检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李庭北京交通大学

学位级别：博士

状态监测技术作为提高电力电子可靠性的有效手段,在倡导安全生产和智慧运维的当下得到了广泛的关注。其通过实时评估设备健康状态、及时预警器件老化程度来避免灾难性故障的发生,能够在提升运行可靠性的同时大幅降低维护所需成本。然而... 详细信息

状态监测技术作为提高电力电子可靠性的有效手段,在倡导安全生产和智慧运维的当下得到了广泛的关注。其通过实时评估设备健康状态、及时预警器件老化程度来避免灾难性故障的发生,能够在提升运行可靠性的同时大幅降低维护所需成本。然而状态监测系统在电力电子变流器领域成功应用的案例并不丰富,理论研究与工业应用之间依旧存在一定距离。阻碍现有研究成果向工程应用推广的几个原因包括:对额外传感信息的依赖降低了应用可行性;对特定拓扑结构的依赖减小了推广普适性;参数识别过程忽略非理想因素导致模型输出精度不足;预定义的老化评估判据在应用于目标场景时的性能存疑。为了解决以上问题,本文以变流器功率模块单元状态监测策略的工程应用为首要目标,针对变流模块两个关键器件以及多层次状态监测策略中的相关环节展开研究,主要解决的问题以及研究内容包括以下几点:(1)针对IGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor)模块物理层评估模型存在的参数耦合严重和老化敏感度低的问题,提出了一种基于零状态开通过程的IGBT老化评估方法,该方法无需使用其他传感信息进行老化状态的解耦,能够取得高正确率的封装老化评估结果。首先,分析了IGBT模块封装老化过程中寄生参数的变化规律,揭示了IGBT模块在零直流电压和零负载电流开通过程中的集射极电压形成机理。然后,建立了零状态开通过程中指定时刻集射极电压值与寄生参数的函数表达式,提出了全新的健康指示量并以此实现了IGBT模块的封装老化状态评估。最后,提出了使用关断期间集射极电压值进行温度补偿,实现了全参数解耦和高精度的IGBT模块封装老化状态评估。(2)针对交直交变流系统支撑电容器物理层评估模型存在的硬件依赖性强和应用普适性差的问题,提出了一种单边信息使能的等效电容值实时计算方法,所提方法无需额外的硬件成本且不干扰系统的正常工作流程,实现了高响应速度和高计算精度的电容器老化状态评估。首先,建立注入信号特性与电流谐波畸变的函数表达式,提出了基于信号频率选择和前馈拍频控制策略的谐波抑制方法。然后,提出了单边信息使能的电容电流计算方法,基于调制信息和功率分析实现了最低传感器配置下的电容电流信号重构。最后,提出了基于滑动傅里叶算法的等效电容值实时计算框架,实现了变频变负载运行工况下的电容器老化状态评估。(3)针对多层次状态监测体系存在的数据传输效率低和储存单元成本高的问题,提出了一种基于压缩感知算法的信号处理框架,改善了信号传输速度、储存单元利用率以及压缩算法执行效率,完善了多层次状态监测策略的体系架构。首先,研究了压缩感知算法的相关理论,分析了傅里叶和小波稀疏变换矩阵的构造办法,并提出基于压缩感知算法的多层次状态监测体系信号处理框架。然后,定义了全新的信号重构性能评价指标,为稀疏矩阵和测量矩阵的适应性选型提供了参考。最后,提出了一种基于验证和训练流程的测量矩阵设计方法,实现了矩阵的降维和算法效率的提升,为多层次状态监测策略高性能信号传输体系的数字硬件实现奠定了基础。(4)针对基础评估模型在非理想因素和差异化系统下存在的预测精度存疑的问题,提出了一种基于遗传规划体系的回归模型和分类模型修正方法,该方法通过输出简易直观的显性函数表达式,为提升基础评估模型在复杂环境的预测精度提供了重要的技术手段。具体的,提出一种自适应特征选择的回归校正方法,能够形成复杂度低且可解释性强的修正模型,改善了等效电容值的计算精度,最终输出误差稳定在1%以内。提出了一种基于特征映射函数和支持向量机的多元分类模型,实现了IGBT模块多个健康指示量的非线性融合,提升了封装老化状态的评估精度和效率。提出了一种重复实验使能的迁移学习方法,改善了基础评估模型在差异化目标使用场景中的预测精度,能够取得80%成功率和95%正确率的IGBT模块老化程度评估结果。本文分别针对IGBT模块和支撑电容器提出了两种物理评估模型,并在此基础上引入了相关算法对模型输出精度进行修正,所提方法对器件级状态监测策略在工程应用中的推广具有重要意义。

关键词：电力电子可靠性状态监测绝缘栅双极型晶体管支撑电容器模型修正

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基于粒子群算法的5G基站选址决策与优化研究

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工程数学学报 2024年第6期41卷 1170-1178页

作者：王一蓉陈常龙于宙国家电网有限公司大数据中心北京100052

随着5G通信时代到来,不同区域之间的通信需求大幅度上涨,为此基站建设的重要性不断提升。当前通信设施无法满足日益增长的远程通信需求,为了满足5G技术的要求,需要建设高质量的5G基站。在5G基站建设过程中,5G基站选址决策与优化具有非... 详细信息

随着5G通信时代到来,不同区域之间的通信需求大幅度上涨,为此基站建设的重要性不断提升。当前通信设施无法满足日益增长的远程通信需求,为了满足5G技术的要求,需要建设高质量的5G基站。在5G基站建设过程中,5G基站选址决策与优化具有非常重要的意义。为此,提出了一种基于粒子群算法的5G基站选址决策与优化方法。针对5G基站建设过程中因数据传输量庞大导致元启发式计算执行难度大的问题,以及5G关联发送的情况,综合考虑覆盖目标和通信质量目标,搭建了5G基站选址决策优化模型。粒子群算法通过初始化粒子群、评估适应度、更新个体最优和群体最优解、调整速度和位置以及迭代优化等步骤,得出了5G基站选址决策优化结果。实验结果表明,该方法能够有效优化5G基站的选址决策,可以在5G基站选址决策领域得到广泛应用,从而促进现代化通信技术的进一步发展。

关键词： 5G网络规划基站仿真优化粒子群优化

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图像阴影的去除及应用研究

图像阴影的去除及应用研究

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作者：刘志浩北京交通大学

学位级别：博士

阴影是一种常见的光学现象。在自然场景中,当光线的传播被遮挡时,对应的物体表面就会形成阴影区域。图像阴影的研究和应用是计算机视觉领域中的热点和难点问题,一方面,阴影对于多种高级视觉任务,如目标检测和跟踪等,是一种复杂多变的干... 详细信息

阴影是一种常见的光学现象。在自然场景中,当光线的传播被遮挡时,对应的物体表面就会形成阴影区域。图像阴影的研究和应用是计算机视觉领域中的热点和难点问题,一方面,阴影对于多种高级视觉任务,如目标检测和跟踪等,是一种复杂多变的干扰信息,研究阴影去除能够为此类任务提供有力的支持;另一方面,图像中的各种阴影蕴含丰富的场景信息和光源信息,如何有效地提取阴影中蕴含的信息对于场景理解等视觉应用至关重要。因此,研究图像中阴影的去除和有效利用具有重要的理论意义和应用价值。本文以阴影图像为研究对象,从阴影形成的角度出发,研究了基于阴影图像本质特征的全监督阴影去除方法;针对全监督阴影去除方法受限于数据不足,而当前不成对方法无法准确有效去除阴影的问题,开展了基于亮度引导的不成对图像阴影去除方法的研究;针对无阴影图像获取困难导致当前模型性能受限的问题,研究了基于阴影生成的弱监督阴影去除方法;受阴影的形状和方向等特性的启发,探索了图像阴影的全新应用——利用人-阴影(人以及人的阴影)检测阴影消失点,为消失点检测提供了新的思路和解决方法。本文对上述研究中涉及的理论、方法和应用进行了深入研究,主要研究内容和成果包括以下四个方面:(1)研究了基于阴影图像本质特征的全监督阴影去除方法。针对现有方法对阴影图像的形成假设过于简化无法有效处理复杂阴影的问题,本文提出了一种新的阴影图像形成模型,该模型将无阴影像素表示为光照参数、反射参数和阴影像素的平移变换函数,并基于该模型提出了一个全监督阴影去除网络模型(Shadow Removal via Estimating Lightness and Reflectance,LR-Shadow Net)。LR-Shadow Net由两个参数估计子网络和一个结果优化子网络构成。两个参数估计子网络基于参数的物理特性,分别用于估计模型中的光照和反射参数。结果优化子网络改善了由于必要监督信息缺失导致参数估计可能出现偏差的问题。另外,在LR-Shadow Net的三个子网络中嵌入了空间特征变换模块的变体,旨在使用阴影先验辅助模型学习阴影去除。在广泛使用的AISTD和VSRD数据集上的实验结果表明,与现有全监督阴影去除方法相比,文中所提方法可以处理更为复杂的阴影,在阴影去除性能和泛化能力方面取得了当前SOTA的性能。(2)研究了基于亮度引导的不成对阴影去除方法。当前全监督阴影去除方法的性能受限于数据不足,而基于不成对数据构建阴影去除模型方法中,普遍存在无法准确去除阴影、参数量较大、网络难以收敛导致阴影去除效果欠佳的问题。针对以上问题,本文提出了一种新的基于亮度引导的不成对阴影去除网络模型(LightnessGuided Shadow Removal Network,LG-Shadow Net)。LG-Shadow Net由亮度引导模块和阴影去除模块构成。亮度引导模块以补偿阴影区域的亮度为目标,先学习部分显著的阴影知识。在该模块学习到的亮度信息的引导下,阴影去除模块学习完整的阴影去除知识。为更好地利用数据中的先验信息,在LG-Shadow Net中引入了基于图像颜色先验的损失函数以提高模型的阴影去除性能。在ISTD、AISTD以及USR数据集上的实验结果表明,与当前的不成对阴影去除方法相比,文中提出的使用亮度引导学习阴影去除模型具有更好的阴影去除性能,且参数量更少、计算效率更高。(3)研究了基于阴影生成的弱监督阴影去除方法。针对常规有监督学习阴影去除模型性能严重受限于无阴影图像样本多样性的问题,本文提出了一种无需无阴影图像的弱监督阴影去除网络模型(Generation based Shadow Removal Network,G2R-Shadow Net)。该网络模型包括一对阴影生成/去除子网络和一个结果优化子网络,阴影生成子网络在图像中非阴影区域生成阴影,从而获取成对的阴影和非阴影区域,阴影去除子网络则利用该成对信息学习阴影去除,结果优化子网络用于调整阴影去除区域,使之与图像其它区域的表观具有一致性。在AISTD和VSRD数据集上的实验结果表明,本文提出的基于阴影生成的弱监督阴影去除方法可在仅有阴影图像及阴影掩模的情况下有效地去除阴影,且阴影去除性能和泛化能力强于既有的弱监督方法。(4)研究了基于人-阴影自适应特征提取的阴影消失点检测方法。该方法首次探索了人-阴影图像在消失点检测上的应用,构建了一个基于深度学习的阴影消失点检测网络模型(Shadow Vanishng Point Detection Network,Shadow VPNet)。Shadow VPNet模型包括一个人-阴影检测器、特征提取器对以及一个消失点分类器,人-阴影检测器用于获取人-阴影区域的掩模,特征提取器在掩模的引导下自适应地提取人-阴影特征,消失点分类器则根据输入的人-

关键词：阴影去除深度学习模型消失点检测图像生成生成对抗网络

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方波驱动下双气泡的动力学行为

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应用声学 2022年第5期41卷 735-742页

作者：王寻黎奥周敏梁金福张泽坤吴伟上海电机学院凯撒斯劳滕智能制造学院上海201306 中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室北京100190 西安工程大学理学院西安710048 贵州师范大学物理与电子科学学院贵阳550025

探索方波驱动下双气泡的脉动规律,能够促进方波在声空化工程中的实际应用。该文通过数值求解双气泡耦合方程组,研究了方波驱动下双气泡的动力学行为,得到了多种条件下不同时刻两个气泡半径的数值,并以此计算出气泡间的次Bjerknes力。研... 详细信息

探索方波驱动下双气泡的脉动规律,能够促进方波在声空化工程中的实际应用。该文通过数值求解双气泡耦合方程组,研究了方波驱动下双气泡的动力学行为,得到了多种条件下不同时刻两个气泡半径的数值,并以此计算出气泡间的次Bjerknes力。研究表明,方波驱动下的两气泡收缩时能够达到的最高温度和压强显著高于正弦波驱动下的情况。在方波驱动下,增大驱动频率会使得两个气泡膨胀时能达到的最大半径和次Bjerknes力减小。当两个气泡的平衡半径不同时,其中一个气泡的剧烈收缩会使得另一个气泡产生一个振动方向相反的声脉冲。随着两个气泡平衡半径差距的增加,气泡收缩的时间间隔增大。此外,当驱动声压幅值逐渐增大时,气泡脉动规律也会发生很大的变化。

关键词：气泡动力学超声驱动方波声辐射

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多组分等离子体中受激拉曼散射及超热电子相关问题研究

多组分等离子体中受激拉曼散射及超热电子相关问题研究

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中国物理学会2018年秋季学术会议

作者：冯清松郑春阳刘占军曹莉华王清肖成卓贺贤土北京应用物理与计算数学研究所北京100094 北京大学北京100871

Backward stimulated Raman scattering(BSRS)with Langmuir decay instability(LDI)and Langmuir collapse has been researched by Vlasov *** decay productions of LDI cascade and their evolution with time are clearly demonstr... 详细信息

关键词：受激拉曼散射受激布里渊散射超热电子朗缪尔衰变不稳定性惯性约束聚变

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基于非谐声子计算的铍的相界研究

基于非谐声子计算的铍的相界研究

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第十届全国青年计算物理学术会议

作者：咸家伟颜君刘海风孙涛张弓木高兴誉宋海峰北京应用物理与计算数学研究所计算地球动力学重点实验室中国科学院大学中物院高性能数值模拟软件中心

铍由于其丰富的物理特性而在航空航天、通信卫星以及核电等领域有着广泛的工业应用。鉴于铍的相图在工业应用中具有重要的基础性意义,其科学研究价值十分重大。虽然近年来人们从实验测量和理论计算两个方面开展了大量细致研究,取得了很... 详细信息

铍由于其丰富的物理特性而在航空航天、通信卫星以及核电等领域有着广泛的工业应用。鉴于铍的相图在工业应用中具有重要的基础性意义,其科学研究价值十分重大。虽然近年来人们从实验测量和理论计算两个方面开展了大量细致研究,取得了很多重要进展,但是铍的相图仍然存在较大争议。比如其中一个争议是,在高温高压条件下,基于准简谐近似的第一性原理计算预测的hcp相的稳定温压范围明显小于最近的静态实验观测结果。为了解决这个争议,增进对铍的相图的认识,我们利用最近发展的一种非谐声子计算方法研究了高温高压条件下铍的

关键词：非谐效应简谐近似

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智融标识网络中面向服务功能链的资源智能适配机制研究

智融标识网络中面向服务功能链的资源智能适配机制研究

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作者：陈京北京交通大学

学位级别：博士

随着互联网技术的高速发展,网络应用场景和用户服务需求呈现多样化趋势,定制化网络服务需求各异,包括防火墙、负载均衡器和入侵检测系统等按需组合链接的服务功能需求,以及对网络节点资源、链路带宽等服务质量需求。将网络服务构建成可... 详细信息

随着互联网技术的高速发展,网络应用场景和用户服务需求呈现多样化趋势,定制化网络服务需求各异,包括防火墙、负载均衡器和入侵检测系统等按需组合链接的服务功能需求,以及对网络节点资源、链路带宽等服务质量需求。将网络服务构建成可定制化的服务功能链(Service Function Chain,SFC),对SFC进行高效适配能够降低网络运营成本,提高网络部署灵活性。然而,由于网络中的计算资源、存储资源和网络资源的复杂异质性,为实现可定制化SFC的资源按需供给与灵活组网带来挑战。网络架构方面,传统网络架构受制于“三重绑定”的设计弊端,服务功能与硬件设备耦合,存在静态、僵化以及部署成本高等问题;资源适配机制方面,非智能SFC资源适配机制存在算法复杂度高、优化目标单一、可扩展性较差等问题,导致其表现出不同程度的性能衰减。智融标识网络(Smart Integration Identifier Networking,SINET-I)“三层”、“三域”的体系架构,将现有互联网的服务层面与网络层面进行纵向关联,创新性引入知识空间,通过智能调度策略,为不同业务场景提供差异化、细粒度的网络服务,实现服务空间与网络空间对其所属资源的协同调动与智慧融合,以便于服务与网络的动态按需调整。为此,本文基于智融标识网络资源适配机理,开展智融标识网络中面向SFC的资源智能适配关键技术研究,沿着“编排-优化-管控”三大步骤展开系统研究,采用技术调研、原理机制设计、问题建模、数学推导/智能学习、仿真及实验评估等一系列研究方法,旨在构建更加智能、高效、灵活、精准的适配机制,基于全网能力综合调度异质网络资源,对复杂网络资源进行有效管理和高效利用。本文主要工作与创新点如下:(1)针对智融标识网络中SFC的虚拟网络功能(Virtualized Network Function,VNF)实例化困境问题,提出了基于分层聚类的SFC编排机制。首先,对SFC编排问题进行系统建模,构建最大化资源利用率、SFC流接受率,以及最小化VNF实例数量、SFC流端到端时延的多目标联合优化问题。其次,设计了基于分层聚类的SFC编排机制,在网络层级,根据VNF对的相关性聚类VNF,将隶属于同一簇的VNF尽可能地部署在同一网络节点,旨在减少链路带宽的消耗;在SFC流层级,根据SFC流的端到端时延性能对其进行聚类,隶属同一簇的SFC流共享实例,旨在避免路径扩展的同时提高VNF实例的资源利用率。该机制解决了非智能资源适配机制存在的算法复杂度高、优化目标单一的问题。最后,性能评估结果验证了该编排机制的可行性与有效性。(2)针对智融标识网络中SFC的部署和路由联合编排问题,提出了基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)框架的SFC编排机制。首先,将SFC编排问题建模为马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP),以捕获动态的网络状态转换。其次,将用户级体验质量和网络级服务质量作为构建奖励函数的关键因素,设计了基于长期系统性能收益的SFC编排算法,结合深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,联合优化网络层级的虚拟节点映射和SFC流层级的虚拟边映射问题。该机制解决了非智能资源适配机制严重依赖网络配置先验知识、可扩展性较差的问题。最后,性能评估结果验证了该机制可以较好地均衡SFC流接受率、资源利用率、端到端时延等方面的性能。(3)针对智融标识网络中SFC流量调度优化问题,提出了基于多路径路由的SFC优化编排机制。首先,将SFC优化编排问题建模为随机优化问题,利用Lyapunov优化理论,解耦最优决策的时间耦合性。其次,提出了基于分布式的SFC编排策略,提升编排算法的可扩展性。进一步地,为响应编排过程中用户需求的动态变化对网络性能造成的降级,基于初始化编排结果优化流量调度,设计了基于DRL框架的多路径负载均衡优化算法,依据当前网络状态自适应地将网络流量分配到多条路径并行传输。该优化机制解决了基于单路径数据流传输机制导致网络资源可用性较低的问题。最后,基于智融标识网络架构的新型路由交换原型系统对所提优化编排算法进行验证,性能评估结果验证了其在吞吐量、资源利用率、队列深度、往返时延等方面具有较好的性能。(4)针对智融标识网络中SFC流量弹性管控问题,提出了基于DRL框架的虚拟网络资源弹性管控机制。首先,将虚拟资源弹性管控问题建模为MDP模型。其次,设计了基于单智能体DRL框架的虚拟网络资源弹性管控机制,在保障系统容错的前提下,实现了基于长期系统收益最大化的资源弹性管控。进一步地,为避免控制器单点故障问题,设计了基于多智能体DRL框架的弹性管控机制,将训练任务从控制平面分散到数据平面。该弹性管控机制实现了长期以较低的网络成本满足时变流量服务质量需求。最后,

关键词：智融标识网络服务功能链虚拟网络功能资源适配人工智能

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基于模块化多电平变换器的AT同相供电装置拓扑结构与控制技术研究

基于模块化多电平变换器的AT同相供电装置拓扑结构与控制技术研究

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作者：吴思北京交通大学

学位级别：博士

铁路牵引供电系统中,谐波、负序和无功等电能质量问题,及列车过分相问题较为突出,影响着电网及列车的安全可靠运行。既有的基于潮流变换器的同相供电方案虽解决了牵引供电系统中的电能质量与过分相问题,但对于自耦变压器(Auto-Transform... 详细信息

铁路牵引供电系统中,谐波、负序和无功等电能质量问题,及列车过分相问题较为突出,影响着电网及列车的安全可靠运行。既有的基于潮流变换器的同相供电方案虽解决了牵引供电系统中的电能质量与过分相问题,但对于自耦变压器(Auto-Transformer,AT)供电系统并不完全适用,仍有优化空间。为此,本文针对AT同相供电装置拓扑结构方案展开研究,在此基础上,对方案的基本运行控制及工程化应用涉及的控制进行深入的研究与探索。最后,搭建小功率实验平台,验证所提方案的有效性与实用性。本文主要研究工作及创新点总结如下:本文提出2种AT同相供电装置拓扑方案(MMC-5L1CB、MMC-4L2CB),相比既有方案(MMC-5L)存在多方面优势。所提方案通过在拓扑中加入电容支路,取代既有方案应用于AT供电系统时需要的自耦变压器。在AT供电系统应用背景下,对所提方案与既有方案,进行多角度的量化分析与对比。在仿真验证方案均能较好满足同相供电功能要求的前提下,相比既有方案,MMC-4L2CB减少了20%的IGBT数量与子模块电容数量,简化了控制系统复杂度,MMC-5L1CB将系统效率提高了0.5%。对于方案基本运行控制,本文对更适用于电力电子变换器这样多控制目标、多变量耦合、非线性系统的有限集模型预测控制(Finite Control Set-Model Predictive Control,FCS-MPC)进行研究,提出最优子模块选择模型预测控制(Optimal Inserted Submodule-Model Predictive Control,OIS-MPC)策略,通过减少电平选择数量以及子模块导通个数选择数量,完成对现有FCS-MPC在计算负担方面的进一步优化,将其中计算量较少的Modified-IL-MPC计算量减少近半,同时保证良好的输出性能。其次,根据方案基本运行要求及功能需求,在建立整流侧与逆变侧离散时域数学模型的基础上,提出基于OIS-MPC的整流侧与逆变侧控制方案。最后,通过稳态与负载突变的仿真,验证控制方案的动态性能及对基本运行要求与同相供电功能的高质量实现。对工程实践面临的预充电过程,提出基于模型预测控制的交流侧与直流侧预充电控制策略,相较传统PI控制具有更优动态响应性能,相较无差拍预测控制具有更强鲁棒性。通过对交流侧与直流侧预充电过程的仿真,验证所提算法的动态响应性能及对充电电流与子模块电压的控制性能。其次,对作为功率源的模块化多电平变换器(Modular Multilevel Converter,MMC)的并网过程,将模型预测控制与下垂控制相结合,提出基于混合模型预测控制的并网控制策略,省去调制器的同时,充分发挥模型预测控制的优势,改善了传统下垂控制的动态响应性能。通过对三变电所三负载并网系统的仿真,验证了算法的快速动态响应性能及对输出电压、电流、功率的控制性能。研制小功率实验平台,验证方案有效性。针对MMC-5L1CB与MMC-4L2CB完成主电路结构设计、关键参数计算、器件选型、半桥功率模块设计与开发,搭建可验证MMC-5L1CB、MMC-4L2CB方案的小功率实验平台,并完成稳态与负载突变实验。实验验证了两个方案的有效性和实用性。

关键词：电气化铁路 AT供电方式同相供电拓扑结构模块化多电平变换器模型预测控制

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面向高效鲁棒联邦学习的传算联合优化方法研究

面向高效鲁棒联邦学习的传算联合优化方法研究

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作者：范新北京交通大学

学位级别：博士

近年来,各式智能终端随处可见,网络边缘产生了大量数据。传统的机器学习将多个设备的数据收集到中心服务器进行模型的训练,可以有效地利用不同设备的数据,从而训练出高准确率的预测模型。但是在海量设备参与的情况下,此种收集数据的集... 详细信息

近年来,各式智能终端随处可见,网络边缘产生了大量数据。传统的机器学习将多个设备的数据收集到中心服务器进行模型的训练,可以有效地利用不同设备的数据,从而训练出高准确率的预测模型。但是在海量设备参与的情况下,此种收集数据的集中式学习模式的通信代价很大,而且也存在数据隐私泄露的隐患。不同于集中式学习,联邦学习采用多个设备共同训练同一个模型。各个分布式设备只将训练好的模型参数传递给中心服务器,而原始数据保留在本地。中心服务器则将所有分布式设备的模型进行平均再反馈给各个分布式设备。通过模型参数的协作学习与共享(协作计算),联邦学习可以实现低时延的实时预测(本地执行预测)和模型训练的边缘化(个人数据隐私保护)。但是,当参与设备的数目过多或模型参数维度过高时,分布式设备之间的通信问题依然是联邦学习的瓶颈。考虑到联邦学习关注所有设备更新的平均值而非单个设备的更新值,采用空中计算技术来传输设备的更新值更有利于节省通信带宽。空中计算技术是一种基于模拟聚合通信的传输技术,其允许多个设备使用相同的时频资源同时上传它们的更新,在接收端直接得到聚合值而非单体值。将空中计算技术与联邦学习相结合可以提升通信效率,但在理论分析、参数优化以及实际场景应用方面还存在着不限于以下问题尚未得到探索与解决:(1)空中计算技术涉及的模拟聚合传输对联邦学习性能影响的定量化描述问题,即模拟聚合通信与联邦学习之间的关系缺乏理论分析;(2)通信与学习联合优化问题,即相关的研究工作仅将通信和学习独立优化,并未考虑通信和学习两个过程的联合优化;(3)基于压缩感知技术的通信效率提高问题,即相关的研究工作在利用模拟聚合传输信号时一般采用的是发送全部内容,利用压缩感知技术来进一步提升通信效率的研究尚不充分;(4)恶意攻击场景中的鲁棒性增强问题,即相关的研究工作未考虑恶意用户的存在。针对上述不足,本文针对基于空中计算技术的联邦学习(Federated Learning Over the Air,FLOA)中数据、学习以及通信所涉及的问题,以提升学习算法的准确性、高效性和鲁棒性为导向,首先推导模拟聚合通信对FLOA影响的定量化描述的理论结果,而后从带宽资源、通信效率以及对抗恶意攻击等三个方面提出解决方案。采用统计理论分析、建模和优化理论等数学方法,研究联邦学习和无线通信的联合优化方案,为通信高效的、鲁棒性增强的、隐私保护的联邦学习的推广与应用提供坚实保障。具体而言,本文主要研究内容和创新性成果总结如下:1.推导FLOA系统中的传输对学习性能影响的定量化描述的理论结果。当前已有的研究工作将模拟聚合传输和计算学习进行独立优化设计,缺少两者的联合优化。这是因为模拟聚合通信对FLOA的影响尚不明确,导致无法将通信和学习过程联系起来。因此,本文通过推导FLOA在不同假设(如凸、非凸目标函数)下的闭合式收敛速率期望表达式,给出模拟聚合通信与联邦学习关系的定量化描述,其不仅揭示而且量化无线通信对联邦学习的收敛性和准确性的具体影响,为传算联合优化算法提供理论基础。2.提出一个基于计算收敛性的FLOA系统的传算联合优化框架。本文从问题制定、解决方案开发和算法实现的角度对FLOA进行全面研究,形成一个传算联合优化理论与方法框架。具体而言,借助模拟聚合通信与联邦学习关系的定量化描述的理论结果,本文首先建立一个学习、设备选择和功率控制的联合优化问题;接着,本文提出一种替代性的问题重构方法,将原始无法实现的优化问题近似为模拟聚合操作约束下的可行优化问题;最后,通过探索设备数量与功率缩放之间的关系,本文确定一个紧密的解空间,从而提出一种简单的离散枚举方法来有效地找到优化问题的全局最优解。3.提出一个基于1比特压缩感知的高效的FLOA方案。虽然模拟聚合通信可以减少带宽消耗,但其通信量依然与神经网络模型参数数目成正比。因此,本文引入1比特压缩感知来进一步提高FLOA的通信效率。具体而言,本文首先提出一个集稀疏化、降维、量化、模拟聚合传输和信号重建为一体的高效FLOA方案;接着,本文推导出所提方案的期望收敛行为的闭式表达式,其可衡量由稀疏化、降维、量化、信号重建和加性高斯白噪声引起的聚合误差导致的性能折衷;进而在上述理论结果的指导下,本文建立传算联合优化问题,以优化设备选择和功率控制来减轻聚合错误;最后,为解决此非凸优化问题,本文分别针对小型网络和大型网络场景提出两种解决方案:基于枚举的方法和交替乘子方向法。4.提出一个基于功率控制的鲁棒的FLOA方案。由于模拟聚合通信仅能得到设备更新的平均值而无法得到每个设备的单个更新,一些恶意节点会利用这一特点进行拜占庭攻击使得学习算法瘫痪,而且服务器无法检测出恶意节点。因此,本文提出一种最大努力投票机制,从功率控制角度来对抗拜占庭攻击。具体而言,本文首先分析恶意节点的行为对FLOA的影响

关键词：联合优化联邦学习空中计算技术高效性鲁棒性计算收敛性

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多场耦合环形线性感应电磁泵特性研究

多场耦合环形线性感应电磁泵特性研究

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作者：张振洋北京交通大学

学位级别：博士

空间核反应堆电源因功率密度大、使用寿命长、质量轻、体积小的优点成为航天器和空间探测器理想的电源供应技术。液态金属冷却作为空间核电源的主要冷却方式,其液态金属冷却剂依靠电磁泵传输。环形线性感应电磁泵（Annular linear induc... 详细信息

空间核反应堆电源因功率密度大、使用寿命长、质量轻、体积小的优点成为航天器和空间探测器理想的电源供应技术。液态金属冷却作为空间核电源的主要冷却方式,其液态金属冷却剂依靠电磁泵传输。环形线性感应电磁泵（Annular linear induction electromagnetic pump,ALIP）因密封性好、安全可靠性高、维修成本低、生命周期长的天然优势成为液态金属冷却空间核电源冷却剂泵送的最佳选择。因此,对ALIP的特性开展理论和数值模拟研究具有重要工程价值和现实意义。本文以ALIP为研究对象,围绕电磁及流体场分布规律、端部效应及管道涡流效应影响特点、ALIP电磁及水力特性、双倍频压力脉振特性等关键科学问题,对考虑端部效应和管道涡流效应的ALIP一维场解析计算、等效电路模型推导、电-磁-流体3D多物理场耦合数值模拟、双倍频脉振压差抑制展开深入的研究,全文主要内容如下:（1）建立计及端部效应和导电管道涡流效应的ALIP一维场解析模型,为ALIP电磁场和工作特性分析,性能优化设计提供有效理论工具。推导液态金属泵沟中各场量（磁场,感应涡流场及电磁力场）解析表达式,分离各场量中端部效应对应分量,进一步推导ALIP电磁特性和引入水力损耗后的水力特性参数解析表达式。基于该模型,揭示ALIP电磁场和力场分布规律,分析端部效应和管道涡流效应的影响特点,研究多工况下ALIP电磁和水力特性,并通过实验进行验证。（2）提出改进的ALIP等效电路模型,弥补现有等效电路在端部效应显著时计算误差较大的不足,为ALIP的等效电路研究奠定基础。建立考虑管道电阻但无端部效应的ALIP等效电路模型EC-I并推导其阻抗参数。基于计及端部效应和管道涡流效应的ALIP一维场解析模型的各场量表达式,利用坡印廷定理,计算各阻抗参数的端部效应修正因子,提出改进的ALIP等效电路模型EC-II。EC-II的液态金属次级由单一阻抗表征,输出机械功率采用（1-s）Pe计算,当端部效应显著时,因忽略了端部效应磁场和基波磁场波长差异,该计算方式会引起一定误差。因此在EC-II基础上,将液态金属次级的单一阻抗按照功率流的产生方式拆分为考虑端部效应磁场和基波磁场波长差异的3×3阻抗矩阵,进而提出改进的ALIP等效电路模型EC-III,其中EC-III液态金属次级的总输出机械功率通过各阻抗支路的输出机械功率进行计算。分别推导三种等效电路性能参数表达式并基于实际ALIP参数计算对比三种等效电路性能,然后通过实验进行相关验证,揭示不同等效电路模型的应用场景。（3）提出ALIP电-磁-流体3D多物理场耦合数值计算方法,为ALIP的多物理场耦合数值计算提供思路,为ALIP的参数设计、特性分析和性能优化提供分析工具和参考依据。建立ALIP电-磁-流体3D多物理场耦合数值计算模型,基于该模型,首先揭示ALIP液态金属流体的3D电磁场分布规律,分析齿槽效应和端部效应的影响特点,阐释一维解析模型和三维数值模型在端部效应影响上的差异。其次分析关阀状态下泵沟内液态金属流体所形成涡旋的分布特点和流动状态下电磁力及端部效应对不同轴向位置流速径向分布和压力分布的影响特点。然后研究多工况下ALIP的电磁特性（电磁压差,电磁效率,双倍频脉振压差等）和水力特性（关阀压差,水力损耗,扬程,水力效率等）,分析铁芯饱和效应、内铁芯外径、泵沟宽度和定子铁心周向间隙对ALIP性能的影响。最后通过实验进行验证。（4）提出出端梯度绕组排布、内铁芯圆柱台出端结构和内铁芯圆柱台出端嵌入补偿导体三种双倍频脉振压差抑制策略,为ALIP双倍频脉振压差抑制方法的研究提供参考。基于多物理场耦合模型,对比不同极数的ALIP性能和双倍频脉振压差抑制能力,确定增加极数对于小型ALIP双倍频脉振压差抑制的适用性;研究ALIP双端绕组梯度分布和仅出端绕组梯度分布的双倍频脉振压差抑制效果,通过参数化分析确定最佳梯度绕组形式,提出出端梯度绕组排布ALIP双倍频脉振压差抑制策略;探究不同内铁芯出端结构对双倍频脉振压差的抑制机理,利用参数化分析确定最佳内铁芯出端结构,提出内铁芯圆柱台出端结构ALIP双倍频脉振压差抑制策略;在此基础上,研究内铁芯出端嵌入导电环的双倍频脉振压差抑制效果,提出内铁芯圆柱台出端嵌入补偿导体的ALIP双倍频脉振压差抑制策略。

关键词：空间核反应堆电源环形线性感应电磁泵等效电路多物理场耦合数值模拟端部效应双倍频脉振压差

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