DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 实验数据分析 为了验证算法的有效性，本文选用五组标准的UCI数据集，如表2所示。 Table 2 Data used in experiment 数据集 样本个数 样本维度 簇类 Wine 178 13 3 Blood 748 4 2 Seeds 210 7 3 Thyroid 215 5 3 Heartstatlog 270 13 2 表2. 实验中用到的数据 首先通过k-means算法分别对这五组标准的UCI数据集进行50次二支聚类，其次将这50次的结果进行类匹配，然后以隶属度为0.9为界，把样本依次划分为相应类簇的核心域成员和边界域成员。最后通过聚类结果的评价准则ACC、DBI、分别对二支聚类和三支聚类的结果进行评价。观察表3，我们可以看出在原始k-means算法的基础上，进行三支聚类，可以有效提高算法的准确度，降低聚簇间的相似度。 Table 3 Experimental results on data set 数据集 聚类算法 ACC DBI Wine k-means three-way k-means 0.702 0.704 0.777 0.369 Blood k-means three-way k-means 0.723 0.743 0.579 0.436 Seeds k-means three-way k-means 0.891 0.902 0.754 0.723 Thyroid k-means three-way k-means 0.861 0.928 0.975 0.642 Heartstatlog k-means three-way k-means 0.589 0.592 0.988 0.975 表3. 数据集上的实验结果
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user: 5. 结语 本文基于k-means算法对数据集进行多次聚类，然后利用标签匹配、投票规则等方式研究三支决策聚类方法。该方法更适用于存在不同差异但仍然有共同特点的数据，采用了类簇标签匹配求交集的方式对一部分数据进行归类和总结分析。相对于其他算法例如，均值偏移聚类算法、DBSCAN聚类算法、GMMs、层次聚类算法，本文提出的聚类集成算法是有效的，实验结果表明该算法精确度得到了提高。但仍然存在的缺点有：聚类集成单一使用k-means算法，随机选取k个初始类聚类质心，然后对聚类中心进行迭代直到满足结束条件。因为随机选取聚类中心存在不确定因素，故聚类结果会存在差异。未来需要改进并提高的方面是：本文所提出的三支决策聚类模型有待进一步优化，且可以不断补充并尝试多种不同的聚类方法，最终能提高三支决策聚类的聚类精度从而获得较好的聚类结果。
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user: 摘 要 在过去十年，深度学习已被证明在很多领域应用非常成功，如视觉图像、自然语言处理、语音识别等，同时也涌现出来了大量深度学习模型，如深度卷积神经网络，深度循环神经网络、深度信念网络、深度对抗生成网络等，其深度越深学习能力越强，但同时也增加了网络训练的复杂度，权衡利弊取其中，所以在不同的应用中有很大的研究空间。另外，在基于时序数据的应用研究中，如股票趋势预测、天气预测、异常气候地质灾害预测等，相比较于传统的方法，各种改进的、融合的深度学习方法显然更胜一筹。而轨迹数据是时序数据的一种，它除了有时间维度的依赖性还有空间维度的相关关系。轨迹数据挖掘与我们的生活息息相关，从城市规划到个性化推荐，从出行安全到优质服务。所以本文通过对轨迹数据进行简单的剖析，对轨迹数据的应用进行一定的总结，并分析了一些用于轨迹数据挖掘的深度学习模型的优缺点，提出了一些小技巧，以此来对后续轨迹数据挖掘提供一些思路。 关键词 :深度学习，数据挖掘，轨迹挖掘，长短时记忆，序列到序列 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. 介绍 由于位置感知设备如手机、可穿戴产品的不断普及，基于位置的社交网络被广泛使用，大量的轨迹数据应运而生。如手机定位系统会产生每个人的行为轨迹数据，汽车导航定位系统会产生大量的汽车轨迹数据，飞机的广播式自动相关监视系统(Automatic dependent surveillance-broadcast，缩写为ADS-B)也会形成大量的航迹数据。这些轨迹数据集已被证明是非常宝贵的资源，可以用来做城市规划、交通管制、行为生态学研究、运动场景分析、监测管理和提高安全系数等。学者们花了大量的时间和精力研究了很多轨迹数据分析和挖掘的方法。其中 [ 1 ] 在2015年对轨迹挖掘应用中已解决的问题做了系统的总结，包括解决方法和应用场景，并分析了他们的关系， [ 2 ] 在2016年对轨迹的数据预处理、数据管理和数据查询技术，轨迹数据应用和隐私保护等方面进行了分析和讨论，但其中的解决方案、技术应用都没有提及发展得如火如荼的深度学习方法。终于在2019年， [ 3 ] 站在了更高更广的角度系统的总结了深度学习在时空数据挖掘中的应用，然而它在具体的轨迹数据挖掘方面的阐述并不详细，因此本文就哪些深度学习方法解决了哪些轨迹数据挖掘任务的问题进行系统地分析和讨论。 本文接下来将在第2部分对轨迹数据和轨迹数据挖掘任务进行简单的介绍；在第3部分列举一些在轨迹数据挖掘应用中常用的深度学习模型；第4部分，叙述了如何为特定的任务选择和设计深度学习模型；第5部分，总结和展望。
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user: 2. 轨迹数据 2.1. 定义 轨迹数据是物体或者人随着时间移动而产生的路径信息，包括位置坐标和速度等，通常由随物体或人携带的传感器产生并在一定的时间间隔记录相关信息。全球卫星导航系统(The Global Navigation Satellite System，缩写为GNSS)是传感器提供位置信息的主要来源，常用的现阶段最完善的是GPS系统，还有正在亚太地区全面开启服务的BDS、GLONASS系统也将广泛使用，在轨迹数据上的体现将是更加实时性和更高的精度。 2.2. 表达方式 通常一条轨迹可以表示为一个序列，如 { ( p 1 ， t 1 ) ， ( p 2 ， t 2 ) ， ⋯ ( p n ， t n ) } ，其中p i 表示位置(如经度、纬度)， t i 表示物体或者人经过该位置的时间。它可以直接作为循环神经网络(RNN)的输入，成为典型的深度学习模型学习的对象之一。 有时轨迹数据也可以用一个二维图像(或2维矩阵)来表示，如一条轨迹可以对应着一张二维地图，如图1(a)。若将地图划成M * M的网格，M是预定义的常量，表示地图的分辨率，用C x ，y 表示第x行和第y列的网格，则每个轨迹点都可以根据它的经纬度映射到一个网格C x ，y 中，通过这种方式，我们就将一条轨迹转化为一个M * M的图像(如图1(b))，其中网格中的值要么为零，要么是轨迹坐标对应的一个非负值，表示位置信息。这种数据表达多是为了符合CNN模型的输入格式，让卷积网络尝试学习轨迹数据中的特征，这种表达方式更能保留位置间的相关关系。 图1. (a) 原始轨迹，(b) 二维地图中的单元格轨迹 2.3. 深度学习在轨迹数据挖掘中的应用 用深度学习方法研究轨迹数据，任务类型集中在预测、表示学习、分类、异常检测等，应用的领域多涉及城市交通、航海、航空、行人轨迹等方面。 而基于历史数据对未来做预测是轨迹数据最常用的领域。轨迹预测在一定程度上与语言模型中预测词语、句子很像，比如给定一个句子，语言模型被训练用来从句子数据中学习词句模式，然后预测下一个词可能是什么。而在轨迹数据中，一系列的位置坐标可以看作是字典里的字词，一条轨迹就可以看作是一个句子，那么轨迹下一个位置的预测就与句子下一个词的预测如出一辙。 [ 4 ] 将轨迹数据的时间信息剥离，每个点只留下经纬坐标，通过城市区域网格化将简化了的轨迹序列转化为单元格序列，再逐条输入GRU构成的RNN网络，预测下一个位置。 [ 5 ] [ 6 ] 分别用的不同的深度学习方法进行交通速度预测， [ 7 ] 用循环神经网络对出租车的需求进行实时预测， [ 8 ] 将轨迹数据和文本数据分别输入长短时记忆网络(或者全连接层)和卷积层，再把得到两种特征进行融合，从而进行事件区域的出租车需求预测。 在船舶交通服务系统中，准确、有效地对船舶的航行轨迹进行及时跟踪和预测是海上交通事故预警的重要技术支撑， [ 9 ] 通过结合船舶自动识别系统提供的历史轨迹数据和当前轨迹预测未来某时刻船舶的轨迹。在航空领域，管制员需要精确地知道经过其管辖范围的每架飞机的实时位置，这便需要空管系统能够精确地预测飞机的轨迹， [ 10 ] 结合了航班计划和气象信息，用深度生成模型根据某时刻以前轨迹信息预测接下来一段时间的轨迹。 有时要想获得运动模式或实施某项数据挖掘任务如位置预测，轨迹聚类是基础任务，意在把轨迹划分为几组，每组中的轨迹有很高的相似度。 [ 11 ] 先提取轨迹数据中的时空不变特征，如运动特征，再通过Seq2Seq的自动编码器得到特征的固定长度表达，最后通过分类器达到轨迹聚类的目的。另外，在信息化作战领域，为辅助指挥员分析战局， [ 12 ] 使用CNN模型对雷达提供的目标物体进行航迹类型识别，此为分类任务。 另一种常见的相关任务是异常检测。 [ 13 ] 提出的双Attention融合机制的行人轨迹预测方法同样可以作为异常事件检测手段，其中编码器得到的目标行人轨迹编码就会与正常行人轨迹的编码有很大区别，因此用一些经典的聚类算法便可将异常检测到。由于ADS-B数据的易获取性，为确保飞机和地面接收站收到的是正确安全的信息， [ 14 ] 提出了一个基于深度神经网络的SODA系统，包括一个信息分类器和一个航空器分类器，能够精确地检测到欺骗攻击。 [ 15 ] 采用Seq2Seq模型进行异常的ADS-B时间序列检测，并通过对序列特征维度的增加来提升检测效果。
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user: 4. 深度学习模型的选择和设计 当进行某一项轨迹数据挖掘任务时，涉及到的数据种类可能有很多，有的是时序数据，有的是文本，正如前文所述，RNN、LSTM、Seq2Seq、AE和它们相应的改进变体模型可以为时序数据提供较好的学习方法，而CNN则更偏向于视觉图片领域的特征学习。为完成数据挖掘任务，我们或者将不同的数据喂入不同的学习模型，再进行特征融合，或者将不同的数据先进行融合，再喂入同一个网络进行学习，如 [ 27 ] 用传统的方法先将来自雷达和ADS-B的数据用相同的模式进行匹配，删除冗余，最后合并，再进行轨迹预测任务。而在多源异构的大数据环境下，传统的方法很多时候并不适用，所以 [ 28 ] 提供了三类方法，即基于特征的数据融合，基于阶段的数据融合，还有基于语义的数据融合，这需要具体问题具体分析。如基于特征的融合方式有 [ 8 ] 和 [ 29 ]，其中 [ 8 ] 将文本数据预处理之后喂入CNN，同时将轨迹、天气等时序数据喂入LSTM，他们得到的特征编码再融合进行出租车需求预测； [ 29 ] 也是首先通过不同的特征提取方式获得来自不同数据源的信息，再投入一个深度堆栈自动编码器得到最终的特征表达，最后通过多层感知器来进行出行时间的预测。而 [ 30 ] 则是进一步概述了基于深度学习模型的城市大数据融合，分为早期(输入阶段)数据融合、晚期(输出阶段)数据融合和双阶段(输入阶段和输出阶段)数据融合，即是基于阶段的数据融合。 另一方面，一些数据挖掘聚类分类算法与深度学习框架融合使用时，除了常用的K-means和DBSCAN，还可以考虑使用高斯混合模型，尤其当网络的输出有多种可能时，我们可以学习到每个高斯分布的均值、方差和混合系数，再通过采样来做最终的预测。如 [ 7 ] 就是通过LSTM和混合密度网络的结合，来预测不同地区的出租车需求。 轨迹数据是典型的时序数据，它的最大特征是数据之间在时间维度上是相互关联的，根据 [ 31 ] 提出的趋势分离方法，我们可以先把这种时间相关性消除，可以让网络学习到更多甚至被隐藏的特征， [ 8 ] 就是利用此方法先获取轨迹中的运动特征，便可将LSTM替换成全连接网络，最后的预测效果也不错。 有时，为了提高轨迹挖掘任务的精度等评价指标，不仅可以通过改进神经网络的结构、修改算法、提出新的训练方式等，还可以根据具体的情况提出特殊的损失函数等。如 [ 21 ] 为了学习连续的表示特征，提出了一个新的空间距离意识损失函数和一个细胞表示特征学习方法，将他们一起融入深度学习模型中，同时为了加速训练，还提出了一个基于噪声对比估计的近似损失函数。
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user: 5. 总结与展望 本文通过对轨迹数据和已经研究过的轨迹数据应用进行阐述和总结，并对应用在轨迹数据挖掘中的深度学习模型进行分析和讨论，总结了一些方法和技巧。实际上还有很多本文没有提到的轨迹挖掘任务和深度学习方法，包括频率模式挖掘、关系挖掘任务等。还有对抗生成网络模型也是深度学习方法中有待研究的热点之一，它已经在图像生成的试验中得到了不错的效果，将其应用在轨迹生成的问题上也会是未来研究的方向之一。此外，给网络提供参数初始化的方法除了AE还有受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine)，都是未来可以尝试的方法。最后，以上对轨迹数据的研究都只考虑了数据在时间维度上的依赖特性，而从空间维度或者同时考虑时空维度进行特征学习也可以作为未来的研究点。
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user: 摘 要 秘密共享方案的可验证性是安全多方计算协议中重要的一个研究方向，该领域的研究可以作为安全计算的公平性、安全性、正确性研究基础。本文设计了一种n个Shamir门限秘密共享方案组合的通用可验证性，该方案与已有的Shamir门限秘密共享方案不同，本文将每个参与者分享的秘密数扩展到个，即个Shamir门限的组合，而不是单单的对于一个秘密的分享，使其应用的方面更加广泛；同时，弥补了现有通用方法在输入阶段和计算阶段的验证性的不足，最后实现了每个阶段、每个步骤可验证性的连续性、传递性。 关键词 :秘密分享方案，可验证性，安全多方计算，Shamir门限 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 秘密共享是当今生活中广泛使用的技术，主要是对信息进行加密和保护，防止外泄。自Shamir和Blakley [ 1 ] [ 2 ] 引出秘密共享的问题并给出了非常简单的问题解决方案以来，关于这一主题的研究已经深入。Shamir和Blakley的方案是在没有故障的模型中有效的解决方案。Tompa和Woll [ 3 ] 以及McEliece和Sarwate [ 4 ] 的方案在存在故障的模型中给出了部分解决方案。近年来，许多学者已经开始研究秘密共享技术，并提出了各种秘密共享方案，其中有中国剩余定理、双线性对技术、签密与消息恢复算法、公钥密码体制等。蒋华等人基于公钥密码体制，对其进行改进，提出了一种双向认证的方案。只要是在申请人，身份验证者和服务器之间的相互身份验证加密 [ 5 ]。2014年张柄虹等人提出了一种方案，在该方案中，秘密分发的过程是独立的，并且与参与者的私钥计算分开 [ 6 ]。2018年，谷婷提出了一种秘密共享方案 [ 7 ]。在该方案中，秘密份额由参与者产生，利用签密与消息恢复算法，参与的所有人都可以查验分发者的份额。 在秘密共享方案飞速发展的下，对于方案的正确性、有效性和安全性变得重要起来，即秘密共享方案的可验证有着十分深远的研究意义。Chor等人 [ 8 ] 第一次定义了可验证秘密共享的完整概念，并给出了问题的解决方案。接下来的研究，在各种不同假设下，不同的学者给出了问题的解决方案。只是为了实现可验证性的目标，这些协议偏离了原始解决方案的简单性。它们需要繁重的计算和广泛的零知识证明。此外，为了重建秘密，还需要进行大量计算。大量的研究和实际操作表明，简单的协议是很重要的。Gennaro的方案基于Shamir的秘密共享方案，并增加了额外的低成本结构。这种结构基本上是参与者对持有秘密的公开承诺。
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user: 2. 基本知识 本文设计的可验证性秘密共享方案涉及到以下三个知识：① shamir门限秘密共享方案；② 零知识证明 [ 9 ] ；③ Pedersen承诺协议 [ 10 ]。 Shamir的门限秘密共享方案通过构造多项式，利用多项式进行秘密的分享，本文秘密共享是基于Shamir门限秘密共享方案实现的；本文使用的零知识证明改编自Cramer和Damgar的方案，使其更具有证明的一般性，是本文计算阶段中的重要一环；Pedersen承诺协议是一个满足无条件秘密性的同态承诺协议，作为本文可验证性设计的基本框架。
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user: 3. 秘密共享方案及可验证性设计设计 3.1. 秘密共享方案 本文将Gennaro的VSS方案和Pedersen同态承诺方案结合，实现了对份额正确性的验证。该MPC协议将待计算函数表示为加法和乘法组成的有向图，通过进行对应的加法协议和乘法协议来实现计算，其结构如图1所示。该协议可分为初试化阶段，输入阶段，计算阶段和输出阶段。 图1. 秘密共享方案结构 初始化阶段：假设协议有n个参与者，分别记作 P 1 ， P 2 ， ⋯ ， P n ，每个参与者分别对应一个公开身份数 x i ∈ Z ∗ ( i ≠ j ⇒ x i ≠ x j ， x 0 = 0 ) ，以及一个秘密 s i ∈ Q + ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。n个参与者协商一个大素数p，该素数满足 p = 2 q + 1 ，其中q也是素数，g为 Z p * 的q阶元，h为g生成的子群中的随机元素。上述的 p ， g ， h 是构造可验证性使用的承诺函数的参数。 输入阶段：每个参与者 P i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 独立随机地选择 2 t + 1 个t次多项式，使用上述多项式分别在有理数域上共享 s i ， s i 2 ， ⋯ ， s i 2 t ， s i 2 t + 1 ，即 f i 1 ( 0 ) = s i ， f i 2 ( 0 ) = s i 2 ， ⋯ ， f i 2 t + 1 ( 0 ) = s i 2 t + 1 f i 1 ( x ) = s i + a i 1 1 x + ⋯ + a i 1 t x t f i 2 ( x ) = s i 2 + a i 2 1 x + ⋯ + a i 2 t x t             ⋮ f i 2 t + 1 ( x ) = s i 2 t + 1 + a i 2 t + 1 1 x + ⋯ + a i 2 t + 1 t x t (3-1) 其中 s i 为参与者 P i 的秘密。 同样的， P i 生成随机数 r i ， c i ∈ Q + ，并独立地随机选择两个t次多项式 r i ( x ) ， c i ( x ) ，分别在有理数域上分享 r i ， c i ，即 r i ( 0 ) = r i ， c i ( 0 ) = c i r i ( x ) = r i + a i 1 x + a i 2 x 2 + ⋯ + a i t x t c i ( x ) = c i + b i 1 x + b i 2 x 2 + ⋯ + b i t x t 。 (3-2) 分别使用式(3-1) (3-2)计算 f i 1 ( x j ) ， f i 2 ( x j ) ， ⋯ ， f i 2 t + 1 ( x j ) ， r i ( x j ) ， c i ( x j ) ，并将 ( f i 1 ( x j ) ， f i 2 ( x j ) ， ⋯ ， f i 2 t + 1 ( x j ) ， r i ( x j ) ， c i ( x j ) ) 发送给 P j ，其中 j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。同时， P i 将承诺集合 ( A i 1 j ， A i 2 j ， ⋯ ， A i 2 t + 1 j ， A i j ) ， i ≠ j ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ，进行广播， A i 1 j = g f i 1 ( x j ) h c i ( x j ) mod p A i 2 j = g f i 2 ( x j ) h c i ( x j ) mod p           ⋮ A i 2 t + 1 j = g f i 2 t + 1 ( x j ) h c i ( x j ) mod p A i j = g r i ( x j ) h c i ( x j ) mod p 。 (3-3) 计算阶段：步骤(1)：n个参与者约定在式(3-2)中的 r 1 ( x ) ， r 2 ( x ) ， ⋯ ， r n ( x ) 取定 2 t + 1 个随机多项式，不妨就将这 2 t + 1 个多项式记为 r 1 ( x ) ， r 2 ( x ) ， ⋯ ， r 2 t + 1 ( x ) ，其对应的 2 t + 1 参与者分别是 P 1 ， P 2 ， ⋯ ， P 2 t + 1 。每个参与者 P j 计算 g i ( x j ) = r 1 ( x j ) f i 1 ( x j ) + r 2 ( x j ) f i 2 ( x j ) + ⋯ + r 2 t + 1 ( x j ) f i 2 t + 1 ( x j ) (3-4) A = ( 1 x 1 x 1 2 ⋯ x 1 2 t 1 x 2 x 2 2 ⋯ x 2 2 t ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 1 x 2 t + 1 x 2 t + 1 2 ⋯ x 2 t + 1 2 t ) A − 1 = ( λ 1 λ 2 λ 3 ⋯ λ 2 t + 1 ∗ ∗ ∗ ⋯ ∗ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ∗ ∗ ∗ ⋯ ∗ ) 承诺 进行广播。 (3-5) 其中 为 随机选择与承诺相关的t次多项式。 步骤(2)： 中的每个 随机选择n个t次多项式 分别用来共享 ，其中 ，接着随机选择1个t次多项式 用来共享 ，即 。然后 计算 ，并将 发送给 。承诺集合 。其中，当 时，有 。将承诺集合进行广播， 。 (3-6) 输出阶段：对于每个 ，计算输出 (3-7) 其中， ，广播承诺集合 (3-8) 其中， 。 重构阶段：每个 具有输出 。使用拉格朗日插值公式，任意的 个参与者都可以恢复 。 3.2. 可验证性分析 3.2.1. 输入阶段的可验证性 以 为例，根据式(3-3)所示，有承诺 ，则根据(3-1)式，可将多项式组写成矩阵乘积的形式 不妨记为： 根据上述多项式，容易得到矩阵V是可逆的，所以可将上式写成： 对于任意的 ，有 为了方便起见，记 ，则上式记作 (3-9) 记 为 的第m行第k列的值，所以可得 ，并代入到式(3-9)中，可得 其中 ，以上所述，将 与 作比较，即可验证自己收到的份额是否和其他参与者收到 份额出自同一组多项式(这里不妨记作VSPS性质)，从而来判断自己收到的份额是否有效，即正确性得到检验。 3.2.2. 计算阶段的可验证性 第一步：经过了输入阶段的验证，每个参与方 已经收到经过输入阶段VSPS验证的正确份额 ，以此承诺函数 也是经过VSPS验证被证实正确的。利用正确承诺函数 和 并使用前文提到的零知识证明方法，每一个参与者 对 广播的承诺 进行比较，来保证正确的秘密份额被使用。 第二步：根据上述第一步，参与者 有经过前面检验的 ，根据式(3-6)，可验证性如下： 以 为例， 1) 当 时，即 时，即： 所以有 ，根据 的定义，原式可以写成： 所以，根据模的运算性质，和承诺函数集合 的形式，上式可以写成 所以，在步骤(1)中，验证正确的承诺函数集合 ，就可以将 与 的乘积作比较，可以判断函数 是否分别用来共享 。 2) 当 时，同理如输入阶段，使用VSPS验证来验证自己收到的份额是否有效。 3.2.3. 输出阶段的可验证性 经过了计算阶段的验证，每个参与方 已经收到了经过验证的正确的份额 ，和验证正确的承诺 根据式(4-7)，并以式(4-8)中的 为例， 将参与者 的承诺 与计算阶段经过验证的承诺 作比较，就可以判断对于输出的 是否是正确的。
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user: 4. 结束语 关于安全多方计算协议的构造一直是密码学领域中的一个难解的问题。本文针对个Shamir门限的组合的秘密共享方案的可验证性进行设计，完成了Shamir门限组合的秘密共享方案的通用可验证性。该项研究有着很重要的意义。现实中攻击者都是理性的，已有很多学者 [ 11 ] 采取惩罚措施，约束恶意攻击者来实现安全多方计算中最难实现的公平性。这些利用惩戒措施实现公平性的研究，都是建立在可验证秘密共享方案的基础上，只有尽可能完全的实现可验证性，对不诚实的恶意参与者进行有效的识别，才能使惩戒措施有效的发挥作用。其次，本文的方案追求的是尽可能完整的可验证性，所以在计算上会有些复杂，这也为下一步的研究指明了方向。
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user: 摘 要 随着增强现实技术的不断发展和完善，其开始广泛的应用于各行各业。在产品装配领域，增强现实技术为提高复杂产品的装配效率提供了一种切实可行的手段。本文分析了增强现实在装配工艺引导方面所需信息的特点，讨论了基于模型定义的增强现实装配数据模型；采用两个可扩展标记语言文件分别描述面向增强现实装配的产品相关信息和工艺相关信息，完成增强现实装配过程中的信息传递和集成；给出了信息集成的增强现实装配系统的操作流程和功能模块；以电源模块为例，描述了面向增强现实辅助装配的数据转换、工艺编辑和现场实时引导的过程，验证了增强现实辅助装配过程中信息集成的实用性。 关键词 :增强现实，装配工艺，数据模型，信息集成 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 增强现实 [ 1 ] (Augmented Reality， AR)是通过将计算机生成的虚拟信息实时叠加到真实场景中，为用户提供虚实融合视野的新兴技术。自波音公司在飞机的线路装配 [ 2 ] 中首次采用增强现实技术辅助现场装配工人的作业后，增强装配(Augmented Assembly)的应用研究也逐渐增多 [ 3 ] [ 4 ]，增强现实的虚实融合效果能够在真实装配环境里实时精准地提供各种虚拟的装配信息 [ 5 ] [ 6 ]，从而引导现场工人进行装配作业，减轻工人的认知负担、降低装配错误、提高装配工作效率。 随着增强现实技术在装配领域的应用与拓展，面向装配工艺的虚实融合、三维注册和人机交互等关键技术 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 的研究日趋成为热点，但针对增强现实装配的数据管理研究 [ 10 ] 较少，缺乏从产品模型信息获取、增强现实工艺编辑到增强现实装配现场引导过程中的信息传递和集成研究。而在制造业中，基于模型定义 [ 11 ] [ 12 ] (Model Based Definition，MBD)的技术采用带标注的三维模型来表达和传递工程信息，已经成为制造业信息化的发展趋势，但都侧重于制造加工信息的表达。为此，本文基于MBD技术建立了增强现实装配的数据模型，作为后续增强装配的统一数据源；采用可扩展标记语言(Extensible Markup Language， XML)格式文件存储增强现实装配数据，实现信息的传递和集成，在此基础上设计开发了增强现实装配系统，以某电源模块为例，展示了基于信息集成的增强现实装配系统应用流程。
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user: 2. 增强现实装配MBD数据组成 为实现产品生命周中各个阶段信息的统一管理，基于模型定义(Model Based Definition，MBD)技术将产品信息中的几何形状信息、工艺信息等通过一个完整的三维实体模型来表达，改变了传统由三维实体模型来描述几何形状信息、用二维工程图来定义工艺信息的产品数字化定义方法 [ 13 ]。同时，MBD使三维实体模型作为生产制造过程中的唯一依据，改变了传统以工程图纸为主，而以三维实体模型为辅的制造方法。由于基于MBD的三维模型在产品的全生命周期内被赋予了各个阶段的相关数据，从而实现了产品各阶段数据的继承、共享、对模型和数据的集中管理，进而方便后续的信息流通，减少生产成本。 增强装配旨在利用虚实叠加技术，通过显示设备为现场人员提供装配操作的作业引导信息。为保障虚实叠加的效果，作业引导信息要涵盖装配零部件的组成、零部件的结构关系、装配工艺、装配过程等信息。 本文针对增强装配的信息需求，建立了装配MBD数据集作为增强装配的数据组成模型，使得三维模型和增强装配信息相关联，实现在整个增强装配周期内的数据共享和管理。图1展示了装配MBD数据集的信息组成。装配MBD数据集包括三个组成部分，产品信息、工艺信息和资源信息。其中产品信息主要描述装配模型及其组成零部件的相关信息，包括属性信息、空间位姿等；工艺信息主要描述装配作业流程中各工序的操作内容、技术要求等；资源信息描述装配作业中必要的装配工具、辅料等信息。 图1. 面向增强现实装配的MBD数据集组成
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user: 3. 增强装配MBD信息的存储和表达 本文采用可扩展标记语言XML格式的文件对增强现实装配中所需要的轻量化三维模型产品信息、工艺信息和资源信息等进行存储，实现增强现实装配流程中的信息快速传递。图2给出了一个装配体A的树状结构图，装配体A包括子装配体SA1和独立零件P3，其中子装配体SA1包括两个零件P1和P2。本节以该装配体为示例，分别描述装配MBD中产品信息的XML文件结构和工艺、资源信息的XML文件结构。 图2. 装配体A的树状结构图 3.1. 增强装配的产品信息表达 由于三维模型数据庞大，在实现增强装配可视化时会产生较大计算开销，影响系统的实时性，因此对三维模型进行轻量化处理显得尤为重要。同时为方便数据表达和传递，三维模型的装配信息(属性信息、空间位姿信息和装配关系等)将作为整个增强装配周期内的共享数据。故本文将装配模型的面片信息与模型的装配信息进行分离，分别使用装配模型的IV格式记录模型的面片信息(三角化面，三角化边等)，使用XML中性格式文件记录模型的属性信息、空间位姿信息及装配关系等，同时采用模型名称索引的方式，实现了装配模型IV格式下的面片信息和XML文件中属性信息、空间位姿信息和装配关系等的一一对应，确保了数据的完整性。该方法既能获取到轻量化的三维模型，又实现了装配信息的全局共享，满足增强装配需求。 表1给出了装配MBD产品信息的XML文件节点描述，Assembly Root作为装配MBD产品信息的根元素，用于存储装配体的名称信息。其余元素均为Assembly Root的子元素，其中Sub Assembly Information用于存储总装配体下的子装配体的数据信息，其下子元素包括子装配体的ID号，子装配体名称和位姿坐标；Part Information用于存储子装配体下的零件的数据信息，其下子元素包括零件的ID号，零件名称、颜色、材质、位姿坐标；当某些零件不隶属于某一子装配体时，依旧可使用Part Information记录该零件的产品信息。 Table 1 XML structure for assembling MBD product informatio 元素节点 节点定义 子节点及属性 Assembly Root 总装配体信息根节点 Assembly Name，总装配体名称 Sub Assembly Information 子装配体信息节点 Sub Assembly Name，子装配体名称 Rotation，子装配体转动坐标 Translation，子装配体平动坐标 Part Information 零件信息节点 PartName，零件名称 Color，零件颜色 Material，零件材料 Rotation，零件转动坐标 Translation，零件平动坐标 表1. 装配MBD产品信息的XML文档结构 依据表1设计的XML文档格式，以装配体A为例，图3展示了储存装配体A的产品信息的XML文档的构成形式。 3.2. 增强装配的工艺和资源信息表达 图4给出了3.1节中装配体A的某一装配工艺B的树状图，该装配工艺B的工序号为B1，工序名称为N1，工序内容和技术要求为Text1，涉及到的装配实体有：待装配件CP1，紧固件F1和工具T1，人工标志物的代号为M1。并针对不同种类的信息提供了具体的可视化方式。 图3. 装配体A产品信息的XML文档 图4. 装配工艺B的树状图 表2给出了装配MBD工艺、规划和资源信息的XML描述。针对装配MBD的工艺信息本文使用Step Root作为增强装配工艺步骤的根元素，用于存储工序号和工序名称。其余元素均为Step Root的子元素，其中Text Node用于存储装配工序内容和技术要求等信息，其下子元素包括文本代号，每一文本代号对应具体的文本内容。 Table 2 XML structure for assembling MBD process， planning and resource informatio 元素节点 节点定义 子节点及属性 Step Root 增强装配工艺步骤根节点 Step Num，工序号 Step Name，工序名称 Text Node 文本节点 Text ID，文本代号 Existing Parts 已装配件节点 Existing Part ID，已装配件代号 Cur Part Node 待装配件节点 Cur Part Name，待装配件名称 Cur Part ID，待装配件代号 Rotation，转动坐标 Translation，平动坐标 Fastener Node 紧固件节点 Fastener Name，紧固件名称 Fastener Order，紧固件序列 Fastener ID，紧固件代号 Rotation，转动坐标 Translation，平动坐标 Tool Node 工具节点 Tool Name ID，工具名称和代号 Rotation，转动坐标 Translation，平动坐标 Mark Node 人工标志物节点 Mark ID，标志物代号 Code，标志物特征信息 Rotation，转动坐标 Translation，平动坐标 表2. 装配MBD工艺、规划和资源信息的XML文档结构 针对装配MBD的工艺信息，本文在上述Step Root根节点下，添加子节点用于记录装配MBD的工艺信息。其中Existing Parts用于存储已装配件的信息，其下子元素包括已装配件代号；Cur Part Node用于存储待装配件的信息，其下子元素包括待装配件名称、待装配件代号、待装配件的位姿坐标，其中待装配件的位姿坐标将用作实现待装配件的增强装配三维动画；Fastener Node用于存储紧固件信息，其下子元素包括紧固件名称、紧固件序列、紧固件代号和紧固件位姿坐标，其中紧固件的位姿坐标将用作实现紧固件的增强装配三维动画。 针对装配MBD的资源信息，本文在Step Root根节点下，添加子节点用于记录装配MBD的资源信息。其中Tool Node用于存储装配工具信息，其下子元素包括工具代号和工具的位姿坐标，其中工具的位姿坐标将用作实现工具的增强装配三维动画。 此外本文将基于人工标志物实现增强装配的三维注册，所以使用Mark Node记录人工标志物信息，其下子元素包括标志物代号、标志物特征信息、标志物位姿坐标。 依据表2设计的XML文档格式，以装配工艺B为例，图5展示了储存装配工艺B的工艺和资源信息的XML文档的构成形式。
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user: 4. 基于信息集成的增强现实装配系统 4.1. 增强现实装配系统流程 如图6所示，面向装配工艺的增强现实系统包括三个模块：模型转换与信息提取模块、增强装配工艺编辑模块和增强装配实时指导模块。模型转换与信息提取模块用于提取增强装配所需的三维模型与相关信息(空间信息、属性信息等)，并输出和生成IV文件和产品信息的XML文件，作为后续虚拟场景的规划管理和虚实融合等关键环节提供数据支撑。增强装配工艺编辑模块主要面向工艺设计人员，工艺设计人员依据现场装配作业的需求，规划和管理装配作业过程中需要实时显示的虚拟信息，并输出和生成工艺和资源的XML文件。增强装配实时引导模块面向装配现场的作业人员，以增强装配工艺编辑模块输出的工艺和资源的XML文件作为本模块的输入，为现场装配人员提供装配工艺的引导画面，进而装配人员遵照引导提示完成装配作业。 图5. 装配工艺B的工艺和资源信息的XML文件 图6. 增强现实装配系统操作流程 4.2. 增强现实装配系统功能模块说明 4.2.1. 模型转换与信息提取 模型转换与信息提取的数据来源为产品设计阶段输出的三维模型，为确保数据传输，需率先将其转换成增强装配工艺编辑模块中渲染引擎支持的格式。位姿提取则是利用二次开发的插件程序，提取装配体中各零件相对于总装配体坐标系的位置关系。三维模型经过模型轻量化，格式转换和提取零件间的位姿关系等处理后，按照规定格式以XML文档输出，以此作为增强装配工艺编辑模块的输入来源。 装配工艺设计输出的装配工艺规程是增强装配工艺编辑的参照，为增强装配工艺编辑提供工艺规划的依据。装配工艺规程主要包括装配产品的装配顺序、每道工序所涵盖的装配零件、装配工具、装配操作要求以及检验要求等。 4.2.2. 增强现实装配工艺编辑 增强装配工艺编辑模块面向工艺编制人员，工艺人员掌握着整个工艺流程，清楚现场工人在何种操作下需要何种装配操作信息和操作要求。因此，工艺人员可利用工艺编辑提供的交互界面完成增强装配虚拟场景的规划设计。 增强装配工艺编辑模块以增强信息库和装配工艺库提供的信息的作为数据来源，设计数据和工艺信息(包括三维模型、技术要求、工艺流程和工装物料等)作为数据支撑。工艺人员利用工艺编辑工具，参考装配工艺规程依次对步骤信息、零件信息、工装信息和路径信息等进行规划设计，并输出增强装配工艺文件。该文件将工艺编辑场景的辅助信息按节点存储在XML文件中，每一个增强装配工艺步骤对应一个文件。 4.2.3. 增强现实装配作业引导 增强装配实时作业引导属于现场应用，面向现场装配工人。装配现场需要配置摄像头和显示设备，分别用于获取现场装配场景的视频和显示虚实融合装配引导画面，工人在虚实融合视频的辅助下完成装配操作。增强装配实时引导虚实融合视频的虚拟部分，是通过解析工艺编辑输出的装配工艺文件，利用节点信息重构出工艺人员所编辑的虚拟场景；真实部分是直接获取现场摄像头的视频。在此基础上对每帧画面都进行虚实融合，进而得到融合视频。 与传统的装配工艺指导手册相比，增强实时装配引导将装配工艺信息与操作区域融合显示在同一画面中，缩短了工人从读取信息到实施操作的时间；在一个装配工序的多个装配操作中，利用多种可视化的表达方式，例如零件动画、指示箭头等，将装配工艺书面手册的文本描述转化为更易理解的可视化信息，提供每个工步操作的引导提示，减轻现场工人的作业负担。
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user: 5. 增强现实装配系统应用示例 本文以某电源模块的拧紧工艺为例，说明了基于MBD信息集成的增强现实装配系统应用流程和各个功能模块的实现结果。该电源模块共有三级装配关系，涉及48个装配零件。 5.1. 电源模块的模型转换与信息提取 图7展示了基于Creo进行二次开发、面向增强现实装配的产品空间位姿信息提取和模型转换插件，利用该插件可以得到电源模块三维模型的IV格式文件(记录面片信息)和记录模型产品信息的XML文件(如图3所示)，从而完成模型的轻量化处理和产品信息的获取。 5.2. 拧紧工艺的增强现实装配工艺编辑 电源模块拧紧工艺涉及的装配对象有待装配件(滤波器)、紧固件(螺钉)、工具(螺丝刀)。依据电源模块的装配工艺手册的装配要求，完成拧紧工艺的增强装配表达规划。以电源模块的IV文件和产品信息的XML文件作为数据来源，利用增强装配工艺编辑工具，完成拧紧工艺的增强装配表达的编辑操作，同样采用XML格式文件(如图5所示)，储存增强装配下拧紧工艺的各项数据，作为增强装配实时引导模块的数据来源。 图7. 空间位姿信息获取插件 5.3. 拧紧工艺的增强现实装配实时引导 增强装配实时引导模块以电源模块的IV文件和拧紧工艺的增强装配表达的XML文件作为数据来源，利用工业相机捕捉电源模块的真实场景画面，并通过对定位标识进行识别处理后，将增强装配工艺编辑模块下已编辑的拧紧工艺的虚拟引导动画实时叠加在相应位置。图8展示了电源模块拧紧工艺的增强装配引导效果，场景的左上角以文字可视化的方式显式工序内容信息，以虚拟动画的方式展示待装配件(滤波器)、紧固螺钉和螺丝刀的装配操作流程，可以看出滤波器、紧固螺钉和螺丝刀等零件和工具均叠加在对应的使用位置，引导装配人员进行相关作业操作。 图8. 拧紧工艺的增强装配实时引导效果展示
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user: 6. 总结 本文从面向增强现实装配的信息需求出发，针对装配工艺的特点，建立了增强现实装配MBD数据模型，采用模型与数据分离的思路，完成了三维模型的轻量化处理。采用可扩展标记语言XML格式文件对轻量化处理后的三维模型产品信息、工艺、资源等信息进行存储和管理。本文描述了基于信息集成的增强现实装配系统操作流程和功能模块，并以电源模块的拧紧工艺为例，展示了电源模块从模型转换和信息提取、增强现实装配工艺编辑、增强现实装配实时引导的具体操作。 应用实例表明该增强现实装配系统提供了完整的由产品的传统装配工艺向增强现实装配工艺转变的操作流程，工艺人员可以自由地设计产品装配工艺的增强现实展示效果。相较传统装配，在该系统的增强现实装配引导下，可以提高装配作业效率，减少错装和漏装现象。 本文主要面向装配环节提出了增强现实数据模型，未来在增强现实信息集成管理方面，可以针对不同的应用场景选取合适的集成和管理方案，提出更为完善的信息管理模型，确保增强现实系统信息传递的高效完整。
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user: 摘 要 为了实现EAST等离子体高参数放电的目的，在老快控电源系统基础之上进行重新整机设计，提高运行参数，设计新快控电源系统，并通过对新快控电源参数进行理论仿真，得到了试验波形与结果，达到了预期设计要求，证明了新快控电源系统完全可以达到等离子体位移快速跟踪响应的要求。 关键词 :EAST，快控电源，等离子体，响应速度 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. 新快控电源的背景 现在能源是人们一直在思考的问题，石油、天然气、煤炭是一次能源，随着使用的时间，日益减少同时产生很大的环境污染。然而聚变能源清洁高效，资源丰富。东方超环托卡马克装置被认为是最有希望第一个建成聚变堆的发电核聚变装置。 通过论证得到拉长比越高，对等离子体放电约有好处。但也存在一些缺陷，例如，当拉长的等离子体受到某种信号干扰的时候，就会存在垂直位移不稳定性，此时可以施加反馈控制，防止等离子体失去平衡控制，避免等离子体在垂直方向上沿着同一个方向运动，发生等离子体碰壁破裂，从而造成等离子体放电失败 [ 1 ] [ 2 ]。反馈控制系统对等离子体的垂直不稳定性进行反馈控制，可以大大提高放电效率。EAST垂直位移主要通过真空室以及内部的真空板提供被动稳定，快控电源对等离子体在垂直位移稳定性上起着至关作用的重要。由于EAST实验的参数不断优化与升级，老快控电源的参数(最大输出电流和电压分别是±2500 A，±800 V)，而且只有电流工作模式，不在足以满足实验的需求，因此设计了新快控电源系统。新快控电源系统最大输出电压为±1600 V，稳态电流±6000 A，最大短暂电流±9000 A。 托克马克装置为了实现高参数放电的目的，经过多次试验验证，证明拉长位形的非圆截面的等离子体位形是最有效、最有可靠保障的方法。β表征磁场约束等离子体的能力。提高约束等离子体的能力可以通过增大等离子体的拉长比。但是可能会存在等离子体在垂直位移上不稳定。那么快控电源的反馈控制对等离子体的稳定性就起到了重要的作用了。垂直位移稳定性的控制方式有2种，被动反馈和主动反馈。被动反馈是一种毫秒级的快速响应 [ 2 ]，一般使用被动结构；主动反馈一般使用快速控制线圈维持等离子体的位置。 主动反馈是将采集的等离子体垂直位移信号快速反馈到电源系统，此时快控线圈得电，会产生与之对应大小的磁场，从而实现主动反馈线圈控制等离子体的目的。
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user: 2. 快控电源工作原理 EAST装置在内真空室中放置快速控制线圈的目的是：对拉长的等离子体的垂直不稳定性进行有效的控制。在内真空室中放置着相对平衡对称的快速控制线圈IC1和IC2 (如图1所示)，从图中可以看出他们成90˚的鞍形状态。检测等离子体垂直面位移的控制系统是PCS系统，首先是它按照一定的计算方法，推出对应磁场所需要的主动控制线圈的励磁电流大小，其次作为下发命令发送到快控电源系统，最后电源系统实时跟踪输入指令，同时进行有效的线性缩放，产生快速变化的磁场，用来抑制等离子体的不稳定垂直位移 [ 3 ]。
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user: 3. 新快控电源设计方案 快控电源的主要作用在于根据等离子体垂直位移为装置内真空室中的主动反馈控制线圈励磁，线圈 图1. EAST装置快控线圈布置图 在励磁过程中会产生快速变化的磁场用来维持等离子体在垂直方向上的稳定性 [ 4 ]。电源运行特性主要体现在电源跟踪响应速度和输出最大电流的能力。当等离子体位移发生很大的变化时，PCS控制系统对电源系统发出控制命令，电源系统要输出非常大的电流，才能够将等离子体拉回到平衡位置；当等离子体位移发生很小的变化时，此时PCS控制系统能够快速、准可靠的对快控电源系统发出控制指令，此时电源系统能够轻松建立所需要的磁场，电源系统出很小的电流就可以轻松将漂移的等离子体拉回到原来平衡位置。通过研究分析，尽可能的加强提高主动反馈电源的快速响应能力和控制精度，与持续不断提高电源系统输出电流能力相比，前者可以发挥主动反馈线圈的作用更大。快控电源的快速响应能力主要包含两个方面，一方面线圈电流的建立时间；另一方面电源响应输入信号的速度，这主要与电源输出电压能力相关。所以托卡马克垂直位移快速电源最基本的技术指标是：响应时间、额定电压和额定电流 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。由于EAST放电能力的提高，为了得到高参数等离子体电流的目标要求。但是对于装置来讲，最大可以控制的位移是2.5 cm以及5 cm，由于老快控电源系统最大可控位移是1.2 cm，极大地限制了控制能力，远远达不到高参数等离子体电流目标，为了解决这一难题，设计了新快控电源系统。 3.1. 新快控电源系统整机设计 快控电源整机系统由隔离变压器、整流桥、断路器、逆变器、均流电抗器和撬棒保护等电路组成。新快控电源系统框架流程图如图2所示。逆变器、变压器、整流桥和断路器组装在同一个单元逆变柜中。EAST装置要求快控电源具有快速的电流跟踪响应能力和输出数千安培负载电流的能力，于是采用多组逆变柜级联方式实现，每个级联支路配置一个支路控制器，为级联支路扩容提供预留。逆变柜电路框图如图3所示。 逆变器、整流桥和隔离变压器组装一个电源机柜内，隔离变压器容量大小60 kVA，变比为380 V/380V (1:1)，则整流后直流电压约为532 V，三个H桥级联理论上有1596 V的最高电压输出。在通常情况下，为了保证电网电能质量，会投入无功补偿。导致输出电压高于10 kV，一般高出10%，三个H桥级联实际最高输出可达1756 V。同时输出电流根据EAST放电要求，每个级联电路要有额定1000 A的电流输出，6个级联电路就会有6000 A的电流，短暂过载能力9000 A，0.1 s。系统设计方案中，设置了软起电路(功率电阻与断路器常开触头并联电路)，软起电路串在隔离变压器副边与整流桥之间，霍尔电流传感器LT308-S7/T7 (±15 V供电，测量范围±500A)测量电容器充电电流；当断路器闭合时，电容器充电是通过软起电路实现的，当直流侧电压接近额定电压时，断路器常开触头闭合，短接软起电阻；当电容器放电过多，充电电流过大时，接触器常开触头断开，再次通过软起电阻限制充电电流，从而达到保护整流桥 图2. 新快控电源系统框架流程图 图3. 逆变柜结构框图 的目的 [ 4 ] ；在变流柜内安装电压霍尔传感器LV100采集直流侧电压、电流霍尔传感器LT1005-S/T采集直流侧电流，输出电流信号经屏蔽电缆送至控制柜。控制柜内设信号采集和分析处理电路，接受总控信号，同时把信号下发各个支路控制器。设置比例给定电路，用于在电流给定情况下，某个级联支路发生故障退出而实验又要继续进行的情况。 3.2. 新快控电源的参数 快控电源设计原理：根据等离子体垂直位移为托卡马克装置内真空室的主动反馈线圈励磁，快速变化的磁场作用是维持等离子体在垂直方向上的稳定性，电源运行能力主要体现在两个方面；一是电源响应速度、二是输出最大电流的能力。对电源额定电压、额定电流以及响应时间等参数重新设计，新快控电源参数如表1所示： Table 1 Parameters of new fast control power syste 新快控电源参数设计 最高输出电压 U m = ±1600 V 额定输出电流 I n = ±6000 A 短时过载能力 I m = ±9000 A， 0.1 s 电压响应时间 小于1 ms 表1. 新快控电源系统参数 快控电源采用的控制方式：电流闭环跟踪、电压开环给定等控制方式。
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user: 4. 新快控电源系统仿真 4.1. 新快控电源电流控制仿真 快控电源运行能力主要体现在两个方面：一是电源响应速度、二是输出最大电流的能力。电流控制方式仿真结果如图4所示。1通道是给定信号，4通道是总电流，2、3通道是两个支路的电流。新的快控电源系统是18个H桥3串6并的运行模式，技术参数为±1600 V/±6000A。 图4. 电流控制仿真结果 4.2. 新快控电源响应速度仿真 以前用于等离子体垂直稳定的快速电源均采用速度和电流闭环的电压调节方式，电源输出电压与等离子体运动速度成比例，控制环节中还有微小的电流反馈。其电源的输出电压计算公式如下式所示： u c = − g u [ I P d Z P d t ] + g i [ i FREA + k i ∫ i FREA d t ] 式中：g u ，g i ，k i 为控制器增益，I P 为等离子体电流，Z P 为等离子体垂直位移，i FREA 为FREA输出电流，u c 为FREA输出电压。老快控电源和新快控电源比较，新快控电源采用的是电流闭环反馈控制模式，在负载中没有电压积分部分，负载上的电压实际为电源直流电压的PWM波，根本无法实现电压闭环反馈跟踪。所以新系统电压控制模式为开环给定工作模式。 新快控电源响应速度仿真结果如图5所示，电流响应时间0.22 ms；电流−1000 A达到1000 A的时间是1.28 ms；1000 A到0的时间是0.33 ms，均小于1 ms。 图5. 电源响应速度仿真结果
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user: 5. 结论 通过对等离子体放电的要求，计算得出快控电源的参数，确定了整机设计方案，同时对系统进行仿真验证，证明了新快控电源系统方案的快速跟踪响应目标，同时对等离子体垂直位移的控制起到了很好的抑制作用。
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user: 摘 要 现如今，随着人民生活条件日益提升，更多的家庭会选择出游来度过闲暇时光，也正因此，旅游景点、公园等的门票定价问题逐渐为大家热议；而其中，儿童门票也因为当下儿童身高普遍较以往身高而言更高而饱受争议。是否符合购买儿童门票的标准是其中关键问题所在。以往以固定1.2米作为身高标准的方式，在如今各地区生活水平发展不同、地域因素、儿童营养摄入水平不同等条件下，不再是一个最适合的作为衡量的标准。因而，本文试图通过轮廓分析法，针对收集的来自2000年到2015年的几个年份间全国、上海、江西、四川各地区3到10岁儿童平均身高数据，检验不同地区、不同时代等儿童身高轮廓是否相似，从而判断是否有必要分地区制定不同身高标准；检验不同时代儿童身高轮廓是否重合，从而判断是否有必要在现今制定新的身高标准。使用MATLAB软件分析数据得到结果，结果表明各个地区身高轮廓完全相似，因而可以从全国范围制定统一标准；各时代身高有显著差异，因而有必要在当代更新儿童门票身高标准。 关键词 :儿童票，多元统计分析，轮廓分析，MATLAB 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/