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“厚基础、强实践、重创新”的材料类本科专业人才培养模式重构与实践

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工程科学与技术 2024年第2期56卷 17-23页

作者：杨劼人叶金文苟倩王泽高吴朝玲朱建国张云刘颖四川大学材料科学与工程学院四川成都610065

材料科学与工程是国家“四个面向”的重要支撑,先进材料及制造是国家战略性、基础性产业,是涉及国家安全的关键核心领域。本文针对国家对材料类高素质人才的迫切需求和传统材料类本科人才培养中存在的专业过度细分、实践能力偏弱、创新... 详细信息

材料科学与工程是国家“四个面向”的重要支撑,先进材料及制造是国家战略性、基础性产业,是涉及国家安全的关键核心领域。本文针对国家对材料类高素质人才的迫切需求和传统材料类本科人才培养中存在的专业过度细分、实践能力偏弱、创新能力不足等局限性问题,从一流高等院校本科生培养视角出发,依托四川大学厚重基础与综合优势,结合近二十年来材料科学与工程学院本科育人改革实践,系统阐释了“厚基础、强实践、重创新”的材料类本科人才培养特色与新模式。全文宗旨在于论述如何发挥“材料科学与工程”世界一流学科建设学科、一级学科国家重点学科的优势,服务国家重大需求和国民经济主战场,全面总结了系统性多层次育人探索和教学改革,对培养理想坚定、基础扎实、勇于创新的材料类优秀本科人才的具体内涵、实施路径及育人成效进行了思路分析与案例介绍,并对进一步持续改革工作进行了展望。

关键词：材料科学与工程本科专业人才培养教学改革

基于直流电流瞬时微分的特高压直流分层接入系统非故障层换相失败预防控制策略

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电力自动化设备 2024年第2期44卷 126-132,146页

作者：王渝红李元琦廖建权陈立维赏成波四川大学电气工程学院四川成都610065

在特高压直流分层接入系统中,由于层间耦合作用,某一层交流系统发生故障可能导致非故障层换流器发生换相失败。为此,考虑到故障过程直流电流的变化,提出一种基于直流电流瞬时微分的换相失败预防控制策略。该策略基于故障后直流电流的变... 详细信息

在特高压直流分层接入系统中,由于层间耦合作用,某一层交流系统发生故障可能导致非故障层换流器发生换相失败。为此,考虑到故障过程直流电流的变化,提出一种基于直流电流瞬时微分的换相失败预防控制策略。该策略基于故障后直流电流的变化特性,得到换相电流时间面积控制中触发角修正量,代替原有换相失败预防控制,提高非故障层换相失败预防控制的启动精度;同时基于电流预测量和等效直流输入电阻动态调整低压限流控制器的指令值,提高其响应速度。在PSCAD/EMTDC中搭建仿真模型对不同工况下所提控制策略进行验证。结果表明,该策略可降低高低端换流器同时发生换相失败的风险,改善故障后系统的运行性能。

关键词：特高压直流输电分层接入系统换相失败电流预测换相电流时间面积低压限流控制器

基于模块化思想的LCC-HVDC改进小信号建模及交互稳定性分析

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电力系统保护与控制 2024年第10期52卷 84-94页

作者：王顺亮刘海军谢洋马俊鹏李永琪焦宁刘天琪四川大学电气工程学院四川成都610065

随着电网换相型高压直流输电(line commutated converter based high voltage direct current, LCC-HVDC)技术的广泛应用,交直流混联电力系统的交互稳定性问题日益突出。首先基于状态空间平均法建立了考虑非线性换相重叠动态过程的LCC... 详细信息

随着电网换相型高压直流输电(line commutated converter based high voltage direct current, LCC-HVDC)技术的广泛应用,交直流混联电力系统的交互稳定性问题日益突出。首先基于状态空间平均法建立了考虑非线性换相重叠动态过程的LCC换流器传递函数模型。为适应愈加复杂的直流输电系统建模,提出利用模块化思想分别建立LCC-HVDC各子系统小信号模型,并推导了能反映交直流系统和换流器之间电气耦合特性的接口矩阵实现子系统连接,从而模块化建立精确且易于扩展的计及控制链路延时和锁相环输出相位波动的双端LCC-HVDC系统改进小信号模型。最后分析了控制系统参数和控制链路延时对系统小干扰稳定性的影响以及失稳模态的主导因素,揭示了双端LCC-HVDC系统交直流混合谐振机理及送受端交互影响具体过程。研究结果可以为系统参数设计、谐振抑制措施提供理论基础。

关键词： LCC-HVDC 状态空间模型模块化控制链路延时谐振影响因素

敏感设备电压暂降故障样本增广与概率评估最大熵建模

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工程科学与技术 2024年第2期56卷 68-79页

作者：郑玫肖先勇陈韵竹郑子萱汪颖四川大学电气工程学院四川成都610065

敏感设备电压暂降故障概率评估面临样本小和先验知识不足两大难题。本文基于自编码技术和最大熵原理,提出一种适用于小样本的设备故障概率评估随机建模方法。首先,考虑敏感设备主要对暂降幅值和持续时间特征敏感,电压耐受曲线(VTC)存在... 详细信息

敏感设备电压暂降故障概率评估面临样本小和先验知识不足两大难题。本文基于自编码技术和最大熵原理,提出一种适用于小样本的设备故障概率评估随机建模方法。首先,考虑敏感设备主要对暂降幅值和持续时间特征敏感,电压耐受曲线(VTC)存在不确定性的实际情况,利用自适应Kmeans聚类算法对样本暂降幅值、持续时间聚类,在稀疏自编码器(SAE)损失函数中添加VTC不确定约束进行样本特征学习,提出基于SAE–自适应Kmeans的故障样本增广方法。其次,针对先验知识不足问题,提出基于增广样本的设备故障概率评估最大熵建模方法。最后,以个人计算机为例,在VTC概率密度函数服从均匀、正态和不同指数分布且样本数仅为5的情况下进行验证,与传统最大熵法、未引入自适应Kmeans聚类进行VTC不确定区域约束的SAE样本增广进行比较,同时与先验知识不足情况下基于主观假设的评估方法进行比较。结果表明,所提方法适用于小样本和不同分布,评估结果误差低于传统最大熵法与基于主观假设的方法,验证了稀疏自编码样本增广和最大熵建模方法对于小样本设备故障概率评估的有效性、合理性和可行性。

关键词：电压暂降敏感设备故障概率小样本稀疏自编码最大熵建模

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轻量化机器人抓取位姿实时检测算法

浙江大学学报（工学版） 2024年第3期58卷 599-610页

作者：宋明俊严文邓益昭张俊然涂海燕四川大学电气工程学院四川成都610065

针对机器人对形状、大小、种类变化不一的未知物体的抓取,提出轻量化的抓取位姿实时检测算法RTGN,以进一步提升抓取检测准确率及检测速度.设计多尺度空洞卷积模块,以构建轻量化的特征提取主干网络;设计混合注意力模块,以加强网络对重要... 详细信息

针对机器人对形状、大小、种类变化不一的未知物体的抓取,提出轻量化的抓取位姿实时检测算法RTGN,以进一步提升抓取检测准确率及检测速度.设计多尺度空洞卷积模块,以构建轻量化的特征提取主干网络;设计混合注意力模块,以加强网络对重要抓取特征的关注;引入金字塔池化模块融合多层级特征,以提升网络对物体的抓取感知能力.在Cornell抓取数据集上进行测试,RTGN检测速度为142帧/s,在图像拆分和对象拆分上的检测准确率分别为98.26%和97.65%;在实际抓取环境下进行抓取实验,机器人对20类未知物体进行400次抓取,抓取成功率为96.0%.实验结果表明,RTGN的检测准确率和检测速度较现有方法有明显提升,对物体的位置和姿态变化具有较强的适应性,并且能够有效地泛化到形状、大小、种类等变化不一的未知物体的抓取检测中.

关键词：机器人抓取抓取检测注意力机制卷积神经网络深度学习非结构化环境

直流电压下油纸绝缘纤维杂质迁移运动特性及动力分析模型

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高电压技术 2024年第4期50卷 1714-1722页

作者：杨森鸿李原林思衍袁豪周凯伍亚萍四川大学电气工程学院成都610065

换流变压器阀侧绕组运行过程中长期承受直流电场分量,其内部纤维杂质易积聚成桥,严重影响复合绝缘性能。为此,探究了直流电压下油纸绝缘纤维杂质迁移运动特性,对其轨迹、速度、偏移距离等特征参数进行了定量分析。在此基础上,建立了直... 详细信息

换流变压器阀侧绕组运行过程中长期承受直流电场分量,其内部纤维杂质易积聚成桥,严重影响复合绝缘性能。为此,探究了直流电压下油纸绝缘纤维杂质迁移运动特性,对其轨迹、速度、偏移距离等特征参数进行了定量分析。在此基础上,建立了直流电压下纤维杂质动力分析模型,还原了纤维杂质的整个运动轨迹,并定量解释了其运动过程中速度及偏移距离变化的动力学机制。结果表明:球板电极下,单个纤维杂质在电极间往复运动,同时向强场区域水平迁移。其单次运动周期分为“抬升”、“上升”、“下降”3个阶段,最大运动速度可达10^(2)mm/s量级。随加压时间增加,油中纤维杂质在强场区域积聚为杂质小桥,小桥间因同号电荷相斥最终呈现中间密集而边缘稀疏的形态特征。仿真研究纤维杂质迁移运动特性,发现其“上升”阶段运动速度先急速增大再缓慢增加,“下降”阶段速度则先急剧增大至极大值而后逐渐减小,最大加速度可达10^(2)m/s^(2)量级。进一步地,纤维杂质运动过程中水平方向偏移距离随碰撞次数增加逐渐减小,其关系服从指数函数。以上研究可明确直流电压下纤维杂质全运动过程,实现杂质动力学特征定量计算,为后续纤维杂质绝缘危害性评估工作提供理论依据。

关键词：油纸绝缘纤维杂质迁移运动有限元动力学模型

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基于相关性参数选择的飞行数据异常检测

北京航空航天大学学报 2024年第5期50卷 1738-1745页

作者：钟杰罗冲张恒苗强四川大学电气工程学院成都610065

随着无人机(UAV)技术的成熟,其在军民领域的应用越来越广泛,安全问题也逐渐受到重视。UAV飞行数据能直接反映其飞行健康状态。针对UAV飞行数据开展异常检测研究是提升UAV整体安全性的重要手段之一。基于此,提出了一种基于相关性参数选... 详细信息

随着无人机(UAV)技术的成熟,其在军民领域的应用越来越广泛,安全问题也逐渐受到重视。UAV飞行数据能直接反映其飞行健康状态。针对UAV飞行数据开展异常检测研究是提升UAV整体安全性的重要手段之一。基于此,提出了一种基于相关性参数选择与卷积神经网络(CNN)的异常检测方法。利用最大信息系数(MIC)和Pearson相关系数法挖掘参数之间的相关性,并建立相关性飞行参数集合;利用与待检测飞行参数相关的飞行参数数据训练卷积神经网络预测模型,根据模型预测值与真实值之间的残差判定异常。利用真实UAV飞行数据对所提方法进行验证,结果显示:所提方法的假阳率、假阴率、准确率指标均值分别为0%、0.19%、99.6%,证明了方法的有效性。

关键词：异常检测飞行数据最大信息系数 Pearson相关系数法卷积神经网络

压缩感知和图卷积神经网络相结合的宽频振荡扰动源定位方法

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高电压技术 2024年第3期50卷 1080-1089页

作者：王渝红李晨鑫周旭朱玲俐蒋奇良郑宗生四川大学电气工程学院成都610065

新能源并网引发的宽频振荡严重威胁电网安全,实现宽频振荡源的在线定位并及时采取抑制措施以保证系统安全稳定尤为必要。为此,提出一种压缩采样和图卷积神经网络相结合的宽频振荡源定位方法,该方法首先在子站对时序的振荡信号进行稀疏采... 详细信息

新能源并网引发的宽频振荡严重威胁电网安全,实现宽频振荡源的在线定位并及时采取抑制措施以保证系统安全稳定尤为必要。为此,提出一种压缩采样和图卷积神经网络相结合的宽频振荡源定位方法,该方法首先在子站对时序的振荡信号进行稀疏采样,获得其低维观测序列,作为节点的时序信息,然后在主站融合系统的拓扑结构捕捉各节点的邻接关系,综合考虑系统振荡的时空特性,运用图卷积神经网络实现振荡源定位。最后利用宽频振荡样本集进行仿真验证,结果表明所提方法在量测数据含有噪声、传输数据缺失以及传输数据偏差的情况下都有较高的定位准确度。

关键词：新能源发电宽频振荡振荡源定位压缩感知时空特性图卷积神经网络

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基于预定义时间的四旋翼滑模控制

北京航空航天大学学报 2024年第5期50卷 1665-1674页

作者：刘浩黄山涂海燕四川大学电气工程学院成都610065

针对四旋翼位置环和姿态环的控制问题,使得四旋翼位姿能够在预定时间内稳定,提出一种基于预定义时间滑模控制算法的位姿控制器。该控制器通过对四旋翼位置环和姿态环2个环节的控制,使得四旋翼的位姿能够在预定时间内稳定。理论推导及数... 详细信息

针对四旋翼位置环和姿态环的控制问题,使得四旋翼位姿能够在预定时间内稳定,提出一种基于预定义时间滑模控制算法的位姿控制器。该控制器通过对四旋翼位置环和姿态环2个环节的控制,使得四旋翼的位姿能够在预定时间内稳定。理论推导及数值仿真表明:所提算法具有正确性;仿真结果表明:应用所提控制器的四旋翼的位置和姿态能够在预定时间内达到稳定。

关键词：四旋翼预定义时间稳定滑模控制位置控制姿态控制