DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 孤岛微电网分布式控制模型 本文提出的仅利用局域信息的分布式控制模型，首先构造由Agent组成的通信网络。由Agent组成的通信网络中，Agent节点只收集邻居Agent的信息，不需要收集全网的信息。对于任意给定的通信网络，本文系统地给出为Agent导出分布式控制律的方法，从理论上证明分布式控制律的功率平衡特性与收敛性。理论证明，若Agent通过分布式控制律调节可控DG的功率输出设定值，则能够保持系统功率供需平衡，通过迭代的方法，能够逐渐使得可控DG成比例输出，实现微电网系统功率最优分配。 2.1. 通信网络结构设计 如图1所示，微电网中，分布式电源由微型燃气轮机(MT)，光伏电源(PV)、永磁同步风力发电机(WT)，蓄电池(BESS)等组成。而通信网络由Agent组成，用于信息传递、处理和计算。网络G中，所有的Agent都不收集负载的信息，只收集DG的输出功率信息。并且，定义与微型燃气轮机(可控DG)相连的Agent为可控Agent，与蓄电池(半可控DG)相连的为半可控Agent。由于光伏、风机(不可控DG)采用最大功率跟踪(MPPT)控制方式，不对其输出进行调节，所以没有对应的Agent，从而减少了通信投资。图1中，可控Agent与可控Agent之间采用双向通信方式，半可控Agent与可控Agent之间采用单向通信方式，信息由半可控Agent传递给邻居可控Agent。虚线表示通信网络与微电网中DG的局部控制器之间的信息流动，箭头表示信息传递方向。可控Agent既收集对应DG的信息，又控制底层可控DG，半可控Agent 图1. 微电网控制模型，上层为Agent组成的通信网络，半可控Agent由椭圆表示，可控Agent由棱形表示。此外，两个网络层之间的虚线表示Agent与底层DG的连接，箭头表示信息的传递方向 只收集半可控DG的信息，不控制半可控DG。 本文中，蓄电池采用电压频率(V/F)控制，由其控制方式可知，其输出可以大致表明了系统的功率缺额。只要半可控DG输出不为零，半可控Agent就会将此信息传送给相连的可控Agent，通过计算，使得可控DG分担半可控DG的输出，从而使得半可控DG输出归零。进一步，在网络G上，将可控DG的输出进行再分配，通过迭代的方式逐渐实现可控DG的输出与其容量成比例。由于半可控Agent只发送信息，而不参与迭代，因此通信网络G中，不包含半可控Agent。 假设通信网络G包含n个可控Agent。对角矩阵D = [d ii ] n×n 表示节点的出度，出度定义为Agent出边的条数。此外，记半可控Agent v的出度为d v ，例如，半可控Agent有两条出边，则d v = 2。为使得控制律中所有矩阵维数相等，Agent的编号与对应DG的编号相同，并且可控Agent的个数与可控DG的个数相等。 2.2. 分布式控制律导出 上面详细介绍了通信网络G的结构和Agent之间的通信方式，这部分将系统地给出，从任意通信网络，为Agent导出分布式控制律的方法。首先，给出系统功率平衡条件。若以下条件成立时，我们认为系统的功率供需是平衡的， (1) 其中 ， 是 时刻可控DG的输出向量，P v (t)，Q v (t)为半可控电源在t时刻的有功功率和无功功率输出值。根据文献 [ 21 ] 可知，采用V/F控制的DG能够根据电压频率的变化输出功率，维持系统电压频率稳定，补偿系统瞬时功率缺额，从而采用V/F控制DG的输出值能够表示系统的功率缺额。因此，等式(1)表示，当可控DG下一时刻的输出等于可控DG上一时刻的输出与半可控DG输出的加和时，系统的功率是平衡的。 为使得半可控DG在瞬间补充系统缺额后，其输出由可控DG分担，半可控Agent将半可控DG的输出功率值发送给邻居(可控Agent)。半可控Agent向邻居发送信息后，可控Agent的输出根据以下等式(2)确定， (2) 其中P'(t)、P(t)和Q'(t)、Q(t)为n × 1的可控DG功率输出列向量。Z为n×1列向量，若Agenti能够接收到半可控Agentv的信息，则Z中对应的元素 ，否则 。由向量Z的定义可知 。 可控Agent若根据等式(2)调节可控DG的输出，能够保证等式(2)成立，系统功率平衡，但不能保证可控DG按照其容量大小输出。为保证系统功率平衡时，可控DG的输出与容量大小成比例，设计如下分布式控制律， (3) 其中 ， 为可控Agent的有功列向量，F为权值矩阵。权值矩阵F中的元素f ij 根据以下等式(4)确定， (4) 其中， ， 表示可控DG的有功容量列向量，N i 表示节点i的邻居集合。将控制律(3)中的P'(t)换成Q'(t)，P(t)换成Q(t)， 替换成 就可以得到无功功率的分布式控制律。可控Agent根据分布式控制律(3)调节可控DG的输出，就可以使得微电网中的功率平衡，并且经过迭代使得功率按照可控DG的容量大小分配。 2.3. 功率平衡特性和收敛性分析 首先证明分布式控制律(3)的功率平衡特性，随后证明其收敛特性。 定理1：在网络G上，若可控Agent根据分布式控制律(3)调节可控DG的输出，则等式(1)成立，同时在可控DG分担半可控DG的输出时，能够保证微电网中功率供需平衡。 证明：首先证明F矩阵的列和为1。将矩阵F中的第j列相加得到， (5) 然后，证明等式(1)成立。将等式(3)两边相加，并利用F矩阵列和为1，得到 (6) 由于 ，并根据等式(2)和等式(6)得到， (7) 证毕。 定理2：在网络G上，若可控Agent根据分布式控制律(3)调节可控DG的输出，通过迭代就能够实现微电网中功率在可控DG之间成比例分配，使得可控DG的输出功率与其容量的比值 。 证明：将矩阵F的第j行与容量列向量S相乘，得到， 。(8) 同时，根据文献 [ 25 ] 的推论1和网络G的结构可知，矩阵F只包含单一的幅值为1的特征值，又由于矩阵F的谱半径特性可知， (9) 其中， 为矩阵的1范数。记 ，写出矩阵F和H的特征值表达式，并对其做相同的行列式变化，得到 (10) 根据F的1特征值的唯一性，结合等式(10)得到， (11) 其中ρ(F)，ρ 2 (F)分别是矩阵F的谱半径、第二大特征值幅值。结合等式(8)，(9)和(11)，并根据文献 [ 26 ] 的定理2可知， 。所以得到， 。(12) 证毕。 定理2说明分布式控制律(3)能够调节可控DG的输出，通过迭代使得可控DG功率输出与容量的比值为 ，实现微电网中功率在可控DG之间按比例分配。
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user: 3. 微电网系统结构及参数设置 孤岛微电网仿真系统由MATLAB/Simulink搭建而成，包含14组DG和负载，采用辐射状结构，如图2所示。设置线路阻抗为0.169 + j0.07 Ω/km，系统频率为50 Hz，标准电压为380 V。考虑分布式DG的物理特性，仿真中设置各DG输出不超过容量限制，储能电源DG 7 在瞬时输出功率时也不超越容量限制。微电网仿真系统中，可控分布式DG i = 2，4，6，8，11，12，14 采用恒功率(PQ)控制，由理想直流电压源V dc [ 24 ] 模拟；光伏电源DG i = 1，9 采用最大功率跟踪(MPPT)控制，永磁同步风机DG i = 3，5，10，13 也采用MPPT控制；DG 7 采用V/F控制，由储能系统组成，为孤岛微电网提供频率和电压支撑 [ 21 ] 。在仿真中，设定不可控分布式DG不产生无功功率，即Q i = 1，3，5，9，10，13 = 0 kVar。DG容量和负载参数见于表1中。在仿真中，可控Agent之间的通信周期为1 ms，半可控Agent每间隔10 ms给可控Agent传递一次信息。设定可再生光伏电源DG 1，9 的有功功率输出在25 kW到35 kW之间变化，永磁同步风机DG 3，5，10，13 的有功功率输出在8 kW到42 kW之间变化，如图3所示。 图2. 孤岛微电网结构 Table 1 Setup and parameters of DGs and load 电源 容量 控制 负载 最大需求 DG 1 60 kW，0 kVar MPPT Load 1 35 kW，0 kVar DG 2 60 kW，15 kVar PQ Load 2 35 kW，10 kVar DG 3 45 kW，0 kVar MPPT Load 3 15 kW，20 kVar DG 4 55 kW，22 kVar PQ Load 4 20 kW，15 kVar DG 5 30 kW，0 kVar MPPT Load 5 30 kW，15 kVar DG 6 45 kW，35 kVar PQ Load 6 35 kW，15 kVar DG 7 20 Ah V/F Load 7 20 kW，20 kVar DG 8 65 kW，30 kVar PQ Load 8 25 kW，0 kVar DG 9 50 kW，0 kVar MPPT Load 9 20 kW，20 kVar DG 10 55 kW，0 kVar MPPT Load 10 30 kW，0 kVar DG 11 40 kW，33 kVar PQ Load 11 20 kW，0 kVar DG 12 70 kW，25 kVar PQ Load 12 20 kW，15 kVar DG 13 40 kW，0 kVar MPPT Load 13 20 kW，0 kVar DG 14 35 kW，20 kVar PQ Load 14 35 kW，20 kVar 表1. DG和负载参设置 图3. 不可控DG功率输出
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user: 4. 仿真结果及分析 这部分仿真实验部分，设计两组仿真验证提出的分布式控制策略的有效性。首先，验证在环境变化时，在分布式控制律的作用下，验证微电网系统的功率平衡特性、系统电压幅值、频率稳定变化，可控DG成比例输出功能。其次，分析在环境和负载变化时，在分布式控制律的作用下，验证系统功率平衡特性、电压频率稳定，可控DG成比例输出功能。最后，总结分析仿真实验结果。 4.1. 环境变化的仿真结果 当环境变化，负载不变时，可控Agent采用控制律(3)调节可控DG的输出，得到在网络结构G 1 下的仿真结果如图4所示。从图4中可以看出，可控DG能够平稳输出功率，系统电压维持在380V，系统频率保持在50 Hz，DG 7 的输出功率始终保持为0，微电网系统能够稳定运行。此外，从图3的(c，f)两图中看出，可控DG是输出功率与其容量的比例都相等，说明在控制律(3)的调节作用下，即使在环境变化时，系统功率能够在可控DG之间合理分配。仿真结果表明，只要通信网络G连通，不存在孤立节点，Agent采用控制律(3)就可以实现微电网中功率在可控DG之间按照其容量大小分配。 4.2. 环境和负载同时变化时的仿真结果 实际微电网中，系统负载是变化的，因此，这部分仿真验证当负载和环境同时变化时控制律(3)的控制效果。设置系统负载变化情况为：1) t = 2 s时刻，Load 5，13 接入微电网中，2) t = 4s时刻，系统有功率减少50 kW，无功功率减少20 kVar；3) t = 6 s时刻，Load 5，13 从微电网中切除。 Agent在网络G 1 中，按照控制律(3)调节可控DG的输出，得到的系统的动态仿真结果如图5所示。从图5中可以看出，在负载和环境剧烈变化的情况下，可控DG在控制律(3)的调节作用小，可控DG能够平稳输出功率，微电网系统首尾两端的电压幅值，即Load 2 和Load 14 两端的负载电压，分别维持在380 V附近，系统频率保持在50 Hz。在负载剧烈变化的时刻，系统电压频率也不超过允许范围，微电网系统能稳定正常运行。储能电源DG 7 在瞬时输出或者吸收功率后，经可控DG的调节作用，能够快速变为0。此外，更为重要的是，即使在负载和环境同时变化的情况下，可控DG的输出功率与容量的比例值相等，实现了系统功率在可控DG之间按照可控DG的容量大小分配。 图4. 环境变化时的仿真结果。(a) 可控DG的有功和无功功率输出。(b) 系统电压频率和BESS输出变化情况。(c) 可控DG的功率输出与其容量的比例值 图5. 负载和环境同时变化时的仿真结果。(a) 可控DG的有功和无功功率输出。(b) 系统电压频率和BESS输出变化情况。(c) 可控DG的功率输出与其容量的比例值
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user: 5. 结论 本文针对孤岛微电网的分布式控制问题，提出一种只利用局域信息的分布式控制方法。此方法为两层网络结构，其中上层是由Agent组成的通信网络，用于处理、传递信息，而下层网络是由分布式DG和负载组成的微电网。针对任意给定的连通网络，本文系统地为Agent设计了分布式控制律，用于调节可控DG的输出，使得微电网内功率供需平衡，并且通过迭代的方法，逐渐实现可控DG成比例输出的功能。此外，本文从理论上证明了提出的分布式控制律的功率平衡特性与收敛特性。最后，仿真结果表明，即使负载和环境同时变化，文中提出的控制方法都能使得微电网系统中电压频率稳定，实现可控DG的输出与其容量成比例。
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user: 摘 要 不确定性的度量方法是人工智能研究的重要课题之一，受到国内外专家学者的广泛关注，相关研究成果已经成功的应用于数据挖掘，决策分析，模式识别与人工智能领域中。通过二元关系与熵，对连续值信息系统中的不确定性度量进行了系统研究。基于经典Pawlak粗糙集理论中的近似精度、知识粒度与信息熵，提出了连续值信息系统的粗糙度、知识粒度与知识熵，并对三种度量方式进行了比较分析。三种不确定性度量方式的提出，为连续值信息系统知识约简与表示的研究提供了理论基础。 关键词 :连续值信息系统，粗糙集，不确定性度量，熵 Copyright © 2017 by author 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 由于客观世界中广泛存在不确定性，不确定性问题的研究工作一直备受关注 [ 1 ] - [ 8 ] 。某些应用背景中，知识库中的数据以连续值形式呈现，例如某季节的气温范围、某公司中员工的年龄区间、以及工业批量产品制造的误差范围。连续值决策系统的知识库中描述的知识的属性并非同等重要，其中有些属性是冗余的。冗余的属性不利于对知识的泛化与规则的提取，同时也加大了系统存储的负担，造成了资源的浪费。 度量不确定性的程度称为不确定性度量，最早的度量方法是由Kolmogorov于1933年提出的概率论。随着通信技术的发展，Shannon于1948年提出信息熵的概念，解决了对信息量的度量问题。近些年来，随着粗糙集理论研究的不断深入，粗糙集理论中的不确定性研究成为热点问题。国际上，Düntsch等 [ 1 ] 利用Shannon熵提出了三个模型选择准则，这些标准用于指导人们如何挑选最优条件属性集合来描述一个决策值，并用于刻画粗糙集预测的质量。Wierman [ 2 ] 从公理化角度出发，给出了一种不确定性度量，称为粒度度量，在五条公理约束下，可以证明其提出的粒度度量与Shannon熵具有相同的形式。Beaubouef [ 3 ] 应用Shannon熵分别研究了粗糙集中概念的粗糙度和关系数据库中的粗糙度。国内，1997年，苗夺谦 [ 9 ] 将信息熵的概念引入粗糙集理论研究中。文献 [ 10 ] 提出了知识的粗糙性、信息熵与互信息等概念，并讨论了知识粗糙性与信息熵之间的关系。2002年，苗夺谦在文献 [ 11 ] 中通过等价关系的基数定义了知识粒度与分辨度的概念。作为两个概念的应用，分别介绍了重要度在求最小约简、协调度在构造决策树方面的应用。王国胤 [ 12 ] 提出了代数观点与信息观点下的粗糙约简。黄兵等人于2004年在文献 [ 13 ] 中基于一般二元关系提出了信息系统的广义粗糙熵概念。2006年，Liang等在文献 [ 14 ] 中将完备信息系统中的知识粒度、分辨度与信息熵等概念扩展到不完备信息系统中，分别提出了知识粒度、信息熵与粗糙熵等概念，用来度量不完备信息系统中的不确定性。冯琴荣在文献 [ 15 ] [ 16 ] 中提出了基于数学期望的知识粒度定义，将每个知识粒看作是一个一维对象，粒的基数看作是其长度，从而针对信息系统定义了知识粒度的测度，该测度定义为划分中粒长度的数学期望。类似于不完备信息系统中的不确定性度量 [ 17 ] ，Xu等人于2009年在文献 [ 18 ] 中提出了序信息系统中的知识粒度、知识熵与知识的不确定性度量。2011年，王国胤等在文献 [ 19 ] 中综述了知识不确定性问题的粒计算模型，从粒计算模型的角度分析了模糊集、粗糙集以及商空间理论模型中的不确定性问题，并对知识不确定性问题的研究工作进行了讨论和总结，对有待研究的重要问题进行了展望。基于扩展的条件信息熵，Dai等 [ 20 ] 在2013年对区间值信息系统中的不确定性度量的进行了相关研究。 经典粗糙集中完备信息系统的不确定性度量有三类：1)信息系统的粗糙度；2)知识粒度(或分辨度)；3)信息熵。通过推广完备信息系统中的不确定性度量，本文在第3小节提出了三种连续值信息系统中的不确定性度量：1)连续值信息系统中的粗糙度；2)连续值信息系统中的知识粒度(分辨度)；3)连续值信息系统中的知识熵。在第4小节对三种度量方法进行了比较。
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user: 2. 连续值信息系统中的粒表示 Guan等在文献 [ 21 ] 中提出了连续值信息系统，采用相似度量方法 来度量对象 与 的相似程度。由相似性度量方法，可给出连续值信息系统中的相似关系为： 。通过相似关系 ，给出连续值信息系统中的两种粒化方式：1)相似类(与对象 满足相似关系 的对象集合)： ；2)极大相容类(满足类中任意两个对象均满足相似关系 的最大集合)： ，且 。将极大相容类作为连续值信息系统中的基本信息粒，给出粗糙上下近似分别为： ； 。 对连续值信息系统更加详细的粒化描述与性质，请参见文献 [ 21 ] 。限于本文篇幅，这里不再一一累述。
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user: 4. 三种不确定性度量的比较 下面讨论连续值信息系统中 ， 及 之间的关系，如表1所示。当 由最粗的全域关系变为最细的恒等关系时，粒度 由1减小到 ，分辨度 由0增大到 ， 由 减少到0。故从全域关系变为恒等关系，粒度会越来越细，分辨度越来越高，知识熵越来越低。 Table 1 The comparison of three kinds of measur 取值范围 1 0 0 表1. 三种度量方式的比较
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user: 5. 结束语 粗糙集理论中知识不确定性主要来源于两方面：不可分辨关系与粗糙上下近似。当边界域中的上、下近似不相等时，边界域不为空，即存在不确定性。本文基于经典粗糙集中的粗糙度、知识粒度与信息熵提出了连续值信息系统中的三种不确定性度量方法：粗糙度；知识粒度(分辨度)与知识熵。给出了三种度量的取值范围，并对三种度量间的关系进行了分析研究。基于本文提出的不确定性度量方法，接下来将在连续值信息系统中的属性约简方面开展进一步的研究工作。
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user: 摘 要 现有的步态识别算法多采用模型特征或整体特征进行单一特征提取，在多视角等实际情况中算法鲁棒性较差、识别率较低。针对这一问题，本文提出了一种基于联合多特征字典稀疏表示的步态识别算法。该算法选择三种不同粒度的特征：均值形状PMS、步态能量图GEI与自建特征-区域面积序列RAS，构建特征训练字典并对特征样本进行多任务联合稀疏表示，最后通过计算最小累计残差得到测试样本类别，实现特征层融合。实验结果表明，相比单一特征提取与识别，所采用的多特征联合识别方法识别率更高，且在多视角下具有一定鲁棒性，实现了特征之间的信息互补。 关键词 :步态识别，联合稀疏，RAS Copyright © 2017 by authors 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 步态识别是运用步态的普遍唯一性 [ 1 ] ，通过提取人走路过程中步态特征，经过分类识别，最终实现辨别人物身份，达到分析行为特征的目的。一般包括轮廓检测、特征分析、分类识别三个主要研究步骤。其中特征提取是步态识别的关键环节，特征提取的好坏对最终识别率影响很大。步态特征的提取方法主要分为基于模型与基于整体两种方式。典型的基于模型的特征处理有钟摆模型 [ 2 ] 、棍状模型 [ 3 ] 和椭圆模型 [ 4 ] 。基于模型的特征提取对于遮挡和噪声有较强的鲁棒性，但计算量大，对序列变化敏感度高，难以实现实时处理。基于整体的特征提取也称为基于全局的特征提取，无需建立先验模型，而是通过分析目标动态变化与轮廓信息提取合适的特征，相对基于模型的特征提取实时性好，但对于视角和服饰变化等鲁棒性较差。N.V.Boulgouris 等人采用随机变换提取单帧特征，并使用LDA对周期累计特征矢量进行降维 [ 5 ] 。Dong Xu等人提出一种新的局部分布式特征(PDF)，他们将每帧动态能量图(GEI)表示为局部增量Gabor特征组，将其从5个尺度和8个方向组合为新特征矢量 [ 6 ] 。Mohan Kumar HP等人提出变式能量图(CEI)，将特征值重构为区间值，通过随机变换提取判决特征，实验表明该特征对于穿衣、背包等变化具有良好的识别鲁棒性 [ 7 ] 。 当前，步态识别的最新研究在国外各学术期刊和会议上频繁出现，主要聚焦在视角变化、衣帽穿戴、实时处理等问题上，步态识别的研究越来越接近实际，如何提高算法的鲁棒性和实际情况下的识别率成为未来的一个研究难点。现有的算法多采用整体特征或模型特征进行单一特征提取与识别，整体特征反映的是目标的轮廓特点，粒度较粗；而模型特征则反映了目标的局部动态特征，粒度又过细，在实际问题中具有一定局限性。针对这些问题，本文提出一种新的区域面积序列特征(RAS)，将人体通过采样划分为若干区域矢量，提取身体不同部位在运动过程中的面积变化特征，并将均值形状PMS、动态能量图GEI、区域面积序列RAS这三类不同粒度的步态特征构建成特征字典，最后采用基于联合多特征字典稀疏表示算法，去除不同特征间冗余信息的同时实现特征融合。在CASIA B标准库上进行的仿真实验表明，该算法在90度视角下能够达到较高识别率，在三种不同视角下鲁棒性均优于对应的单特征识别。
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user: 2. 多特征提取 步态是一种连续不断的运动，是一个过程，有别于传统的人脸、指纹等一代生物技术识别方法，而且步态序列中每一个运动目标的身体特征也都是不一样的，如身高体重、形态和服装等。因此我们可以用形状特征来作为它的静态特征，并根据目标的运动情况提取它的动态特征。 2.1. PMS特征提取 Procrustes均值形状(PMS)分析法是方向统计学中一种广泛使用的方法，通常适用于编码二维形状，并提供了一种好的工具来寻找一组图形的均值形状，因此它可以用来描述人体步态特征 [ 8 ] 。 采用PMS分析的特征提取方法如下： Step 1. 采用Canny算子提取图像步态轮廓，将所有轮廓点表示为以人体质心为坐标原点的极坐标值，并以等间隔的角度对轮廓线进行采样，得到轮廓的一维极坐标向量表示。 Step 2. 通过极坐标到直角坐标的逆变换将每个形状表示为一个复数向量 。其中 ， 为采样后的轮廓坐标， 为采样频率。为将形状置于坐标空间中心位置，定义中心向量 ，其中 ， ； Step 3. 当序列中含有 帧图像时，可得到 个中心配置向量，计算配置矩阵 ，得到矩 阵的特征值及对应特征向量； Step 4. PMS的均值形状 对应 的最优配置，即最大特征值对应的特征向量，将其作为步态序列的统计特征用于识别。 图1给出了三个图像序列的PMS均值形状，从图中可以看出不同个体在同一视角下的均值形状差别较大。 2.2. GEI特征提取 用加权平均方法将一个周期内步态序列图像合成的一幅能量图像，称之为步态能量图(GEI)。GEI既包含了原有周期图像序列中走路频率、相位变化等动态信息，同时有效的减少了统计步态图像序列包含 图 1. 三个目标的均值形状 信息所需的数据量 [ 9 ] 。 对于一个周期内包含 帧图像的步态序列，其GEI的定义见式(1)：  (1) 其中 表示第 帧图像在 处的像素值。本文从测试库中选取的2个人11帧的步态序列及其能量图如图2所示。 在生成步态能量图后，采用主成分分析法PCA对GEI进行特征降维 [ 10 ] 。针对含有56个步态能量图的训练集，设定PCA降维数为25，图2中两幅步态能量图在特征空间的表示如图3所示。 2.3. RAS特征提取 为了描述运动人体各区域随时间变化状态，挖掘运动人体步态图像各区域所包含的深层信息，本文提出一种新的区域面积序列特征RAS。该特征将二值化图像中人体各区域随时间的面积变化特征转化为特征向量来表示运动过程中的周期性状态变化。 以人体质心点与轮廓采样点连线，将每帧步态图像分为若干区域，各个区域的面积可采取等分角度采样方法计算，如图4所示。若将图像等分为 个区域，则这 个区域可用 条经过人体质心的直线约束划分，直线的斜率 对应角度 ， 的正切值，以第一象限为例， 所划分的各区域可表示为： (2) 式(2)中 为轮廓采样点坐标， 为坐标值。进行等分角度提取后，设各区域面积为 图 2. 步态序列及其能量图 图3. PCA降维 图 4. RAS特征提取 ，则第 副步态能量图的区域面积特征向量 ，对于包含 幅图像的步态序列，其RAS特征向量表示为 。 提取出RAS特征后，采用PCA主成分分析法对RAS特征进行降维处理。 图5给出了按角度24等分采样的一幅步态图像的RAS特征。 图6给出了图2中第一个步态序列对应的RAS特征。
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user: 3. 基于联合多字典稀疏表示的步态识别 基于联合多字典稀疏表示的步态识别算法框架如图7所示。算法首先通过计算步态轮廓均值形状得到PMS静态特征，同时分别对步态序列周期图像进行加权平均获得GEI动态特征，提取区域面积序列构成RAS动态特征，并对两种动态特征进行PCA降维以减少信息冗余。其次，基于PMS、GEI、RAS特征针对步态序列分别构建对应特征字典，并在构建的特征字典上进行多任务联合稀疏表示，约束条件为每种特征字典上的稀疏表示系数趋于一致(同样的稀疏表示图形)。最后，通过Accelerated Proximal Gradient (APG)算法求得联合多任务稀疏表示系数的最优解，利用它计算三个特征字典累计残差最小即可得到测试样本类别。 式(3)为联合多字典稀疏表示计算公式： (3) 其中， 为测试步态序列， 为特征字典数目，本文选用了3种特征，因此设定 ， 为训练步态序列， 为求解的联合多任务稀疏表示系数。这是一个基于 混合范数约束的多任务最小二乘回归问题，可以通过APG算法求解得到。 通过APG算法求得联合多任务稀疏表示系数的最优解 后，算法的决策条件由3个特征字典的累计重建残差最小得出： (4) 累计重建残差 最小类则为识别结果。其中 为每个特征字典赋予的权重，权重越大表示该特征对识别结果的影响越大。本文设置 均为1，表示赋予每个特征字典同样权值，对算法识别率的影响保持等量。 图5. RAS特征 图6. 步态序列对应的RAS特征 图7. 基于联合多字典稀疏表示的步态识别算法框架
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user: 4. 实验步骤与结果分析 4.1. 实验步骤 当前各国为便于研究建立了多个步态数据库用于公开研究测试，但相对其它生物特征数据库数量偏少，样本规模和复杂度有待提升。CASIA (Chinese Academy of Sciences Institute of Automation)步态数据库由中科院自动化研究所建立，分为小规模库(Dataset A)、多视角库(Dataset B)、红外库(Dataset C)3个子数据库 [ 11 ] 。其中Dataset B标准库于2005年建立，由124人从0˚至180˚以11种不同视角分别拍摄，每个视角包含6个正常行走序列、2个穿大衣行走序列、2个背包行走序列，总计13640个图像序列，序列规格统一为25 fps，每帧320 * 240像素，使用较为广泛。 本文选用CASIA B库进行仿真实验。从CASIA B库的124人中随机选取56人作为训练样本，每个样本分别包含180˚、90˚、54˚三种视角下的1个正常行走序列(11帧步态图，归一化为150 * 90像素，周期由宽高比变化确定)，训练库共计1848帧步态图像。 测试库由标准库中余下的68个样本组成，测试时从对应视角下正常行走序列中随机选取步态图像，测试步骤如下： Step 1. 将测试样本图像规整到150 * 90大小，提取RMS、GEI与RAS特征； Step 2. 采用PCA方法对GEI与RAS特征进行降维处理，对每种特征采用最近邻分类器计算单一特征下的识别率； Step 3. 采用联合多特征字典稀疏表示方法，计算三个特征融合下的识别率，与单一特征下的识别结果进行比较； Step 4. 调整PCA降维数，测试维数对识别结果的影响； Step 5. 改变稀疏度，测试稀疏度对识别结果的影响； Step 6. 对比三个视角下的识别性能。 4.2. 实验结果与分析 表1给出了90˚视角下采用步骤2中单一特征识别与本文多特征联合识别的结果对比。其中PCA降维数为35，稀疏度为9，PMS特征提取采样间隔为1˚，RAS特征提取采样间隔为15˚。 可以看出，在单一特征识别方面，GEI + PCA特征识别率最高，PMS特征次之，RAS + PCA特征识别率最低。而本文所采取的静态特征PMS与动态特征GEI、RAS进行多特征融合方式能够得到最高识别率，实现了各个特征之间的信息互补。 表2给出了PCA降维数对识别率的影响，PCA降维数分别取40~15，间隔为5，稀疏度为9，PMS特征提取采样间隔为1˚，RAS特征提取采样间隔为15˚。从变化趋势来看，本文的多特征联合识别方法识别率随着PCA维数的降低而降低，降维数为35时可以在兼顾算法效率的同时取得最优识别率。 表3给出了不同稀疏度对识别率的影响，稀疏度分别取1~11，PCA降维数为35，PMS特征提取采样间隔为1˚，RAS特征提取采样间隔为15˚。可见，识别率随着稀疏的增大趋势性增大，在稀疏度等于9时识别率达到最大，当稀疏度继续增大时，识别率有所波动。 表4给出了180˚、90˚、54˚不同视角下几种特征提取的识别率。本文所采用的多特征联合识别方法在几种视角下均取得了较高的识别率。对比不同视角的识别率，90˚视角较54˚视角与180˚视角的识别率高，这是因为在视角为90˚时，人体步态的大多数动态特征(如腿部、手臂的摆动等)均能从步态图像序列中有效提取，然而在54˚、180˚视角下，腿部、手臂等部位的动态信息不够明显，不能被很好的提取，或者人体图像的一部分被分割成背景，导致其识别率较低。 Table 1 Comparison of single feature recognition and multi-feature joint recognition results at 90 degree perspectiv 特征提取 算法识别率 PMS 78.6% GEI + PCA 84.0% RAS + PCA 66.1% 本文 (PMS + GEI + RAS) 87.5% 表 1. 90˚视角单一特征识别与多特征联合识别结果比较 Table 2 The influence of PCA dimension reduction on recognition results at 90 degree single vie 降维数 40 35 30 25 20 15 本文(PMS + GEI + RAS) 87.5% 87.5% 80.3% 82.4% 80.5% 78.5% 表 2. 90˚单一视角PCA降维数对识别结果的影响 Table 3 Influence of different sparse degree on multi-feature joint recognitio 稀疏度 识别率 1 58.9% 2 69.6% 3 73.2% 4 80.4% 5 80.4% 6 83.9% 7 85.7% 8 75.0% 9 87.5% 10 85.7% 11 85.7% 表 3. 不同稀疏度对多特征联合识别结果的影响 Table 4 Recognition results at different perspective 视角 特征提取 180˚ 90˚ 54˚ PMS 41.1% 78.6% 33.9% GEI + PCA降维 46.3% 84.0% 35.7% RAS 23.2% 66.1% 14.3% 本文(PMS + GEI + RAS) 55.4% 87.5% 46.4% 表 4. 不同视角下的识别结果
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user: 5. 小结 针对步态识别中单一特征提取与分类在实际场景分析中识别率较低的问题，本文选择三种不同粒度的特征PMS、GEI与RAS，通过联合多字典稀疏表达构建特征字典，实现特征层融合。在CASIAB标准库上进行的仿真实验结果表明，本文所采用的多特征联合识别算法在不同视角下均优于单特征识别，降低冗余度的同时实现了特征之间的信息互补。
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user: 摘 要 未批先建项目在进行海域使用论证过程中，按照规范性技术导则，会遇到一系列问题，诸如：缺少完善的工可研报告，项目建设前工程所在海域环境概况无法准确评估，项目建设可能造成的资源环境影响无法准确预测等。因此，在未批先建项目的海域使用论证过程中，应该在符合《海域使用论证技术导则》的前提下，有所着重和淡化，论证重点自预测评估调整为后评估。除此之外，需要相关部门加强管理，杜绝未批先建项目的出现。 关键词 :未批先建，海域使用论证，滨州港，引堤 Copyright © 2017 by authors 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 根据《中华人民共和国海域使用管理法》以及《海域使用论证管理规定》：海域属于国家所有，单位或者个人使用海域，必须依法取得海域使用权。在中华人民共和国内水、领海持续使用特定海域三个月以上的排他性用海活动，在申请使用海域时，应委托资质单位进行海域使用论证 [ 1 ] [ 2 ] 。 目前，有些项目由于某些特殊原因，在项目建设之前未取得海域使用权，也没有进行海域使用论证，即未批先建。该类工程在海域使用论证过程中，因没有现成的规范性技术导则，如按照现有的《海域使用论证技术导则》，遇到较多问题无法顺利进行。本文以滨州港海港区引堤工程为例，阐述未批先建项目在海域使用论证过程中存在的问题，并尝试给出可行性对策。
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user: 2. 工程区现状 滨州港位于环渤海经济圈、黄河经济带的交汇处，地理位置优越，区位优势明显，是山东省西北部最便捷的出海口。3000吨级航道建设的导堤一期工程已于1998年建成完工，但工程完工后并没有起到预期效果，双堤间淤积严重，后续工程也没有付诸实施 [ 3 ] 。因此，滨州港务有限责任公司在未取得海域使用权的前提下，于2005年对一期工程进行了扩建和改建，统称为西导堤改建工程。该工程分为四段进行：由岸向海分别为：滨州港海港区引堤工程(0~5590 m)，滨州港海港区2#，3#港池引堤及围堰工程，滨州港西导堤改建工程，以及滨州港3万吨级散杂货码头防波堤工程。在接受相关处罚后，山东省海洋与渔业厅于2011年8月发布《关于同意开展海域使用论证和海洋环境影响评价工作的通知》(鲁海审办函[ 2011 ]45号文)，同意该工程开展海域使用论证工作。为此，滨州港务有限责任公司委托国家海洋局烟台海洋环境监测中心站按照《海域使用论证技术导则》对滨州港海港区引堤工程进行海域使用论证。
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user: 3. 海域使用论证过程中遇到的问题 3.1. 项目用海情况表述不清 未批先建项目在很多情况下，没有完善的工可研报告，因此其平面布置、施工工艺和方法等均缺少准确的表达。未进行方案必选，也导致无法对项目建设的基本情况进行最大优化。 3.2. 项目建设前工程所在海域环境概况无法准确评估 在本项目的海域使用论证过程中，项目所在海域自然环境以及生态环境调查采用的是2012年5月和2013年11月的调查数据，此时滨州港海港区规划项目已基本建设完成。两季调查资料分析结果表明：该海域多个水质调查因子超标，pH、COD、石油类、无机氮、活性磷酸盐、汞、铜、铅、锌和铅等均存在不同程度的超标现象。无机氮和活性磷酸盐超标严重，个别站位呈现劣四类水质，重金属超标现象也较为普遍。调查因子含量普遍超标的原因是由于工程区毗邻滨州贝壳堤岛与湿地国家自然保护区，部分调查站点位于保护区海域，水质评价标准采用一类水质标准，故出现多个水质调查因子超标现象，但符合第二类水质标准。沉积物质量较好，历次监测结果均无污染物超标现象，且全部监测因子均符合第一类沉积物质量标准。另外该海域生态系统良好，物种分布较均匀。 但因缺乏工程前本底调查数据，无法判断工程前海域自然环境以及生态环境概况是否适宜工程建设，更没有直接证据表明，工程区水质污染因子超标是由于引堤工程建设引起，对工程建设的环境预估缺乏依据。 3.3. 工程海域开发利用现状无法界定 因本工程定位为引堤工程，先于滨州港海港区其他深水工程而建。按照常规建设项目用海海域使用论证，除西部的滨州贝壳堤岛与湿地国家级自然保护区、东部的套儿河港口以及未确权但实际存在的养殖区外，该海域应该不存在任何港口航运开发利用活动。实际情况是，在进行海域使用论证期间，深水区工程基本建设完毕，工程区自然环境、生态环境以及水动力等均受港区建设的影响而发生不同程度的改变。常规意义来讲，对本章的阐述已经失去必要性。 3.4. 无法准确分析项目用海资源环境影响 按照《海域使用论证技术导则》，拟建项目用海对海域资源环境及开发活动的影响方式主要有两种：一是项目施工过程中产生的悬浮泥沙扩散会影响周边一定区域内的水质状况，给养殖区、保护区等敏感目标带来一定的影响；二是项目建设导致项目所在海域冲於环境的改变给周边工程的正常运营带来一定的影响。因此需收集工程前海区内水深及水动力数据，借助相应的数值模拟及潮流验证方法，对工程建设后悬浮泥沙扩散和地形地貌冲淤结果进行模拟，并以此为依据界定该项目建设的利益相关者，并进行资源环境影响评价，为工程建设的可行性研究提供依据。而对于未批先建项目，常规的数值模拟失去实际意义，从而利益相关者的界定和资源环境影响分析失去相关依据。 3.5. 项目用海合理性分析失去实际意义 根据该海域的自然和社会环境、海洋资源及开发利用现状等特点，针对该工程的用海类型、规模、方式及其施工情况，确定本工程的论证重点为：项目选址合理性分析、用海方式和布置合理性分析、用海面积合理性分析、资源环境影响分析。在项目先期建设完成的前提下，项目用海合理性分析失去实际意义。
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user: 4. 应对策略 《海域使用论证技术导则》适用于常规新建、改建或扩建项目，但对于未批先建项目，该导则，尤其是海域使用论证大纲并不适用。 4.1. 用海基本情况 对于未批先建工程，用海基本情况，包括平面布置，施工工艺等应以实际建设为主。在海域使用论证工作开始之前，应进行现场勘查，结合工可研报告，获取准确的工程建设数据，并以此为最终依据，进行论证。在本次海域使用论证过程中，工科研报告提供的平面布置图中，引堤顶面高程5.4 m，宽度50 m，但在现场核查过程中，发现岸边连接段(0~2466 m)顶面宽度仅为30 m，经调查系建设单位调整平面布置，此段不再预留铁路及管线部分宽度的原因。另一方面，由于工程已实际建设完成，不存在方案比选的必要性分析，因此海域使用论证过程中不再将选址、平面布置以及施工工艺方案比选作为必需内容。 4.2. 工程海域海洋环境概况勘查 对于未批先建工程，选取工程前春秋两季或者一季调查资料对海域海洋环境概况予以评价已失去实际意义，且在工程建成后，获取工程前有效的调查资料数据存在实际困难。滨州港海港区引堤工程于2005年开工建设，并于2012年建设完毕并投入使用，因此在本次海域使用论证过程中，采用2012年5月和2013年11月的调查资料，同时搜集工程建设前(2004年)以及工程建设后(2009年)的调查数据进行对比，既满足调查资料的时效性和准确性，又能反映出工程的建设、运营是否对环境造成持续的破坏，以及直观的衡量海域环境是否存在持续恶化现象。 4.3. 开发利用现状分析 未批先建工程用海海域开发利用现状，应以实际现状为准。未批先建工程在排除施工过程中对周边用海工程产生严重影响，或者收到环境及海域使用方面的投诉的情况下，应更偏重营运期环境影响的分析和评价。因此，在本次海域使用论证过程中，项目用海海域实际存在的工程，包括已确权和未确权的工程，均列于敏感目标评估范围之内。 4.4. 用海资源环境影响分析及开发利用协调分析 作为海域使用论证报告编制工作的一个重要组成部分，科学、准确的利益相关者界定及分析对海域使用管理工作具有重要意义。 滨州港海港区引堤工程作为疏港道路已先期建设完成，在建设施工过程中并没有收到环保及海域使用方面的投诉，且考虑到工程区所处海域属于潮间带高地，仅在大潮高潮期才被水淹没，因此在本次海域使用论证中对施工期悬浮泥沙扩散仅作简单的分析，用于后评估分析，不再作为界定利益相关者的主要评价因素。
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user: 5. 结论 对于未批先建项目的海域使用论证，应在符合《海域使用论证技术导则》的前提下，根据工程实际情况，调节各章节比重，重新分配资源。 另外，相关部门要加强管理，杜绝未批先建项目的出现。
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user: 摘 要 在五轴联动过程中，刀路轨迹的好坏直接影响到零件的加工效果。由于目前CNC系统普遍采用线性插补技术，刀具轨迹采用线性线段描述，这导致在节点处切向不连续，影响刀具的运动姿态，从而降低了曲面的制造精度。本文的目的是优化局部刀具轨迹，使刀具在线段连接部位平滑过渡，具体实施方法是：通过三次方B样条曲线在相邻线段构造新的控制点，这样能够满足刀具在拐角处2阶连续，保证刀具平滑过渡。实验证明，该方法可以提高五轴机床在复杂曲面上的制造精度。 关键词 :五轴联动，刀具轨迹，优化，三次B样条，控制点 Copyright © 2017 by author 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 五轴联动加工中涉及到很多关键技术，其中最重要的一点就是刀具路径的策略问题。一般情况下，加工中刀具路径策略是决定性的，越均匀流畅的刀具轨迹，会得到越光顺、表面质量越高的零部件；如果刀具路径比较复杂，机床的轴运动呈现不连续性且进给速度不断变化，就会引起五轴联动加工过程中走刀不均匀，造成零件表面缺陷。 然而目前的数控系统中，一般都采用线性插补的模式。要想得到精确的轮廓形状，只能减小插补公差，添加大量的数据点。但是，由于机床CNC控制系统的运算限制，虽然能在一定程度上提高型面的制造精度，但是由于系统处理的数据巨大，伺服驱动在大量微线段间频繁的启动和加速会造成刀具在该部位产生不连续的现象，造成局部过切现象。 在传统的五轴加工中，线性轨迹的加工，由于线性轨迹间存在刀具不连续性，影响了零件加工精度，造成了过切现象问题，其常用的解决方法都是采用降低进给速度，或者通过一圆角过渡来避免刀具的过切现象。本文的目的是提出一种局部优化方法，在矢量变化剧烈部位，通过在相邻线性刀具轨迹插入三次标准的B样条来控制刀具位置 [ 1 ] ，依据新构造的控制点位置分别求出控制点的刀轴矢量，提出一种三次方B样条的优化方法，再通过局部刀具控制点，圆滑过渡小圆角，解决过切现象。该方法既可获得较高的零件制造精度，也不会降低机床的进给速度。
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user: 2. 三次B样条优化方法 2.1. 参数位置样条定义 位置控制点的三次方B样条方程可以有以下公式来定义，通过样条方程基函数 控制点 以及次数，表达如下 [ 2 ] [ 3 ] ： (1) ， 是基函数，可以用以下递推公式定义； (2) (3) 根据公式(2)和(3)可以求得 时在每个连接点处各基函数的值。 2.2. 位置控制点计算 如图1所示，设 、 、 为边上原始的三个数据点，可以看出相邻的两线段间存在一拐角，刀具在运行当中就会在该位置方向变化，造成刀具进给速度下降。本方法是根据构成的线段，在拐角处通过三次B样条平滑过渡，从新构建5个控制点，5个控制点的位置取决于初始预设的容限误差εpos、速度、加速度条件是否连续，5个控制点及原始三个数据点位置如图1所示。B样条通过点 和 ，并且和线段 、 相切。为了确保线性线段与样条在连接点位置相切，控制点 和 在线段 上，点 和 在线段 上，第三个控制点 与点 重合。根据在连接点 和 了的速度、加速度以及容差，可以求出其它四个控制点。 为了在连接点 和 处获得速度、加速度的连续，刀具轨迹在连接点的二阶连续必须满足。也就是位置矢量 对轨迹长度S二阶导数为0。 (4) 微分位置矢量D(U)在节点处的三次B样条的二阶导数等于其线性轨迹。 (5) 公式(6)成立的条件为： (6) 设位置轨迹矢量 ，那么 、 可以表示为 (7) 从公式(7)看出，当 时， 。那么在节点处二阶连续，那么带入0和1分别计算 的 图1. 控制点计算方法 值，可得： (8) 设 ，那么线段 。 当样条参数 处，由公式(1)及公式(4)那么有， (9) 根据该样条曲线的公式(1)，最大轮廓容差恰好在圆滑曲线的中点u = 0.5处。那么有： (10) 根据给定的轮廓容差，可以求出 的大小，再根据两线段的夹角关系。可以确定点 、 。但然后通过公式(8)和(9)满足样条函数 在 及 处二阶连续，得到 ，那么就求得点 、 的坐标位置。那么可得： (11) 最大的误差值必须小于设置的位置容差 ，由此可以分别求出五个控制点的坐标。 求出五个控制点后，相应的刀轴矢量可以根据初始三个控制点 、 、 在的刀轴矢量的夹角以及它们之间的空间距离来求解控制点相对应的刀轴矢量。
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user: 3. 仿真及实验 数控加工中由于各种因素会产生过切现象，比如，当程序指令中的圆弧半径小于切削刀具的半径时，如果进行内侧圆弧切削会产生过切；当加工小于刀具直径的沟槽时，如果槽底宽度小于刀具直径，在加工中刀会产生过切；当加工小于刀具半径的台阶时，刀容易产生过切；还有在线性轨迹中，由于线性轨迹间存在刀具不连续性，影响零件加工精度，也容易造成过切现象。 由于叶片零件具有独特的代表性，特别是在进出汽边曲率变化非常大，刀轴矢量的变化就非常剧烈，非常适合本案例的测试，通常情况下，叶片的进出汽边在常规加工中常常会产生过切现象 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。本文的实例验证是通过某叶片在BV100双转台五轴加工中心进行的，该机床机床配置了Siemens 840D系统，可以执行三次方B样条编程。 本文利用VERICUT7.0建立起双转台五轴机床的虚拟加工环境和刀具模型，在使用相同毛坯和刀具的基础下，分别对优化前后的NC程序进行仿真加工 [ 6 ] 。通过对比两次仿真结果可以发现(如图2/图3)，进出汽边优化前的NC程序在叶身进气边处造成过切现象非常明显，很明显的凹凹凸凸，都没有形成圆弧；而采用三次B样条优化后的NC程序就能够很好地控制刀具的切削轨迹，叶身进气边处过渡非常光滑，已无明显过切，圆弧也是非常光滑。 最后，在BV100双转台五轴机床上进行了叶片的加工实验，来验证此优化算法的效果。如图4为叶片加工实物图，通过优化算法，在叶片进出汽边部位采用三次B样条替代原有的大量离散点数据，减少了机床控制系统的运算量，降低了伺服延滞的影响，大大减少了叶片边缘的过切现象，使叶片光顺性、误差值达到工程标准，说明该优化算法达到预期目标。 图2. 优化算法采用前图片 图3. 优化算法采用后图片 图4. 叶片实物图；(a) 叶片加工图；(b) 加工实物图
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user: 4. 结束语 目前CNC系统普遍采用线性插补技术，刀具轨迹采用线性线段描述，这导致在节点处切向不连续，影响刀具的运动姿态，从而降低了曲面的制造精度。本文针对在线性轨迹中，由于线性轨迹间存在的刀具不连续性，影响了零件加工精度，造成了过切现象问题，因此提出一种三次方B样条的优化方法，并通过局部刀具控制点，圆滑过渡小圆角，解决了过切现象，最后通过以一叶片零件做了仿真和实际切削实验，验证了该优化算法的正确性。
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user: 摘 要 为了研究重复控制对于旋转运动柔性臂控制精度的影响，本文建立了一个旋转运动柔性臂的动力学数值模型，并且特别考虑了齿轮传动机构对系统的影响。通过对动力学模型的仿真结果发现:齿轮传动机构的非线性是旋转运动柔性臂跟踪连续的周期信号时产生振动的原因。基于这一结论，一个基于重复控制补偿算法的PID控制器被用在Quanser公司的Rotary Flexible Link中去跟随给定运动状态。仿真结果和实验结果验证了重复控制可以提高旋转运动柔性臂的跟踪精度。 关键词 :旋转运动柔性臂，齿轮传动，PID，重复控制 Copyright © 2017 by authors 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 旋转运动柔性臂结构一直是航天航空工业和制造业领域中较为关注的研究对象，从航天器柔性附件，太阳能帆板，高速旋转机器人，风电发电叶片等大型设备到压电俘能器，智能鳍片等小型结构都是以旋转运动柔性臂为基础模型展开研究。由于这类挠性旋转结构具有非线性，大变形，强耦合的特征，针对这类系统的建模、动力学与振动控制方法的研究是当前热切关注的课题。为了确保在结构柔性化的趋势下，实现高精度的定位或者跟随性能，减少结构振动对位置定位精度和跟随性能的影响，研究人员进行了大量的研究。 对于旋转运动柔性臂结构的建模理论和控制理论，国内外研究人员进行了大量的研究并取得了长足的进展。文献 [ 1 ] [ 2 ] 介绍了哈密顿原理和假设模态法等建模方法。文献 [ 3 ] 给出了旋转柔性梁系统的振动频响特性分析。文献 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 研究了柔性臂负载变化时和考虑未建模动态柔性操纵器末端轨迹跟踪的鲁棒控制器问题。文献 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 研究了柔性操纵器末端轨迹的PID控制及其优化问题。文献 [ 10 ] [ 11 ] 研究了运动柔性臂轨迹跟踪的神经模糊控制。文献 [ 12 ] 研究了多连杆柔性操纵器的反馈线性化控制 本文以Quanser公司的SRV02旋转平台和Rotary Flexible Link旋转运动柔性臂为研究对象，基于一次理论模型采用哈密顿原理和假设模态法推导了该系统的数学模型。在模型建立过程中发现，该方法推导下的模型并没有考虑传动机构的非线性成分，因此当系统进行位置跟踪时，只有在系统启动和停止阶段会产生柔性臂的振动。本文借助SIMULINK中的齿轮模块，研究考虑齿轮传动的旋转运动柔性臂动力学模型并进行仿真，发现由于传动机构的非线性，旋转运动柔性臂不仅在启停阶段，而且在跟踪周期连续信号过程中也会产生振动。以考虑齿轮传动机构的模型为基础的采用重复控制(Repetitive Control， RC)补偿的PID算法实现旋转运动柔性臂位置跟踪。在Rotary Flexible Link运动跟踪实验平台上应用该算法跟踪给定连续周期信号，实验结果验证了采用重复控制补偿的PID算法可以改善旋转运动柔性臂的跟踪精度。
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user: 2. 动力学建模与控制 Quanser公司的旋转运动柔性臂实验台由两个模块(SRV02和Rotary Flexible Link)组合而成，主要结构分为三个部分，见图1。底部为旋转运动柔性臂的基座以及基座中空内包括的驱动部分，中部为减速传动机构，顶部分为柔性臂和固定柔性臂的基座部分，柔性臂固定在基座上。在该系统中，柔性梁与中心刚体的长度比值达到三十倍以上，柔性梁的展弦比达到二十倍以上，所以柔性臂易受到外部激励产生振动。 2.1. 模型及动力学方程 将该系统简化为中心刚体—悬臂梁模型，建立混合坐标系，见图2。O-X0Y0为惯性坐标系，O- 图1. SRV02模块和Rotary Flexible Link模块 图2. 混合坐标系 为固结在中心刚体上的浮动坐标系。浮动坐标系与中心刚体保持同步运动，其相对速度为零。在浮动坐标系下，将柔性臂的变形分解为横向变形和纵向变形。一次近似理论模型认为柔性臂的纵向变形和横向变形存在耦合量，柔性臂的横向变形会引起纵向变形缩短，将柔性臂的横向变形的二阶耦合量计入到纵向变形中，柔性臂的变形可以描述为 [ 2 ] (1) 将上述变形代入哈密顿原理的表达式中，不考虑纵向变形，以 表征旋转运动柔性臂大范围运动， 表征柔性梁振动的各阶模态向量，得到如下方程 (2) 上式中的各项系数矩阵在式(3)中列出，其中的常值矩阵在式(4)中列出。其中 为的柔性臂的密度， 是柔性臂的横截面积， 为柔性臂的弹性模量， 为柔性臂的极惯性矩。 (3) (4) 式2中的 表示电机的输出转矩，其表达式如式(5)中所示， 表示的是电机的电枢电阻， 表示的是齿轮传动机构的传动比。 (5) 2.2. 位置跟踪控制 PID算法是控制理论中最普遍且容易实现的控制算法，既能够提高系统的稳态性能又能够提高系统的动态性能，其算法表达式如式所示。 (6) 但PID算法的精度不高，鲁棒性不好，易受干扰的影响。为了提高PID算法的性能，本文采用重复控制 [ 13 ] [ 14 ] 对PID算法进行补偿，针对旋转运动柔性臂的位置跟踪问题，设定位置信号是周期连续的，采用延迟模块延迟保存上个周期的误差信号，与控制信号相加作用于旋转运动柔性臂，框图见图3。
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user: 3. 实验 本文在Quanser公司的旋转运动实验台上进行实验。该实验硬件设备包含SRV02旋转伺服平台、Rotary Flexible Link组件(见图1)。另外还包括Q8数据采集卡和接口板和供电模块，内嵌到SIMULINK元件库中的QUARC软件和编译软件Visual Studio。 SRV02旋转模块由直流电机和齿轮组成，电机输出齿轮为24齿，负载齿轮为120齿，另外直流电机附带编码器测量电机位置。Rotary Flexible Link组件上表贴一片压电复合纤维材料作为变形的传感器。所有控制算法在SIMULINK中实现，并进行编译。Q8采集卡以及接口板进行数据采集，信号输入输出和数模模数转换。供电模块自带的功率放大器对信号进行放大后驱动负载。实验流程见图4，Q8采集卡采集传感器的信号到计算机中，在SIMULIUNK环境下控制器运算后再由Q8采集卡给出控制信号经过供电模块驱动电机，形成闭环回路。 图3. 重复控制补偿的PID控制框图 图4. 实验流程图 Table 1 The sizes and material parameters of the flexible ar 柔性臂参数(单位) 数值 长度(m) 0.435 宽度(m) 0.0206 厚度(m) 0.0008 转动惯量(kg∙m²) 0.0038 质量(kg) 0.0642 密度(kg/m 3 ) 8.551*10 3 弹性模量(MPa) 206 泊松比 0.3 表1. 柔性臂尺寸以及材料参数 Table 2 The parameters of the dc-moto 电机参数(单位) 数值 电枢电阻(Ω) 2.5 电动势常数 0.00767 齿轮传动比 70 转动惯量(kg∙m²) 0.0026 表2. 直流电机参数