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基于贝叶斯和统计相似度量测的水下自主定位方法

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控制与决策 2024年

作者：黄浩乾吕奥奇王迪张昱曈河海大学人工智能与自动化学院

复杂的水下环境通常会引起信号传播延迟或带来量测野值,从而产生量测丢失和非高斯噪声问题,导致水下自主定位的精度降低.为了解决这些问题,本文提出了一种基于贝叶斯推断和统计相似度量测的水下自主定位方法.首先,该定位方法使用最大后... 详细信息

复杂的水下环境通常会引起信号传播延迟或带来量测野值,从而产生量测丢失和非高斯噪声问题,导致水下自主定位的精度降低.为了解决这些问题,本文提出了一种基于贝叶斯推断和统计相似度量测的水下自主定位方法.首先,该定位方法使用最大后验估计方法来判断量测丢失是否发生.其次,如果该方法接收到此刻的量测信息,则采用不动点迭代方法最大化统计相似度量测的下界,以逼近真实的噪声协方差矩阵,从而获得更准确的状态估计和误差协方差矩阵.反之,如果没有接收到量测信息,则只输出一步预测的状态估计和误差协方差矩阵,以提高该方法的鲁棒性.通过仿真和海试实验验证,结果表明所提出的水下自主定位方法相较于其他的定位方法具有更高的定位精度和更好的鲁棒性.

关键词：统计相似度量测量测丢失非高斯噪声不动点迭代水下自主定位贝叶斯推断

基于自适应预设时间趋近律的双馈风机最优滑模控制

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控制理论与应用 2024年

作者：陈玉全孙运康马成王冰河海大学人工智能与自动化学院

针对含有匹配扰动的双馈风机功率跟踪控制问题,本文提出了一种基于新型自适应预设时间趋近律的最优滑模控制方法.首先,根据线性最优反馈控制理论设计了最优积分滑模面,有效地改善闭环系统在滑模运动阶段的动态响应特性.然后,本文设计了... 详细信息

针对含有匹配扰动的双馈风机功率跟踪控制问题,本文提出了一种基于新型自适应预设时间趋近律的最优滑模控制方法.首先,根据线性最优反馈控制理论设计了最优积分滑模面,有效地改善闭环系统在滑模运动阶段的动态响应特性.然后,本文设计了一种参数更少,结构更简单的自适应预设时间趋近律,利用正弦函数的周期性实现了滑模面的预设时间到达,并提升了滑模面到达时间对滑模面初值的鲁棒性.最后,将所提方法推广至二阶滑模情形,通过对符号函数进行积分，消除了控制器中的抖振现象,并通过大量的仿真案例验证了所提结论的正确性和有效性.

关键词：双馈风机滑模控制最优滑模面预设时间趋近律二阶滑模控制

一种基于迁移学习的PM2.5浓度预测混合模型

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系统仿真学报 2024年

作者：卢新彪叶春林陈艺森吴文陈钰丹河海大学人工智能与自动化学院

PM2.5浓度具有重要的社会意义和应用价值。为了提高PM2.5浓度预测的准确性，本文提出了一种基于迁移学习的混合深度学习模型（TraTCN-LSTM-BiGRU）。首先，针对大量不相关特征引起的算力成本增加这一问题，我们提出了一种均值热力图算... 详细信息

PM2.5浓度具有重要的社会意义和应用价值。为了提高PM2.5浓度预测的准确性，本文提出了一种基于迁移学习的混合深度学习模型（TraTCN-LSTM-BiGRU）。首先，针对大量不相关特征引起的算力成本增加这一问题，我们提出了一种均值热力图算法，选择与PM2.5浓度相关的气象因子作为预测模型的输入特征。其次，由于气候变化、人类活动等因素，PM2.5数据的概率分布会随时间发生变化，导致预测精度下降。我们提出了一种基于数据分布适应性的深度迁移学习方法。一方面，通过KL散度将数据划分为分布差异最大的源域数据和目标域数据，另一方面在模型中引入自适应层，对源域数据和目标域数据进行领域自适应。然后，我们提出了一种结合时序卷积神经模型（TCN）和循环神经网络（LSTM-BiGRU）的方法，即TCN-LSTM-BiGRU模型。具体来说，TCN用于提取多元变量中更高级的空间特征，并将提取的特征输入LSTM中，通过LSTM在时间维度上提取序列特征，同时通过残差连接将提取的两大特征融合输入BiGRU中进行预测。最后，经过大量实验表明本文所提的模型可以有效的预测PM2.5未来变化趋势，并且有效的削弱数据分布差异所带来的影响。

关键词：迁移学习 PM2.5浓度均值热力图概率分布差异 TraTCN-LSTM-BiGRU

基于机会约束的售电公司共享储能经济运行优化

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电力自动化设备 2024年第5期44卷 44-50页

作者：胡银龙叶梓松解振霖龚增浩孙永辉河海大学人工智能与自动化学院江苏常州213200 河海大学能源与电气学院江苏南京211100

针对自有共享储能的售电公司的经济运行优化问题,从产消者共享售电公司所投资共享储能的角度,研究了一种售电公司的新型商业模式。考虑源侧与荷侧的不确定性因素,建立了售电公司共享储能服务运营策略的主从博弈模型,其上层负责求解售电... 详细信息

针对自有共享储能的售电公司的经济运行优化问题,从产消者共享售电公司所投资共享储能的角度,研究了一种售电公司的新型商业模式。考虑源侧与荷侧的不确定性因素,建立了售电公司共享储能服务运营策略的主从博弈模型,其上层负责求解售电公司最优共享储能服务定价和购售电策略问题,下层负责求解产消者最优运行策略问题,并基于机会约束模型描述源、荷不确定性。根据下层的KKT条件将下层模型转化为上层模型的约束条件,并利用大M法对非线性约束进行线性化。基于3个典型场景算例验证所提新型交互模式的可行性,分析售电公司共享储能服务定价方法和不确定性因素对收益的影响。

关键词：共享储能电力市场机会约束 KKT条件主从博弈经济运行

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考虑输入和输出约束的主动悬架系统自适应容错控制

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控制与决策 2024年

作者：胡银龙彭佳薇河海大学人工智能与自动化学院

本文针对具有约束的不确定主动悬架系统(ASS),提出了一种考虑输入和输出约束的自适应容错控制方案.首先,设计了一个有界约束函数来同时约束车身和轮胎的垂向位移,以实现驾驶舒适度与轮胎抓地力之间的平衡.其次,为了进一步提高驾驶舒适度... 详细信息

本文针对具有约束的不确定主动悬架系统(ASS),提出了一种考虑输入和输出约束的自适应容错控制方案.首先,设计了一个有界约束函数来同时约束车身和轮胎的垂向位移,以实现驾驶舒适度与轮胎抓地力之间的平衡.其次,为了进一步提高驾驶舒适度,针对不确定车身子系统,提出了一种考虑输入约束的自适应容错控制律,并与设计的有界约束函数进行叠加,得到了最终的控制律.其中,考虑到执行器故障及ASS不确定性带来的未知项,采用自适应控制来逼近未知项的上界,同时,引入辅助系统对输入饱和进行补偿.最终,分析了ASS的稳定性,并通过仿真对比验证了本文提出方案的有效性.

关键词：主动悬架输出约束输入饱和自适应控制执行器故障不确定系统

TCSNGAN:基于Transformer和谱归一化CNN的图像生成模型

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计算机应用研究 2024年第4期41卷 1221-1227页

作者：钱惠敏毛邱凌陈实韩怡星吕本杰河海大学人工智能与自动化学院南京211106

生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)已成为图像生成问题中常用的模型之一,但是GAN的判别器在训练过程中易出现梯度消失而导致训练不稳定,以致无法获得最优化的GAN而影响生成图像的质量。针对该问题,设计满足Lipschitz条... 详细信息

生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)已成为图像生成问题中常用的模型之一,但是GAN的判别器在训练过程中易出现梯度消失而导致训练不稳定,以致无法获得最优化的GAN而影响生成图像的质量。针对该问题,设计满足Lipschitz条件的谱归一化卷积神经网络(CNN with spectral normalization,CSN)作为判别器,并采用具有更强表达能力的Transformer作为生成器,由此提出图像生成模型TCSNGAN。CSN判别器网络结构简单,解决了GAN模型的训练不稳定问题,且能依据数据集的图像分辨率配置可调节的CSN模块数,以使模型达到最佳性能。在公共数据集CIFAR-10和STL-10上的实验结果表明,TCSNGAN模型复杂度低,生成的图像质量优;在火灾图像生成中的实验结果表明,TCSNGAN可有效解决小样本数据集的扩充问题。

关键词：生成对抗网络图像生成 Transformer Lipschitz判别器

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基于复合高斯混合模型的主动配电网全局概率电压灵敏度分析

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电网技术 2024年

作者：张认王健商洁海晨刘皓明河海大学电气与动力工程学院河海大学人工智能与自动化学院

高比例分布式电源(distributed generation， DG)的随机性加剧了主动配电网(active distribution network， ADN)电压波动，并使ADN电压安全分析愈加复杂，故本文提出了一种基于复合高斯混合模型(Gaussian mixture model， GMM)的全局... 详细信息

高比例分布式电源(distributed generation， DG)的随机性加剧了主动配电网(active distribution network， ADN)电压波动，并使ADN电压安全分析愈加复杂，故本文提出了一种基于复合高斯混合模型(Gaussian mixture model， GMM)的全局概率电压灵敏度分析方法。首先推导基于节点道路交集阻抗的ADN全局电压灵敏度解析模型，量化所有节点功率波动对节点电压的影响。考虑到多个节点注入功率不确定性的叠加影响下，电压波动呈现非高斯分布特征，本文采用高斯混合模型刻画DG和负荷预测误差的概率特征。然后，基于全局灵敏度矩阵对DG和负荷预测误差GMM的仿射变换，构建源荷功率波动与电压波动的概率解析式。最后，推导DG和负荷不确定性对电压波动综合影响的复合GMM特征函数，建立基于复合GMM的全局概率电压灵敏度分析模型。算例结果表明，本文所提方法能够反映所有节点注入功率波动对节点电压波动影响的概率特征，可快速准确计算出ADN电压运行的越限概率。

关键词：主动配电网不确定性复合高斯混合模型全局电压灵敏度电压越限

一种计及定转子磁极磁阻的单绕组无轴承开关磁阻电机新型数学模型

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电工技术学报 2024年

作者：石凡王宏华李昊周潼河海大学电气与动力工程学院河海大学人工智能与自动化学院

提出一种计及定转子磁极磁阻的单绕组无轴承开关磁阻电机(SWBSRM)新型数学模型，以解决该电机现有虚位移法建模中存在的径向悬浮力误差较大问题、定转子齿极中线对齐位置处电磁转矩波形不连续和径向悬浮力波形凹陷问题以及不便于建立磁... 详细信息

提出一种计及定转子磁极磁阻的单绕组无轴承开关磁阻电机(SWBSRM)新型数学模型，以解决该电机现有虚位移法建模中存在的径向悬浮力误差较大问题、定转子齿极中线对齐位置处电磁转矩波形不连续和径向悬浮力波形凹陷问题以及不便于建立磁饱和模型问题。首先，建立SWBSRM定转子极交叠区线性数学模型：提出一种高精度的计算SWBSRM椭圆形边缘气隙磁路长度的解析方法，解决定转子齿极中线对齐位置处存在的转矩波形不连续和悬浮力波形凹陷问题；此外，揭示了当SWBSRM定转子极交叠区无磁饱和时气隙磁压不等于绕组磁动势且不能忽略定转子磁极磁阻的机理，提出计及定转子磁极磁阻，将气隙磁压表示为关于绕组磁动势的线性函数以更精确地计算气隙磁压，可显著减小悬浮力误差，并可提高电机本体设计精度。其次，建立计及磁饱和的SWBSRM定转子极交叠区数学模型：采用分段线性函数拟合气隙磁压和绕组磁动势之间的非线性关系，提出具有高拟合精度的分段点选取规律，可较精确地计算悬浮力和转矩。然后，建立适用于多工况的SWBSRM定转子极非交叠区数学模型，从而与定转子极交叠区数学模型构成一个相周期内的完整数学模型。最后，将所建模型与现有虚位移法模型和有限元模型的计算结果进行对比，结果表明所建的SWBSRM定转子极交叠区线性数学模型关于悬浮力和转矩的计算误差分别比现有模型降低了90%和78%，验证了所建模型的优良性能。

关键词：单绕组无轴承开关磁阻电机边缘气隙磁路磁极磁阻磁饱和数学模型

多结构型任务驱动的上门服务调度优化模型与自适应大规模邻域搜索算法

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控制与决策 2024年第3期39卷 947-955页

作者：展月姜兆勤刘振元华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074

研究一类特殊的上门服务调度问题,该问题具有一般上门服务调度问题的要求,即要求可能具备不同技能水平的服务人员从同一站点出发,按路径执行被分配的任务后返回站点.被分配的任务在已有研究中对应图内点,而现实中的上门服务任务还可能... 详细信息

研究一类特殊的上门服务调度问题,该问题具有一般上门服务调度问题的要求,即要求可能具备不同技能水平的服务人员从同一站点出发,按路径执行被分配的任务后返回站点.被分配的任务在已有研究中对应图内点,而现实中的上门服务任务还可能具备内部结构(称为多结构型的任务),因此,在这类问题中路径的生成过程无法由任务序列本身确定,需要考虑任务指派和含出入点选取的路径规划的协同优化.通过分析此类问题特征,建立以总拖期最小化为目标的混合整数规划模型.通过分析模型的解的层次性特点,提出基于自适应大规模邻域搜索框架的启发式算法.通过多种规模对比实验发现,所提出算法适用于大规模问题和即时性要求,即在小规模算例下平均求解结果与精确解接近;在中、大规模算例下平均求解结果相较于一般贪婪算法产生显著优化.因此,所提出模型和算法可为多结构型任务驱动的上门服务调度提供参考.

关键词：上门服务拖期惩罚多结构型任务劳动力调度和路径规划问题自适应大规模邻域搜索

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