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基于时间分段提高对称网络能控性

控制与决策 2024年第8期39卷 2671-2678页

作者：王立夫寇晓宇孔芝郭戈东北大学秦皇岛分校控制工程学院河北秦皇岛066004

网络结构对实现网络完全能控有很大的影响,在不增加驱动节点的前提下,仅基于网络结构来优化复杂网络的能控性具有重要意义.基于此,提出一种将静态对称网络划分成由多个快照(每个快照是一个静态网络)组成的动态时变网络的方法,利用时变... 详细信息

网络结构对实现网络完全能控有很大的影响,在不增加驱动节点的前提下,仅基于网络结构来优化复杂网络的能控性具有重要意义.基于此,提出一种将静态对称网络划分成由多个快照(每个快照是一个静态网络)组成的动态时变网络的方法,利用时变网络的优势减少驱动节点提高网络能控性;给出由多个快照组成时变对称网络能控性的判据,快照的最优划分,驱动节点数量与快照数量的关系;通过实际例子说明该划分方法的应用过程,并在模型网络和真实网络进行仿真验证,结果表明通过时间分段的方法可以有效减少对称网络中驱动节点的数量,提高网络能控性.

关键词：对称网络能控性时变网络最大匹配无向仙人掌

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基于广义泊松矩泛函的闭环子空间辨识

系统工程与电子技术 2024年第6期46卷 2092-2098页

作者：于淼王友谊魏永涛东北大学秦皇岛分校控制工程学院河北秦皇岛066004

针对连续系统在闭环条件下进行辨识,由于将来输入和噪声的相关性,会导致辨识方法产生有偏估计结果的问题,提出一种基于广义泊松矩泛函的闭环子空间辨识算法。首先,采用广义泊松矩泛函变换得到输入输出信号的滤波器模型,从而得到连续系... 详细信息

针对连续系统在闭环条件下进行辨识,由于将来输入和噪声的相关性,会导致辨识方法产生有偏估计结果的问题,提出一种基于广义泊松矩泛函的闭环子空间辨识算法。首先,采用广义泊松矩泛函变换得到输入输出信号的滤波器模型,从而得到连续系统的输入输出矩阵方程。然后,利用故障诊断领域中的等价空间代替子空间辨识过程中的观测空间进行辨识。最后,为了解决闭环辨识中由反馈控制器产生的估计偏差辨识问题,采用主成分分析法和辅助变量法,达到辨识系统一致性估计的目的。仿真结果验证了所提方法的有效性和精确性。

关键词：子空间辨识闭环辨识广义泊松矩泛函等价空间

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考虑差异化需求的电动汽车充电调度策略

控制与决策 2024年第3期39卷 795-803页

作者：蔡凌郭戈施冷安东东北大学秦皇岛分校控制工程学院河北秦皇岛066004

电动汽车行驶里程短、充电时间长是影响驾驶体验的关键.通过对电网、充电设备进行大规模升级的方法减少充电时间,成本昂贵,因此充分利用现有路网、电网资源,制定智能充电调度策略成为提高驾驶体验的重要手段.考虑到驾驶者对充电时间敏... 详细信息

电动汽车行驶里程短、充电时间长是影响驾驶体验的关键.通过对电网、充电设备进行大规模升级的方法减少充电时间,成本昂贵,因此充分利用现有路网、电网资源,制定智能充电调度策略成为提高驾驶体验的重要手段.考虑到驾驶者对充电时间敏感度的异质性,提出具有差异化的调度策略以满足不同优先级驾驶者的需求.首先,为均衡不同优先级驾驶者的利益,提出一种基于动态截断机制的两优先级队列模型;其次,定义充电站的准入原则,保证高优先级驾驶者对预留桩的使用权及对空闲桩的优先抢占权;然后,提出基于截断机制的双层优化模型CCPQ(charging with cut-off priority queue),在顶层高优先级车辆与充电桩最优匹配的基础上,设计底层低优先级车辆的分配策略优化模型,将最小化低优先级驾驶者的总等待时间构建为凸优化问题;最后,通过仿真验证策略的有效性及优越性.

关键词：电动汽车充电策略区分服务预约截断优先级队列凸优化

基于GMM-KNN-LSTM的烧结矿化学指标预测

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东北大学学报（自然科学版） 2024年第3期45卷 314-322页

作者：閤光磊吴朝霞刘梦园姜玉山东北大学秦皇岛分校控制工程学院河北秦皇岛066004 东北大学秦皇岛分校数学与统计学院河北秦皇岛066004

针对烧结矿化学指标检测频率低导致无标签样本无法被机器学习利用的问题,提出了一种充分利用样本中有用信息的烧结矿化学指标预测模型.首先,结合高斯混合模型(GMM)和K-近邻(KNN)算法,将无标签样本转化为有标签样本,然后与长短期记忆(LS... 详细信息

针对烧结矿化学指标检测频率低导致无标签样本无法被机器学习利用的问题,提出了一种充分利用样本中有用信息的烧结矿化学指标预测模型.首先,结合高斯混合模型(GMM)和K-近邻(KNN)算法,将无标签样本转化为有标签样本,然后与长短期记忆(LSTM)单元相结合,用于预测烧结矿的总铁质量分数、FeO质量分数和碱度3个化学指标.通过与反向传播神经网络(BPNN)、循环神经网络(RNN)和LSTM三种模型对比,结果表明所建模型具有较低的预测误差.总铁质量分数和FeO质量分数的预测命中率在允许误差±0.5%内时分别达到98.73%和95.33%,碱度的预测命中率在允许误差±0.05内为98.13%,展现了较高的预测精度.

关键词：烧结矿化学指标预测模型无标签样本处理算法 LSTM 数据预处理

基于晶体塑性有限元法的316LN不锈钢单轴力学行为

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东北大学学报（自然科学版） 2024年第6期45卷 843-849页

作者：陈小辉陈天祥朱琳郎朗东北大学秦皇岛分校控制工程学院河北秦皇岛066004

为了更准确描述316LN不锈钢单轴力学行为,在率相关晶体塑性理论框架下,以Ahmadzadeh-Varvani(A-V)随动硬化准则为基础,构建了多晶循环塑性本构模型.通过程序UMAT将其移植到有限元软件ABAQUS中,并通过Voronoi图建立二维多晶有限元模型;... 详细信息

为了更准确描述316LN不锈钢单轴力学行为,在率相关晶体塑性理论框架下,以Ahmadzadeh-Varvani(A-V)随动硬化准则为基础,构建了多晶循环塑性本构模型.通过程序UMAT将其移植到有限元软件ABAQUS中,并通过Voronoi图建立二维多晶有限元模型;分别模拟了不同加载率、应变循环和非对称应力循环条件下316LN不锈钢的变形行为.对比模拟结果与实验数据可知:单轴拉伸条件下,两者的应力误差在±0.9%附近波动,最大应力误差仅为1.9%;应变循环条件下,两者的最大应力误差出现在第5圈,拉伸和压缩阶段应力误差分别为11.4%和12.2%,循环稳定后,拉伸和压缩阶段应力误差分别为7.4%和7.9%;应力循环条件下,两者的误差主要体现在滞环宽度上,模拟的滞环面积相对较窄,但滞环演化趋势误差较小.

关键词：晶体塑性理论 A-V随动硬化准则饱和硬化准则 Voronoi图棘轮效应

社会主义核心价值观在高校的践行——以东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院为例

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学园 2018年第2期11卷 16-17页

作者：陈钰王妍东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院

大学生的思想可塑性很强,一个正确的思想引领理论十分重要。在引导大学生树立社会主义核心价值观时应该要注重联系当前背景与结合自身问题,使大学生全面了解其真正内在的思想;以爱国精神为阶梯,促进大学生建立并贯彻社会主义核心价值观... 详细信息

大学生的思想可塑性很强,一个正确的思想引领理论十分重要。在引导大学生树立社会主义核心价值观时应该要注重联系当前背景与结合自身问题,使大学生全面了解其真正内在的思想;以爱国精神为阶梯,促进大学生建立并贯彻社会主义核心价值观的思想方针;加强社会主义核心价值观的宣传力度;把理论与实践相结合,促进大学生的思想基础建设。

关键词：高校当代大学生社会主义核心价值观教育

刀具偏心跳动下侧铣硬脆材料的瞬时铣削力模型

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航空学报 2024年第4期45卷 270-279页

作者：马廉洁杜文豪赵镇邱喆东北大学机械工程与自动化学院沈阳110819 东北大学秦皇岛分校控制工程学院秦皇岛066004

以侧铣可加工微晶陶瓷为对象,建立了瞬时整体铣削力模型,研究了刀具偏心跳动状态下立铣刀侧刃铣削瞬时铣削力。通过铣削刀具与工件的次摆线运动,获得了其瞬时切削厚度、瞬时切削面积。通过线性搜索法确定了刀具偏心量和偏心角的最优解,... 详细信息

以侧铣可加工微晶陶瓷为对象,建立了瞬时整体铣削力模型,研究了刀具偏心跳动状态下立铣刀侧刃铣削瞬时铣削力。通过铣削刀具与工件的次摆线运动,获得了其瞬时切削厚度、瞬时切削面积。通过线性搜索法确定了刀具偏心量和偏心角的最优解,利用一维搜索算法进行了瞬时铣削力作用点的精确求解,并以刀具偏心跳动状态下的瞬时转角予以表达。以Martellotti模型为基础,建立了新的瞬时铣削力模型。以最小二乘法进行了瞬时铣削力模型系数辨识。并从铣削力作用点(瞬时转角)视角,研究了瞬时铣削力的变化特性。铣削实验验证结果表明,铣削力模型预测值与实验值吻合程度较高,平均相对误差不超过8%,该瞬时铣削力模型具有较高的预测精度。

关键词：刀具偏心跳动瞬时铣削力模型瞬时切削面积铣削力作用点硬脆材料

基于MTF和改进残差网络的轴承故障定量诊断方法

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东北大学学报（自然科学版） 2024年第5期45卷 697-706页

作者：李凌轩马振玮于泽峻邢壮东北大学机械工程与自动化学院辽宁沈阳110819 东北大学秦皇岛分校控制工程学院河北秦皇岛066004

有别于目前滚动轴承故障诊断多集中在定性分析阶段,提出了一种使用图像分类的滚动轴承故障定量诊断方法.采用重叠采样方法,对一维时序数据进行数据增强,使用马尔可夫转换场(Markov transition field,MTF)方法将一维时序数据转换成二维图... 详细信息

有别于目前滚动轴承故障诊断多集中在定性分析阶段,提出了一种使用图像分类的滚动轴承故障定量诊断方法.采用重叠采样方法,对一维时序数据进行数据增强,使用马尔可夫转换场(Markov transition field,MTF)方法将一维时序数据转换成二维图像,为输入到神经网络模型中提供二维图像样本并保留了时域信息,搭建和训练基于迁移学习微调处理的ResNeXt和ResNeSt改进残差网络,将故障图像进行分类并实现故障诊断.采用混淆矩阵和t分布领域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)可视化方法进行实验,结果表明,该滚动轴承故障定量诊断方法能够实现多工况滚动轴承故障的定量诊断,且具有诊断精度高和训练速度快的优点.

关键词：轴承故障马尔可夫转换场残差网络迁移学习定量诊断

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多车道交叉口交通信号与混合车辆轨迹协同优化框架

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控制与决策 2024年

作者：王立夫刘一铄孔芝郭戈东北大学秦皇岛分校控制工程学院

智能网联自动驾驶技术逐渐成熟,为交叉口日益严重的交通拥堵和能源浪费问题提供了新的解决方案.将交通信号控制与车辆轨迹优化相结合,可以有效提高通行效率和燃油效率.因此,本文针对混合交通流环境下的多车道交叉口,提出一种交通信号与... 详细信息

智能网联自动驾驶技术逐渐成熟,为交叉口日益严重的交通拥堵和能源浪费问题提供了新的解决方案.将交通信号控制与车辆轨迹优化相结合,可以有效提高通行效率和燃油效率.因此,本文针对混合交通流环境下的多车道交叉口,提出一种交通信号与车辆轨迹协同优化控制框架.首先,考虑到信号相序的动态变化和车辆变道的原因及其持续性影响,对车辆的纵向跟驰模型和横向变道模型进行改进.其次,以最小化车辆通行延迟和油耗为目标,提出交通信号与车辆轨迹协同优化控制方法,在交通信号的自适应控制下平滑车辆轨迹.此外,设计一种协同优化控制算法,以较低的计算量保证优化效率.最后,在不同的交通情境下进行了数值仿真,结果表明,所提框架能够同时提高通行效率和燃油效率.相比交通信号或车辆轨迹的单独优化框架,所提协同优化框架在通行延迟、油耗、安全性能和驾驶舒适度等方面均能产生更多的增益.

关键词：混合交通流多车道交叉口车辆轨迹优化交通信号优化油耗通行延迟