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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

基于倾向得分匹配探讨中国老年人听力损失与认知功能之间的关系

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四川大学学报（医学版） 2024年第1期55卷 161-166页

作者：廖玉琪寇文凯师赛龙周亚希钟怀昌邱培媛万洋四川大学华西公共卫生学院/四川大学华西第四医院老年保健与姑息医学系成都610041 四川大学华西公共卫生学院/四川大学华西第四医院流行病与卫生统计学系成都610041 四川大学华西公共卫生学院/四川大学华西第四医院神经内科成都610041

目的通过倾向得分匹配法,探讨老年人群听力损失与认知功能各维度之间的关系。方法使用中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)2018年的数据,纳入60岁及以上的参与者共7605人。使用无卡钳值、... 详细信息

目的通过倾向得分匹配法,探讨老年人群听力损失与认知功能各维度之间的关系。方法使用中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)2018年的数据,纳入60岁及以上的参与者共7605人。使用无卡钳值、不可替换的1∶1最近邻匹配法进行倾向得分匹配,再用G-computation估计听力损失对认知功能各维度的平均处理效应(average treatment effect,ATE)。结果匹配前,女性3626人(47.68%),听力损失1409人(18.53%),认知障碍3031人(39.86%)。匹配后,听力损失组和听力正常组分别纳入1409例受试者,且两组间人群基本特征分布相似。人群平均处理效应结果显示,听力损失组的认知功能得分均低于正常组,整体认知功能低0.593分〔95%置信区间(confidence intervel,CI):-0.916~-0.257,P<0.001〕、定向力低0.183分(95%CI:-0.302~-0.055,P=0.004)、即时记忆力低0.150分(95%CI:-0.218~-0.085,P<0.001),以及语言能力低0.178分(95%CI:-0.303~-0.058,P=0.006)。老年听力损失者的认知障碍患病率比正常者高4.2%(95%CI:0.007~0.077,P=0.020)。结论听力损失影响老年人定向力、记忆力和语言能力,同时也是老年人发生认知障碍的潜在危险因素。

关键词：听力损失认知功能倾向得分匹配

计及负荷转移需求响应的低碳数据中心光储容量优化配置

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电力自动化设备 2024年第7期44卷 149-155页

作者：刘祎泽向月四川大学电气工程学院四川成都610065

为了解决高耗能数据中心低碳化转型问题,提出一种计及负荷转移需求响应的低碳数据中心光储容量配置方法。根据延时特性将数据中心负载分为交互性负载与延时性负载,通过比特-瓦特变换与数据中心电能使用效率得出负载与数据中心能耗之间... 详细信息

为了解决高耗能数据中心低碳化转型问题,提出一种计及负荷转移需求响应的低碳数据中心光储容量配置方法。根据延时特性将数据中心负载分为交互性负载与延时性负载,通过比特-瓦特变换与数据中心电能使用效率得出负载与数据中心能耗之间的关系,以总净现值成本最低为目标函数,考虑清洁能源高渗透率水平、数据流需求响应管控约束,获得数据中心的光储容量配置结果。算例验证了所提方法的有效性。

关键词：低碳数据中心负荷转移需求响应比特-瓦特变换价格机制光储容量配置

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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

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抗阻式颈部康复机器人系统设计

浙江大学学报（工学版） 2024年第7期58卷 1479-1487页

作者：黄松林郑秀娟谭笑月胡兴涂海燕李康四川大学电气工程学院四川成都610065 四川大学信息与自动化技术四川省高校重点实验室四川成都610065 四川大学机械工程学院四川成都610065 四川大学华西医院生物医学大数据中心四川成都610041

已有颈部康复设备负载精度差且负载调节时间长,为此基于抗阻康复训练治疗理论设计新的颈部康复机器人系统.设计机械结构,使电机输出的拉力转换成颈部的抗阻负载.将控制系统分为控制模块与算法模块,提高系统的流畅性和稳定性.利用磁场定... 详细信息

已有颈部康复设备负载精度差且负载调节时间长,为此基于抗阻康复训练治疗理论设计新的颈部康复机器人系统.设计机械结构,使电机输出的拉力转换成颈部的抗阻负载.将控制系统分为控制模块与算法模块,提高系统的流畅性和稳定性.利用磁场定向控制算法实现电机力矩的精准控制,为颈部康复训练提供稳定可控的拉力.设置拉力传感器和姿态陀螺仪传感器,防止使用者头颈部姿态错误或未知事故.统计10名受试者使用所设计系统进行颈部康复训练的评估参数,并对统计结果进行分析.仿真测试显示,磁场定向控制算法能够提高负载精度并缩短调节时间;负载测试与仿真测试结果的一致性验证了控制方案的可行性.系统性能测试表明,所设计的颈部康复机器人的拉力控制误差不超过0.59 N,响应速度为0.53 s,达到临床使用标准.

关键词：永磁同步电机磁场定向控制抗阻训练传感器康复机器人

青少年共情与抑郁的关系:家庭功能的中介作用

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四川大学学报（医学版） 2024年第3期55卷 680-686页

作者：龙宇徐新茂张换芳彭银辉范琳林蒋莉华宋戈扬赵莉四川大学华西公共卫生学院/四川大学华西第四医院卫生政策与管理学系成都610041 四川大学华西临床医学院/四川大学华西医院成都610041

目的了解青少年共情对抑郁症状的影响,探索家庭功能在共情对抑郁症状的影响中潜在的中介作用。方法本研究为“成都儿童正向成长队列(CPCD)”的2022年横断面数据,使用人际反应指针量表(IRI-C)、儿童家庭功能评定量表(C-FAI)、流调中心... 详细信息

目的了解青少年共情对抑郁症状的影响,探索家庭功能在共情对抑郁症状的影响中潜在的中介作用。方法本研究为“成都儿童正向成长队列(CPCD)”的2022年横断面数据,使用人际反应指针量表(IRI-C)、儿童家庭功能评定量表(C-FAI)、流调中心儿童抑郁量表(CES-DC),于2022年6月对成都市三所分层随机选择学校的3 020名5~8年级学生进行调查。采用卡方检验或单因素方差分析,考察不同人口统计学特征(性别、年级、地区和家庭月总收入)在调查对象群体间,家庭功能、共情和抑郁间的差异。采用Pearson相关考察家庭功能、共情和抑郁症状之间的相关性。运用结构方程模型,采用SPSS PROCESS组件Model 4分析家庭功能在青少年共情对其抑郁症状的影响中是否存在中介作用。结果调查对象抑郁症状检出率为25.40%。差异性分析结果显示,抑郁症状检出率在不同年级、地区、家庭月收入间的差异有统计学意义(P<0.05),抑郁症状检出率在男女学生之间的差异没有统计学意义;抑郁症状检出率在家庭功能障碍、共情能力得分之间的差异均有统计学意义(P<0.001);相关分析结果显示,共情得分与抑郁呈负相关(r=-0.11,P<0.001),家庭功能障碍与抑郁呈正相关(r=0.29,P<0.001),共情得分与家庭功能呈负相关(r=-0.37,P<0.001)。家庭功能障碍在共情对抑郁症状关系中的中介作用成立,直接效应为0.039[95%置信区间(confidence interval, CI):0.010~0.069,P<0.001];间接效应值为-0.096(95%CI:-0.115~-0.079,P<0.001)。直接效应值占总效应值的28.89%,中介效应值占总效应值的71.11%。结论青少年共情能力与抑郁症状相关,家庭功能在青少年共情与抑郁症状间具有部分中介作用。建议通过多种渠道增强青少年共情能力和家庭功能,降低抑郁症状的发生。

关键词：青少年抑郁共情家庭功能中介作用

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基于注意力机制的高容量通用图像隐写模型

软件学报 2024年第3期35卷 1502-1514页

作者：袁超王宏霞何沛松四川大学网络空间安全学院四川成都610065

随着深度学习与隐写技术的发展,深度神经网络在图像隐写领域的应用越发广泛,尤其是图像嵌入图像这一新兴的研究方向.主流的基于深度神经网络的图像嵌入图像隐写方法需要将载体图像和秘密图像一起输入隐写模型生成含密图像,而最近的研究... 详细信息

随着深度学习与隐写技术的发展,深度神经网络在图像隐写领域的应用越发广泛,尤其是图像嵌入图像这一新兴的研究方向.主流的基于深度神经网络的图像嵌入图像隐写方法需要将载体图像和秘密图像一起输入隐写模型生成含密图像,而最近的研究表明,隐写模型仅需要秘密图像作为输入,然后将模型输出的含密扰动添加到载体图像上,即可完成秘密图像的嵌入过程.这种不依赖载体图像的嵌入方式极大地扩展了隐写的应用场景,实现了隐写的通用性.但这种嵌入方式目前仅验证了秘密图像嵌入和恢复的可行性,而对隐写更重要的评价标准,即隐蔽性,未进行考虑和验证.提出一种基于注意力机制的高容量通用图像隐写模型USGAN,利用注意力模块,USGAN的编码器可以在通道维度上对秘密图像中像素位置的扰动强度分布进行调整,从而减小含密扰动对载体图像的影响.此外,利用基于CNN的隐写分析模型作为USGAN的目标模型,通过与目标模型进行对抗训练促使编码器学习生成含密对抗扰动,从而使含密图像同时成为攻击隐写分析模型的对抗样本.实验结果表明,所提模型不仅可以实现不依赖载体图像的通用嵌入方式,还进一步提高了隐写的隐蔽性.

关键词：图像隐写注意力机制生成对抗网络对抗样本