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高压直流金属化薄膜电容器绝缘性能提升方法研究进展

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高电压技术 2024年第6期50卷 2319-2331页

作者：肖萌陈毓妍赵亦烁杜伯学天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

金属化薄膜电容器因其具有优异的绝缘特性与自愈性能,被广泛用作高压直流输电等先进能源系统的核心设备,其绝缘介质聚丙烯薄膜是制约电容器安全可靠运行的重要因素。文中系统梳理了高压直流电容器用金属化聚丙烯薄膜的研究进展,基于聚... 详细信息

金属化薄膜电容器因其具有优异的绝缘特性与自愈性能,被广泛用作高压直流输电等先进能源系统的核心设备,其绝缘介质聚丙烯薄膜是制约电容器安全可靠运行的重要因素。文中系统梳理了高压直流电容器用金属化聚丙烯薄膜的研究进展,基于聚丙烯薄膜的微观结构、运行工况及电极设计,提出了薄膜介质目前面临的风险及挑战。总结了提升聚丙烯薄膜耐受极端环境的绝缘改性方法,介绍了基于微观结构调控、本体掺杂、界面改性及多层结构设计的聚丙烯薄膜材料改性方法,并阐述了复合薄膜设计、安全膜设计、方阻设计等金属电极设计方法的发展进程。该研究将为服役于高压直流输电系统中电容器的绝缘设计、生产和运行维护提供参考。

关键词：高压直流电容器聚丙烯薄膜绝缘性能材料改性击穿强度

计及信息不确定性的多端交直流混合配电网分布式二级协同控制

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第6期57卷 602-612页

作者：杨挺秦楠李浩刘亚闯天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

分布式一致性控制(distributed consensus control,DCC)因其灵活协同能力成为交直流混合配电网二次控制的新途径.然而,传统DCC并未考虑实际通信环境中存在的随机时变时延和数据丢包问题,这致使其在非理想通信环境下难以稳定跟踪一致性... 详细信息

分布式一致性控制(distributed consensus control,DCC)因其灵活协同能力成为交直流混合配电网二次控制的新途径.然而,传统DCC并未考虑实际通信环境中存在的随机时变时延和数据丢包问题,这致使其在非理想通信环境下难以稳定跟踪一致性期望目标.为此,本文提出一种计及信息不确定性的分布式二级协同控制策略.利用变量累加补偿机制,对时变时延和数据丢包进行统一等效.进而基于附加一致性算法(surplus consensus algorithm,SCA)构建具有零稳态误差特性的估计器,并对其收敛性进行推导证明.在此基础上,设计稳态收敛性能不受通信约束干扰的SCA-DCC控制器,实现非理想通信环境下的精准平均电压偏差调节和有功功率成比例分配.随后,以时延容忍度为指标优化SCA-DCC控制器参数,满足系统在不同通信条件下的稳定需求,进一步增强控制器的通信鲁棒性.仿真结果表明,在不同功率扰动和故障工况下,与现有控制策略相比,所提控制策略能够克服时变时延和数据丢包产生的负面影响,在维持较优动态响应性能的同时使稳态电压偏差降低73.08%~85.25%,具有控制精度高和抗扰动能力强的特点.

关键词：多端交直流混合配电网分布式控制时变时延数据丢包附加一致性算法

多无人机吊挂负载运输系统的非线性鲁棒控制设计

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吉林大学学报（工学版） 2024年第6期54卷 1788-1795页

作者：鲜斌王光怡蔡佳明天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

针对多无人机吊挂负载运输系统中负载的位置跟踪和姿态控制问题,提出了一种新型非线性鲁棒控制策略。首先,在存在未知外界扰动和考虑系统内部状态耦合的基础上,基于拉格朗日力学建立了多无人机吊挂负载运输系统的动力学模型。其次,设计... 详细信息

针对多无人机吊挂负载运输系统中负载的位置跟踪和姿态控制问题,提出了一种新型非线性鲁棒控制策略。首先,在存在未知外界扰动和考虑系统内部状态耦合的基础上,基于拉格朗日力学建立了多无人机吊挂负载运输系统的动力学模型。其次,设计了一种基于误差符号函数积分(RISE)和几何控制方法的非线性鲁棒控制策略,用于补偿未知外界扰动的影响,实现了对负载位姿的精确控制。基于Lyapunov方法的稳定性分析证明了闭环系统的稳定性和吊挂负载跟踪误差的渐近收敛。仿真结果表明,本文提出的控制策略可以实现良好的轨迹跟踪效果,并对外界干扰有较好的鲁棒性。

关键词：控制理论与控制工程多无人机吊挂负载几何控制非线性控制鲁棒控制

基于模型预测控制与改进人工势场法的多无人机路径规划

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控制与决策 2024年第7期39卷 2133-2141页

作者：鲜斌宋宁天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

模型预测控制(model predictive control,MPC)已成功地应用于无人机集群的路径规划.但其存在计算量大及单步运算时间长等不足,在实时运行中往往难以获得较高的控制频率.而离线的MPC需要准确的地图信息,难以处理地图中无法预测的动态障碍... 详细信息

模型预测控制(model predictive control,MPC)已成功地应用于无人机集群的路径规划.但其存在计算量大及单步运算时间长等不足,在实时运行中往往难以获得较高的控制频率.而离线的MPC需要准确的地图信息,难以处理地图中无法预测的动态障碍物.对此,提出一种结合离线MPC全局规划与在线改进人工势场法局部规划的方法.在利用MPC方法生成安全、平滑轨迹的同时,提高无人机在动态障碍物影响下的避障能力.通过引入调节力来处理传统人工势场法的局部极小值问题,并将目标与无人机的相对距离引入斥力函数,同时改进引力函数,以改善无人机在目标点处低速徘徊的问题.此外,设计一种事件触发的无人机轨迹变更与轨迹恢复策略,使无人机仅在必要时实施动态避障行为.在此基础上,最大化利用原来的规划轨迹.仿真验证结果表明,所提出的路径规划方法能够使无人机集群安全飞行至目标点,并且具有良好的动态避障能力.

关键词：多无人机模型预测控制人工势场路径规划动态障碍物事件触发

基于事件驱动的无人机吊挂系统在线自适应轨迹规划

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控制理论与应用 2024年第5期41卷 817-828页

作者：蔡佳明鲜斌天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

本文针对四旋翼无人机吊挂系统空运过程中负载摆角的非线性最优调节问题,提出了一种基于事件驱动的在线自适应轨迹规划策略.在事件驱动的自适应评价网框架下,利用神经网络的逼近学习能力得到吊挂负载摆动抑制的折现最优控制律.同时结合... 详细信息

本文针对四旋翼无人机吊挂系统空运过程中负载摆角的非线性最优调节问题,提出了一种基于事件驱动的在线自适应轨迹规划策略.在事件驱动的自适应评价网框架下,利用神经网络的逼近学习能力得到吊挂负载摆动抑制的折现最优控制律.同时结合该控制律进一步规划四旋翼无人机的飞行轨迹,实现了对无人机位置的精确调节和吊挂负载摆动的快速抑制,并且显著降低了无人机机载处理器的计算负担.然后采用基于Lyapunov稳定性的分析方法,证明了神经网络输出权值估计误差一致最终有界,并证明了无人机位置跟踪误差和吊挂负载摆动运动的收敛.最后,通过飞行对比实验验证了所提出的轨迹规划策略的有效性.

关键词：轨迹规划事件驱动无人机吊挂系统摆动抑制

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基于层次特征复用的视频超分辨率重建

自动化学报 2024年第9期50卷 1736-1746页

作者：周圆王明非杜晓婷陈艳芳天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

当前的深度卷积神经网络方法,在视频超分辨率任务上实现的性能提升相对于图像超分辨率任务略低,部分原因是它们对层次结构特征中的某些关键帧间信息的利用不够充分.为此,提出一个称作层次特征复用网络(Hierarchical feature reuse netwo... 详细信息

当前的深度卷积神经网络方法,在视频超分辨率任务上实现的性能提升相对于图像超分辨率任务略低,部分原因是它们对层次结构特征中的某些关键帧间信息的利用不够充分.为此,提出一个称作层次特征复用网络(Hierarchical feature reuse network,HFRNet)的结构,用以解决上述问题.该网络保留运动补偿帧的低频内容,并采用密集层次特征块(Dense hierarchical feature block,DHFB)自适应地融合其内部每个残差块的特征,之后用长距离特征复用融合多个DHFB间的特征,从而促进高频细节信息的恢复.实验结果表明,提出的方法在定量和定性指标上均优于当前的方法.

关键词：层次特征复用卷积神经网络特征融合视频超分辨率重建

基于PPYOLOE的师生互助训练半监督目标检测网络

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第4期57卷 415-423页

作者：张国山魏金满天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络的目标检测技术成为当前计算机视觉领域的研究热点之一.目前主流的目标检测算法依赖于监督学习方式,需要在大量有标注图像数据上训练网络,然而,无标签的数据易于获取,而有标签的数据收集起来通... 详细信息

随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络的目标检测技术成为当前计算机视觉领域的研究热点之一.目前主流的目标检测算法依赖于监督学习方式,需要在大量有标注图像数据上训练网络,然而,无标签的数据易于获取,而有标签的数据收集起来通常很困难,标注也耗时和耗力.为了解决数据标注难以获取的问题,提出了教师学生互助训练的半监督目标检测(PPYOLOE-SSOD)算法.首先,同时训练一个学生模型和逐渐改进的教师模型,使用教师模型筛选高质量伪标签,将伪标签作为未标注图像的回归目标,指导学生模型训练,挖掘未标注图像的知识信息,为了减小参数传递的不稳定性,每次迭代学生模型使用指数移动平均方法更新教师模型参数;此外,引入不同种类的半监督数据增强方法来增强网络的抗干扰能力;最后,针对无标注数据的学习,新增无监督学习分支,使用密集学习方式对模型预测得到的特征进行处理,通过对教师模型预测的分类特征排序,自动选择高质量特征作为教师模型生成的伪标签,从而避免了繁琐的伪标签后处理,提升网络的精度和训练速度.在MS COCO数据集上,通过使用半监督学习方法,PPYOLOE在1%、5%、10%的标注数据集上分别得到了1.4%、1.6%、2.1%的精度提升.与其他半监督目标检测算法比较,PPYOLOE-SSOD算法的精度达到最优.代码已开源在https://***/wjm202/PPYYOLOE-SSOD.

关键词：半监督学习目标检测 PPYOLOE 师生互助训练

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深度多模态不确定度的短视频事件检测方法

哈尔滨工业大学学报 2024年第5期56卷 36-45页

作者：苏育挺王富铕井佩光天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

随着短视频的快速发展,短视频事件检测任务受到越来越多的关注。现有短视频事件检测研究普遍采用深度神经网络来获得确定的检测结果,但是网络忽略了不确定度的影响从而导致错误的预测结果也会产生过度置信的决策。为了解决上述问题,本... 详细信息

随着短视频的快速发展,短视频事件检测任务受到越来越多的关注。现有短视频事件检测研究普遍采用深度神经网络来获得确定的检测结果,但是网络忽略了不确定度的影响从而导致错误的预测结果也会产生过度置信的决策。为了解决上述问题,本文提出了一个深度多模态不确定度网络的短视频事件检测方法。首先,该方法在传统域分离网络中嵌入变分层,用来获得预测分布;然后,将视觉模态信息和音频模态信息输入到网络中,利用该方法所构建的独立性和相关性损失可以获得包含不确定度的音频模态共、私有域预测分布以及视觉模态共、私有域预测分布;最后,提出了一个不确定度判别法则用来筛选4个域的预测分布,从而得到最终的预测结果。在公开数据集(UCF-101与HMDB51)和新构建的短视频事件检测数据集上进行了实验。实验结果表明,面对不同的深度分类方法以及不同的数据集,本文方法不仅有着更高的分类准确率,还可以对输出结果进行不确定度估计,针对音频的干扰也具有较强的鲁棒性。

关键词：深度神经网络短视频事件检测域分离网络变分层模态不确定度

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超音速旋流分离器湿气出口段液膜测量

化工进展 2024年第2期43卷 667-679页

作者：丁红兵张盼盼陈政奇王世伟梁真馨孙宏军天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

超音速旋流分离技术作为一种新型的多相流分离技术,在天然气脱水脱烃领域有较好的应用前景。超音速分离器内液膜特性与分离性能息息相关,本文以其湿气出口段液膜特征为研究对象,开发了一套FPC电导式液膜厚度测量系统,设计了标定装置获... 详细信息

超音速旋流分离技术作为一种新型的多相流分离技术,在天然气脱水脱烃领域有较好的应用前景。超音速分离器内液膜特性与分离性能息息相关,本文以其湿气出口段液膜特征为研究对象,开发了一套FPC电导式液膜厚度测量系统,设计了标定装置获取传感器实际输出特性。搭建实验管段展开气液两相分离实验,研究了入口含液量与背压比对液膜特征的影响。实验显示液膜厚度低于500μm时传感器灵敏度较高,拟合曲线误差在±5%以内。时域上统计学分析表明液膜厚度呈双峰分布,基层厚度约为70μm。频域上小波包分解后第2、第3频段与其他频段能量分布变化趋势有明显差异,据此对原始信号依次进行重构、局部均值分解、求近似熵和聚类,结果表明含液量增大,液膜波动加剧,近似熵可聚类为三类,对应三种流形。采用互相关算法分析液膜扰动波速度,含液量增大其流向分量与周向分量均呈指数增长趋势,流向分量及其RMSE范围分别为84.7~339.0mm/s、1.15~4.51mm/s,周向分量及其RMSE范围分别为54.8~186.4mm/s、1.20~3.38mm/s。

关键词：超音速分离器 FPC电导式液膜传感器液膜特征小波包变换局部均值分解