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基于比例谐振自耦PI控制的调速系统

西北工业大学学报 2024年第4期42卷 673-682页

作者：关文卿程艺窦满峰晁世元西北工业大学自动化学院陕西西安710072 兰州万里航空机电有限责任公司甘肃兰州730070 甘肃省航空电作动重点实验室甘肃兰州730070

针对永磁同步电机调速系统矢量控制过程中,逆变器死区、电机磁场分布谐波以及电流在采样过程中存在误差等因素导致的电机控制效果不佳问题,提出了一种改进型自耦PI控制的双环控制策略。为减小信号的跟踪误差,采用加速度前馈的方式,将增... 详细信息

针对永磁同步电机调速系统矢量控制过程中,逆变器死区、电机磁场分布谐波以及电流在采样过程中存在误差等因素导致的电机控制效果不佳问题,提出了一种改进型自耦PI控制的双环控制策略。为减小信号的跟踪误差,采用加速度前馈的方式,将增加Levant微分器的自耦PI控制器引入到永磁同步电机速度环中,确保对含有噪声的输入信号准确求导以提高系统的鲁棒性。另外,所提策略在电流环中将增加加速前馈的自耦PI控制结构的比例项和标准谐振器相结合,构成比例谐振自耦PI控制器,使永磁同步电机在电流环的控制中能更好地补偿电流,达到抑制电流谐波的作用。通过分析伺服系统的控制机理,在被控对象PMSM数学模型的基础上,给出了改进型自耦PI控制结构的设计方法。实验结果表明,所提出的控制策略能够减小电机自身参数变化对系统性能的影响并且在低速域具有良好的抑制电流谐波作用,验证了所设计的改进型自耦PI控制器的有效性。

关键词：永磁同步电机比例谐振自耦PI控制非线性控制谐波抑制

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保护性耕作对土壤水分利用与小麦需水特性和产量影响研究

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中国种业 2024年第10期 35-37+41页

作者：孟自力朱倩倪雪峰王祁吕侠雷闫向泉朱伟商丘市农林科学院

气候变暖导致冬小麦整个生育期内潜在蒸散量显著增加，致使水分利用率显著降低，进一步加剧了水资源供需矛盾。耕作方式可以调控土壤中水、肥、气、热，对冬小麦产量产生显著影响。通过总结保护性耕作对土壤水分及水分利用效率、小麦需... 详细信息

气候变暖导致冬小麦整个生育期内潜在蒸散量显著增加，致使水分利用率显著降低，进一步加剧了水资源供需矛盾。耕作方式可以调控土壤中水、肥、气、热，对冬小麦产量产生显著影响。通过总结保护性耕作对土壤水分及水分利用效率、小麦需水特性和产量影响的研究进展，提出了弥补免耕缺陷的研究方向和区域性选择深松的建议，展望了实现节水高产低碳的可持续发展种植模式，为冬小麦高效保水耕作提供了系统的理论依据。

关键词：耕作方式小麦水分利用特性产量

基于Explain Everything软件的化学实验水平过程性评价探索——粗盐提纯

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化学教育（中英文） 2024年第9期45卷 72-77页

作者：陈世卿杭州市下沙中学浙江杭州310018

学生化学实验水平存在过程评价难、客观评价难、个人评价难的问题。运用Explain Everything软件对实验进行全程记录,提升评价的准确性。结合过程评价模型,将学生在实验中的表现数据化,提升评价的客观性。根据学生在实验过程中的贡献赋值... 详细信息

学生化学实验水平存在过程评价难、客观评价难、个人评价难的问题。运用Explain Everything软件对实验进行全程记录,提升评价的准确性。结合过程评价模型,将学生在实验中的表现数据化,提升评价的客观性。根据学生在实验过程中的贡献赋值,生成个人评价数据,绘制数据“画像”,实现评价的个性化。

关键词：化学教育实验水平过程性评价 Explain Everything软件

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低碳视角下工业遗存建筑改造策略研究

低碳视角下工业遗存建筑改造策略研究

作者：于洽卿山东建筑大学

学位级别：硕士

基于强化学习的微电网多目标经济优化调度研究

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基于强化学习的微电网多目标经济优化调度研究

作者：花司卿南昌大学

学位级别：硕士

近年来,随着人们对环境保护的日益重视,化石能源的开采和使用所带来的环境污染问题引发了广泛关注。各国政府和能源部门纷纷提倡发展新能源,寻求可持续的能源解决方案。微电网作为一个整合多种分布式能源、储能设备和负载的电力系统,不... 详细信息

近年来,随着人们对环境保护的日益重视,化石能源的开采和使用所带来的环境污染问题引发了广泛关注。各国政府和能源部门纷纷提倡发展新能源,寻求可持续的能源解决方案。微电网作为一个整合多种分布式能源、储能设备和负载的电力系统,不仅可以与传统大电网交互,还能在必要时独立运行。这种灵活性使得微电网成为实现能源可持续性和提高能源利用效率的关键环节。随着技术的进步,微电网已经发展到微电网群,实现了更广泛和更复杂的网络互联。由于微电网的运行环境充满不确定性,而传统算法在处理高维度、非线性和多变量的电网管理和调度问题时存在局限性。因此,本文采用强化学习算法对微电网进行多目标经济优化调度。强化学习作为一种新兴的智能算法,能够通过不断的学习和适应,优化决策过程。这不仅提高了微电网的运行效率和稳定性,还有助于降低运营成本,促进可持续发展。本文将围绕以下内容重点探讨强化学习算法在微电网调度中的应用:(1)本文系统性地介绍了微电网中各种分布式发电单元的结构和工作原理,并构建了一个包含光伏发电单元、风力发电单元、柴油发电机和储能单元的微电网模型。同时,本文详细阐述了强化学习理论中的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)、策略梯度(Policy Gradient,PG)方法、人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)原理、演员-评论家(Actor-Critic,AC)框架、以及柔性演员-评论家(Soft Actor-Critic,SAC)算法,这些理论为实现微电网及微电网群多目标经济优化调度提供了理论支持。(2)在微电网经济优化调度研究中,本文以最小化微电网综合运行成本为优化目标,同时考虑了相关约束条件,分别构建了孤岛型和并网型场景下的微电网模型。为增强SAC算法在微电网调度任务中的稳定性和探索能力,本文提出一种融合了动态调节的高斯噪声和优先经验回放机制的柔性演员-评论家(Dynamic Gaussian Noise Adjustment and Prioritized Experience Replay with Soft Actor-Critic,DAP-SAC)算法。通过采用DAP-SAC算法解决微电网优化调度问题,并与传统SAC算法在两种微电网场景下进行对比,分别从算法性能、优化调度策略和优化目标等角度进行分析,验证了DAP-SAC在微电网多目标经济优化调度中的有效性和优越性。(3)在微电网群经济优化调度研究中,本文以最小化微电网群综合运行成本为优化目标,建立了基于多智能体系统的微电网群模型,并采用基于集中式训练和分布式执行(Centralized Training with Decentralized Execution,CTDE)框架的多智能体柔性演员-评论家(Multi-Agent Soft Actor-Critic,MASAC)算法进行求解。通过算例分析,本文分别从算法性能、优化调度策略以及优化目标等角度评估了在两种场景中的调度效果,验证了MASAC算法在微电网群多目标经济优化调度中的可行性。

关键词：微电网优化调度强化学习柔性演员-评论家多智能体系统

内蒙古自治区B市戒毒康复社会化延伸服务研究

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内蒙古自治区B市戒毒康复社会化延伸服务研究

作者：高文卿内蒙古师范大学

学位级别：硕士

广东省丹霞山自然保护地生态产品价值实现研究

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广东省丹霞山自然保护地生态产品价值实现研究

作者：饶诗卿仲恺农业工程学院

学位级别：硕士

“放管服”改革背景下公安机关政务服务质量提升路径研究 ——以M市公安局为例

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“放管服”改革背景下公安机关政务服务质量提升路径研究 ——以M...

作者：于加卿中国人民公安大学

学位级别：硕士

随着国家治理体系和治理能力现代化的深入推进,“放管服”改革作为一项重要战略被提出并逐步深化实施,旨在通过简政放权、放管结合、优化服务,推动政府职能的转变和提升公共服务效率。尽管“放管服”改革已在多个地区进行了广泛研究,本... 详细信息

随着国家治理体系和治理能力现代化的深入推进,“放管服”改革作为一项重要战略被提出并逐步深化实施,旨在通过简政放权、放管结合、优化服务,推动政府职能的转变和提升公共服务效率。尽管“放管服”改革已在多个地区进行了广泛研究,本研究选择以M市公安局为案例,探讨在具体的地方治理环境中实施改革的复杂性。M市作为黑龙江省的重要城市,其公安机关在推进改革过程中所展现的特定经济和社会背景下的实践,为理解地方公安机关如何适应和实施国家级改革政策提供了独特视角。因此,本文聚焦于公安机关在此改革背景下政务服务质量的提升路径,以M市公安局为例,通过深入分析其在“放管服”改革中的实践与探索,揭示了公安机关如何通过内部机制创新与外部服务优化,有效提升政务服务效能和质量。本研究主要在“放管服”改革背景下公安机关提升政务服务质量路径而展开,界定了“放管服”改革的理论框架及其对公安机关政务服务改革的指导意义,通过文献回顾与理论分析,明确了“放管服”改革对公安政务服务提升的重要性。论文以M市公安局为案例,通过问卷调查、专家访谈和案例分析等多种研究方法,系统梳理了M市公安局在“放管服”改革背景下,面临的主要问题与挑战,包括公安机关部门体制性障碍突出、政务审批流程滞后、数字化服务落后等。基于上述研究,借鉴国内外成功的案例,提出了一系列创新的政务服务质量提升策略,具体包括深化职能转变与服务创新、优化体制管理与队伍建设、加强数字化建设与技术支撑,这些策略不仅能有效提升政务服务质量,更能增强群众的安全感和满意度。面对新时代公安工作的新要求和挑战,公安机关需不断深化改革,创新服务模式,满足人民群众的多元化需求,为构建和谐社会贡献力量。

关键词： “放管服”改革公安政务服务提升路径

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基于联邦学习的个人信用风险评估方法研究

基于联邦学习的个人信用风险评估方法研究

作者：李月卿长春工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着金融领域个人信贷业务量的迅速增多,对个人信用风险进行准确评估成为金融机构需要解决的一个重要问题。信息技术的发展为个人信用风险评估提供了辅助与支持,然而现今仍面临着诸多问题和挑战。一方面,个人信贷数据集的类别高... 详细信息

近年来,随着金融领域个人信贷业务量的迅速增多,对个人信用风险进行准确评估成为金融机构需要解决的一个重要问题。信息技术的发展为个人信用风险评估提供了辅助与支持,然而现今仍面临着诸多问题和挑战。一方面,个人信贷数据集的类别高度不平衡,违约数据占比小,在构建信用风险评估模型时容易出现违约部分的数据被忽视,导致模型准确率不高;另一方面,国家对数据保护法规的逐步完善以及公众对个人隐私保护意识的逐渐增强,对金融机构的数据隐私性提出了更高的要求。联邦学习为各金融机构在保证数据独立的前提下进行联合建模以提高模型性能提供了有效的解决方案。本文对基于联邦学习的个人信用风险评估展开研究,利用多机构的金融数据联合构建个人信用风险评估模型,通过预测贷款申请者是否存在违约行为区分潜在的“优质客户”和“风险客户”,降低金融机构的财务风险。主要工作内容如下:(1)采用特征工程选择出对个人信用风险预测相关性最高的特征集合。采用公开贷款数据集Lending Club,首先进行数据清洗,然后通过递归特征消除方法筛选出与目标变量有较强相关性的特征,再采用随机森林算法进一步降维,得到对模型预测贡献最大的特征集合,并采用SMOTE混合采样技术进行平衡处理,以提高模型性能。(2)针对异质性数据使用联邦平均聚合效果不佳的问题,提出了一个将Tab Transformer与改进的Fed BN相结合的个人信用风险评估模型Fed BNC。该模型在数据分布层面通过批量归一化参数解决数据分布的异质性问题,使模型能够更好地适应不同客户端的数据特性。在聚合过程中将客户端的准确率作为更新权重,使训练效果更优的客户端对模型聚合做出更大的贡献。同时,Tab Transformer能够在更深的程度上挖掘表格数据中的复杂特征模式,实验表明该模型的各项评估指标均得到了提升。(3)针对联邦训练聚合过程中的各金融机构客户端数据异质性的问题,提出了新的联邦聚合算法Fed BCM。该算法在Fed BNC中加入联邦对比学习,在模型聚合的过程中减少数据异质性对模型预测性能的影响,利用模型表示之间的相似性来纠正各方的局部训练,在模型级别之间进行对比学习,提高模型在非独立同分布数据上的性能。实验表明相比于经典联邦聚合算法,Fed BCM取得了更好的预测结果。通过将联邦学习与人工智能技术相结合进行信用风险预测,能够帮助金融机构更精确地评估贷款申请者的风险情况,促进了金融行业的智能化发展,为智能金融的发展开辟了新的研究方向。

关键词：联邦学习深度学习信用风险评估数据异质性非独立同分布