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Laplace随机系统自适应控制算法研究

Laplace随机系统自适应控制算法研究

作者：张成钢西安工业大学

学位级别：硕士

在现代控制理论领域,Laplace随机系统的控制问题是一个研究前沿。以往的自适应控制算法研究通常集中在扰动为高斯分布时的情况,而在经济系统、社会决策系统、生物生态系统以及信号传输系统等领域内,随机噪声往往遵循Laplace分布。本课... 详细信息

在现代控制理论领域,Laplace随机系统的控制问题是一个研究前沿。以往的自适应控制算法研究通常集中在扰动为高斯分布时的情况,而在经济系统、社会决策系统、生物生态系统以及信号传输系统等领域内,随机噪声往往遵循Laplace分布。本课题旨在突破传统算法的局限,把自适应算法扩展到Laplace随机系统的控制领域,更精确地预测和调节Laplace随机系统的行为。本文聚焦于具有Laplace分布特征的扰动,开展针对不确定性系统的自适应控制算法研究,主要研究内容如下:一、在加权多模型控制方法中,引入启发式搜索算法主导局部模型的权重分配。对Laplace干扰下的加权多模型控制系统进行了分析,设计基于噪声参数估计误差、控制律平滑、控制器激活数量和控制精度的评价函数集合。通过启发式搜索算法结合评价函数集合,筛除局部模型中精确度和稳定性不足以及对噪声参数估计存在明显误差的部分。基于局部控制器的输出误差对模型赋予权值,利用确定性等价准则计算控制律,用权值对控制律进行融合并传递给系统。仿真结果表明,该策略在显著降低了控制过程计算量的同时,有效保障了系统的控制精度。二、针对随机系统控制问题,利用基于Huber损失函数的系统参数辨识方法设计自适应对偶控制器。传统的参数辨识方法主要处理高斯分布类型的噪声,对非高斯干扰下的参数辨识误差较大。对受Laplace噪声干扰的随机系统控制问题,基于Huber损失函数推导新的参数辨识公式。Huber损失函数对Laplace干扰值较小的部分使用l2范数作为损失函数的参数辨识方式,而对Laplace干扰值较大的部分则利用1l范数作为损失函数。基于新的参数辨识公式推导设计了Laplace干扰下的对偶控制器。仿真结果表明,此对偶控制器有效减少了Laplace分布的厚尾特性对参数辨识准确性的影响,提高了Laplace随机系统的控制精度。三、对受到高斯噪声和Laplace噪声干扰的参数时变系统,设计了切换预测控制策略。传统的控制策略设计中,只考虑了噪声服从某一类分布或者某几类分布的混合噪声,没有考虑噪声分布类型会发生变化的情况。针对系统在不同时间分别受到高斯分布干扰和Laplace分布干扰的情况,设计Gaussian-Laplace自适应切换预测融合控制器,通过分析高斯分布和Laplace分布的差异,设计了基于观测误差的切换控制器;基于时间序列预测设计预测控制器对时变参数进行估计,然后通过确定性等价准则计算控制律。仿真结果表明,融合控制器对外部噪声发生变化的时变参数系统具有良好的控制效果。

关键词：自适应控制 Laplace分布启发式算法对偶控制时变参数系统预测控制

二硫化锡基光阳极的制备及光电分解水性能研究

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二硫化锡基光阳极的制备及光电分解水性能研究

作者：张成明安徽建筑大学

学位级别：硕士

本文以发展持续高效的光电催化（Photoelectrochemical,PEC）水氧化光阳极材料为导向,为拓展光阳极的光吸收范围、改善光阳极对光的捕获及利用能力、加速光生电荷的转移效率、降低光阳极界面反应能垒等而构筑了多种不同类别的SnS2基复... 详细信息

本文以发展持续高效的光电催化（Photoelectrochemical,PEC）水氧化光阳极材料为导向,为拓展光阳极的光吸收范围、改善光阳极对光的捕获及利用能力、加速光生电荷的转移效率、降低光阳极界面反应能垒等而构筑了多种不同类别的SnS2基复合光阳极。结合实验表征和密度泛函理论揭示复合光阳极材料内部的电荷转移过程,更深层次的阐明析氧反应（Oxygen evolution reaction,OER）中的热力学和动力学性质以及光电催化分解水性能增强机理。（1）有限的电荷转移和缓慢的OER动力学极大地阻碍了SnS2光阳极应用于产业化PEC水分解的现实需求。在N-C骨架和SnS2之间设计构筑N-Cu-S界面化学键,制备了Cu-N-C@SnS2复合光阳极材料。研究表明N-Cu-S界面化学键在异质结界面的电荷传输中扮演着至关重要的角色。与SnS2光电极相比,Cu-N-C@SnS2光电极的PEC活性大大提高,在1.23 VRHE外置直流偏压下的光电流密度(Jlight)最高可达3.40 m A·cm2,是SnS2的6.54倍,并且起始电位负移了0.04 VRHE。详细的实验表征和理论计算表明,N-Cu-S界面化学键增强了OER动力学,降低了表面过电位,促进了光生载流子分离的同时也为电子的快速传输提供了通道。（2）克服固有的电荷传输受阻是寻求可行的光阳极PEC水分解的关键。利用Cu纳米粒子与N-C载体之间强电子金属-载体相互作用（Electronic metal-support interaction,EMSI）来修饰Cu NPs-N-C/SnS2光阳极的电子结构,并分析EMSI对PEC水分解过程的影响。一系列的测试结果和理论模拟计算揭示,EMSI能够极大程度地改善Cu NPs-N-C/SnS2光阳极的PEC水氧化性能。最优的Cu NPs-N-C/SnS2光阳极在1.23 VRHE外置直流偏压下的Jlight显著提升至2.33m A?cm-2,比SnS2(0.37 m A?cm-2)高出6.30倍。这主要归咎于EMSI引发的Cu NPs-N-C中电荷分布不平衡导致了界面极化电场的形成,有效地降低了SnS2中光生电荷的重组。（3）光阳极体相中较高的光生电荷重组和较差的稳定性严重限制了其在光电催化分解水在现实中的应用。在SnS2光阳极和Cd S之间引入Sn-SO42--Cd桥键,并在其表面修饰PANI空穴传输层,构筑了SO42--SnS2/Cd S-PANI复合光阳极。测试结果和理论模拟计算结果表明,Sn-SO42--Cd桥键的设计扩大了SnS2与Cd S的费米能级差从而增强了界面电场强度,有效地抑制了光生载流子的重组以及加速了光生载流子的分离及转移速率。与此同时,PANI作为空穴传输层不仅拥有强大的空穴捕捉和储存能力,还能增强SnS2基光阳极的稳定性。性能最优越的SO42--SnS2/Cd S-PANI复合光阳极在1.23 VRHE外置直流偏压下的Jlight分别是SnS2/Cd S和SnS2光阳极的5.23和11.44倍,并且拥有良好的耐久性。

关键词：二硫化锡光阳极密度泛函理论光电催化水分解界面电荷传输速率反应动力学

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仿蜂鸟微型扑翼飞行机器人控制器设计研究

仿蜂鸟微型扑翼飞行机器人控制器设计研究

作者：张成杰北方工业大学

学位级别：硕士

仿生扑翼飞行器与传统的旋翼或固定翼飞行器不同,这类飞行器能够在小尺寸外形、低雷诺数环境下,依然可以获得较好的气动力性能。例如蜂鸟,除了能够进行悬停飞行,还可以完成极速转弯、快速俯冲特技飞行动作。与传统的飞行器相比,仿生扑... 详细信息

仿生扑翼飞行器与传统的旋翼或固定翼飞行器不同,这类飞行器能够在小尺寸外形、低雷诺数环境下,依然可以获得较好的气动力性能。例如蜂鸟,除了能够进行悬停飞行,还可以完成极速转弯、快速俯冲特技飞行动作。与传统的飞行器相比,仿生扑翼飞行器具有低噪声、机动灵活、隐蔽性好等特点,在民用方面可用于搜索、拍照、害虫防治等,在军用方面,可用于完成低空侦察、探测、中继通讯等工作。本文针对当前仿生扑翼飞行器还停留在主要采用人工操纵、遥控飞行的局限性,以实现扑翼飞行器的自治飞行为目标,探索仿蜂鸟扑翼机器人系统的设计方案,使扑翼飞行器的姿态与飞行高度能够实现板上闭环控制。重点研制了一款重量不超过4.5克的嵌入式机载驱控系统,实现飞行器的姿态和高度感知、小功率微型无刷直流电机的驱动、飞行器翅膀周期运动的规划与控制等,并基于研制第一代仿蜂鸟试验样机,进行了驱控系统的功能测试,为进一步改善仿蜂鸟扑翼飞行器样机总体性能,积累了一定经验。为了验证设计方案和嵌入式控制器的可行性,本文以平均理论为基础,首先对高频扑翼周期运动系统的机构与结构进行了设计试验。对仿蜂鸟扑翼飞行机器人试验样机开展了设计研究,包含样机本体的动力系统、传动系统、机翼等各模块。该样机采用两个高性能的无刷直流电机作为驱动元件,每个翅膀的运动采用一级减速齿轮进行驱动力矩放大,并在翅根设计储能扭簧以提供动态辅助力矩,降低电机的峰值驱动功率。通过电机直驱调控一对翅膀实现较高频率的独立周期运动。从而使得样机具备调控升力和姿态控制力矩的能力。研制完成了试验样机本体,并进行了基本功能测试。其次,本文对仿蜂鸟扑翼飞行机器人控制器的硬件进行了设计研究。该嵌入式机载驱控板采用模块化的设计思路,将控制器硬件分为最小系统、姿态感知模块、电机驱动模块、电源管理模块以及通讯模块等五个模块,对每一电路模块进行了设计制造和功能测试,对测试完成的模块进行一体化设计。最终完成了以TMS320F28035为主控芯片、L6235Q为电机驱动、MPU9250和BMP280为姿态感知模块、GC-SI24R1-Z为通讯模块,以及能够生成三路不同电压的电源模块,形成飞行机器人的机载驱动板。开展了驱控板的设计功能测试,验证了机载驱动板设计制造方案的可行性。进一步,本文对仿蜂鸟扑翼飞行机器人控制器的软件架构进行了设计研究。通过对飞行器系统方案和功能的需求进行分析,采用分层设计的思路将软件架构划分为驱动层、服务层、算法层和功能层等四个层级。针对仅具有霍尔器件进行速度反馈的无刷直流电机,提出了一种驱动元件高频周期运动的运动规划方法,并进行了开环驱动测试。为了实现姿态与高度的闭环控制目标,开发了基于气压计的高度解算算法和基于四元数的姿态解算算法。为了更好的对翅膀周期运动的控制,设计了基于P控制和滑模控制的复合控制器。软件的设计为飞行器测试实验的开展提供了算法支撑,同时也验证了控制器硬件设计的可行性。为了验证研制的嵌入式驱控系统的性能,对仿蜂鸟扑翼飞行机器人样机进行了机电部件集成组装,完成了传感器的数据采集功能测试,验证了传感器的静态和动态特性能够满足飞行器的使用要求;测试完成了驱动元件的开环驱动和闭环调控性能。以上工作为开展飞行器的气动力调控测试,积累了必要研究经验。论文最后对研究工作进行了总结,并对未来需要进一步开展的工作进行了展望。

关键词：仿蜂鸟扑翼飞行机器人嵌入式控制器测试

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中医外治法治疗原发性痛经的Meta分析

中医外治法治疗原发性痛经的Meta分析

作者：张成鑫黑龙江中医药大学

学位级别：硕士

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随机配置网络研究进展

软件学报 2024年第5期35卷 2379-2399页

作者：张成龙丁世飞郭丽丽张健中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 矿山数字化教育部工程研究中心(中国矿业大学) 江苏徐州221116

随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)是一种新兴的增量式神经网络模型,与其他随机化神经网络方法不同,它能够通过监督机制进行隐含层节点参数配置,保证了模型的快速收敛性能.因其具有学习效率高、人为干预程度低和泛化... 详细信息

随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)是一种新兴的增量式神经网络模型,与其他随机化神经网络方法不同,它能够通过监督机制进行隐含层节点参数配置,保证了模型的快速收敛性能.因其具有学习效率高、人为干预程度低和泛化能力强等优点,自2017年提出以来,SCN吸引了大量国内外学者的研究兴趣,得到了快速的推广和发展.从SCN的基础理论、典型算法变体、应用领域以及未来研究方向等方面切入,全面地概述SCN研究进展.首先,从理论的角度分析SCN的算法原理、通用逼近性能及其优点;其次,重点研究深度SCN、二维SCN、鲁棒SCN、集成SCN、分布式并行SCN、正则化SCN等典型变体;随后介绍SCN在硬件实现、计算机视觉、医学数据分析、故障检测与诊断、系统建模预测等不同领域的应用进展;最后指出SCN在卷积神经网络架构、半监督学习、无监督学习、多视图学习、模糊神经网络、循环神经网络等研究方向的发展潜力.

关键词：随机配置网络神经网络深度学习随机化学习研究进展

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复合涡旋轨道角动量检测研究

复合涡旋轨道角动量检测研究

作者：张成志重庆理工大学

学位级别：硕士

涡旋光束携带的轨道角动量(orbital angular momentum,OAM)作为全新的维度资源,利用不同OAM值的光束相互正交,运用在自由空间光通信中可以极大提升通信容量。将涡旋光应用于通信系统,必须确保接收端能够成功检测涡旋光。涡旋光检测包含... 详细信息

涡旋光束携带的轨道角动量(orbital angular momentum,OAM)作为全新的维度资源,利用不同OAM值的光束相互正交,运用在自由空间光通信中可以极大提升通信容量。将涡旋光应用于通信系统,必须确保接收端能够成功检测涡旋光。涡旋光检测包含OAM值检测和解复用。本论文以涡旋光检测为研究目标,研究内容主要分为两部分,一是在轨道角动量键控通信(OAM-SK)中实现对复合涡旋光束OAM值的检测,二是在轨道角动量复用通信(OAM-DM)中实现对复合涡旋光束的解复用。针对OAM-SK通信中利用单束涡旋光传输信息效率不高,以及传统光学检测方法无法检测复合涡旋光束的OAM值问题,分别提出携带P模式的相邻低OAM值编码方案和改进Vision Transformer神经网络检测模型。所提编码方案使用两束携带不同相邻的OAM和径向指数P的涡旋光叠加产生16种形状相似的光强分布,并用4位二进制对其进行编码,避免了高OAM值涡旋光产生困难的问题,提高了涡旋光利用效率。在Vision Transformer模型中最后一层特征提取模块前添加稀疏注意力算法,用以改进对局部细节分辨。最后,用所提编码方案制作随机强湍流影响的光强分布图数据集对模型进行训练,并与其他网络模型进行对比。仿真结果表明:该模型识别受较强程度湍流影响的涡旋光束的OAM值正确率可达95.5%,且对局部细节分辨更加准确。控制变量用新数据集验证强湍流条件下,不同波长、传输距离下的识别准确率均有良好表现,体现了模型的鲁棒性和泛用性。在OAM-DM通信中,不同OAM值涡旋光作为独立的信道共轴传输信息,因此,在接收端需要对复合涡旋光束解复用,即在检测每束光的OAM值的同时,又要将不同OAM值光束分离。针对此问题,本文提出基于超表面的解复用方案,可实现对复合光束的OAM值和自旋角动量(SAM)同时检测。利用超表面可将多种光学调控集成的特点,分析超表面传输相位与几何相位结合的调控原理,推导对SAM信息和OAM信息独立操控的相位公式,使用时域有限差分法确定超表面的结构。最后通过仿真验证该方案可行性,所设计超表面具有将SAM和OAM信息转化为位置信息进行识别,为涡旋光解复用提供灵活、集成化的解决思路。

关键词：轨道角动量模式检测解复用深度学习超表面

中国能建集团对外直接投资风险评价与防范策略研究

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中国能建集团对外直接投资风险评价与防范策略研究

作者：张成宝内蒙古财经大学

学位级别：硕士

随着“一带一路”倡议的推进,中国企业对外直接投资活动愈发普遍化和多元化,2022年末,中国对外直接投资存量就高达2.75万亿美元,投资规模走在世界前列。中国能建集团作为国内建筑行业的重要领军企业,积极响应“一带一路”倡议,境外投资... 详细信息

随着“一带一路”倡议的推进,中国企业对外直接投资活动愈发普遍化和多元化,2022年末,中国对外直接投资存量就高达2.75万亿美元,投资规模走在世界前列。中国能建集团作为国内建筑行业的重要领军企业,积极响应“一带一路”倡议,境外投资规模也在逐年增加,仅2022年,中国能建集团海外新签合同额就高达2397.9亿元,同比增幅10.4%,位于八大建筑央企前列。积极开展对外直接投资,不仅能有效改善自身产能过剩的问题,而且还会带来许多新的发展机遇。然而,当今国际形势波谲云诡、复杂多变,世界百年未有之大变局加速演进,世纪疫情影响深远,单边主义、贸易保护主义明显抬头,以俄乌冲突、巴以冲突为首的地缘政治冲突不断等等。在这种大背景下,中国能建集团对外投资存在着极大的风险隐患。因此,如何有效识别、评价和防范对外直接投资风险对于中国能建集团来说显得尤为重要,同时也能为国内其他企业对外直接投资风险的防范和策略的制定和完善起到很好的示范作用。本文首先梳理了国内外相关文献,然后阐释了相关概念及其对外直接投资理论基础,接着对中国能建集团近年来的投资现状和投资特点进行归纳总结,并对其对外直接投资风险从宏观环境因素和企业内部因素进行风险识别。通过构建中国能建集团对外直接投资风险评价体系,运用F-AHP模糊层次分析法得出相关风险权重,并对风险进行评价,得出中国能建集团整体对外投资处于较高风险水平,同时企业面临的宏观环境风险远高于内部风险的初步结论。于是,从东道国国别视角出发,以中国能建集团2022年新签约的重大合同为依据,根据数据可得性原则,选取了34个与中国能建集团开展紧密合作的东道国国家近十年的数据,以及23个评价指标,构建了中国能建集团对外直接投资国别风险评价体系,运用因子分析法计算出东道国综合风险得分情况和排名,最终得出韩国、老挝、越南等国的对外直接投资风险最小,可以适当保持和加大投资力度,而伊拉克、赞比亚、安哥拉、刚国(布)和乍得五国的投资风险最大需谨慎投资的结果,并基于时间和空间维度上做进一步投资风险分析。最后,针对不同的风险种类,从政府和中国能建集团企业两方面提出相应防范策略。

关键词：对外直接投资中国能建集团风险评价风险防范

结合FISCO BCOS与拓扑优化一致性算法的配电网多目标经济调度

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计算机工程 2024年

作者：王桂兰张成周国亮华北电力大学控制与计算机工程学院华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心国网冀北电力有限公司技能培训中心

随着分布式能源的高比例渗透、大量储能单元以及柔性负荷的加入，主动配电网的优化调度也变得更加具有挑战性。现有经济调度较少考虑柔性负荷和储能单元的接入、收敛速度较慢，同时结合国家“双碳目标”，本文提出了FISCO BCOS平台下结... 详细信息

随着分布式能源的高比例渗透、大量储能单元以及柔性负荷的加入，主动配电网的优化调度也变得更加具有挑战性。现有经济调度较少考虑柔性负荷和储能单元的接入、收敛速度较慢，同时结合国家“双碳目标”，本文提出了FISCO BCOS平台下结合通信拓扑优化一致性算法的配电网多目标经济调度策略。该策略综合考虑发电机发电成本、污染气体排放、储能成本和柔性负荷用电效益，利用通信拓扑优化的一致性算法提高系统收敛速度，结合FISCO BCOS联盟链的存储和rPBFT共识机制优化节点间的信息共享、降低领导节点的中心性、防止部分节点作恶，实现配电网多目标最优功率分配。仿真结果表明，本文的配电网多目标调度经济调度策略收敛速度快，在领导节点切换、不同阶段时节点退出与加入及功率交换指令变化、收敛系数变动场景下仍能较快收敛，具有良好的鲁棒性和稳定性；且收敛速度优于快速一致性算法，目标权重系数选取恰当，经济与环境结果均优于多目标NSGA-II算法。

关键词：主动配电网区块链 FISCO BCOS平台多目标调度通信拓扑优化一致性算法

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基于联合卷积的时序知识图谱推理

计算机工程与应用 2024年

作者：张成珅马汉达江苏大学计算机科学与通信工程学院

针对现有时序知识图谱推理模型不能充分挖掘时序知识图谱中并发事实的结构依赖和潜在关系，时间编码方式单一不合理，获取时间信息单调的问题。提出了一种基于联合卷积的时序知识图谱推理模型。该模型一方面通过引入使用联合聚合器的图... 详细信息

针对现有时序知识图谱推理模型不能充分挖掘时序知识图谱中并发事实的结构依赖和潜在关系，时间编码方式单一不合理，获取时间信息单调的问题。提出了一种基于联合卷积的时序知识图谱推理模型。该模型一方面通过引入使用联合聚合器的图卷积神经网络挖掘节点邻域信息的表面语义和潜在特征；另一方面，通过对时间进行向量编码和事件属性编码来捕获丰富的时间信息，增强模型的时间敏感性。在ICEWS14、ICEWS05-15、YAGO和GDELT数据集上的实验结果表明，模型在MRR、Hits@1、Hits@3和Hits@10上普遍优于基线模型，同时关系预测也均优于基线模型。

关键词：时序知识图谱图卷积神经网络门控循环单元联合卷积