网安全状态动态推演方法；最后，对改进的IEEE 30节点系统进行了仿真计算，结果表明所提方法能够刻画跨空间故障的传播路径并量化协同网络攻击对电网的危害，为电网运行人员开展动态风险评估与信息安全防护奠定基础。     

电力电子混杂系统多时间尺度分析控制与应用(二):应用部分EI北大核心CSCD

文中在系列论文上篇介绍电力电子混杂系统多时间尺度分析和控制理论的基础上,进一步介绍其应用。首先从大容量和大规模电力电子系统应用需求出发,阐述电力电子技术应用面临的机遇和挑战;分析和介绍基于数值凸透镜原理的离散状态事件驱动建模仿真方法;分析和介绍基于多时间尺度的主动控制和能量平衡综合控制方法;特别综合展示这些方法在兆瓦级多端口多功能电力电子变压器中的实际应用情况;最后对多时间尺度分析控制方法的未来发展进行展望。     

基于事件驱动的异步并行自动流程设计方法

为了在确保火箭发射可靠性的基础上尽可能缩短发射准备时间，提升火箭的快速反应能力，基于事件驱动提出异步并行自动流程设计方法，针对运载火箭系统发射流程异步工作耗时长、可靠性低的工程问题，以主线任务进程耗时最短为目标，给出了完整的设计方法。将单项任务进行独立子流程切分，以关键事件为驱动，通过时间差分的校验重传机制，降低由于通信环节产生的丢帧、乱序、误码等干扰造成的系统间匹配性风险，提升并行时间序列稳定触发的可靠性，推进各分系统任务按照主线任务进程时间链多线异步并行工作，协调有序地完成流程任务，实现火箭快速可靠发射。     

基于离散状态事件驱动的电励磁同步电机系统建模解算方法

微电网系统可以实现分布式电源、储能和负载的灵活接入，目前受到了广泛关注。建模仿真方法是微电网系统分析和设计的基础工具。但是，由于微电网系统往往含有多种直流、交流电源以及大量的电力电子装置，对系统进行准确解算耗时很长，仿真速度慢已成为系统分析设计的瓶颈问题之一。离散状态事件驱动（DSED）方法能够针对大规模电力电子变换器进行高效的解算，具备在微电网系统仿真中应用的潜力，但是由于建模解算均基于线性状态方程，该方法目前无法求解电励磁同步电机这一微电网系统中的非线性基本元件。该文提出了基于DSED方法的电励磁同步电机建模解算方法——状态变量接口解耦解算方法，使得DSED方法能够对包含电励磁同步电机的非线性微电网系统进行高效解算，从而提高仿真效率。在微电网系统算例研究中，与商业仿真软件相比，基于该文所提方法可以在相同精度下提高解算速度40余倍，从而可以为包含非线性旋转设备的大规模微电网系统准确高效的分析和设计提供仿真工具。     

基于主动风险防御机制的多机器人强化学习协同对抗策略

深度强化学习因其在多机器人系统中的高效表现,已经成为多机器人领域的研究热点.然而,当遭遇连续时变、风险未知的非结构场景时,传统方法暴露出风险防御能力差、系统安全性能脆弱的问题,未知风险将以对抗攻击的形式给多机器人的状态空间带来非线性入侵.针对这一问题,提出一种基于主动风险防御机制的多机器人强化学习方法(APMARL).首先,基于局部可观察马尔可夫博弈模型,建立多机记忆池共享的风险判别机制,通过构建风险状态指数提前预测当前行为的安全性,并根据风险预测结果自适应执行与之匹配的风险处理模式;特别地,针对有风险侵入的非安全状态,提出基于增强型注意力机制的Actor-Critic主动防御网络架构,实现对重点信息的分级增强和危险信息的有效防御.最后,通过广泛的多机协作对抗任务实验表明,具有主动风险防御机制的强化学习策略可以有效降低敌对信息的入侵风险,提高多机器人协同对抗任务的执行效率,增强策略的稳定性和安全性.     

一类离散动态系统基于事件的迭代神经控制

面向离散时间非线性动态系统，提出一种基于事件的迭代神经控制框架。主要目标是将迭代自适应评判方法与事件驱动机制结合起来，以解决离散时间非线性系统的近似最优调节问题。首先，构造两个迭代序列并建立一种事件触发的值学习策略。其次，详细给出迭代算法的收敛性分析和新型框架的神经网络实现。这里是在基于事件的迭代环境下实施启发式动态规划技术。此外，通过设计适当的阈值以确定事件驱动方法的触发条件。最后，借助两个仿真实例验证本文控制方案的优越性能，尤其是在通信资源的利用方面。本文的工作有助于构建一类事件驱动机制下的智能控制系统.