基于事件预测的遥操作机器人系统的性能分析

Internet的时变时延及数据丢包严重影响了互联网遥操作机器人系统的操作性能,甚至造成了系统不稳定.为降低时变时延对遥操作机器人系统性能的影响,文中基于具可变滑动窗口的稀疏多元线性回归算法提出了单步时延预测算法,并在此基础上设计了基于事件预测的网络遥操作机器人系统.该系统在主端加入基于时延预测的离散路径管理器,它通过求解超前的优化函数,在线产生一个合适的预测路径的事件参数,从而提高跟踪性能和环境适应能力以应付突发事件的发生.根据Lyapunov稳定性定理,文中还推导得到了该系统的稳定性条件.本地实验和跨地区的遥操作机器人实验结果表明,文中方法能有效解决时变时延以及网络数据丢包引起的稳定性问题和性能下降问题.     

改进bang bang控制的微网VSG自适应虚拟惯量控制策略

研究并网逆变器虚拟同步机(virtual synchronous generator, VSG)控制策略在有新能源接入的电力系统中的频率稳定性问题.利用虚拟惯量的可变性,减少频率超调量并加快频率响应速度,提出一种基于改进bang-bang控制的微网VSG自适应虚拟惯量控制策略.首先,在bang-bang控制的基础上,设定一个频率稳态区间与稳态惯量.然后,通过建立微网孤岛运行模式下的VSG小信号模型,对虚拟惯量进行稳定性分析,确定虚拟惯量的取值范围及稳态惯量.最后,用Matlab/Simulink进行仿真实验,对比多种虚拟惯量控制策略,验证了所提策略的有效性.     

考虑电池储能与需求响应的微网多时间尺度优化运行

为提高清洁能源的利用率,在微网优化运行问题中引入电池储能和需求响应.对于电池储能的老化特性,采用反映没有规律的充放电周期的储能老化成本模型;对于激励型需求响应,设计一种阶梯方式补偿机制.在此基础上,综合考虑电池储能老化特性、价格型和激励型需求响应以及风电的不确定性,建立日前-日内多时间尺度的微网优化运行模型.最后,通过算例分析验证所提出模型的有效性.结果表明,该模型可实现微网系统运行成本最优.     

面向自主系统集群的人机混合增强智能综述

新一代人工智能技术的深度融合引发了制造业的大变革,其中基于人机物协同的人机混合增强智能展现出越来越大的潜力。针对这一背景,本文分析了智能制造系统中人机协同的相关研究,从人机建模、人机交互模式、人机界面设计和人机共享控制等几个方面回顾了面向自主系统集群的人机混合增强智能的关键理论和方法及其可能存在的问题和未来可能的解决方案。希望能为相关研究提供启发和参考。     

一种基于负载识别的交流接触器合闸涌流抑制策略

针对接触器在控制阻容和阻感性负载时吸合阶段可能出现涌流的问题,分析了不同负载与不同合闸相位角下的电流变化情况,找到了合闸相角和负载功率因数角对涌流的影响关系,并以此为基础提出了一种抑制涌流的开关合闸控制方案。本文通过公式推导开关在阻容、阻感性负载时吸合的暂态过程,找到了不同负载下的最佳合闸相角,并使用Multisim搭建硬件仿真电路,模拟不同负载时的开关吸合过程,通过检测合闸后触头回路的电流零点,提出了一种智能识别负载性质和判断涌流抑制情况的合闸控制策略,最后使用实验室研发的单极交流接触器进行带载实验,对负载的识别准确且抑制涌流的效果明显,实验结果和理论仿真一致,对接触器的智能控制具有一定的参考意义。     

采用IEWT-SAE算法的配电变压器故障诊断方法

为识别配电变压器运行过程中存在的潜伏性故障,提出一种基于改进经验小波变换(improve empirical wavelet transform, IEWT)及堆栈自编码器(stacked auto-encoder, SAE)的故障诊断新方法。首先,利用顺序统计滤波（order statistic filter, OSF）包络法来改进EWT对振动信号进行分解,得到一组经验小波分量并计算其与原始信号之间的K-L散度值,以剔除干扰分量;然后选取K-L散度值低的前n个（实际取3）经验小波分量作为SAE的输入数据,进行特征的自适应提取,并使用Softmax分类器完成故障诊断。为克服人工选取SAE参数带来的结果差、效率低等问题,在SAE训练过程中引入樽海鞘群算法(salp swarm algorithm, SSA)实现预训练学习率和微调学习率的自动寻优。最后在10kV油浸式变压器上搭建数据采集平台进行故障模拟及分类测试。实验结果表明,所提方法的分类精度达到99.5%,在面对强噪声干扰时亦具有较高的识别成功率。经测试发现其在识别准确率及诊断时间上均优于对比方法。     

基于黑洞粒子群和多层级SVM的低压交流系统短路故障类型辨识

针对低压交流系统的短路故障诊断问题,提出一种基于黑洞粒子群(BHPSO)和多层级SVM的低压交流系统短路故障类型辨识方法。首先,基于故障前后0.5ms电流信号小波变换分解,采用小波细节分量标准差构建故障特征向量。其次,采用黑洞粒子群算法对SVM的核参数和惩罚因子进行参数优化以构建多层级SVM分类器实现低压交流系统短路故障类型辨识。最后,基于TMS320F28335 DSP将故障类型辨识决策模型加以硬件化技术实现。通过低压交流系统短路实验证实本方法准确率高,且在噪声干扰、负荷电流变化等工况下均有较好的鲁棒性。     

防火防爆装置对10kV三芯电缆中间接头温升及载流量的影响

为了分析不同类型防火防爆装置对10 kV三芯电缆中间接头温升及载流量的影响,搭建了大电流温升试验平台,开展了无防火防爆装置、含不锈钢、铝镁合金和玻璃钢防爆盒以及含防爆毯、防火毯共6组温升试验。试验结果表明,在散热效果方面,防爆毯最好,不锈钢防爆盒最差;不同试验组在电缆中间接头径向和轴向表现出相似的温度分布规律。为便于工程应用的同时开展机理分析,基于温升试验数据,分别从解析法和数值法出发,计算了不同试验组电缆的载流量。研究结果表明,含不锈钢防爆盒电缆载流量下降比例超过10%,含防爆毯电缆载流量下降比例仅为1%左右,其余下降比例约为10%。研究结果可为电缆中间接头防火防爆装置的选型设计提供参考。     

PFC+半桥LLC电路传导共模EMI特性分析与抑制

为了研究开关电源的传导共模EMI特性,在分析交错并联PFC+半桥LLC电路传导共模噪声传输机理基础上,提出了磁元件可视为共模滤波器的新观点。理论分析了磁元件的共模滤波特性,通过优化设计变压器绕组结构,改善变压器容性分布特性,可提高变压器的共模噪声滤波能力;通过构造反相噪声源,补偿抵消原始噪声,可提高功率电感共模噪声滤波能力。最后,通过一台音频功放电源样机进行了实验验证,实验结果表明优化磁元件共模EMI滤波特性,可有效抑制电路的共模噪声。     

基于改进粒子群算法参数优化的APF预测电流控制

对带有收敛因子的粒子群(PSO)算法进行算法改进,改进后的PSO算法提高了局部探索能力,不易陷入局部最优.在预测电流控制中,采用改进的粒子群收敛因子法对电流预测插值系数进行优化.仿真实验结果表明,该方法可以进一步提高指令电流预测的准确度,使得补偿后系统线路中电流的畸变率减小.特别地,在谐波指令电流突变点附近误差较小,计算量小,动态响应较为平稳,提高APF的补偿效果.