DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 参数影响分析 在对定价公式进行检验后，接下了本文将结合仿真结果来分析FMLS模型中的参数对期权价值的影响。为了观察尾部指数 α 对期权价格的影响，本文在图3中呈现了不同 α 取值下的期权价值关于标的资产价格的曲线。根据图中的曲线可知欧式期权的价值关于 α 是单调递减的，因为从FMLS模型本身来看，如果 α 的值越小那么风险资产价格发生跳跃的可能性就会越大，对于持有看涨期权的市场参与者来说就有可能获得更大的收益，所以相应的期权的价值就会更大。 图2. 敲定价格 K = 10 图3. 欧式看涨期权的价值，模型参数 r = 0.05 ， T = 1 ， σ = 0.20 ， K = 30 图4中，本文呈现了欧式看涨期权价值在不同参数 σ 下的曲线。由(1)式可知， σ 决定了股票对数收益分布的离散程度，亦即 σ 的值越大分布就越扩散，那么这就会是期权的价值变大，所以理论上欧式看涨期权的价值关于参数 σ 是单调递增的，而图4中的曲线也正好反应这个事实。 图4. 欧式看涨期权的价值，模型参数 r = 0.05 ， T = 1 ， α = 1.52 ， K = 35 另外为了能够说明FMLS模型能够捕捉欧式期权的隐含波动率，本文从(10)提取出了欧式期权的隐含波动率曲线，如图5(a)和图5(b)所示。由图中的曲线可知，在不同的参数团下期权的隐含波动率曲线都成“微笑”形状，这说明了FMLS模型能够捕捉欧式期权隐含波动率不是一个常数的现象。 图5. 欧式看涨期权的隐含波动率，模型参数 r = 0.05 ， T = 1 ， K = 30 接下来本文将考虑FMLS模型中的两个重要参数 α 和 σ 对方差最优对冲策略的影响，另外为了作对比我们以BS模型下的Delta对冲策略作为参照，在此需要说明的是著名学者Tonkov [ 17 ] 已经证明了在BS框架下方差最优对冲策略和Delta对冲策略是等价的。 图6中所呈现的是BS框架下的Delta对冲策略(BS Delta-Hedging)和FMLS框架下的方差最优对冲策略(FMLS VO-Hedging)曲线，图中的横坐标是期权的价值状态。当期权的价值状态处于价内和平价时，FMLS模型的方差最优对冲策略会高于BS模型的Delta对冲曲线；而在价外时会出现相反的情况。由FMLS和BS模型金融含义可知，投资者在FMLS框架下对股票价格相对较低时会做出较为敏感的反应，即投资者会大量抛售期权，相应的期权出售方也会做出较为相应的调整，所以在这种情况下FMLS框架下的方差最优对冲策略会高于BS框架下Delta对冲；而当股票价格相对较高时投资者在两种框架下的反应恰恰相反，所以当期权处于价外状态时则会出现相反的情况。 图6. 对冲曲线，模型参数 r = 0.05 ， T = 1 ， K = 30 ， σ = 0.2 ， α = 1.52 在图7(a)和图7(b)本文分别绘制了不同 α 和 σ 的取值下方差对冲取的变换趋势。因为 α 是控制了FMLS随机变量后尾分布和跳跃情况，且当 α 的值越小厚尾和跳跃现象就越明显，此时期权出售方就会做出较为敏感的调整，如图7(a)所示。另外由于 σ 控制了FMLS模型的尺度参数，即当 σ 越大时FMLS随机变量的分布就越分散，其作用就类似于BS模型当中的波动率，所以当期权的价值状态处于价内和平价是时方差最优对冲策略关于 σ 是单调递减的，当期权的价值状态处于价外时方差最优对冲策略关于 σ 是单调递增的。 图7. FMLS模型的方差最优对冲曲线，模型参数 r = 0.05 ， T = 1 ， K = 30
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user: 6. 结论 本文在FMLS框架下研究了欧式期权的定价与方差最优对冲策略。我们利用傅里叶变化的方法得到了欧式看涨期权的定价公式，并设计相应的数值实验对公式进行检验。在此基础上，本文还根据方差最优对冲的原理通过求解一个非线性归划问题得到该框架下欧式看涨期权的方差最优对冲策略。在文章的第五部分，本文以BS模型为基准分析FMLS模型中的重要参数对欧式期权价格和方差最优对冲策略的影响，并根据模型的经济背景解释其经济含义。
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user: 摘 要 首先，本文解释了高次多项式插值时产生的Runge现象，并通过计算系统误差证明了插值多项式发散，从而导致了该现象。其次，以Runge函数、反三角函数和分式函数为例，运用等间距牛顿插值求出函数的插值多项式，进而求出其插值余项函数表达式，然后计算每相邻两个节点的中点处的误差，判断上述三个函数产生了Runge现象。第三，介绍并验证了采用切比雪夫节点、分段线性插值和三次样条插值三个常用的算法，能够避免上述函数产生Runge现象。最后，创新性地提出逼近性能指标，并基于最优多项式构造系数与阶次双确定法，该算法在避免Runge现象的同时具有优异的函数逼近效果，且运行速度有极大提升。 关键词 :Runge现象，分段线性插值，三次样条插值，系数与阶次双确定法 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在数值方法领域中，常常需要理由插值法对函数进行逼近，多项式插值法是常用的方法之一，不过，对于某些函数而言，多项式插值法的逼近效果不佳，这是因为产生了Runge现象。Runge现象是指，对于Runge函数，在区间[-1，1]内，等距选取插值点并采用插值多项式进行逼近，逼近多项式在区间的两端会产生振荡现象，且插值多项式的阶次越高，振荡现象就越明显，从而造成极大的逼近误差。因此，通常认为，Runge函数不能使用等距节点的高次多项式插值进行函数逼近。为良好地逼近Runge函数，解决Runge现象，通常使用切比雪夫节点代替等距插值点(使逼近误差随插值多项式的阶次的增大而减少)、分段线性插值和低次样条插值代替多项式插值、放弃个别点以及系数与阶次双确定法，避免龙格现象 [ 1 ] 。
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user: 2. 分析Runge现象 20世纪初，数学家龙格指出，对于连续函数： R ( x ) = 1 1 + 25 x 2 在区间[−1，1]内，不应采用基于等距节点的高次插值多项式对该函数进行逼近。在本文中，称式上式为Runge函数。为更好地解释Runge现象，在区间[−1，1]内取 n + 1 个等距插值节点 { ( x i ， y i ) | x i = − 1 + 2 i / n ， y i = R ( x i ) ， i = 0 ， 1 ， ⋯ ， n } 其中n为插值多项式的阶次。则可构造逼近Runge函数的插值多项式，记为： p n ( x ) = a n x n + a n − 1 x n − 1 + ⋯ + a 0 其中 a ≠ 0 且满足 p n ( x i ) = y i 。为了确定其系数，从而确定式 p n ( x ) ，首先定义系数列向量a、插值输入幂激励矩阵V和插值输出列向量y分别为： a = [ a 0 ， a 1 ， ⋯ ， a n ] T ∈ R n + 1 V = ( 1 x 0 ⋯ x 0 n 1 x 1 ⋯ x 1 n ⋮ ⋮ ⋮ 1 x n ⋯ x n n ) ∈ R ( n + 1 ) × ( n + 1 ) y = [ y 0 ， y 1 ， ⋯ ， y n ] T ∈ R n + 1 根据以上定义，由式可得方程 V a = y 。由于矩阵V的行列式不为零，即矩阵V可逆，该方程有惟一解 [ 2 ] ： a = V − 1 y 其中上标−1表示的是矩阵的逆。通过公式 a = V − 1 y 可确定系数列向量a，即式 p n ( x ) ，进而构造出Runge函数的逼近插值多项式。但是，当矩阵V的维数偏大时，求矩阵的逆将产生巨大的计算量。所以，为简化计算，可通过Lagrange插值法构建插值多项式。设Lagrange插值的多项式为： p n ( x ) = ∑ k = 0 0 y k L n ， k (x) 其中： L n ， k ( x ) = ∏ i = 0 i ≠ k n ( x − x i ) ∏ i = 0 i ≠ k n ( x k − x i ) 实际上，Lagrange插值法所构建的多项式和通过公式 a = V − 1 y 确定的多项式是相同的。不过这两种构建的插值多项式在区间[−1，1]内都不能很好的逼近Runge函数。当阶次为n的Lagrange插值多项式逼近Runge函数时，其效果如图所示。从图中可知，在区间两侧插值多项式曲线产生振荡十分明显，且这种振荡随插值多项式阶次增加而变得严重，这种现象被称为Runge现象。具体如图1~3所示 [ 3 ] 。 R ( x ) = 1 1 + 25 x 2 图1. Runge函数等距节点Langrage插值 f ( x ) = arctan (x) 图2. 反三角函数等距节点Langrage插值 g ( x ) = x 1 + x 4 图3. 分式函数等距节点Langrage插值
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user: 3. Runge现象产生的原因 Runge现象是由系统误差造成的。一般的插值余项公式为： R n ( x ) = f ( x ) − p n ( x ) = 1 ( n + 1 ) ! ∏ j = 0 n ( x − x j ( n ) )   f ( n + 1 ) (ξ) 其中 { x j ( n ) } j = 0 n 为插值区间 [ a ， b ] 中的插值节点， ξ 为 [ a ， b ] 区间中一点。Runge现象说的是，对 f ( x ) = 1 1 + x 2 在区间 [ − 5 ， 5 ] 上进行n次多项式插值，当 n → ∞ 时， p n ( x ) 不趋近于 f ( x ) 。更确切的说，当 | x | < x c ≈ 3.63 时， p n ( x ) → f ( x ) ， max | R n ( x ) | → 0 ，当 x c < | x | < 5 时， p n ( x ) 不趋近于 f ( x ) ， max | R n ( x ) | 不趋近于0。 解释这一现象，直接计算 | R n ( x ) | ≤ 1 ( n + 1 ) ! max { ∏ j = 1 n ( x − x j ( n ) ) } max { f ( n + 1 ) ( x ) } 很困难，因为微分项 max { f ( n + 1 ) ( x ) } 不太容易直求导计算。为方便起见，令 w n ( x ) = ∏ j = 0 n ( x − x j (n) ) 复变函数中的Cauchy积分公式 f ( n ) ( ξ ) = n ! 2 π i ∫ C f ( z ) ( z − ξ ) n + 1 d z 可以很方便的计算 f ( n ) ( ξ ) 的值，故将插 值余项公式延拓到复平面上，并应用Cauchy积分公式，得 R n ( z ) = 1 ( n + 1 ) ! w n ( z ) ( n + 1 ) ! 2 π i ∫ C T f ( ξ ) w n ( ξ ) ( ξ − z ) d ξ 其中 C T 是区域T的边界，区域T应满足f在T中解析且所有插值节点都在T中。(注意， f ( x ) = 1 1 + x 2 的奇点为 ± i 故区域不能包含 ± i 。) 化简，得到 f ( n ) ( ξ ) = 1 2 π i ∫ C w n ( z ) w n ( ξ ) f ( ξ ) ξ − z d ξ 所以现在的关键就是通过分析函数 w n ( z ) 在 n → ∞ 时的性态，选择一个围道，来估计积分的值。 w n ( z ) = r n 的图像如图4。 图4. w n ( z ) = r n 函数图像 这是当 n = 3 时，三个节点分别取 0 ， 1 ， 2 i 时的图象。随着r的增大，图象逐渐外扩。当r足够大时， w n ( z ) = r n 的图象很接近一个包含所有节点的圆。因此我们可以选取 w n ( ξ ) = r n 作为积分的围道 C 1 。此时对 C 1 内部任意的z， lim n → ∞ | w n ( z ) w n ( ξ ) | = 0 ( w n ( z ) = r 1 n 且 r 1 < r )，而对于 C 1 外部任意的z， lim n → ∞ | w n ( z ) w n ( ξ ) | = ∞ ( w n ( z ) = r 2 且 r 2 > r )。于是，当 C 1 不包含 f ( z ) 的奇点 ± i 时，可以直接选取 C 1 做围道计算 R n ( z ) ，此时 lim n → ∞ R n ( z ) = M lim n → ∞ | w n ( z ) w n ( ξ ) | = 0 随着r变大，曲线 C 1 与x轴正方向交点向右移动。当 C 1 恰好经过 ± i 时，曲线 C 1 与x轴正方向交点为 x c ≈ 3.63 。也就是说，当 | x | > x c 时，可以选取 C 1 使x在 C 1 内部而 ± i 在 C 1 外部，这时误差估计满足上式，插值多项式收敛。而当 r > x c 时，奇点 ± i 在 C 1 的内部，因此需在奇点附近挖“洞”，记“洞”的边缘为 C * ，此时有 lim n → ∞ R n ( z ) = lim n → ∞ 1 z π i ( ∫ C 1 w n ( z ) w n ( ξ ) f ( ξ ) ξ − z − ∫ C * w n ( z ) w n ( ξ ) f ( ξ ) ξ − z ) = 0 − ∞ = ∞ 此时插值多项式发散，因此由于系统误差产生了Runge现象。
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user: 4. 避免Runge现象的算法 4.1. 常用算法 R ( x ) = 1 1 + 25 x 2 ， f ( x ) = arctan ( x ) ， g ( x ) = x 1 + x 4 下面将分别用三种不同的插值方法对以上三个函数进行插值，并分析是否产生Runge现象。 4.1.1. 采用切比雪夫节点 此处根据Lagrange插值的具体算法进行编程，但插值节点不再是等距分布，而是如下形式： x i = cos ( 2 i + 1 42 π ) ( i = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， 20 ) 从图5~7 [ 3 ] 中看出，插值曲线与原曲线吻合的很好，没有产生明显的Runge现象。 图5. Runge函数切比雪夫节点Langrage插值 图6. 反三角函数切比雪夫节点Langrage插值 图7. 分式函数切比雪夫节点Langrage插值 由于切比雪夫插值点定义为 x k = b + a 2 + b − a 2 cos ( ( 2 k − 1 ) π 2 ( n + 1 ) ) ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n + 1 可以看出切比雪夫点恰好是以 ( 0 ， b + a 2 ) 为圆心， b − a 2 为半径的圆的上半部分圆周上等距分布的点， 而对应到横坐标就是切比雪夫零点，其表现是在接近区间的两端很密集。前面等距节点的高次插值中，在插值区两端出现龙格现象，两端误差较大，这就需要在两端用更多的点来插值才可以减小误差，而切比雪夫零点解决了这个问题，所以用切比雪夫零点插值可以很好的避免出现龙格现象，切比雪夫零点要比等距节点更好。 4.1.2. 采用分段线性插值 分段线性插值只需要将每个节点对应的函数值求出再将相邻的数据点两两用直线相连即可。此处采用了等距节点，从图中看出，此处分段线性插值的效果也还是不错的，二者只在区间中部略微存在一些偏差，而在其他区域整体上吻合的很好，并且不存在Runge现象，如图8~10所示。 图8. Runge函数等距节点分段线性插值 图9. 反三角函数函数等距节点分段线性插值 图10. 分式函数等距节点分段线性插值 由于分段线性插值通过对插值区间分段的方法将插值函数的次数有效降低，因而即使是等距节点分布，也很好地避免了出现Runge现象的倾向。 4.1.3. 采用三次样条插值 三次样条插值此处依然采用等距节点，从图11~13 [ 3 ] 中看出，三次样条插值的效果优于分段线性插值，三次样条插值曲线和原曲线在整个插值区间都基本处于重合状态，几乎没有肉眼可见的偏差。同样，由于三次样条插值的插值函数最高次数只有3，在等距节点下也没有产生Runge现象。 图11. Runge函数等距节点三次样条插值 图12. 反三角函数等距节点三次样条插值 图13. 分式函数等距节点三次样条插值 4.2. 结果分析 本文通过matlab和C语言编程分别Lagrange插值法、分段线性插值法、三次样条插值法以及系数阶次双确定法，对Runge函数、反三角函数和分式函数进行了插值逼近，并通过分析计算结果主要得到了以下结论： 1) 对于高次插值多项式，若适当选取插值节点能够在一定程度上抑制Runge现象。本文中，各函数采用切比雪夫节点Lagrange插值多项式，由于采用了中间疏两边密的非等距结点，而不是Newton插值多项式所用的等距节点，有效地抑制或消除了本应出现的Runge现象。 2) 降低插值多项式的次数能有效避免Runge现象。本实验中，分段线性插值法(各区间上均为1次)和三次样条插值法(最高次数为3)都取得了较为理想的差值逼近效果，没有出现Runge现象，且在整个插值区间都与原函数的图像吻合的很好。
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user: 5. 结论 综上，在实际运用中，为了取得较好的插值逼近效果，应尽量保证以下几点：不采用次数过高的插值多项式；适当选取插值节点；避免函数值突变，若不得已对存在不连续点的函数进行插值逼近，可以尝试分段插值，并将不连续点都处理到子区间的端点上，从而原函数在各子区间内分段连续，以便提高插值逼近的效果。
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user: 摘 要 为应对复杂多变的环境，本文采用虚实交互技术与机器人控制技术相结合的方法，设计了一种与真实场景相匹配的机器人虚拟运动场景，实现在虚拟场景与现实场景中对机器人的运动控制，即虚实交互运动控制系统。通过Unity 3D软件搭建机器人虚拟运动场景，并在虚拟场景中设置各类障碍物，用Navgation导航网络模块计算出在避开障碍物的条件下，从起点到终点的最优路径，并利用NavMesh插件完成机器人的寻址避障运动控制。现实场景采用双足六自由度机器人，机器人将跟随虚拟场景中的机器人同步运动，并用OpenMV3摄像头识别现实场景中障碍物的图像信息，通过图像视觉处理后将障碍物的信息反馈于Socket服务器，虚拟场景从服务器中提取信息，并在虚拟场景中对应比例的重现，同时虚拟机器人进行躲避障碍物的运动控制，以此来达到虚实交互运动控制的目的。 关键词 :虚实交互，Unity 3D，运动控制，Socket服务器，避障，DTW算法，OpenMV Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 机器人技术在国外的自动化行业迅猛的增涨 [ 1 ] ，在研发中人们开始利用各类传感器让机器人具备环境感知能力，近年来机器人的研究趋势也逐渐成为热点并且更加紧密地与虚拟技术相结合，例如麦肯锡的具备视觉传感器系统视觉机器人控制系统与博尼的安装有压力传感器的“灵巧手”等。在国外 [ 2 ] ，日本致力于建立大规模VR知识库的研究，并应用于机器人之上。东京大学基于建立虚拟现实技术对物体三维结构的判定和三维图形的表示、静态图像的提取来辅助研究机器人。在国内，清华大学对虚拟现实和临场感方面进行了研究，在球面屏幕显示和图像随动、克服立体图闪烁的措施和深度感等方面都具有不少独特的方法。 本文研究的是基于虚实交互的机器人运动场景控制系统，通过虚与实的结合让机器人能应对各种复杂环境，在虚拟方面，利用Unity3D建立机器人模型和运动场景，且虚拟机器人能躲过障碍物走到终点，在实际方面，使用OPNEMV摄像头采集现实场景中障碍物的位置和大小信息，将该信息发送给上位机，并在虚拟场景中实现对应比例的实时重现。除此之外，通过蓝牙通信模块将虚拟机器人运动控制指令发送给下位机(机器人)单片机，让机器人完成相应的控制，最终完成虚实交互运动控制的任务。设计分为五个模块：现实障碍物图像数据采集模块(Python编写)、虚拟场景搭建模块(Unity 3D软件)、Socket服务器(C#编写)、蓝牙通信模块(C++编写)、机器人控制模块(C++编写)。
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user: 2. 机器人正运动学分析 本文采用双足六自由度机器人 [ 3 ] ，如下图1所示，机器人共有六个舵机作为关节。其中有2个270度的舵机作为胯部活动大腿部分，另外4个180度的舵机分别用于膝盖和脚踝关节。六个舵机相互协调工作模拟人体动作仿生行走。 图1. 双足六自由度机器人实物外观图 对于机器人的正动力学问题是 “已知力求运动”，当给出了机器人各关节的驱动力、关节初始角度及初始角速度，求解各关节的角度、角速度和角加速度。本文通过采用拉格朗日方法求解正向动力学方程。拉格朗日方法具有完整约束的质点系动力学问题的普遍方法。它根据全部杆件的动能和势能求出拉格朗日函数，再带入拉格朗日方程中，从而导出机械系统的运动方程。此方法的主要特征是可以不考虑杆件相互的内部约束力 [ 4 ] 。具体步骤为： 设q表示步行系统的广义坐标， q ˙ 表示步行系统的广义速度，拉格朗日函数 L ( q ， q ˙ ) 定义为系统的总动能K与总势能V之差，即 L ( q ， q ˙ ) = K ( q ， q ˙ ) − V (q) 根据动力学普遍方程，系统的动力学方程可以用拉格朗日函数表示成 d d t ∂ L ∂ q ˙ i − ∂ L ∂ q i = τ i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 式中， τ i 为作用在第i个关节上的非保守广义力，它可以分解成： τ i = u i + E ′ i ( q ) F e x t 其中， u i 为作用在第i个关节上的驱动力矩； F e x t 为除关节驱动力矩之外的其他非保守力； E i ( q ) 为外力 F e x t 作用点的笛卡尔坐标对广义坐标的雅可比矩阵。 由于动力学方程的解析形式通常十分复杂，特别是是正向动力学拉格朗日方程中各矩阵的解析形式。为此采用MATLAB中的符号计算工具Symbolic来自动计算和生成拉格朗日方程中各矩阵项的解析表达式。 由本实验的双足六自由度的机器人，取 q = ( q 1 ， q 2 ， q 3 ) ′ 为步行系统的广义坐标，对于机器人身体上的每一个杆件的质心位置在绝对坐标系下的笛卡尔坐标为 ( p i x ， p i y ) ，并将其表示成广义的q的函数： [ p i x p i y ] = [ p i x ( q ) p i y ( q ) ] 根据函数求导规则，杆件i的质心线速度和绝对线速度可表示成 [ p ˙ i x p ˙ i y ] = [ ∂ p i x ( q ) ∂ q ∂ p i y ( q ) ∂ q ] q ˙ 则杆件i的动能为 K i = 1 2 m i ( ( p i x ) 2 + ( p i y ) 2 ) + 1 2 I i ( q ˙ i ) 2 = : 1 2 q ˙ T D i ( q ) q ˙ 杆件i的势能为 V = m i g p i x = m i g p i y 系统总动能为 K = ∑ i = 1 3 K i = 1 2 q ˙ T D ( q ) q ˙ 系统总势能为 V = ∑ i = 1 3 V i 拉格朗日函数为 L = K − V 将拉格朗日函数代入动力学普遍方程就可以推导出拉格朗日方程。通过MATLAB仿真可以得到本文机器人的正运动动力学模型的拉格朗日方程解析方程矩阵： ( 0 M 1 * ( d q 1 + 3 * d q 2 + 2 * d q 3 ) 2 M 2 * l 1 * K 2 * ( d q 1 + 2 * d q 2 + 3 * d q 3 ) 2 − M 1 * ( 3 * d q 1 + d q 2 + 2 * d q 3 ) 2 0 M 2 * l 2 * K 3 * ( 2 * d q 1 + d q 2 + 3 * d q 3 ) 2 − M 2 * l 1 * K 2 * ( 3 * d q 1 + 2 * d q 2 + d q 3 ) 2 − ( M 2 * l 2 * K 3 * ( 2 * d q 1 + 3 * d q 2 + d q 3 ) 2 0 ) K 1 = sin ( q 1 − q 2 ) ， K 2 = sin ( q 1 − q 3 ) ， K 3 = sin ( q 2 − q 3 ) ， K 4 = ( a 2 * m 2 + l 2 * m 3 ) ， M 1 = l 1 * K 1 * K 4 ， M 2 = a 3 * m 3 。
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user: 3. 虚拟场景构建与智能避障 采用基于Unity3D的物理引擎构建刚体组件 [ 5 ] ，碰撞系统等进而构建出虚拟场景，通过使用其中的navigation地图导航网格将机器人的行走表面勾选出来，即勾勒出静态避障的空间区域。在虚实交互区域，摄像头捕捉采集，当识别到物块时，会将识别到的物块像素发送到上位机，进而使上位机在虚拟场景中生成与场景成比例的虚拟物块，此时通过动态避障的脚本处理后机器人将会绕开物块进行避障。 3.1. 虚拟场景的构建 3.1.1. 刚体构建 为对象添加Rigidbody刚体组件 [ 6 ] ，可实现该对象在场景当中的物理交互。此时对象便可以接收外力与扭矩力，并且任何对象只有在添加Rigidbody组件之后才能受到重力的影响，让物体具有在现实世界的一般物体特性。Rigidbody钢体组件如下图2所示： 图2. Rigidbody钢体组件 3.1.2. 碰撞体构建 碰撞体是物理组件中的一类，每个物理组件都有独立的碰撞体组件，它要与刚体一起添加到对象上才能触发碰撞。如果两个刚体相互撞在一起，只有两个对象是碰撞体时物理引擎才计算碰撞，在物理模拟中，没有碰撞体的刚体会彼此互相穿过。本文采用的是简单方便及耗内存少的Box Collider碰撞器，选用下图3所示的Is Trigger触发器选项，即可产生碰撞效果。Box Collider碰撞器如下图3所示： 图3. Box Collider碰撞器 3.1.3. 虚拟场景构建 在Unity 3D软件中通过GameObject窗口生成不同形状的3D物体，再对每个物体进行材质渲染，经过搭建便能得下虚拟运动场景如下图4。 3.2. 虚拟场景动画添加 使用Nav Mesh Agent (避障寻址插件)，让机器人在虚拟场景中进行位置移动，并设置好动画之间的转换时间、播放长度和动画播放速度，让机器人在运动控制场景按照一定规则动起来。虚拟场景中机器人模型如下图5所示： 图4. 虚拟运动场景图 图5. 虚拟场景搭建的机器人模型 3.3. 虚拟场景避障 在虚拟场景中，机器人需要从设定的起点走到终点，并在这个过程中完成智能避障。我们使用Unity 3D中的Navigation地图导航网格将整个场景中行走表面勾选出来，再将障碍物选中，设置机器人参数(长宽高、可攀爬最大斜坡角度、可跨越最高台阶及跳跃的最大距离)，导航网格图如下图6所示。 在静态避障的基础下，机器人还需完成动态避障。现实场景中通过OpenMV摄像头识别障碍物的图像信息，并将物体的信息发送给虚拟场景，并在虚拟场景中实时的生成相应物块，机器人完成动态避障动作。动态避障流程如下图7。 3.4. 虚实地图比例设计 本设计中的虚拟场景和现实场景为两个不同的场景，要达到虚实同步动作的要求，需要一个同步的标准，即现实场景的地图与虚拟场景中的地图所对应的比例，若是没有相应的比例则无法确定现实场景中的机器人所在的位置在虚拟场景中对应的关系。由于现实机器人是由舵机控制前进，其速度很难定量控制，故我们不采用直接设定地图比例的方法，而是通过在现实中与虚实场景对应进行多次匀速测试得到。测试方法是多次让现实场景与虚拟场景同步运动，通过多次测量并剔除偏差过大的某次测量值之后 图6. 导航网格图 图7. 动态避障流程图 再求取平均值，最后求取两个地图的比值G。得到数据如下表1： Table 1 Virtual and real map scale measurement data tabl 次数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 现实场景/m 3.154 3.212 3.611 3.491 3.773 3.125 3.649 3.412 3.225 3.621 虚拟场景/m 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 表1. 虚实地图比例测量数据表 得出虚拟地图与现实地图之间的比例值G为： G = 虚 拟 地 图 长 度 现 实 地 图 长 度 = 5.84
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user: 4. 虚实场景的交互 本文使用的是OpenMV摄像头，通过该摄像头来模拟真实情况下，机器人遇到突发状况后的运动特性，例如在机器人行走过程中，在它前方放置一块障碍物，摄像头识别到物体后能将物体的大小坐标信息传到Unity3D中，Unity3D根据物体信息重现障碍物。 该模块带有ARM Cortex M7处理器，400 MHz，1 MB RAM以及2 MB flash。摄像头焦距为2.8 mm。OpenMV摄像头如下图8所示： 图8. OpenMV摄像头 在摄像头中，最重要的元件是感光元件，感光元件将光信息转换为电信号，再送到计算机中处理，OpenMV使用的是OV7725感光元件，它能处理640 × 480 8位灰度图或者640 × 480 16位RGB565彩色图像。对于一张图片，有许多参数如分辨率，像素，色彩模式等 [ 7 ] ，其中色彩模式主要分为RGB、CMYK、HSB、LAB，在本项目中对于色块的分辨运用的是LAB模式。通过调节LAB值来让摄像头找到我们所放置的障碍物。 4.1. 图像获取 我们使用OpenMV摄像头来识别红色障碍物体 [ 8 ] ，打开摄像头采集数据，截取其中一张图片进行阈值调节，我们需要的是红色，其他颜色需要排除在外，将红色区域调节成白色，其他区域调节成黑色，阈值设定如下图9所示： 调节完成后记录LAB值，把LAB值赋值到red_threshold数组中备用，通过 img=sensor.snapshot() blobs=img.find_blobs{[red_threshold]} 这两行代码，摄像头就能准确获取红色的物块，随后通过 img.draw_rectangle(max_blob.rect()) 图9. 阈值设定图 将红色物块框出来，方便计算它的长度和宽度。 摄像头获取到红色物块的信息储存在blob中，我们需要的是边框的w，h以及中心坐标，分别对应的是 blob.wblob.hblob.cxblob.cy 最后将获取到的数据打包通过串口发送，再以比例G在Unity3D中重现障碍物。 4.2. 物体与摄像头距离测定 使用OpenMV摄像头进行物体距离测定主要有两种方法，其一是利用Apriltag对物体定位，Apriltag是一个视觉基准系统，可用于各种任务包括AR，机器人和相机校准，Apriltag可以直接在OpenMV IDE中生成，通过Apriltag检测程序可以计算到物体相对于摄像头的3D位置，方向和ID，Apriltag如图10所示。 图10. Apriltag码 Apriltag主要分为以下几种：Tag16H5，Tag25H7，Tag25H9，Tag36H10Tag36h11以及ARTOOL-KIT，每一种称为一个家族，每个家族有各自的成员数量，如Tag16H5中有0~29号共30个标记，Tag25H7中有0~241号共242个标记，不同家族之间除成员数量不同以外，每个家族的有效区域也有差别，如Tag16H5的有效区域是4 × 4个方块，Tag36H11的有效区域为6 × 6个方块，有效区域大，校验的信息多，所以Tag36H11的出错率要比Tag16H5小。 Apriltag具有3D定位功能，除了能测量到物体相对于摄像头的 X ， Y ， Z 坐标外，还能知道物体在每个轴上的旋转量。如图11所示， X 1 ， Y 1 ， Z 1 为空间的三个位置量， α ， β ， γ 为三个旋转量。 图11. 检测Apriltag得到的3D数据 但用这种方法需要在每个物体上贴Apriltag，使用起来比较麻烦，所以我们采用第二种方法来测量距离，其原理如下图12。 图12. 摄像头测量物体距离原理图 A p i x 为摄像头画面固定像素， B p i x 为物体在摄像头画面中所占像素，R为物体半径(以球为例)， α 为摄像头视角的一半。左边摄像头的几何关系为： tan ( α ) = A p i x 2 L 2 tan ( b ) = B p i x 2 L 2 所以有： tan ( α ) tan ( b ) = A p i x B p i x 由右边实物环境中几何关系可得： tan ( b ) = R L 1 综合上述式子可得： L 1 ∗ B p i x = R ∗ A p i x tan (α) 所以 L 1 = K B p i x ，即， 距 离 = 常 数 直 径 的 像 素 。 在知道这个常数之后，就可以测出物体与摄像头的距离，首先用一个参照物，放在离摄像头A cm处，打印出物体在摄像头中直径的像素，再将两个数据相乘，即可得到K值。 4.3. 动态时间归整算法 为了衡量虚拟主角运动轨迹和实体机器人轨迹的相似度，本文使用了动态时间归整算法，即(Dynamic Time Warping， DTW)，该算法最初运用在语音识别领域，解决说话语速不一致的问题。DTW算法主要是基于动态规划的思想，通过动态规整来对齐时间轴，使每个数据点有最好的对齐方式，进而消除不齐造成的误差，获取时间序列间最好的匹配方式 [ 9 ] 。两条时间序列各个数据点对齐如下图13所示，在经过时间轴拉伸之后，得到如下图14所示，最终发现两条相似的时间序列。 图13. 时间序列的数据点对齐 图14. 经过动态归整后的时间序列 计算参考模板与测试模板之间的直接距离可以得出它们之间的相似度。两个模板之间的距离越短，模板之间的相似度就越高。在使用DTW算法进行相似判断前，需要先使这两组时间序列在时间轴上对齐。 首先，构造一个 M ∗ N 的矩阵D，矩阵元素 d ( i ， j ) 表示 R ( i ) → 和 T ( j ) → 两点之间的距离(也是参考模板中的每条时间序列和测试模板每条时间序列之间相似度)，其中 d ( i ， j ) = ( R ( i ) → − T ( j ) → ) 2 ，根据DTW的边界条件，最短距离也就是 d ( 0 ， 0 ) 到 d ( m ， n ) 之间的最短路径如图15。再结合DTW算法的单调性和连续性要求，设定局部路径约束条件为：当从一个方格 d ( i − 1 ， j − 1 ) 、 d ( i − 1 ， j ) 或者 d ( i ， j − 1 ) 中到下一个方格 d ( i ， j ) ，横向或竖向的距离为 d ( i ， j ) ，斜着对角线过来的则是 2 d ( i ， j ) 。下面的数学(1)可以解释这种约束条件，其中 g ( i ， j ) 表示2个模板都从 g ( 0 ， 0 ) )点到 g ( m ， n ) 逐次匹配时两个模板之间的距离，并且要在上一次匹配的基础上加 d ( i ， j ) 或者 2 d ( i ， j ) ，然后取最小值。 图15. 找到两个时间序列间的最短路径 g ( c k ) = g ( i k ， j k ) = g ( i ， j ) = min { g ( i − 1 ， j ) + d ( i ， j ) g ( i ， j − 1 ) + 2 d ( i ， j ) g ( i ， j − 1 ) + d ( i ， j ) (1)
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user: 5. 通信桥梁——Socket服务器 5.1. Socket服务器与上位机通信 Socket服务器 [ 10 ] 作为联系上位机和下位机、虚拟场景和现实的关键通信媒介。Unity3D虚拟场景客户端与Socket服务器通过在Visual Studio上配置需要的引用文件和对应命名的空间。其具体步骤为首先应在VS中配置Socket服务器的I/O地址和端SS口号，用于客户端访问时访问的唯一标识。当客户端初始化Socket并和Socket服务器连接成功后，服务器就会监听配置地址端口上的服务信息，当配置地址有数据传输过来，便会立刻将数据保存下来。此时Socket服务器既可以向客户端发送数据，客户端接收到数据后又可以将数据缓存到对应的寄存器中以便下次使用。在本实验中，Unity3D Socket服务器中使用运动刚体函数Velocity，获取物体运动中的速度向量等信息从而读取虚拟界面机器人的运动状态。 5.2. Socket与下位机通信 串口是连接Socket服务器和蓝牙模块的通信媒介 [ 11 ] ，通过Socket服务器定义的端口号接入一个USB转TTL的连接器，并将两个转接器的TX/RX反接，即RX接TX，TX接RX。其中一个串口通过串口调试助手用于对服务器的数据传输实施实时监听，而另一个串口为Socket服务器的数据发送接收端，将客户端发出的运动角度信息发送出来，发送到蓝牙模块。
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user: 6. 实验 6.1. 摄像头识别精度 6.1.1. 不同标定下距离测量精度 根据实验，红色小球在20 cm时，在摄像头中的像素为70，那么K = 1400，下表2是小球在15~25 cm时，摄像头测出的摄像头到小球的距离数据。 Table 2 Camera measurement data of the ball under the 20 cm standar 实际距离/cm 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 25.00 测量距离/cm 15.38 16.47 17.28 18.18 19.17 20.00 21.05 22.04 22.95 23.93 24.77 表2. 小球在20 cm标准下的摄像头测量数据 小球在30 cm时，在摄像头中的像素为49，那么K = 1470，下表3是小球在25~35 cm时，摄像头测出的摄像头到小球的距离数据。 Table 3 Camera measurement data of the ball under the 30 cm standar 实际距离/cm 25.00 26.00 27.00 28.00 29.00 30.00 31.00 32.00 33.00 34.00 35.00 测量距离/cm 25.12 26.25 26.97 28.00 29.10 30.00 30.94 31.95 33.03 34.18 35.00 表3. 小球在30 cm标准下的摄像头测量数据 小球在不同位置时，对应的K值也有差异，下表4是小球在10个不同位置处对应的K值。 Table 4 K value of the ball at different distance 距离/cm 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 K值 1350 1372.5 1400 1475 1470 1470 1480 1507.5 1500 1512.5 表4. 小球在不同距离下的K值 通过表4看出，小球在15、20 cm处的K值差别较大，所以通过在20 cm处的标定值来测量15 cm处的物体误差较大，同理20 cm与25 cm处的K值差别较大，用20 cm处的K值来测量25 cm处的物体误差较大。小球在30 cm，35 cm处的K值相同，那么理论上用30 cm处的K值来测量35 cm处的物体，测量结果应该很准确，通过表3看出确实如此。 小球距离摄像头太近，会造成像在摄像头中比较模糊，如图16为小球在距离摄像头15 cm处的成像，可以看到成像比较模糊，那么对于像素的计算就不准确，计算出的K值就有较大差别。 图16. 15 cm处小球成像 而在30 cm处定标，小球在摄像头中较为清晰(图17)，对于物体像素的计算较为准确，测出的距离接近实际距离。 图17. 30 cm处小球成像 6.1.2. 不同物体大小精度 在摄像头测距的基础上，同样可以测得物体的大小，首先用一个已知直径A cm的小球，放在距离摄像头B cm处进行定标，该小球在图像中的像素数为α，那么可以得到另一个比例关系k 2 = A/α，通过这一比例关系可以测得其他物体在同样距离处的大小。 根据实验，一个直径2 cm的小球分别在距离摄像头15 cm，20 cm，30 cm，40 cm处，在图像中的像素数分别为91，71，49，36.5，那么k 2 的值分别为0.0219，0.02817，0.04082，0.05479，以下是通过摄像头测得的不同边长的正方形。 由表5~8可以看出，在距离摄像头15 cm处测量物体长度的精度相对较差，在30 cm处测量物体的大小精度相对较高。 Table 5 Measurement data of square size at 15 c 实际长宽/cm 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 测量长/cm 1.05 1.62 2.04 2.65 3.25 3.75 4.26 测量宽/cm 1.01 1.56 1.95 2.63 3.14 3.73 4.21 表5. 15 cm处正方形大小的测量数据 Table 6 Measurement data of square size at 20 c 实际长宽/cm 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 测量长/cm 1.04 1.57 2.11 2.61 3.11 3.69 4.25 测量宽/cm 1.01 1.57 2.08 2.63 3.10 3.69 4.22 表6. 20 cm处正方形大小的测量数据 Table 7 Measurement data of square size at 30 c 实际长宽/cm 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 测量长/cm 1.02 1.55 2 2.61 3.18 3.71 4.24 测量宽/cm 0.97 1.51 1.96 2.57 3.06 3.71 4.2 表7. 30 cm处正方形大小的测量数据 Table 8 Measurement data of square size at 40 c 实际长宽/cm 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 测量长/cm 1.09 1.58 2.02 2.62 3.23 3.78 4.32 测量宽/cm 0.93 1.53 1.91 2.68 3.12 3.72 4.27 表8. 40 cm处正方形大小的测量数据 6.1.3. DTW算法轨迹相似度比较 用DTW算法将虚与实场景中对应的数据点进行时间序列相似度比较。虚拟场景中的角度信息是机器人正前方与右肩所在坐标系的角度，该角度信息在脚本中计算完成后通过InvokeRepeating (“yan”，7f，0.8f)；将角度信息每隔0.8秒打印在Unity3D的控制台上。现实场景中机器人的角度信息是通过陀螺仪测量得到后发送给上位机，在VS中把蓝牙接收到的角度信息打印在VS的控制台中。将多次实验的数据进行数据处理，通过Matlab仿真中，得到的仿真图如图18和图19： 图18. DTW累积距离矩阵和最优路径(相似度) 图19. 归整时间序列信号图
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user: 7. 结论 1) 通过建立Unity 3D软件搭建起了机器人虚拟运动场景，并能够在虚拟场景中设置各类障碍物，可以采用Navgation导航网络模块计算出在避开障碍物的条件下，从起点到终点之间整个地图的最优路径，并利用NavMesh插件完成机器人的寻址避障运动控制。 2) 现实场景采用双足六自由度机器人，机器人将跟随虚拟场景中的机器人同步运动，并用OpenMV3摄像头识别现实场景中的障碍物图像信息，通过图像视觉处理后将障碍物的信息反馈于Socket服务器，虚拟场景从服务器中提取障碍物信息，并在虚拟场景中对应比例的重现，同时虚拟机器人进行躲避障碍物的运动控制，以此来达到虚实交互运动控制的目的。 3) 通过摄像头精度识别实验，从物体距摄像头的距离不同的测量数据，得出摄像头在距离为15 cm处精度相对较低，在距离为30 cm处精度相对较高。 4) 通过该摄像头来模拟真实情况下，将虚拟场景中机器人行走路径与现实场景中机器人行走路径按时间序列进行记录，通过DTW算法对两个路径进行相似图分析，通过MATLAB仿真得出参考模板与测试模板之间相似度较高，其相似度为0.918完成了虚实机器人与现实机器人同步运动控制，并说明了机器人遇到突发状况后的运动特性。
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user: 摘 要 上世纪90年代开通的地铁线路受当时技术条件限制还使用的是继电器和PLC装置，存在的过流保护延时时间过长的不足。目前新建地铁线路供电系统中33 kV交流保护已经普遍采用综合测控保护装置，是集保护、测量、控制、通讯一体化的系列保护装置，装置以电流电压保护、光纤纵差保护、通信过流保护为基本配置，适用于地铁环网进出线、动力变、整流变、母联等设备的保护和测控，装置可独立安装于开关柜上。本文结合实践改造经验，总结出了33 kV交流保护改造方法，包括柜体外形改造、开关柜改造顺序、改造的前期工作、改造中的整体安排等。跟新开运营线路调试改造不同，这是一种在保证既有在线设备的安全运行前提上进行的改造升级，难度和风险就极高，改造经验的总结对于设备更新或大修具有重要指导意义。 关键词 :33 kV，保护继电器，综合测控保护装置，改造顺序，改造方法 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 项目背景 上世纪90年代开通的地铁线路，变电所33 kV交流保护普遍采用继电器和PLC的保护方式，目前这些二次设备使用超过20年，有必要进行更新改造以保障供电设备运行安全 [ 1 ] 。 针对目前采用老式中压供电系统存在的过流保护延时时间过长的不足、大环网供电模式普通过流保护的选择性与速动性不能同时满足的应用需求，对33 kV交流保护装置的改造拟利用光纤差动保护装置替换原导引线保护，利用综合测控保护装置替换原有环网进出线、动力变压器馈线、整流变压器馈线和母联的电流保护继电器和西门子PLC装置的方式进行 [ 2 ] 。改造后的二次保护装置能够提供包括环网电缆保护、母线保护、后备过流保护、变压器保护、失压自投、差动自投、合闸逻辑闭锁在内的全套33 kV中压供电系统控制保护功能 [ 3 ] 。
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user: 2. 改造方法 2.1. 柜体外形改造 如33 kV GIS开关柜二次室保护装置新旧尺寸不同，改造可采用二次室柜门整体替换的方式进行。改造后需确保新开关柜柜门与原柜门颜色、尺寸完全相同。不需要替换的设备在原位置安装，替换的设备合理布置安装位置。 拆接线前需做好记录，形成拆接线对照表。与保护装置相关的二次接线，以端子排为接口边界，装置侧所有二次线整体更换，回路按照原有回路设计。 2.2. 各开关柜改造顺序 考虑到变电所内各开关柜间联跳关系，以及各开关柜对供电可靠性影响的不同，33 kV保护改造需规划合理的改造先后顺序。为将改造过程对正常运营的影响降到最低，建议按照母联、动力变、整流变、进出线的顺序进行改造，如下图1所示，第一步先进行母联柜的改造保证安全性；第二步对所内两台动力变开关柜采用运行一台改造一台的方式进行；第三步停两台整流变，对开关柜同时进行改造；最后一步进行改造负责难度最高的进、出线开关柜改造。 图1. 各33kV开关柜改造顺序示意图 2.3. 母联保护改造 2.3.1. 将母联间隔安排在改造第一位的原因 1) 先改造母联间隔保护装置，通过合理规划接线，中央信号屏PLC仍然能够实现备自投合闸，原有备自投功能不受影响；母联保护改造完成后，原有中央信号屏PLC备自投功能退出，使用新装保护的备自投功能(暂时只能使用失压备自投功能，保护启动备自投功能待进线保护改造完成后方可使用)，在改造进出线间隔之前，备自投功能不受影响，供电可靠性较高 [ 4 ] ； 2) 新增33 kV电力监控组网交换机及协议转换器将安装于母联柜或者母联联络柜中，电力监控组网设备安装完成后，改造后的33 kV保护测控一体化装置才能够通过新上电力监控系统实现监控 [ 5 ] ； 3) 正常运行时母联开关处于分位，母联间隔在改造过程中无需停电，改造的安全性更高，对供电可靠性的影响较小，有助于改造施工人员熟悉现场，方便后期其他间隔的改造 [ 6 ] 。 2.3.2. 母联保护改造风险点 1) 母联与动力变的失灵联跳功能是否正常； 2) 备自投功能是否正常； 3) 母联与线路保护之间的功能配合，注意不能误切除运行线路； 4) 完成保护逻辑校验、回路验证、一次设备传动及所有信号核对工作。 2.4. 动力变保护改造 2.4.1. 动力变保护改造的顺序 每个变电所两段33 kV母线，每段母线下各运行一台动力变，因此改造其中一台动力变时，另一台要求仍然能保证重要负荷的供电需求。 2.4.2. 动力变保护动的注意事项 1) 注意验证动力变保护对进出线、母联等的失灵联跳功能； 2) 注意动力变保护启动及闭锁400V备自投的功能验证； 3) 注意动力变与温控仪温度保护及变压器开门保护的相关功能验证； 4) 完成保护逻辑校验、回路验证、一次设备传动及所有信号核对工作； 5) 动力变开关柜柜门更换后，原有计量电度表需恢复接线并注意检查接线正确性； 6) 完成保护逻辑校验、回路验证、一次设备传动及所有信号核对工作； 7) 新增动力变温控仪改造可与保护改造同时进行以缩短工期。 2.5. 整流变保护改造 2.5.1. 整流变保护改造的顺序 由于整流变压器的特殊性，同一变电所内两台整流变需同时停电，保护改造时可安排两组接线、调试人员同时进行。 2.5.2. 整流变保护改造的注意事项 1) 注意整流变保护失灵联跳进出线及母联的功能验证； 2) 注意两套整流变保护之间的联跳功能验证； 3) 注意整流变保护与1500V开关柜保护装置及整流器之间的联跳功能验证； 4) 由于1500V改造与33kV改造不同时进行，需注意任一侧改造完成之后都需要完整验证与另一侧的联跳功能及相互闭锁功能； 5) 注意整流变保护与变压器温控仪温度保护之间的联跳功能验证； 6) 完成保护逻辑校验、回路验证、一次设备传动及所有信号核对工作； 7) 新增整流变温控仪改造可与保护改造同时进行以缩短工期。 2.6. 进出线保护改造 2.6.1. 进出线保护改造的顺序 变电所进出线是本所电源来源，同时也是相邻所电源来源，其保护的运行正确性与否对供电可靠性影响较大，且需同时配置光纤差动保护及后备过流保护，鉴于其复杂性，将其改造放到最后。 2.6.2. 进出线保护改造的注意事项 1) 进出线保护改造前，需先敷设待改造间隔至环网对侧变电所的差动保护光缆并熔接、固定完毕，确保差动光纤通道正常、可用； 2) 改造期间注意不要误跳另一进线，造成全所失电； 3) 需验证本所与环网对侧变电所之间电缆差动保护功能； 4) 需验证进出线与动力变、整流变保护之间的失灵联跳功能； 5) 需验证进线差动保护动作及失压启动母联备自投功能； 6) 完成保护逻辑校验、回路验证、一次设备传动及所有信号核对工作。
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user: 3. 改造建议 3.1. 改造的前期工作 3.1.1. 前期调研 安排参与项目的设计、安装、调试人员考察施工现场，获取改造工程所涉及的所有开关柜图纸，熟悉改造工程现场环境，梳理施工流程，详细了解每个间隔改造的工作量(包括改接线、差动保护光纤通道接口、后台通讯接口、GOOSE交换机安装位置、柜门更换注意事项、现有设备备品备件的准备情况等等)，并制作拆接线对照表。 3.1.2. 接口程序提前测试 我方在改造工程开始前提前与PSCADA厂家完成设备接口测试工作，保证将通讯问题解决在现场调试之前，并将保护信号表提供给PSCADA厂家，以便提前完成点表的制作。 3.1.3. 备品备件提前考虑 在改造前考虑备品备件的准备情况，以应对现场设备损坏的特殊情况以及提前完成工作的需要。 3.1.4. 制定应急预案 应急预案主要分为供电应急预案和现场事故应急预案。供电应急预案用以防止突发情况造成改造未能及时完成带来的问题。改造施工过程中，如发生意外情况导致综保装置不满足投入运行条件，应及时启动应急预案。不同位置保护装置的应急预案不完全相同。 3.2. 改造中的整体安排建议 1) 选择供电分区尾端站进行改造，减少因意外造成改造终止所带来的影响。 2) 先期完成一个完整站的设备改造，积累经验，查漏补缺。完善前期准备不足之处，尤其是原图纸存在的错误。 3) 同一时间段内连续进行相同类型间隔改造工作，可明显提高工作效率、减少工作出错几率。 4) 改造施工前先期完成本次改造设备的通讯线缆、控制电缆的铺设。 5) 改造施工前先期完成所内、所间的差动保护及数字电流保护的通讯光缆的铺设、熔接工作。
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user: 4. 改造总结 保护改造类工程技术上难度不大，关键是改造方案是否合理、准备工作是否充分。因为现场施工时间很短，如果将所有工作都安排在停电期间，难以完成预定工作，因此，必须通过大量细致的准备工作来确保现场改造不出错，同时将工作提前开展，有效利用停电时间，减少部分施工工序对停电时间的占用。 本文总结了对于城市轨道行业33 kV中压设备的交流保护改造方法，包括柜体外形改造、开关柜改造顺序、改造的前期工作、改造中的整体安排等，能作为同类设备改造提供宝贵的经验和参考。
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user: 摘 要 支气管肺发育不良(Bronchopulmonary dysplasia BPD)是一种慢性肺部疾病，是新生儿呼吸窘迫综合征通过氧疗等治疗后的主要并发症，因其严重影响患儿的生存率及生活质量，故对于该病的早期防治及治疗，显得的尤为重要。本文就目前布地奈德联合用药防治BPD进行综合叙述，旨在为临床联合用药防治BPD提供参考。 关键词 :支气管肺发育不良，布地奈德，早产儿，防治 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 诊断标准 1967年Northway等 [ 1 ] 首次提出并命名BPD，认为BPD是常继发于严重呼吸窘迫综合征的早产儿，是新生儿期常见的慢性肺疾病，主要有以下4项特点：① 平均胎龄34周，平均出生体重2.2 kg的早产儿；② 伴严重呼吸窘迫综合征；③ 持续辅助通气超过28天；④ 胸片可见特征性的改变，被称之为“传统BPD”。随着对BPD研究的逐渐深入，认为“传统BPD”的主要发病机制表现为早产儿出生时肺发育的不成熟，肺泡和呼吸道被破坏，局灶性肺间质增生、支气管平滑肌肥厚及呼吸道黏膜变形，肺实质纤维化及局限性肺气肿，最终形成肺纤维化；但随着对BPD的进一步研究，临床上发现了一种更为常见且症状轻微的BPD，称为“新型BPD”，更多见于胎龄 < 28周、出生体质量 < 1000 g的不成熟早产儿。2000 年美国国家儿童保健及人类发展研究院、人类发展研究院、心脏、肺及血液研究院和少见病委员会共同举办的研讨会上通过了采用BPD的命名且制定了BPD新的定义和病情分度。定义为：指任何氧依赖(FiO 2 > 21%)超过28天的新生儿。依据校正胎龄36周或出院时是否需氧分为轻、中、重三个等级：1) 轻度：不需要使用氧气机其他辅助通气；2) 中度：吸入氧体积分数(FiO 2 ) < 30%；3) 重度：FiO 2 ≥ 30% 或需机械通气 [ 2 ] 。