检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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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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基于交叉熵优化的高斯混合模型运动编码

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机器人 2018年第4期40卷 569-576页

作者：张会文张伟周维佳中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院大学北京100049

针对模仿学习中运动的表征和泛化问题,提出了交叉熵优化算法,用于混合模型参数的推断.该算法易于实施、计算效率高.更重要的是,它能够自动确定混合模型中最优成分的个数.为了产生泛化的运动轨迹,提出了交叉熵回归算法.为了进一步提高这... 详细信息

针对模仿学习中运动的表征和泛化问题,提出了交叉熵优化算法,用于混合模型参数的推断.该算法易于实施、计算效率高.更重要的是,它能够自动确定混合模型中最优成分的个数.为了产生泛化的运动轨迹,提出了交叉熵回归算法.为了进一步提高这种算法对动态环境的适应能力,引入了任务参数化的概念并提出了任务参数交叉熵回归算法.最后设计了一个新颖的锤击任务,验证了所提出的算法在理论上的正确性和优越性.基于机器人物理仿真软件Gazebo的仿真实验表明了算法在实际应用中的可行性.

关键词：技能学习模仿学习交叉熵任务参数运动表征混合模型

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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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考虑场站股道运用的高速铁路枢纽客运站作业分工优化研究

考虑场站股道运用的高速铁路枢纽客运站作业分工优化研究

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作者：王沂栋北京交通大学

学位级别：博士

随着高速铁路建设的不断推进,我国已经初步建成以重点城市为枢纽,覆盖主要社会经济发展区域的“八纵八横”高速铁路网。高速铁路枢纽作为路网的关键节点,由于新建线路的引入,其形态逐渐由单站枢纽转变为具有多个独立客运站的多站枢纽。... 详细信息

随着高速铁路建设的不断推进,我国已经初步建成以重点城市为枢纽,覆盖主要社会经济发展区域的“八纵八横”高速铁路网。高速铁路枢纽作为路网的关键节点,由于新建线路的引入,其形态逐渐由单站枢纽转变为具有多个独立客运站的多站枢纽。多站枢纽具有多个独立作业的车站,因此如何合理利用枢纽内的场站资源成为提高枢纽整体运输能力的关键。本文从资源统筹利用的角度出发,根据枢纽内的线路分布情况及车站各项设施设备的布置情况,应用数学建模中的相关方法,优化列车在枢纽内的走行路径、停站方案、股道运用及到发时刻,进而得到兼顾铁路运输作业成本和城市居民出行需求的高速铁路枢纽客运站作业分工方案。主要工作内容如下:(1)提出了考虑到发线运用的高速铁路枢纽客运站作业分工优化方法。首先,根据高速铁路枢纽内的线路分布情况及车站到发线布置情况,构建了高速铁路枢纽网络。然后,基于枢纽网络,借鉴多商品网络流及点-弧模型的建模方法,以单列列车为研究对象,以最小化列车在枢纽内的作业费用及城市内居民的出行费用为目标函数,考虑线路通过能力和到发线作业能力等约束,构建了考虑到发线运用的高速铁路枢纽客运站作业分工优化模型,优化了列车在枢纽内的走行路径、停站方案和作业股道。最后,设计算例并应用GUROBI优化软件求解模型,将优化分工方案与常用的固定衔接方向的分工方案进行对比,验证了模型的有效性。(2)提出了考虑动车所能力的高速铁路枢纽客运站作业分工优化方法。在前一部分研究内容的基础上从空间维度进行拓展,针对高速铁路枢纽的特点,考虑枢纽内配属动车所的存车能力和检修能力对分工方案的影响,构建了考虑动车所能力的高速铁路枢纽客运站作业分工优化模型,优化列车在枢纽内的走行路径、到发线运用及动车所内的作业股道。然后,根据模型的结构和特点,设计了基于拉格朗日松弛的求解算法,将模型中的能力约束和耦合约束松弛到目标函数中,把松弛模型分解为带有停站约束的列车最短路问题,并设计了基于Floyd算法的最短路求解算法来计算下界,之后采用基于列车优先级的启发式算法获得上界,通过次梯度法更新拉格朗日乘子并迭代求解。最后,设计算例验证了模型和算法的有效性。(3)提出了高速铁路枢纽客运站作业分工与列车运行图协同优化方法。在第一部分研究内容的基础上从时间维度进行拓展,将分工方案进一步细化到列车运行图层面。首先,考虑闭塞分区和咽喉区布置情况,将高速铁路枢纽物理网络扩展为时空网络,基于冲突弧构建了客运站分工与运行图的协同优化模型。之后,鉴于构建冲突弧集合会增加模型的复杂度,引入累积流变量来表示列车对时空资源的占用,构建了基于累积流变量的客运站分工与运行图的协同优化模型。然后,根据模型的结构,考虑拉格朗日松弛算法可能会陷入对称性陷阱,设计了基于交替方向乘子法的求解算法,在拉格朗日乘子的基础上再次添加二次项乘子将松弛的约束转移到目标函数中,通过差异化不同列车在同一迭代次数中的占用成本来打破对称性陷阱,进而提高求解质量和效率。最后,设计了小规模及大规模算例,将交替方向乘子法与拉格朗日松弛算法的求解效果进行对比,验证了模型和算法的有效性。(4)以我国某高速铁路枢纽为实例进行了案例分析,将所提出的模型和算法代入实际高速铁路枢纽网络,验证了模型和算法的适用性。具体地,将模型和算法所得到的优化方案与实际应用的固定方向的分工方案进行对比,从列车作业费用、居民出行费用、线路能力利用率和股道能力利用率等多方面分析两种方案之间的差异,结果表明优化方案能够有效减少列车的作业费用和居民的出行费用,对各种设备设施的能力利用也更加均衡,为铁路运输管理部门制定科学合理的高速铁路枢纽客运站作业分工方案提供了理论依据和方法支撑。

关键词：高速铁路枢纽客运站作业分工股道运用动车所能力列车运行图累积流变量拉格朗日松弛交替方向乘子法

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柔性直流电网故障解析计算与清除技术研究

柔性直流电网故障解析计算与清除技术研究

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作者：罗易萍北京交通大学

学位级别：博士

基于模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converter,MMC)的柔性直流电网可提升新能源消纳水平,正在成为以新能源为主体的新型电力系统重要支撑。柔性直流电网容易受到直流故障的影响,其固有的弱阻尼特性导致直流故障电流上升速度快... 详细信息

基于模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converter,MMC)的柔性直流电网可提升新能源消纳水平,正在成为以新能源为主体的新型电力系统重要支撑。柔性直流电网容易受到直流故障的影响,其固有的弱阻尼特性导致直流故障电流上升速度快、过流幅值大,易造成“局部故障、全网停运”,严重影响系统安全稳定运行。揭示直流故障发展演化的内在机理并提出快速有效的选择性故障清除方法对柔性直流电网进一步发展建设具有重要意义。然而,目前常用的故障仿真分析法存在无法穷举故障场景和难以揭示深层故障本质的问题,在故障清除方面,直流断路器可以快速并选择性地清除直流故障,但其大规模推广应用受到实施成本的制约。针对上述问题,本文开展了面向机理揭示的柔性直流电网故障解析计算方法和面向技术经济性能提升的故障清除技术研究,主要工作如下:(1)MMC直流故障全过程解析和故障电流计算方法研究。分析了直流故障的三阶段发展过程,建立了闭锁前电容放电阶段(阶段一)换流器RLC等效解析模型,提出了MMC闭锁后交流馈入暂态阶段(阶段二)的戴维南等效模型,推导了暂态电流解析式。针对闭锁后交流馈入稳态阶段(阶段三),分析了桥臂电流变化特征,基于交、直流侧电流与桥臂电流间的恒定数学关系,通过分段求解桥臂电流获得了稳态故障电流解析式。利用所得解析式,揭示了稳态故障电流随系统参数的非线性变化机理。所提闭锁前暂态、闭锁后暂态和稳态故障电流解析式一起,构成了覆盖故障发展全过程的MMC故障电流解析计算方法。通过多故障场景下解析值与仿真值的对比验证了所提方法的有效性。(2)直流电网暂态故障电流解析计算方法研究。针对双极短路故障下系统多节点高阶耦合、解析难的问题,建立了线性化的直流电网复频域故障附加网络,提出了利用拓扑简化和公共支路解耦的网络降阶方法。考虑MMC故障过程特征,通过拓扑化简保留了故障换流站及其相邻健康换流站,将环网化简为开式网络。基于高频等效定理,对开式网络的公共支路进行了解耦,得到了由多个二阶RLC电路叠加表示的直流电网低阶解析计算模型,并推导了暂态故障电流解析式。针对单极接地不对称故障带来的正、负极耦合难题,提出了基于相域等值模型的单极接地故障电流计算方法。利用推导的解析式,揭示了主电路电感参数对暂态故障电流的影响机理。通过多故障场景下的仿真和实验验证了所提方法的有效性。(3)基于多端口直流断路器的故障清除技术研究。分析了含直流断路器的直流电网故障清除原理,应对现有直流断路器成本高、无法应对断路器本体支路故障的问题,提出了具有环形母线和桥式换流结构的新型多端口直流断路器。设计了多端口直流断路器的拓扑结构,给出了应对不同类型故障的清除控制策略。分析了多端口直流断路器各支路的过压过流特性和参数设计原则。搭建了一个低压等级的三端口直流断路器实验样机,验证了所提方案的有效性。分析对比了不同类型断路器拓扑的技术经济特征,结果表明所提新型断路器在快速有效清除直流电网多类型直流故障电流、应对断路器本体失灵故障和可靠性等方面优势明显,保护连接在同一母线上的3条直流线路时,所提新型断路器的功率器件成本仅为已有两端口直流断路器的1/3。(4)基于开断参数解析的直流断路器参数优化配置研究。剖析了故障电流的转移、开断过程,建立了直流断路器故障等值模型,提出了直流断路器关键开断参数解析计算方法。基于开断参数解析计算模型,提出了直流断路器参数优化配置方法,得到了平衡断路器断流技术性能和经济性能的最优参数方案集合。最后,通过案例分析验证了所提解析式的有效性以及所得优化方案的可行性。所提参数优化配置方案在满足系统动态运行需求基础上,综合考虑了断流技术和经济性能,为实际直流电网工程的直流断路器参数设计提供了更多选择。

关键词：直流电网故障分析故障清除故障电流计算多端口直流断路器

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定向锚定策略可控合成二维材料及其光学、电化学性能的研究

定向锚定策略可控合成二维材料及其光学、电化学性能的研究

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作者：潘露北京交通大学

学位级别：博士

在传统的能源存储及能源催化过程中,二维材料的合成策略和设计体系的定制往往通过大量的实验经验来摸索完成。然而,复杂的前期探索过程对材料合成的经济性、高效性、环境友好性产生限制。同时,由于有限的理论认知,会在后续的能源存储机... 详细信息

在传统的能源存储及能源催化过程中,二维材料的合成策略和设计体系的定制往往通过大量的实验经验来摸索完成。然而,复杂的前期探索过程对材料合成的经济性、高效性、环境友好性产生限制。同时,由于有限的理论认知,会在后续的能源存储机制和活性位点的研究上形成一定的局限性。由此,从材料的微观结构出发,以实际应用的高效率、高性能为目的,发展高效、定向、可控的二维材料设计策略,对最终实现材料的精准合成及在能源存储和能源催化领域的高效利用十分重要。为了精确制备具有目标成分、尺寸、晶体相和表面结构的二维纳米材料,定向锚定合成策略的出现成为了一种精准合成的有效手段。二维纳米材料的定向、精准合成有利于进一步深入研究其物理、化学、电化学以及光学性能,并有助于探索不同形态的二维纳米材料在多领域的应用潜能。通过分析总结,二维纳米材料的定向锚定合成策略包含界面、晶面匹配锚定、共价键锚定、表面原子分散锚定等策略。这些合成策略被广泛应用于能源存储及能源催化领域,优化了二维材料的可控设计合成,同时也提升了二维材料的性能。在本文中,我们以定向锚定合成策略制备的二维纳米复合材料为研究对象,研究了其在光学、电化学性能上的优化机理,主要包括以下几部分内容:(1)通过相同晶面定向锚定吸附策略,利用弱紫外光的照射来驱动α-CsPbI3定向锚定生长为大尺度的纳米晶体,实现其α相的相稳定性。利用类原位球差电镜来深入探究α-CsPbI3在光驱动下的定向锚定吸附过程和机理。在弱紫外光照射条件下,α-CsPbI3量子点边角首先被破坏,棱位置的(110)面和角位置(111)面被暴露,被配体覆盖的(100)由于具有更高的表面能,驱使量子点沿表面能相对较低的(110)面方向进行定向锚定吸附,最后获得结晶度高、晶界较少、尺寸较大的稳定α-CsPbI3纳米颗粒。而在强紫外光照条件下,立方相的α-CsPbI3量子点很快会转换为正交晶相,然后分裂为小颗粒的正交相δ-CsPbI3和PbI2,晶体结构遭到破坏。光学性质和性能测试表征表明弱紫外光驱动α-CsPbI3发生定向锚定吸附可以提升其光学性能和稳定性,而强紫外光照射会使α-CsPbI3的光活性消失。(2)通过密度泛函理论(DFT)计算来预测不同暴露面对SnO2负极材料在锂离子电池中产生的影响。根据计算结果,我们利用晶面定向锚定合成策略来调节材料特定的界面暴露,合成了具有(211)高暴露面的石墨烯-SnO2纳米棒复合材料(GSn-211)。通过多种结构表征,证明了该材料的结构为高暴露(211)面的SnO2纳米棒均匀分散在二维石墨烯上。性能表征表明通过暴露晶面的精准调控可以大幅提升GSn-211的循环稳定性、容量和倍率性能。利用原位透射电镜(in situ TEM)表征,在原子尺度上实时观察研究了 GSn-211在锂化过程中锂离子沿(211)面垂直方向的各向异性传输行为和储锂机制。泊松比和杨氏模量的变化等力学性能研究证明了 GSn-211在锂化过程中的软化过程,解释了其优越的结构稳定性原因。(3)通过阳离子缺陷静电锚定合成策略成功合成了单原子催化剂Pd1-TiO2和双原子催化剂Pd1Cu1-TiO2作为两种对比模型催化剂,来实现高效电催化尿素合成。通过多种结构表征证明了 Pd单原子及PdCu双原子在二氧化钛纳米片上均匀分布。催化性能表征结果表明双原子催化剂实现了高效电催化尿素合成,相比于单原子催化剂,其产率和FE得到大幅度提升。通过分步对两种模型催化剂在 NRR(nitrogen reduction reaction)和 CO2RR(carbon dioxide reduction reaction)过程的详细分析,发现N2在Pd1-TiO2上的吸附主要为物理吸附,而Pd1Cu1-TiO2对对N2和CO2的化学吸附能力都要更强。综合电催化尿素合成理论计算分析,发现在Pd1Cu1-TiO2催化剂上实现了对N2和CO2的多位点特异性吸附,Pd和Cu双活性位点也进一步促进了后续C-N的协同偶联。

关键词：光学二维材料定向锚定晶面调控电化学光学性质

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欠驱动非线性桥式吊车安全控制方法研究

欠驱动非线性桥式吊车安全控制方法研究

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作者：王天雷北京交通大学

学位级别：博士

桥式吊车作为一类典型的欠驱动机电系统,广泛用于运输各类固、液态货物。其作业任务要求快速运输货物至期望位置的同时,充分抑制负载摆动。然而,桥式吊车系统具有的高度非线性和耦合性,导致作业过程中负载极易产生剧烈摆动;特别是在吊... 详细信息

桥式吊车作为一类典型的欠驱动机电系统,广泛用于运输各类固、液态货物。其作业任务要求快速运输货物至期望位置的同时,充分抑制负载摆动。然而,桥式吊车系统具有的高度非线性和耦合性,导致作业过程中负载极易产生剧烈摆动;特别是在吊运液体时,负载容器摆动必然伴随内部液体的非线性晃荡,这给吊车安全控制带来巨大的挑战。当前工业桥式吊车大多依赖操作人员手动控制,效率低、成本高、安全性差,因此迫切需要高性能、强鲁棒性的自动控制方法。本文以欠驱动桥式吊车为研究对象,围绕其固、液态负载运输工况下的动力学建模、参数不确定性与外部扰动下的自适应控制、定位防摆全过程的鲁棒控制、液体负载吊运工况下的耦合控制、多阶模态晃动状况下的安全控制等核心问题展开了深入的理论和实验研究,主要内容如下:(1)桥式吊车系统非线性动力学建模与作业安全分析。本文建立了两类非线性动力学模型,即运输固体负载的单摆型和双摆型吊车模型,以及运输液体负载的钟摆-径向弹簧模型和多质量—弹簧—阻尼器模型。特别地,在液体负载模型的构建过程中,分析了系统的固液耦合特性,利用线性势流理论将晃动液体划分为多阶运动流体和固定流体部分,并采用多阶钟摆和质量块等效运动流体部分,从而避免了复杂的晃动流场计算,使系统具有较强的实时性。仿真与实验结果验证了所建模型的准确性。此外,分析吊车作业安全因素,设定非线性桥式吊车安全控制约束条件,并在此基础上设计了三类测试实验以检验控制方法的安全性能。(2)考虑参数不确定性及外部扰动的鲁棒控制方法。针对已有欠驱动系统控制方法易受系统信息变化影响的问题,提出了一种模型参数自适应的快速终端滑模控制方法。该方法首先对桥式吊车模型进行部分反馈线性化处理,并重新定义了偏差信号;其次,构造一种快速终端滑模面,保障了系统误差的有限时间收敛性;然后,针对模型和控制器的规律,采用自适应方法以预估控制器中的物理参数;最后,仿真和实验结果表明所提方法具备优越的控制性能。(3)具有全局鲁棒性的滑模控制方法。针对现有滑模控制方法存在的局部鲁棒性缺陷,本文基于变绳长单摆型和固定绳长双摆型桥式吊车模型分别设计了两种非线性调节控制方法。第一种方法在未对系统模型线性化处理的前提下,提出一种全局等效滑模控制器,确保了系统状态在偏离平衡点时可以保持优异性能。第二种基于指数趋近的时变滑模控制方法,构建自适应增益以动态调节滑模面,提升系统暂态性能,进而满足了作业全程鲁棒控制的要求。为验证以上两种策略的优异性能,论文提供了详实的仿真与实验结果。(4)基于增强耦合的自适应安全控制方法。针对状态量耦合特性利用不充分所导致系统鲁棒性弱、瞬态性能差的问题,提出了一种基于钟摆—径向弹簧吊车模型的增强耦合自适应控制方法。首先,分析台车运动、负载摆动与液体晃荡三者之间的动态耦合关系,引入自适应动态调整滑模增益技术,有效提升了系统暂态性能;接着,为弥补麻雀搜索算法种群多样性差,局部搜索能力弱的缺陷,引入对立学习和正态扰动方法改进麻雀更新公式,以提升算法全局搜索能力与收敛速度,并将改进后的麻雀算法应用于控制器参数整定,进一步优化了系统控制性能。最后,仿真结果表明所提控制方法具有优异的控制性能和良好的鲁棒性。(5)面向液体运输的二阶时变滑模控制方法。针对液体负载吊运与执行器饱和约束等问题,提出了一种考虑流体晃动特性与粘滞性效应的非线性安全控制方法。首先,构造了二阶滑模动态,并在此基础上引入新型非线性时变函数,在满足执行器物理约束的前提下增强了系统动态性能;其次,构建基于改进型布谷鸟搜索算法的控制器增益整定机制,从而克服了所提控制器参数维度高、选定过程不透明的缺陷;仿真结果验证了该方法可在复杂情形下实现液体负载的安全高效运输。

关键词：欠驱动桥式吊车非线性系统安全控制动力学建模鲁棒控制群智能优化液体晃动特性

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