DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 实现V2G到B2G的途径 5.1. 建立大型集中储能充电站 建立大型集中式的储能充电站 [ 3 ] ，是实现V2G向B2G转变的重要途径，建立集中式充电站需要考虑选址、充放电装置、谐波、电池配置、调度决策五方面的建设问题。 1) 选址 可借助于35 kV以上变电站建设，可以解决场地和容量的限制。还可以与可再生能源发电配合运行，在条件允许时选择与风电场、光伏发电厂一起规划，使该电站同时肩负充电以及通过储能改善可再生能源发电并网运行的双重功能，从而实现资源优化配置。 2) 大功率充放电装置 大型集中储能充电站的充放电容量庞大，需建设大功率充放电装置和网络；集中充电站依托于高压变电站，放电地点位于高压输电网络，这不同于V2G向配电网充放电。因此，与V2G以电动汽车为控制单元不同，B2G的放电控制单元需具有相当大的容量和规模，同时需要集中充电站在建设和管理方式上与其相适应。 3) 谐波治理 在集中充电站，谐波的规模和幅度可能要远远超出V2G，但这也为集中治理谐波提供了机遇，避免谐波在配电网传播。通过借鉴特高压直流输电中的大功率交直流转换技术以及谐波治理技术，为建设集中充电站的谐波治理提供技术支持。 4) 电池数量以及容量配置 如果系统不仅担负着为电动汽车的充电服务，还担负着为电网提供储能服务的职责，则电池数量和 图1. 电动汽车物联网架构 充放电设施容量，在满足电动汽车充电服务的基础上，还要有一定冗余。其原因在于，集中充电站为了实现削峰填谷必须选择有限的时段进行充电；此外，电池还要为电网提供储能服务，不能完全投入电动汽车充电服务。 5) 一体化综合调度决策 集中充放电运行调度需要解决在什么时间、什么地点为多少电池充入多少电量，或利用多少电池释放多少电量 [ 4 ] ；电池的配送调度要保证在运行调度指定的时间地点，有充足的电池资源以供电网调度；配送车辆调度既要满足电池配送调度计划的顺利执行，又要优化配送调度的成本。这三种调度的一体化，使电动汽车充换电服务网络与电网紧密地结合在一起，集中充放电运行调度可以理解为智能电网调度的一部分。 5.2. 电动汽车租赁 除了通过建设大型集中储能充电站来实现B2G之外，电动汽车整车租赁将电动汽车的产权分属于统一用户，电动汽车接入电网及其充放电的操作权限也相应归属于统一用户，是实现B2G方式的良好补充。采用电动汽车租赁方式，可以消除消费者对于电动汽车价格过高的顾虑、消除一部分消费者对于电动汽车维修和养护的顾虑，并提高新能源汽车的普及率。具体关于电动汽车的租赁方式，共分为如下三种。 1) 长租模式 长租模式相对更适合政府以及大型企业，可作为定向购买模式之外的一个推广电动汽车的良好补充方式。同时，由于电动汽车的特性更适合作为家庭中的第二辆车，因此也会吸引到一部分经济宽裕且支持环保的消费者。长租模式的优势在于首次支付金额少，无需承担售后维修、保养风险，无需承担二手车残值率低的风险。其劣势在于，对于个人用户而言，相比较购车而言使用成本较高，政府和企业更偏向于定向购买方式。 2) 短租模式 电动汽车短租模式是指以日为计时单位租赁，比较适用于个人用户短期内的用车需求。短租模式的优势在于无需支付保险费用，相对于燃油汽车使用成本更低。其劣势在于会有更高的故障率，续航里程较短，充电时间长。 3) 自助式分时租赁模式 自助式分时租赁模式是指依托于充换电站点，实现车辆自助式借还的租赁模式，计费方式通常是按小时计费。由于电动汽车的特性，这种在传统燃油汽车租赁发展得并不成功的模式，在推行电动汽车租赁时拥有独特的优势。该方式的优势在于，使用成本较低，适合大城市的模式，降低人力成本。其缺点包括，依托于基础设施建设，便捷程度还不够，要求较高的道德风险，初期投入大回收周期长。 自助式分时租赁模式对于中大型城市而言，一旦该模式得到推广，自助式的站点能够覆盖到整个城市范围，使得租车换车十分便捷的话，该模式将会成为消费者的首选。特此，我们对分时租赁电动汽车可行的操作流程进行了如下设想。 该自助式分时租赁站核心设备包括充电桩、电动汽车、车辆管理系统、钥匙管理系统等，客户可以通过PC、手机、电话等方式进行选车和车辆预定，确认订单后手机收到对应二维码。凭借该二维码到电动汽车租赁站便可以在钥匙柜拿到汽车钥匙，并开始使用汽车。还车时，用户需要将充电线和充电设施连接好，并将车钥匙扣贴到钥匙管理系统的“还车”区域，选择对应充电桩进行车辆充电，同时系统根据用户使用车辆的时间及行驶里程数收取费用，通过支付宝、微信方式等自动扣款，便可完成还车手续。全过程均可自助完成，运营效率高、成本低，客户体验感十分便捷良好。
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user: 6. 关于电动汽车发展的其他创新商业模式 无论V2G还是B2G，其本质都是要推动电动汽车这种零污染高效率的新型交通方式发展，通过各种方式凸显出电动汽车为社会、环境、客户带来的优势与便利，让电动汽车逐渐走进千家万户的视野并被接受，从而逐步提高电动汽车的使用率，为将来实现电动汽车替代传统燃油汽车打下良好的基础。因此，我们不必完全拘泥于到底是V2G还是B2G，只要能不断提高电动汽车在公众中的普及率，那就是好方式、好办法。因此，我们通过头脑风暴与发散思维，并通过对国内外电动汽车发展现状调查研究后，提出如下几项创新方式。 6.1. 电动汽车物流创新 由于电动汽车噪声水平低，货物的运输时间可以扩展到非高峰时段以及夜晚，从而避开交通运输高峰时段，同时减低二氧化碳及其他污染物排放。因此，可以在城市周边建立物流中转站，规定进入失去的货物必须经过传统运输工具进入中转站后，再用电动汽汽车送至市中心，发挥电动商用车辆在城市中进行运输的潜力。 6.2. 利用清洁能源为电动汽车充电 电动汽车作为环境友好型的交通工具，具有零污染物排放的特征，但目前大多数电动汽车充电基础设施使用的电力依然是传统的火力发电。为了使电动汽车真正成为百分百清洁交通工具，我们可以通过清洁能源发电为充电基础设施供电，可以通过如下方式实现：建立集中型的太阳能充电站，分散式的路灯充电桩，在条件适合的场所建立风力充电站等，同时将先进的IT技术引入充电设施的创新中，从而使制约电动汽车充电的问题得以一定程度的解决，使电动汽车成为真正百分百清洁的新型交通工具。 6.3. 电动汽车租赁异地还车 通过联合各省市甚至跨国的政府共同参与电动汽车项目整合创新工作中来，提供支持异地还车的专用电动车辆，用户可在具体城市的区域内任何地方获取车流并享受泊车服务，车辆可在任何商业场所公共停车点提取及停靠，无需承诺特定返还时间或地点。用户可签订一周或一日合同，并根据行驶距离担负电费。 6.4. 公众意识培育创新 通过开展电动汽车试驾和电动车展的方式来推动公众对电动汽车的认同，对电动汽车在公共领域和私人领域的使用环境进行测试与评估，目的是以用户体验为基础，结合各电动汽车生产商的先进技术，设计并实现适合城市发展的电动汽车，从而推动电动汽车的普及与发展；此外还可建立固定、长期的电动汽车展示中心(非车展临时性的展示中心)，为用户提供展示电动汽车优势的平台，并可随时为公众提供体验电动汽车的机会。 6.5. 电动汽车动力电池回收再利用 动力电池从开始使用到电池能量完全耗尽报废的寿命约为20年。然而，当动力电池只能充满原有电量80%的时候，就不适合继续在电动汽车上使用，这个过程大致需要5~8年。如果这时将其报废进行资源化处理，会造成资源的浪费。动力电池仍有充放电的能力，可以继续使用。若建立起动力电池梯次利用、回收产业链，新能源车主可以将不满足新能源汽车的电池出售获得一笔收入，降低用户的购置成本，有利于新能源汽车的推广普及。 近年来风电、太阳能发电等新能源技术的迅速发展带动了储能技术的研究，智能电网建设对于电能质量和供电稳定性的更高要求也将依托于储能技术的发展来实现。使用新能源汽车退役的电池容量完全满足微网的需求，但成本只有新电池的20%~40%，可以大大降低储能价格，对微网的推广应用也有积极的促进作用。
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user: 7. 结论 本文通过介绍V2G与B2G方式的概念及其解耦方法，提出了实现向B2G方式转变的具体途径即建立集中型充电站与电动汽车租赁，文章详细分析了实现这两种方式的具体办法，并应用创新思维提出推动电动汽车发展的若干新型商业模式，为提高电动汽车的普及率、提升公众对电动汽车的接受度提供了良好的途径，值得今后电动汽车产业发展借鉴。
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user: 摘 要 本文首次研究了环境污染下一类具有尺度结构的种群系统的最优控制问题，通过控制种群的收获和外界毒素向环境的输入率使得人们的总收益最大。利用不动点定理得到了系统解的存在唯一性，借助法锥切锥理论结合共轭系统的技巧推导了收获控制为最优的必要条件，从而推广了一些文献中的已有结果。 关键词 :最优控制，尺度结构，污染环境，不动点定理
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user: 1. 引言 众所周知，环境污染对种群的发展非常不利。因此，研究环境污染下种群的最优收获问题是十分有必要的。Hallam T G在文 [ 1 ] 中首次提出了有关毒物对生物种群影响的数学模型，自此之后，关于毒素影响下的种群被广泛研究，相继出现了很多成果 [ 2 ] [ 3 ] 。虽然他们利用动力学的方法研究不同情形下种群持续生存或绝灭的阈值，但他们讨论的指标泛函中没有考虑种群个体的年龄因素，这不太符合实际问题。最近，雒志学在 [ 4 ] [ 5 ] 中将年龄结构的种群系统与环境污染下的种群系统有机的结合起来，考虑了在环境污染下具有年龄结构的种群系统的最优收获问题。但是相比年龄结构，尺度结构在种群演化过程中更为重要，因此，尺度结构的种群模型被广泛研究 [ 6 ] - [ 9 ] 。 到目前为止，对毒素作用下具有尺度结构的种群问题还没有研究，为了弥补这一缺陷，本文首次研究一类在环境污染下具有尺度结构种群的最优控制问题。我们首先提出最优控制问题 ，而 (OH) 其中 表示种群的销售价格， 为收获种群的成本， 为治理环境污染所需费用，而 为下列系统 (1.1) 的解，其中 ， 表示在 时刻尺度为 的种群密度， 为时刻 种群的总数量， 为种群的个体增长率， 和 分别为种群的死亡率和出生率，常数 为种群个体的最大尺度，控制函数 代表收获努力度，生物体内毒素的浓度为 ，环境中毒素的浓度为 ，而 均为常数。 表示 时刻个体对环境中毒素浓度的吸收率； 表示外界输入到环境的毒素，也为控制函数， 表示 时刻个体体内毒素的排泄率； 表示由于新陈代谢等因素作用 时刻个体体内毒素的净化率。 为方便后文，现作如下假设： (H 1 ) ， 为常数。 (H 2 ) 。 (H 3 ) ， 为常数。 (H 4 ) 。 (H 5 ) ， 和 均为正常数，其中 。 定义1.1控制集 。 定义1.2解空间 定义1.3系统(1.1)中 的解是指 在每条特征线 上绝对连续且满足 应用特征线法和常数变易法，系统(1.1)的解可表示为： (1.2) 其中 ， ， 由常数变易法知 ，(1.3) ， (1.4) 引理1.1 [ 10 ] 对于系统(1.1)，如果 ，那么对 有 ， 。 定理1.1 如果(H 1 )~(H 5 )成立，系统(1.1)有唯一的非负解 使得 1) ， 2) 。 证明：首先在 中定义映射 ，则 其中 ， ， 容易证明 。事实上 利用Gronwall引理，则有 。 令 。当 时，则有 (1.5) 其中 为正数。当 时，上式仍然成立。 (1.6) (1.7) 其中 。 其次在 中定义等价范数如下： 由(1.5)~(1.7)，则有 其中 ，因此当 时，根据不动点定理，该系统存在唯一的非负解，定理证毕。
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user: 2. 最优性条件 定理2.1 若 是控制问题(OH)的最优对， 是系统(1.1)相应于 的解，那么 ， 。 其中 。 而 为下列共轭系统的解 (2.1) 证明：系统(2.1)解的存在唯一性由定理1.1保证，用 表示 在 处的法锥， ，当 充分小时，有 ，从而 ， (2.2) 将(OH)带入(2.2)有 ， (2.3) 其中 满足下列系统 (2.4) 给系统(2.4)的第一、二、三式分别乘以 和 ，并在 和 上积分得： ， (2.5) 将(2.5)代入(2.3)则有 ， 从而根据文献 [ 11 ] 有 ，再利用法向量的特征性质 [ 12 ] 知定理证毕。
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user: 摘 要 本文提出一种用于油气田地质油藏特征及开发指标定量化类比的扇面关联度分析法。该方法首先进行目标油气田地质油藏特征分析和主控因素确定。在此基础上，统计目标油气田和类比油气田的主控参数，建立扇面坐标系，设立主控参数置信度序列，并对扇面坐标系进行调整。然后，在扇面坐标系中绘制目标油气田和各类比油气田的扇面图，并筛选出相似油气田。之后，采用考虑置信度约束条件下的扇面关联度分析法进行目标油气田与多个相似油气田的关联度计算，通过关联度大小对油气田相似程度进行定量化排序，从而最终确定高度相似的油气田。该方法可以从图形和解析两方面定量化精确定位与目标油气田相似度最高的类比油气田，并据此用类比油气田开发策略和实际的开发效果对目标油气田的开发方案制定提供依据，具有较好的实际应用价值。 关键词 :主控因素，扇面，置信度，关联度，油气田类比
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user: 1. 引言 油气田开发类比是将多个油气田与目标油气田进行比较，根据主控因素的相同性或相似性，判断整体上与目标油气田相似的油气田，并将其开发策略、开采方式、开发指标等用于目标油气田开发方案设计或后期调整挖潜的参考依据。类比方法在包括油气田开发的许多行业中均有应用，但目前的方法一般只是在资料收集的基础上，定性筛选可能相似的对象，或通过统计的方法对主控因素的取值分布概率区间进行大致描述 [ 1 ] - [ 5 ] 。这样类比得到的结果可以反映同类油气田在某些单一主控因素上的统计学规律，但不能对每个类比油气田的整体相似程度进行定量化地分析和排序，进而寻找与目标油气田地质油藏特征最接近的类比油气田。本文中，笔者提出一种新的扇面关联度分析法，该方法在确定目标油气田地质油藏特征和主控因素的基础上，建立扇面坐标系，设立主控参数置信度序列，并在考虑置信度约束条件下绘制扇面图和计算关联度，从图形和计算两方面定量分析类比油气田的相似程度，从而精确定位高度近似油气田。
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user: 2. 扇面图分析 本文中的油气田开发类比扇面关联度分析法，首先需建立扇面坐标、绘制扇面图并进行分析。具体流程如下： 1) 收集并获得目标油气田的基础资料。包括区域概况、地理位置、埋藏深度、构造、岩石类型、沉积相类型、储层、温压系统、油藏类型、流体、储量等，确定目标油气田的地质油藏总体特征。 2) 分析影响该类油气田开发的主控因素。统计目标油气田和类比油气田的主控因素，如含油饱和度(Soi)、孔隙度(Φ)、渗透率(K)、有效厚度(H)、地层原油粘度(μo)、储量丰度、流度、井网密度等。形成参考油气田主控因素序列 和类比油气田主控因素序列 、 、 、 ，即： (1) 3) 对形成的主控因素序列，进行无量纲化处理。无量纲处理方法包括初值化(同一数列的所有数据均除以第一个数据，得到一个新的数列)、均值化(同一数列的所有数据均除以该数列的平均值，得到一个新的数列)或归一化(各类数据数值相差悬殊时，改变各数列的单位制，减小数列之间的数值差异)。一般考虑采用“归一化 + 初值化”处理方法，建立取值为0~1之间的“无量纲化主控因素”序列。 4) 引入置信度序列 [ 6 ] - [ 8 ] 。设定主控因素的置信度序列 ( )，即： (2) 5) 将置信度序列代入主控因素序列矩阵，并以此计算得到新的、包含置信度意义的无量纲主控因素扇面序列 、 、 、 ： (3) 其中， (4) 各Y值亦即以下扇面图中各主控因素的实体扇面面积值。 6) 建立n因素的初始扇面坐标系，如图1(a)即为n = 8时的初始扇面坐标系。根据置信度序列，对坐标系进行调整，如图1(b)的虚线圈定的扇面即为置信度序列 时的扇面坐标系。 7) 对目标油气田及每个类比油气田的无量纲主控因素序列Y，以 为半径、 为面积，在扇面坐标系中画出各自的扇面，形成各油气田主控因素对应的整体扇面图。 8) 评价扇面图。单个扇面面积大小代表了类比油气田与目标油气田的、单因素的相似程度；总体扇面形态代表了油气田的总体相似程度。根据扇面总体形态相似性，可初步确定相似类比油气田。
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user: 3. 关联度计算 绘制扇面图并初步确定相似类比油气田后，需要进行扇面关联度计算，以定量化确定各油气田与目标油气田的相似程度。 对于主控因素序列 、 、 、 ，各因素间关联系数计算如下： (5) 式中， 为比较序列 与参考序列 的、第k个因素的关联系数； 为分辨系数； 为两级最 小 图1. 扇面坐标系(初始/调整后) 差， 为两级最大差，且有： (6) (7) 各主控因素序列间(即目标油气田和各类比油气田之间)的整体关联度为： (8) 关联度的分析方法在各行业中都有应用，与常规的关联度分析方法 [ 9 ] [ 10 ] 不同，本文在主控因素序列矩阵中引入了置信度序列 ，同时，以类比油气田的单因素扇面作为对比序列、以类比油气田主控因素整体扇面形态作为对比验证基础，使得改进后的关联度计算方法更为合理、结果更为可靠，更能真实反映油气田间的整体相似程度高低。
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user: 4. 应用实例 A油田位于西非深水区域，属深水浊积砂岩边水油藏。油层孔隙度28.9%，渗透率4680 mD，有效厚度19.75 m，粘度3.27 cp。根据油田开发方案研究需要，收集了同属于深水浊积砂岩、基本地质油藏特征也较为接近的油田资料，进行类比研究，寻找整体特征最为相似的油田，并通过其开发经验，指导A油田开发方案制定和后期调整挖潜策略。根据表征地质特征和确定储量规模的主要参数以及控制采收率高低的关键参数，制定了类比油田的主控因素数据表(表1)。 对表1中的参数序列，先采用“归一化 + 初值化”处理，再引入置信度序列 ，且 。由此，得到无量纲主控因素扇面序列矩阵为： (9) 建立考虑置信度后的扇面坐标系，即如下图2中A油田虚线圈定扇面部分。由式(9)，绘制A油田扇面图(图2实体扇面)；绘制各类比油田扇面图(图3)。 从扇面图对比可以初步判断，Ba和Sc油田与A油田的相似度较好，油田类比时可侧重于分析这两个油田的开发指标。再由式(5)~式(8)，计算各油田与A油田的关联度。计算结果如表2。 由关联度计算结果可以判断，Ba油田与A油田具有最高的关联度。两个油田尤其在物性(K)、流体性质(μo)和井网密度上具有很高的相似性，而这几个因素一般来说是油田开发效果和采收率高低的决定 Table 1 Data of the dominant control factor 油田 平均原始含油饱和度 (Soi)f 平均孔隙度 (Φ)f 平均渗透率 (K)mD 有效厚度 (h)m 地层平均原油粘度 (μo)cp 储量丰度 10 4 m 3 /km 2 流度 mD/cp 井网密度口 /km 2 A 0.587 0.289 4680 19.75 3.27 304.6 1431.2 1.0 U 0.750 0.214 1500 20.3 0.18 161.7 8333.3 0.4 L 0.780 0.210 1174 28.7 0.18 224.9 6522.2 0.7 Ha 0.910 0.350 10，000 54.7 5.00 764.1 2000.0 3.4 Ba 0.800 0.350 5000 30.0 3.50 404.7 1428.6 0.9 Ma 0.850 0.270 2500 100.0 2.10 615.9 1190.5 1.8 Sc 0.770 0.270 1250 45.0 3.00 592.4 416.7 1.1 表1. 类比油田主控因素数据统计表 图2. A油田扇面图 图3. 类比油田扇面图 Table 2 Statistics of the correlation value between A oil field and the analogous field 油田 A U L Ha Ba Ma Sc 关联度 1 0.707 0.725 0.526 0.899 0.702 0.862 表2. A油田与相似油田关联度统计表 性因素。Ba油田1999年投产，采用顶部注气、边部注水的方式进行开发，高峰日产120，000 bopd，目前已累产油量300 mm bbls，预计采收率40%以上。重点分析该油田的开发策略、开采方式、开发指标等，将对A油田的开发方案和后期调整挖潜策略制定提供更准确、更合理的类比数据，具有更好的指导意义。
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user: 5. 结论 1) 本文提出一种用于油气田定量化类比研究的新型扇面关联度分析法。该方法基于目标油气田与类比油气田的主控因素筛选，形成主控因素序列；通过无量纲化处理、置信度序列引入以及扇面计算，建立起无量纲主控因素扇面序列；在考虑置信度的扇面坐标系中绘制各油气田主控因素序列对应的扇面图；通过含置信度的关联度分析方法计算油气田间的扇面关联度。根据单个扇面面积、整体扇面形态以及扇面关联度计算结果，可定量判断类比油气田与目标油气田的近似程度和可类比性高低。 2) 实例应用表明，采用本文提出的扇面关联度分析法，从图形和解析两方面出发，既可以通过目标油田与类比油田的扇面图直观判断相似性，又能通过扇面关联度计算定量化精确定位与A油田高度近似的类比油田，为油气田开发策略和开发方案的制定提供更为合理和准确的参考依据，为开发指标预测、后期调整方式等均奠定良好的基础。
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user: 摘 要 荧光显微图像复原有着很多重要的应用，例如，天文成像，电子显微镜成像，单光子发射计算机断层成像术和正电子发射断层成像技术等等。传统基于全变差的分裂Bregman算法能够很好地保护图像边缘和纹理信息，但在图像的平滑区域会产生严重的阶梯效应，针对这一问题，本文提出了一种复原算法，主要考虑两点，一是采用全变差(Total Variation， TV)正则化模型，可以很好地复原模糊图像。二是引入权函数，对TV进行加权抑制阶梯效应，同时保护了图像的纹理信息。通过对参数的合理选择，获得最佳的复原效果，在模拟图像和真实荧光显微图像的实验结果验证了该算法的有效性和可行性。 关键词 :分裂Bregman算法，加权，全变差正则化，图像复原
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user: 1. 引言 荧光显微镜方法是一种新兴有效的显微镜成像技术，在生物医学研究中，它能够提供活体样本的三维图像 [ 1 ] 。但是，由于成像系统衍射和噪声干扰等 [ 2 ] 因素，荧光显微图像不可避免出现模糊和噪声等退化现象，荧光显微图像的质量通常受两个因素影响：一是由显微光学成像系统的物理限制而导致的模糊，用点扩散函数 [ 3 ] (Point Spread Function PSF)来表征；二是测量工作大多在低光子流的情况下进行，因此会产生泊松噪声。面对这些固有的光学限制，以及对高质量图像的大量需求，用数字图像处理技术去除这些模糊和噪声是一项很有意义的工作。 目前，分裂Bregman算法 [ 4 ] - [ 7 ] 是求解范数最优化问题及其相关优化问题的最有效的方法之一，它是Rudin [ 8 ] 等学者提出的一种基于Bregman距离的迭代正则化算法 [ 9 ] - [ 11 ] ，起初是用于图像去噪，后来Goldstein [ 12 ] 在此基础上提出了分裂Bregman迭代图像复原模型。 Brette等人 [ 13 ] 提出了基于各项同性扩散的目标边缘保护先验知识，即全变差正则化 [ 11 ] 。全变差图像复原是基于变分的思想，把全变差图像复原模型转化为一个偏微分方程求解的过程。目前典型求解方法是根据Wang Yilun、Yang Junfeng等 [ 14 ] 提出的基于变量分离和半二次惩罚函数法的快速全变差反卷积算法 [ 15 ] (Fast Total Variation deconvolution， FTVd)，把图像复原模型看作是一个无约束问题优化求解，实验结果验证了FTVd的有效性和稳定性。Setzer等 [ 16 ] 提出了分裂Bregman算法复原被泊松噪声污染的模糊图像，与其他的图像复原算法相比，它的优点在于不存在内部迭代及迭代过程中不产生负像素值。后来，王静等人 [ 7 ] 提出了基于分裂Bregman方法的全变差图像去模糊算法，首先利用辅助变量及其二次惩罚泛函把全变差去模糊优化问题转化成一个等价的无约束优化问题，然后基于Bregman迭代将其分解为两个子优化问题采用交替最小化方法 [ 15 ] 进行求解，接着根据子问题结构特点，采用离散傅里叶变换及收缩技术实现子优化问题的快速计算。 传统全变差分裂Bregman算法图像去模糊是假设图像在高斯噪声破坏情况下进行的，当图像实际被泊松噪声污染时，该算法虽然能在一定程度上抑制阶梯效应，但是复原效果并不理想，并且在噪声影响过大的情况下，去模糊效果会有所下降。针对图像被泊松噪声污染并且噪声影响过大去模糊效果不理想的情况，本文在传统基于分裂Bregman方法的全变差图像去模糊算法的基础上，引入TV约束模型和权函数，将加权TV约束模型与分裂Bregman方法有效地结合，既可以保留图像的边缘信息，又可以抑制平滑区域的阶梯效应，达到更好的去模糊效果。
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user: 2. 相关工作 图像复原就是根据一定的先验知识(如：模糊核)，从已知的的模糊图像复原真实图像，其图像退化的模型如下： (1) 其中，f、u分别是模糊图像和真实图像，K是模糊核矩阵，N是加入的噪声，“ ”表示卷积运算。 2.1. 基本分裂Bregman算法 假设 和 是关于变量u的凸能量泛函，则关于u的无约束化问题的形式是： (2) 引入辅助变量d，则得到与公式(2)等价的约束优化问题的形式： s.t. (3) 根据变量分离理论，对式(3)加入Lagrange乘子 [ 16 ] ，便可到关于u和d的无约束优化问题: (4) 式中 是惩罚系数， 。基于分裂Bregman理论 [ 7 ] ，引入辅助变量 ，则得到关于u和d及 的迭代更新公式： (5) (6) 利用交替极小化的方法 [ 14 ] ，可分别得到变量u、d的更新公式： (7) (8) 2.2. 算法收敛性 参考文献 [ 6 ] [ 9 ] 保证了算法的收敛性，其证明如下： 假设 和 分别表示 和 的梯度函数， 和 ，根据平均理论有： (9) 其中，D表示Bregman距离， 为对角矩阵， ， ， 是 和 之间的值，故我们可以得到如下的公式： (10) 然后，对公式(10)两边同时乘以 ，其中 ，则公式(10)可以重新表示为： (11) 最后，对公式(11)两边同时减去f，我们可以得到公式(12)： (12) 根据以上的讨论，我们可以得到分裂Bregman算法是收敛的。
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user: 3. 改进的图像复原算法 传统全变差分裂Bregman算法是假设图像在高斯噪声破坏的情况下进行的，当实际图像被泊松噪声破坏时，该算法虽能在一定程度上抑制阶梯效应，但当存在很大的泊松噪声时，复原效果并不理想，针对这种情况，本文提出一种新算法，即引入加权的全变差约束模型，来抑制阶梯效应，同时也保存了图像的纹理，得到了很好的复原效果。 3.1. 算法改进 在本文中，提出了引入加权全变差约束模型，根据变量分离理论和分裂Bregman算法，进行荧光显微图像复原。则公式(1)的目标函数如下： (13) 其中， ， 表示u在像素i水平方向和垂直方向的一阶有限差分， 表示变量u在像素i处的变差数， 表示对所有的i 求和， 设置为u， 表示t–范数，第二项 是保真项， 是正则化参数， 表示权函数，其表达式是公式(14)所示： ， (14) 全变差图像去模糊的问题可以看作是一个无约束问题优化问题。因此，引入辅助变量y，式(13)可以转化为关于u和y的无约束模型： s.t. (15) 添加变量u和y的二次惩罚项，转化为与式(15)等价的关于u和y的最优化问题的模型： (16) 基于变量可分离理论和分裂Bregman迭代，可以转化为求关于u和y两个子优化问题，于是，得到关于变量u和y以及参数 的迭代更新迭代公式： (17) (18) (19) 本文图像复原算法图像边界条件设为周期型边界，K和D均是块循环矩阵。在求解子问题 时，对式(17)中的 求导并且令导数为零，可得到如下形式： (20) 采用FFT及其反变换得到与(17)式等价形式的快速求解u的迭代公式： (21) 式中“*”表示复共轭，“ ”表示分量分式乘积，F、F −1 分别表示傅里叶变换及其逆变换。 求解子问题y，根据式(18)的结构特点，可利用shrink函数求解，其定义如下： (22) 其解的形式为： (23) 其中规定 。 由式(22)和(23)，可得到子问题y的快速更新迭代公式为： (24) 3.2. 算法流程 本文算法是假设PSF已知，故可以由快速迭代式(21)得到目标图像 ，然后根据式(24)和(19)更新得到的数值带入到式(21)，最后得到更新后的图像 ，收敛精度tol取经验值 。表1给出了本文算法的具体流程。
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user: 4. 评价准则 图像复原的质量评价包括主观评价和客观评价，而主观评价包含了人的视觉特性和心理因素，其评价结果较符合实际观察到的图像质量，但有一定的随意波动性，在实际应用中因过程繁琐并且无法完全重复受到了严重的限制。本文中采用信噪比 [ 14 ] (Signal to Noise Ratio， SNR)作为客观的图像复原质量的标准： (25) 式中M和N分别表示图像长度和宽度上的像素个数，g(i，j)和f(i，j)分别是原始图像和复原图像在点(i，j)处的灰度值，信噪比的数值越大，图像质量越好。
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user: 5. 仿真结果与分析 为了验证本文算法的有效性，分别使用人工合成的模糊噪声图像和真实的荧光显微图像进行了验证，并且同FTVd-FM算法 [ 15 ] ，传统分裂Bregman算法 [ 7 ] 进行了比较，实验编译环境为Matlab，个人PC机：Inter Core双核，3.60 GHz，4 GB内存。使用SNR作为客观评价方法评价图像复原的质量。 5.1. 合成图像 在合成的模糊噪声图像上应用本文算法，图1(a)为合成图像(130 × 130像素)，图1(b)是其对应的退化图像(泊松噪声和模糊)。在我们的实验中采用高斯PSF(大小5 × 5，标准差为1.5)，复原结果如图2所示。 从图2可以看出，FTVd-FM算法存在明显的阶梯效应；传统分裂Bregman算法虽然一定程度上减轻了阶梯效应，但得到的图像边缘仍存在部分阶梯效应；本文算法得到的复原图像阶梯效应得到明显改善。 5.2. 真实图像 为了验证算法的有效性和实用性，本文采用了真实的荧光显微图像进行了相关实验。图3(a)是真实观察到的荧光显微图像(512 × 512像素)，由于并未知该图像的具体参数信息，因此，实验时仍然采用人工人工合成图像中的PSF值。 利用人工合成图像实验所得到的相关参数在真实荧光显微图像上进行实验。图3(b)是采用FTVd-FM算法得到的复原图像。从图中可以看出，复原的图像在明显的阶梯效应；图3(c)是使用传统分裂Bregman算法，从图中可以看出，阶梯效应得到了明显的抑制，但是仍然存在部分阶梯效应，影响复原图像的质量。图3(d)是利用本文算法得到的复原图像，从图中可以看出，使用本文算法既有效的抑制了阶梯效应，又保持了图像在平滑区域的光滑性和图像边缘区域的细节信息。 为了更加直观的观察复原结果的细节信息，我们对图3(a)中的黑色矩形框标记的区域进行了放大，图4(a)，图4(b)，图4(c)和图4(d)是分别对应图3(a)，图3(b)，图3(c)和图3(d)中相对应的区域。 Table 1 The flow of the improved split Bregman image restoration metho 算法：改进的分裂Bregman图像复原算法 1：输入：观测图像 2：初始化参数： ， ， ， ， ， 3：while do 4：根据第k次迭代得到的图像，由式(21)计算第k+1次迭代的图像 ； 5：根据式(24)计算 ； 6：将步骤1和2中计算得到的 和 带入到式(19)计算的 ； 7：将步骤2和3中计算得到的 和 带入到步骤1中，以此重复直到满足终止条件，计算得到复原结果 ； 8：end while 9：输出：复原的图像 。 表1. 改进的分裂Bregman图像复原算法流程 图1. 合成实验图像(a)原图，(b)退化图像 图2. 图像复原结果(a) FTVd-FM算法(SNR = 45.50 dB)，(b) 传统分裂Bregman算法(SNR = 45.50 dB)，(c) 本文算法(SNR = 49.68 dB) 图3. 真实荧光显微图像图像复原结果；(a) 退化图像，(b) FTVd-FM算法，(c) 传统分裂Bregman算法，(d) 本文算法 图4. (a)图3(a)的局部放大图，(b)图3(b)的局部放大图，(c)图3(c)的局部放大图，(d)图3(d)的局部放大图
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user: 6. 结束语 本文在分裂Bregman算法的基础上提出了一种新的图像复原算法，引入了权函数，通过对TV加权，抑制阶梯效应，提高图像复原效果，同时可以很好地保护图像的纹理信息。通过对参数的合理选择，获得了较好的复原效果。在合成图像和真实的荧光显微图像上的实验结果验证了算法的有效性和可行性，但是需要特别强调的是，在图像的模糊核过大的情况下，本文算法的图像复原效果会有所下降，这将是下一步研究工作中的主要任务。
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user: 摘 要 针对采用机理分析方法得到的煤发热量存在响应速度迟缓、变负荷时动态误差大的问题，提出一种基于状态观测器的动态补偿方法。依据单元机组负荷–压力模型，由汽包压力和汽轮机一级压力构造锅炉总热量信号，采用一高阶惯性环节描述锅炉给煤量与总热量信号之间的动态关系。针对此高阶惯性环节设计状态观测器，得到具有较小惯性的中间状态信号，利用此信号除以给煤量得到煤发热量信号。实验结果表明：动态补偿后的煤发热量具有抗扰动性好、响应速度快的优点。 关键词 :煤发热量，软测量，状态观测器，动态补偿
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user: 1. 引言 近年软测量在火电厂热工参数测量中得到广泛应用，如烟气流量、飞灰含碳量软测量等等。软测量定义为：通过一定的数学方法，寻找与待测量变量相关的辅助变量，建立辅助变量与待测量变量之间的数学模型，进而得到对待测变量的最佳估计。一些通过机理分析结合数据拟合得到的软测量结果在稳态工况下使用没问题，但在动态工况下往往存在巨大的动态误差。目前大型机组都参与电网调峰及一次调频，机组负荷变化频繁，有必要研究软测量动态补偿方法，以提高测量的快速性、减小动态误差。杜文莉等人针对静态软测量无法反映工业过程的动态信息这一问题，提出一种基于最小二乘支持向量机和自回归–滑动平均模型的软测量建模方法，对静态模型增加动态校正环节，实现了对静态模型的动态校正，以改善系统动态响应特性 [ 1 ] 。文献 [ 2 ] 利用互补滤波器将计算再热蒸汽流量的稳态公式和动态公式在频域内进行融合，得到的再热蒸汽流量不仅在机组稳态时准确度高还可以快速地反映再热蒸汽流量的变化。郭喜燕等人通过分析机组非稳态过程中烟气传递给受热面的热量的分布，加入锅炉蓄热补偿得到的煤耗量在非稳态时与实际更加接近 [ 3 ] 。文献 [ 4 ] 利用机组负荷–压力动态模型得到的煤发热量实时计算模型考虑了动态补偿，计算出来的煤发热量在负荷变化时波动很小，煤质变化时响应速度更快。 热工对象往往具有大惯性、大迟延，利用状态观测器将对象中惯性小、响应速度快的中间状态进行重构，可以实现状态反馈控制，提高系统响应速度 [ 5 ] ，也可以利用状态观测器构成软测量系统实现重要参数在线测量 [ 6 ] 。这里研究一种基于状态观测器的热工参数软测量动态补偿方法，即利用重构的中间状态作为参数软测量中的辅助变量，对待测参数进行动态补偿，改善热工参数软测量的动态特性。煤质变化剧烈是当前影响火力发电机组稳定运行的一个主要因素，实现煤发热量的动态测量具有重要意义。现以煤发热量软测量为例，通过分析现有机组负荷–压力简化模型，将制粉及炉内燃烧简化为一高阶惯性环节，据此设计状态观测器，重构出具有快速响应的中间状态信号，利用此信号进行动态补偿，能够有效解决煤发热量软测量响应慢及动态误差大的问题。
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user: 2. 煤发热量软测量 正常工况下，煤发热量Q ar (MJ/kg)计算方法 [ 4 ] ： (1) 式中：Q b 为锅炉总热量(MW)；u B 为机组总给煤量(kg/s)。 典型机组一般采用皮带称重式给煤机，u B 由各个给煤机给煤量求和得到。根据能量平衡原理，采用以下公式得到Q b ： (2) 式中：Q 1 为锅炉汽水系统有效吸热量(MW)；Q 2 为锅炉排烟总焓(MW)；q 3 为可燃气体未完全燃烧热损失(%)；q 4 为固体未完全燃烧热损失(%)；q 5 为锅炉散热损失(%)；q 6 为灰渣物理热损失(%)。 文献 [ 7 ] 给出一系列求Q 1 ，Q 2 等中间变量的公式，代入公式(2)，求得Q b ，得到控制所需的煤发热量信号。 公式(1)在静态工况下使用是没有问题的，但在机组变负荷时，直接用公式(1)会出现巨大的动态误差。例如升负荷时，煤发热量没变，给煤量首先增加，经过给煤机、磨煤机、一次风粉管道后进入炉膛燃烧释放热量，经汽水系统吸收表现为蒸汽流量、压力变化，锅炉总热量要经过一段时间才达到稳定，导致给煤量与燃料总热量在时间上的不一致，计算出来的煤发热量在这段时间降低。另外当煤质真正变化时，由于制粉惯性和蓄热惯性，计算的煤发热量响应时间较长，不能及时反映煤质变化。针对这些问题，研究一种基于状态观测器的动态补偿方法，以提高其变负荷时的抗扰动性及变煤质时的动态响应速度。
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user: 3. 状态观测器设计 3.1. 思路验证 以二阶对象为例，设被控对象传递函数如下： (3) 式中，U(s)为给煤量的拉氏变换(kg/s)；Y(s)为总热量的拉氏变换(MJ)；T b 为对象惯性时间(s)；K为对象增益(MJ/kg)，在实际过程中可能发生变化。 对象中存在两个状态变量，离输入最近的状态响应必然快于输出响应。给对象补偿一个惯性环节 ，其中 ，系统输出几乎不受影响，补偿后被控对象等效为： (4) 根据式(4)设计状态观测器，将重构小惯性状态 置于最靠近输入的位置，那么 对输入的响应必然快于输出对输入的响应。Wojechowsky [ 8 ] 最先提出单入单出时不变系统的PI观测器，使得状态观测器不仅可以用到当前状态，还可以利用过去的状态，受此启发，设计状态观测器时引入PID结构，如图1。图1中PID、g 2 、g 3 为状态观测器的误差校正环节，调整该环节的参数可使重构状态快速无静差的逼近真实状态； 为给煤所含的热量(MJ)；K'为直接由输出除以输入得到的对象增益(MJ/kg)；K''为利用重构状态 除以输入得到的增益(MJ/kg)。 以T b = 100，T s = 1，K = 16为例进行两种情况下的仿真：t = 250 s时输入变而增益不变如图2曲线a所示；在t = 1250 s时增益变而输入不变如曲线b所示。Y(s)如曲线c所示， 如曲线d所示，K'如曲线e所示。由于对象存在大惯性，K'在给煤量变化时动态误差大，实际增益变化时动态响应慢。 状态观测器误差校正环节的参数确定：首先采用极点配置方法确定K p 、g 2 、g 3 ，得到最靠近输入且惯性小的重构状态 ；然后根据得到的K''的仿真曲线，不断调整PID参数及g 2 、g 3 ，直到K''的响应速度、动态误差及静态误差都满足控制要求为止，如图2曲线f所示。最终确定误差校正环节的参数为：K p = 2100，K i = 500，K d = 5000，g 2 = 900，g 3 = 50。由曲线f可知，加入动态补偿后的增益，其动态特性明显改善，更接近于K的真实情况。 图1. 基于状态观测器的增益软测量动态补偿模型 图2. 增益软测量动态补偿仿真曲线 3.2. 滤波设计 设计低通滤波器对动态补偿后的K进行滤波，要求滤波器能够消除输入量变化时造成的扰动。 研究选用的是中值限速滤波方法——先进行限速滤波再进行中值滤波。中值滤波和限速滤波均具有低通滤波特性，其中，中值滤波具有完全消除尖峰脉冲(脉冲长度小于滤波器宽度)和完全通过阶跃和斜坡的特点；限速滤波器由非线性速率限制环节构成，具有低通滤波性随输入幅值的变大而变强和快速消除尖峰脉冲的特点。 中值限速滤波器的滤波长度N = 3，一个信号为原始信号，另外两个为原始信号经过限速滤波后的信号，依靠经验选择速率限制分别为±0.25、±0.125。图2曲线g为滤波后的增益，K lv 表示。可以看出，无论是输入变化还是增益变化，动态补偿后的增益经过滤波，抗输入扰动性和动态响应速度均有显著改善。
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user: 4. 动态补偿方法的应用 4.1. 对象模型分析 根据现有的机组负荷–压力简化非线性模型给出了Matlab中simulink模型图，如图3所示。图中，u B 为给煤量(kg/s)；τ为制粉过程的迟延时间(s)；K f 为燃料动态时间(s)；r B 为锅炉燃烧率(kg/s)；K 1 为燃料增益(MJ/kg)；Q b 为锅炉总热量(MW)；μ T 为汽轮机调门开度(%)；K 2 为过热器阻力系数；C b 为锅炉蓄热系数；P d 为汽包压力(MPa)；P t 为机前压力(MPa)；P 1 为汽轮机一级压力(MPa)；K 3 为汽轮机调门指令增益；P 0 为蒸汽做功(MW)；K t 为汽轮机动态时间(s)；N e 为机组负荷(MW)。 文献 [ 4 ] 给出了煤发热量与机组负荷–压力简化模型中的燃料增益K 1 的关系： (5) 式中，Q ar 为煤发热量(MJ/kg)，η u 为机组发电效率，可由机组设计的负荷–发电煤耗曲线确定，这样煤发热量仅与K 1 相关，求得K 1 即可知煤发热量。 由图3可知，机组负荷–压力简化的非线性模型主要分为三个动态部分 [ 9 ] ：以给煤量u B 为输入、锅炉总热量Q b 为输出的制粉及炉内燃烧过程(虚线框部分)；以汽轮机调门开度μ T 和锅炉总热量Q b 为输入、机前压力P t 和蒸汽做功P 0 为输出的双入–双出系统；以蒸汽做功P 0 为输入、机组负荷N e 为输出的汽轮机动态过程。与燃料增益K 1 直接相关的状态变量是u B 、r B 和Q b ，这些变量均存在于制粉及炉内燃烧过程，如果Q b 可以测量，则该过程就可以从负荷–压力被控对象中分离出来，成为一个以给煤量为输入、锅炉总热量为输出的单入–单出系统。 由图3得锅炉总热量信号构造公式： (6) 式(6)得到的Q b 静态精度高但动态性差，文献 [ 10 ] 构造的风量–氧量热量信号Q fo 动态特性好但静态精度差，将Q b 与Q fo 进行融合，构造出研究所需的锅炉总热量信号如式(7)所示： (7) 式中：q a 为锅炉总风量(Nm 3 /s)；O 2 为锅炉排烟氧量(%)；K aq 为煤空气热量比(Nm 3 /MJ)，对于大部分煤种近似为0.263；T 0 为滤波器的惯性时间(s)，决定了滤波截止频率和带宽，目前主要靠经验选取。 联立式(6)~(7)得到了更接近实际的锅炉总热量，煤的制粉及炉内燃烧过程就简化为单入–单出环节。 图3. 机组负荷–压力非线性简化模型 采用上节思路，对此环节设计状态观测器。 4.2. 基于状态观测器的动态补偿 对于带有纯迟延环节的系统设计状态观测器时，往往是先用高阶惯性代替纯迟延。人们建立图3的模型时为了避免繁琐的高阶结构，进行了适当的简化，其中制粉动态特性简化为纯迟延和一阶惯性。实际上，用高阶惯性描述制粉系统的动态过程更能模拟实际动态过程。 结合图3，给出制粉及炉内燃烧释放热量的高阶惯性描述： (8) 式中，T 1 表示煤在给煤机和一次风粉管道的动态时间(s)；T 2 为煤粉在炉膛内停留及燃烧的动态时间(s)； 为磨煤机动态时间(s)。 据此设计的状态观测器模型及燃料增益软测量动态补偿模型如图4所示。图中 为直接由燃料总热量除以总给煤量得到的燃料增益(MJ/kg)， 为基于状态观测器动态补偿后得到的燃料增益(MJ/kg)。
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user: 5. 实验分析 5.1. 仿真实验 现以660 MW机组的负荷–压力非线性模型为例，进行基于状态观测器的煤发热量动态补偿方法验证。模型中各个参数为τ = 23，K f = 189，K 1 = 19.1，K 2 = 0.000122，K 3 = 0.537，K t = 12，C b = 7690。图3中制粉及炉内燃烧部分(虚线框)的锅炉总热量是可测的，那么虚线框部分就从模型中分离出来成为一个单入单出系统。利用响应曲线的方法，求得制粉系统高阶惯性描述中的参数为：T 1 = 8.13，T 2 = 1， 。根据式(8)设计状态观测器，将极点配置为[−1， −1， −1， −1]，首先确定K p 、g 2 、g 3 、g 4 ，再加入K i ，K d 并进行适当调整，加快重构状态逼近真实状态的速度，确定各个参数为：K p = 0，K i = 4000，K d = 0，g 2 = 2000，g 3 = 1000，g 4 = 4。最后进行滤波，滤波器采用3.2节的中值限速滤波。 图5中 为直接由燃料总热量除以总给煤量得到的燃料增益(MJ/kg)， 为基于状态观测器动态补偿后得到的燃料增益(MJ/kg)。在两种工况下进行仿真：t = 500 s时给煤量变化而燃料增益不变如图5曲线a所示；t = 1500 s时燃料增益由19.1 MJ/kg变为18.1 MJ/kg而给煤量不变如曲线b所示。直接用锅炉总热量除以给煤量得到的燃料增益如曲线c所示，可知在输入变化时存在较长时间的动态误差，燃料增益变化时响应较慢；加入动态补偿后得到的燃料增益如曲线d所示；经过滤波得到的燃料增益如曲线e所示，具有较小动态误差和较快动态响应速度。 图4. 基于状态观测器的煤发热量软测量动态补偿模型 5.2. 现场实验 在某600 MW机组为例，利用其运行过程中的历史数据，计算出实际的煤发热量总热量。将其作为状态观测器模型中的输入，在DCS中以组态方式实现补偿逻辑，观察各种工况下经过补偿和未经补偿的煤发热量软测量结果。 图6为机组变负荷工况下软测量结果对比，可以看出，动态补偿后得到的煤发热量经过负荷修正，基本不受负荷变化的影响，具有较好的抗负荷扰动性能。而未经补偿的煤发热量计算值，升负荷时偏低，降负荷时偏高。 在现场进行煤质变化实验非常困难，这里采用等效模拟实验方法进行验证，其思路是：保持总给煤量不变，人为减少锅炉总热量，模拟煤发热量突然降低的情况。减少锅炉总热量的做法：以式(8)所示的 图5. 基于状态观测器动态补偿的煤发热量仿真曲线 图6. 变负荷工况下计算煤发热量 图7. 模拟煤质变化工况下计算煤发热量 图8. 启/停磨工况下计算煤发热量 制粉及炉内燃烧释放热量动态过程为模拟对象，根据发电负荷曲线选择一段稳定负荷运行的工况，在t = 500 s时改变对象中的燃料增益，将式(8)的输出加入噪声修正后作为模拟所需的锅炉总热量。由图7可以看出，与补偿前相比，补偿后的煤发热量能够快速、准确的反映煤质变化。 图8为机组负荷由380 MW下降至350 MW，期间停一台磨煤机，对应停一层燃烧器情况下计算得到的煤发热量。启/停磨会对锅炉燃烧状态造成强烈扰动，可发现动态补偿后的煤发热量基本不受磨启/停影响，具有很好的抗燃烧扰动能力。
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user: 6. 结论 本文进行了基于状态观测器的热工参数软测量动态补偿方法研究，并将其应用于煤发热量软测量中，通过实验验证了该方法的可行、有效性。并得到了以下结论： 1) 利用机组负荷–压力简化模型，由汽包压力和一级压力构造锅炉热量信号，并将制粉及炉内燃烧动态过程简化为一个单入单出高阶惯性环节，便于状态观测器设计的同时也更加符合实际情况。 2) 在设计状态观测器时引入了PID结构，实现了对象增益变化后，重构状态仍可以快速、无静差的逼近真实状态。利用观测到的小惯性状态对软测量值进行动态补偿，有效提高了软测量的速度，减小了动态误差。 3) 实验表明，机组负荷变化频繁时，不加动态补偿得到的软测量结果远不能满足机组要求。采用本文动态补偿方法得到的煤发热量结果具有很好的抗负荷扰动和抗燃烧扰动能力，在煤质变化时能够快速、准确的计算出新的煤发热量值，及时反映煤质变化。
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user: 摘 要 本文提出了一种基于层次分析法的通信指挥效能评估方法，针对问题评估过程中判断矩阵的一致性调整问题，提出了一种两阶段调整方法。第一阶段构造一致性矩阵，计算原判断矩阵中与一致性矩阵相比偏差最大的元素；第二阶段定义调整规则，迭代修改与一致性矩阵偏差最大的原矩阵元素。最后，利用通信指挥效能评估问题算例对本文方法进行验证，结果证明本文方法方便高效，且求解结果能够最大程度保留原专家意见。 关键词 :层次分析法，效能评估，通信指挥效能，一致性调整
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user: 1. 引言 准确评估通信指挥效能是提升通信装备作战能力的关键一环，然而，由于通信指挥指标体系的客观复杂性，其部分指标的量化存在很大困难，有些指标只能依靠专家主观评判，很难得到定量值，层次分析法为这类效能评估问题提供了一条有效的求解途径。层次分析法将评估指标体系划分为目标层、准则层和方案层，在此基础上汇集专家意见将各因素形成判断矩阵，进行定量和定性分析，给出量化评估结果。在基于层次分析法的效能评估过程中，如何在最大程度地尊重专家意见、保留原始数据的基础上，对不一致的判断矩阵进行一致性调整，是影响评估效果和评估质量的一个关键步骤。针对基于层次分析法的效能评估过程中这一问题，本文提出了一种两阶段一致性调整方法。
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user: 2. 相关工作 通信指挥效能评估包括对指挥控制能力、通信保障能力、指挥活动质量等众多因素的综合评估 [ 1 ] ，各因素相互影响且又缺少定量数据支持，层次分析法是解决这一问题的有效方法。层次分析法(Analytic Hierarchy Process， AHP) [ 2 ] 是一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法，在效能评估 [ 3 ] 、风险评价 [ 4 ] 等领域有广泛的应用。层次分析法的基础是构造判断矩阵，即通过决策专家对评判指标进行两两比较，并用标度的形式对比较结果进行量化表示。然而，对于复杂问题，根据专家评判得到的判断矩阵很难保证完全一致，因此对判断矩阵进行一致性检验和调整，是评估决策的关键。 判断矩阵的一致性检验存在如何保持一致性和合理性 [ 5 ] [ 6 ] 的问题。一致性调整方法已有不少改进策略 [ 7 ] - [ 9 ] ，包括广义最小二乘法 [ 10 ] 、三标度构造法 [ 11 ] 等。其中一类策略是构造一致性判断矩阵，比较原判断矩阵和一致性判断矩阵，反复修改。文献 [ 12 ] [ 13 ] 分别描述了直接构造一致性判断矩阵的方法。文献 [ 13 ] 提出反复调节原判断矩阵和导出的完全一致性判断矩阵间调节系数，构造调节矩阵，能够满足一致性要求，但计算量大，对专家意见改动多。文献 [ 14 ] [ 15 ] 提出一种构造一致性矩阵简化方法，分为四个阶段，每个阶段检测每个比较的一致性。文献 [ 16 ] 提出在遵守次序一致性的基础上调节矩阵元素。这些改进方法各有优势，但对通信指挥效能评估不够简洁、完善。 本文使用层次分析法评估通信指挥效能，首先针对现有判断矩阵一致性检验方法的缺陷，提出一致性调整的两阶段方法，使得判断矩阵尽量保留专家原始意见、满足一致性并减少计算量。然后建立评估通信指挥效能的指标体系，使用一致性的两阶段调整方法导出一致性判断矩阵，合理分配各要素权重，为准确评估通信指挥效能提供科学依据。