DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 为了解决传统的语音增强算法只对语音幅值谱进行估计，而让语音相位谱保持不变的问题，提出了基于相位谱估计的监督性语音分离算法。首先，对传统的相位补偿理论进行分析，提出了一种同时考虑语音幅值谱和相位谱的理想组合掩码(ICM)，并将其应用到监督性语音增强算法中。经过仿真实验，证实该算法能够有效地抑制背景噪声，并且能够显著地提高语音的可懂性和自动识别率。 关键词 :相位谱估计，相位补偿，理想组合掩码，监督性语音增强 Copyright © 2018 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在实际的语音通信系统中，语音信号总是不可避免的受到噪声的干扰。这些噪声的存在不仅极大地损害了语音的可懂性，还对原始语音的数学模型造成破坏，使得语音质量下降。因此，为了得到纯净语音，一些语音增强算法相继提出。从信号处理的角度来看，许多方法提出估计噪音的功率谱或者理想维纳滤波器， 比如谱减法、维纳滤波法、最小均方误差估计法和子空间法等 [ 1 ] 。但传统的单通道语音增强算法都聚集在语音幅度谱的估计，而忽略了相位谱估计。这是因为有研究表明，人耳对信号相位信息并不敏感 [ 2 ] 。但是，最近一些研究显示，相位信息对于提高语音的感知质量具有重要的作用 [ 3 ] 。文献 [ 4 ] 提出一种非接触语音检测增强算法，通过对语音信号振幅谱保持不变，通过相位谱来对信号进行重构增强。这种方法虽然能够对背景噪声起到一定的抑制作用，但对语音的整体结构没有较好的还原。文献 [ 5 ] 提出了一种改进的相位谱补偿算法。该算法对相位补偿函数进行改进，通过语音存在概率算法估计噪声功率谱密度，取得了较好的增强效果。本文对传统的相位补偿算法进行分析，提出了一种同时考虑幅值和相位信息的分离目标，即理想组合掩码(Ideal Compositional Mask， ICM)，并应用到监督性语音分离算法中。
system: [SYSTEM]

user: 2. 相位补偿理论 2.1. 传统相位谱补偿算法 [ 6 ] 假设 为纯净语音， 为加性噪声，且 与 相互独立，则加噪语音可表示为 (1) 经过短时傅里叶变换变换到频域，可表示为 (2) 其中，k表示频率，n表示帧数，N表示离散傅里叶变换长度， 为分帧窗函数，一般为汉宁窗。信号经过傅里叶变换，都可通过幅值谱和相位谱表示。 可表示为位极坐标形式，即 (3) 其中， 表示短时幅值谱， 表示短时相位谱。在传统的相位补偿算法中 [ 7 ] ，定义一个相位谱补偿函数，其表达式为 (4) 其中，λ为补偿因子， 为判决因子，其表达式如式(6)， 为是噪声短时幅度谱的估计值 (5) 将相位谱补偿函数与混合语音的频谱相叠加，得到补偿后的频谱表达式: (6) 则得到增强的语音频谱表达式为: (7) 2.2. 相位谱估计 在传统相位谱补偿算法中，利用加噪语音经过短时傅里叶变换是共轭对称的性质，通过相位补偿函来实现相位的增强。但因为λ是一个经验常数，对语音增强增益是固定不变的，而实际希望可以根据不同的信噪比来实现不同的增益。其次，在相位补偿函数中，传统算法是直接应用带噪语音的幅度谱代替噪声幅度谱估计来实现相位谱补偿，这样，会使得语音信号严重失真，降低语音增强效果。针对以上两个问题，提出理想组合掩码(ICM)，该分离目标表达式为 (8) 其中，α为可调因子，一般取值为0.5。本文通过监督性语音分离算法实现分离目标的估计。然后，将估计出的补偿因子代入补偿函数中，即 (9) 其中，C为经验常数。估计的相位谱表达式为 (10) 估计的幅值谱表达式为 (11) 将估计的相位谱和估计的幅值谱相结合，得到增强后的频谱表达式为 (12)
system: [SYSTEM]

user: 3. 监督性语音分离算法设计 典型的监督性语音分离算法是通过监督性学习算法训练分离模型，从而实现从带噪语音特征到分离目标的映射函数 [ 8 ] 。设计的语音分离算法主要框图如图1所示。该算法主要由时频分解、特征提取、分离目标、模型训练，相位补偿和波形合成组成。 通过时频分解，可以将输入的一维语音信号分解为二维的时频信号。目前常见时频分解方法有gammatone听觉滤波和短时傅里叶变换。本文采用短时傅里叶变换进行时频分解，短时傅里叶变换表达式如下： . (13) 其中， 为一维时域信号， 为是实对称窗函数，可以选取汉宁窗作为分析窗函数， 为信号在第τ个时间帧第个f频带的STFT系数。 训练模型选择深层神经网络DNN，设置一个输入层，三个隐层和一个输出层，其中三个隐层都包含 1024个节点。激活函数采用Relu函数，表达式为 。输出层采用sigmoid的线性激活函数实现线性分类，sigmoid表达式为 。深层神经网络层与层之间的神经元是全连接的，因此 随着每层神经元的个数和层数增加，网络的结构会变得复杂，所以网络训练采用网络训练采用标准反向传播算法与Dropout [ 9 ] 技术，提高神经网络的学习效率和性能。分离特征选择最优组合特征 [ 10 ] ，即AMS+RASTA_PLP+MFC。分离目标选择相位补偿掩码PCM。经过模型训练，即可得到加噪语音最优组合特征到分离目标PCM的映射。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验仿真及结果对比 为了证实本文算法的增强效果，实验过程中使用传统的谱减法、维纳滤波法和最小均方误差估计法作为对比算法。实验采用NOIZEUS语音库中的600句语音作为训练阶段的纯净语音，另外的120句语音作为测试阶段的纯净语音，实验噪声来自某种旋翼直升机的旋翼噪声。实验是在信噪比分别为−6 dB、−3 dB、0 dB、3 dB、6 dB的情况下进行测试的。 4.1. 语音谱分析 从图2可以看到，谱减法和维纳滤波法都能够抑制背景噪声，但语音信号中仍然残留大量噪声。最 图1. 监督性语音分离算法框图 图2. 语谱图 小均方差误差估计法在有效地抑制背景噪声的同时，也引起了严重的语音失真。相比于传统算法，监督性语音分离算法在有效地去除背景噪声的同时，能够保留语音的整体结构，增强的语音在保留较清晰的端点和较分明的频谱过渡的基础上，在语音细节上也有了较明显的提高。 4.2. 评价指标分析 语音分离系统主要针对人耳和语音信号处理设备两个目标受体，以提髙语音可懂度和语音感知质量为目的。目前，国外普遍使用短时客观可懂度评分(STOI) [ 11 ] 和语音识别率评估(PESQ) [ 7 ] 作为实验中的评价指标。 1) PESQ(Perceptual evaluation of speech quality)，即主观语音质量评估，是ITU-TP.862建议书提供的客观MOS值评价方法。PESQ的取值范围是[−0.5 4.5]，取值越高说明语音质量越好。PESQ计算框图3如所示。 2) STOI (Short-Time Objective Intelligibility)，即短时客观可懂性，是用来评估在时域上经过掩蔽或经过短时傅里叶变换且频域上加权的带噪语音的可懂性。计算STOI时，用时间对其的纯净与混合语音信号来计算每个音频通道 与400ms短时分段 的中间值 。首先，对纯净和带噪语音信号进行短时傅里叶变换，得到第j个频段第n个时间侦的短时能量谱 和 。将j个跨越1/3倍频带间隔的 和 相加得到第k个音频通道的能量谱 和 。带噪语音能量谱 被限制为信号失真比不能低于−15dB。中间值 是 和第k通道m分段的带噪语音能量谱 的相关指数。STOI评分d是带噪语音每个频带可懂性的平均值，表达式如下： STOI通过对纯净语音和待评价的语音进行比较从而得到评分，取值范围为0-1。取值越高语音质量越好。 3) 指标分析 从表1和表2可以得到，在低信噪比的情况下，传统的语音分离算法并不能有效地提高语音的可懂性和自动识别率。本文提出的算法在不同的信噪比下，对分离指标PESQ和STIO都有较明显的提高。 Table 1 Comparison of PESQ indicators 信噪比 (dB) 混合语音 谱减法 维纳滤波法 最小均方差估计法 本文算法 −6 1.303 1.462 1.291 1.336 1.856 −3 1.411 1.582 1.360 1.520 2.059 0 1.588 1.770 1.789 1.931 2.266 3 1.587 1.720 1.753 1.940 2.264 6 1.918 2.105 2.164 2.497 2.695 表1. PESQ指标对比 Table 2 Comparison of STIO indicator 信噪比 (dB) 混合语音 谱减法 维纳滤波法 最小均方差估计法 本文算法 −6 0.567 0.505 0484. 0.472 0.764 −3 0.632 0.567 0.553 0.551 0.813 0 0.702 0.645 0.642 0.677 0.860 3 0.701 0.631 0.623 0.632 0.859 6 0.830 0.765 0.763 0.779 0.928 表2. STIO指标对比 图3. PESQ计算流程图
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结 传统语音增强算法的优势是计算容易，操作简单，具有很好的实时性。但在低信噪比下，并不能有效地抑制背景噪声。同时传统算法是用加噪语音相位信息直接代替纯净语音相位信息，并没有实现相位信息的增强。针对上述问题，提出理想组合掩码分离目标，并应用监督性语音分离算法进行估计，实现了语音幅值增强和相位谱同时增强。经过仿真实验证实该算法在不同的信噪比下，能够有效地抑制背景噪声和恢复相位信息，并且能够显著地提高语音的可懂性和自动识别率。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 研究目的：分析鄂尔多斯地区历史土地政策发展与变迁。研究方法：运用文献查阅法和实证分析法梳理得出鄂尔多斯地区实行的历史土地政策。研究结果：清末至今鄂尔多斯地区实行了“移民实边”、“蒙地开垦”、“农民个体所有，自主经营”、“农民个体所有，劳动互助”、“群众集体所有，集体统一经营”、“劳动群众集体所有，家庭承包经营”、农村土地流转、退耕还林以及三权分置等诸多政策。研究结论：通过研究不同时期的土地政策，分析得出其对当时的社会经济、文化及生态环境产生的影响。 关键词 :土地政策，社会经济发展，生态环境，鄂尔多斯 Copyright © 2018 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 土地政策的功能是在一定的土地制度范围内，以权益为杠杆，引导社会投入新的技术和管理，达到高效持续利用土地的目的，使每一个历史阶段的土地利用与社会经济发展、文化变迁以及生态环境保护都相匹配。 农业是我国国民经济的基础，由此近年有关农村土地政策的研究日见升温。农村和农民问题的根本是农村土地问题，所以农村土地政策的正确选择与否，其政策力不仅仅会体现在土地本身上，还会辐射到农村社会的各个层面。由此可知，制定良好的土地政策是农村经济发展和社会稳定大格局的现实基础 [ 1 ] 。因此，本文以鄂尔多斯地区清末至今土地经营权政策演变为研究对象，并对各阶段出台的土地政策对当时的经济、社会文化以及生态环境产生的影响进行深入探讨，具有重要的社会、历史和政策性的研究意义。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论与讨论 1) 鄂尔多斯地区农村土地从清末时期开垦至今经历了各时期的不同土地政策，包括清末时期的农村土地开垦、国民时期的《禁止私放蒙荒通则》和《垦辟蒙荒奖励办法》、1950~1953年的土地改革、1953~1957年的农业合作社、1958~1978年的人民公社化、1978年以来的“劳动群众集体所有，家庭承包经营”的土地政策、2002年以来的农村土地流转政策、“退耕还林，退牧还草”政策及“三权分置”等政策。在这期间鄂尔多斯农村土地从封建土地所有制转为农民个体所有，再转为土地公有并集体经营，以及到现在以土地公有为前提的家庭承包责任制。土地利用方式从以前盲目的大面积种植粮食转变为当下集约节约利用及可持续利用的发展方式。 2) 鄂尔多斯地区各时期的土地政策对当时社会带来相应的影响。清末和民国时期对的鄂尔多斯地区的土地政策只注重了数量多寡，而忽视了因地制宜的土地开垦方式，大面积破坏了优良草场，使畜牧业受到了呆滞和影响；1950年至1957年间的土地改革和农业合作化，解放了生产力，为农业生产的发展开辟了新道路，并进一步提高了农民的积极性；1958年至1978年间人民公社化的过度公有化，严重打击了农民的积极性；1978年以来的“劳动群众集体所有，家庭承包经营”的土地政策，使之前萎靡的农业重新得以健康发展并调动了农民的积极性，推动了农业的发展；2002年以来的农村土地流转政策，建立了土地承包经营权流转市场，使土地走向市场化。 图6. 鄂尔多斯市人工造林面积统计动态图(1949~1985; 1997~2014) 3) 由于收集的资料的不完整，本文中所撰写的鄂尔多斯地区农村土地政策的演变史以及各阶段的农村土地政策对当时社会的影响研究不全面。因此需要进一步完善。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文首先建立一个具有能量收集中继的双跳车联网系统模型，然后描述了功率分流和时间切换技术的工作原理。接着取信噪比作为系统中断的参考指标，分别计算了系统的中断概率和吞吐量。最后在数值模拟中，分析了各个参数对系统性能的影响，并对两种能量收集方案进行比较。 关键词 :车联网，能量收集，中断概率，吞吐量 Copyright © 2018 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 能量收集技术在克服低成本移动设备的电池容量有限问题中有良好的前景。传统的能量收集技术来自于太阳能、风力、机械振动。目前从环境中传输的射频信号(Radio Frequency， RF)中收集能量得到了广泛应用，即将RF信号作为信息和能量的载体。为了同时提取能量和信息，文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 都使用不同的信息和功率传输方案。常用的有功率分流(Power Splitting， PS)技术和时间切换(Time Switching， TS)技术。文献 [ 1 ] 分析了放大转发中继系统的功率分配机制。文献 [ 5 ] 中主要研究双向中继网络能量受限的AF 模式下，中继采用时间切换技术从两个源节点收集能量的系统性能。文献 [ 6 ] 将文献 [ 5 ] 的模型拓展为TWCR双向认知无线电网络。其中考虑了主用户节点的存在、两个源节点的功率限制，以及单中继等问题；为保护主用户不受此用户的干扰，还提供了收发器硬件损伤的详细研究。本文基于文献 [ 7 ] [ 8 ] 对能源受限的双跳车联网性能进行了分析。
system: [SYSTEM]

user: 2. 具有能量收集中继的车联网模型 如图1所示，本文考虑的是协同能量收集中继网络。S是源信息车辆，R是中继车辆，D是目标车辆，S和D之间由于信道的深度衰落没有直传链路，必须借助中继R进行通信，且每一部车都配有收发 信号的单天线。假设作为中继的车辆R能从射频信号RF收集能量。图中 是链路之间的瑞利衰落系数， 是复高斯随机变量，用 和 两个指数分布随机变量来描述信道的衰落特征。其中 、 ， 和 分别是S-R和R-D之间的距离，b是路径损耗指数。
system: [SYSTEM]

user: 3. 功率分流和时间切换技术工作原理 如图2，在功率分流技术中，R按照功率分配比r， ，把 的功率分配给信号接收器用于提取接收到的信号， 的功率分配给能量接收器用于收集能量，收集到的能量用于信号接收器的转发过程。如图3在时间切换技术中，R按照时间分配比a， ，把一个时间T块分割成三部分。R在前 时间收集射频信号的能量，在中部 时间解码源信息，在后 时间向D传输信息。 信息传输过程中衰落系数h在一个时间块T中保持不变，与下一个时间块独立同分布。在每一个时 间块T的开始，源信息广播信号 ， ，其中 表示期望， 表示绝对值。R接收到的射 频信号[ 10 ]为： (1) 其中 是车辆S的传输功率， 是R的天线收到的加性高斯白噪声， 。 图1. 具有能量收集中继的系统结构图 图2. 功率分流原理 图3. 时间切换原理
system: [SYSTEM]

user: 4. 中断概率和吞吐量分析 在功率分流技术中，根据文献 [ 8 ] 的图3(b)，R解码的源信号为： (2) 其中 是信号从射频带向基带转换出现的噪声， ， 。 本文取信噪比 作为参照指标，分析系统的中断概率。根据公式(2)，可得链路S-R的信噪比为： (3) 其中 ，等效为S不借助中继直接向D传输时的信噪比； 。 根据文献 [ 8 ] ，车辆中继R收集的能量和转发信息的功率分别为： ， ，其中h是能量收集效率， 。 根据图2可知，车辆中继R在剩下的T/2时间将源信息重新编码，并发送给车辆目的节点D。而车辆R将前T/2时间收集的能量全部用于转发信息，不消耗自身的能量，即传输功率 。因此仿照公式(2)，车辆D接收到的基带信号为： . (4) 其中 和 分别是链路R-D的加性高斯白噪声和射频信号向基带信号转换时产生的噪声， 、 。 与公式(3)类似，链路R-D的信噪比 为： ，其中 。 假设系统的目标信噪比为 ，当车辆R或D接收到的信息瞬时信噪比小于 时，就会发生通信中断事件。在功率分流技术中，具有能量收集中继的双跳车联网系统的中断概率为： (5) 其中 ， ， 、 相互独立。 ， 是一阶第二类修正的贝塞尔函数。可得功率分流技术下的双跳车联网中断概率为： (6) 根据文献 [ 8 ] 中(27)式，可得功率分流技术下的双跳车联网系统的吞吐量为： (7) 其中R是车辆源信息的传输速率， (bit/s/Hz)。 同理，在时间切换技术中链路间的信噪比为： ， ，其中 。令 ， ，系统模型的中断概率为： (8) 根据文献 [ 7 ] 的(21)式，可得时间切换技术下双跳车辆网模型的吞吐量为： (9)
system: [SYSTEM]

user: 5. 数值结果 本文将车辆S-D之间的距离看作1，车辆R是随机分布在S和D之间的协同中继， 、 ，路径损耗因子 。前两图中 、 、 、 ，即中继距目的车辆近、能量收集效率高、下转换噪声低、目标信噪比低的通信条件。从图4可以看出，功率分配比r和中断概率的关系呈现为偏U型曲线，即中断概率随r值的增大，先急速下降后平稳上升。图5表明：时间分配比a的值越大，中断概率越低；当 时，中断概率逐渐趋于稳定值。 图6是时间切换技术和功率分流技术在相同参数下的系统中断概率比较图，其中 、 、 。可以看出：能量收集效率h的值越大，中断概率越低；当下转换噪声相同时，时间分配比a和功率分配比r取值均为0.5时，应用时间分流技术的系统中断概率较低。图7是两种能量收集方案的系统吞吐量比较图，其中 、 、 ，可以看出：当时间分配比a和功率分配比r的取值均为0.6时，应用时间分流技术的系统吞吐量整体优于应用功率分流技术的吞吐量。 图4. 中断概率与功率分配比关系 图5. 中断概率与时间分配比关系 图6. 中断概率与能量收集效率关系 图7. 吞吐量与目标信噪比关系
system: [SYSTEM]

user: 6. 结束语 中断概率是反映通信系统稳定性的指标，中断概率的值越小，系统性能越好。吞吐量是单位时间内，成功传输的数据包个数。通信系统的吞吐量越大，其性能越好。本文首先描述了具有能量收集中继的车联网模型，以及功率分流和时间切换技术的原理。然后以信噪比作为参考指标，对中断概率和吞吐量进行了分析。最后通过数值模拟得出r、a、h对中断概率的影响以及y t 对吞吐量的影响。在对两种能量收集方案的比较中，发现采用时间分流技术的系统性能较优。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本作品基于Android平台开发一款IMMORTAL游戏，在MIT App Inventor编程环境下，采用积木式编程方法 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，即把流程、过程库等都变成“积木”，采用模块化代码和图形编程界面的方式，只需要拖动编程模块到代码区域就可以完成一个功能，不需要进行任何输入操作，类似于堆积木，这种方法完全可视化，生动有趣，以此编程出来的游戏，相比object C及JAVA等编程语言而言，互动性更强，更简单易于实现。同时，操作者可应用户要求轻松改动脚本，以适应需要。 关键词 :Android，MIT App Inventor，积木式编程，IMMORTAL游戏 Copyright © 2018 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 App Inventor最早源于Google实验室，是一款用于开发Android App的工具。2012年1月1日Google转交给美国麻省理工学院(MIT)，2012年3月3日公布使用 [ 4 ] [ 5 ] 。由于是一种新型的编程方法，目前很少人使用，在中高职学生群体中实用应用更少。为激发培养中高职学生对程序设计的兴趣和热爱，培养中高职学生的编程思路，为培养学生的想象与创新性创作提供数字化工具平台和竞争平台 [ 6 ] [ 7 ] 。本文基于Android平台开发一款IMMORTAL游戏，共5小关，在MIT App Inventor编程环境下实现，可一键生成apk安装包，直接安装在手机上持续使用。 游戏过程中，人手按住遥感按钮控制起始端一锥型物体沿着固定路径移动至终点旗子处，为过关。锥型正下方有一黑点为基点，若此基点偏离固定路线，锥型目标体将落空下坠，过关失败。为展示游戏的多样性，可通过人手按住遥感按钮移动的速度开控制锥型目标体移动的速度，同时利用视觉差的概念增加游戏的难度，提高趣味性，且每关路线可通过人手触屏实现游戏路径三维变动。
system: [SYSTEM]

user: 2. IMMORTAL游戏首页 游戏首页设计以一个不规则椎体形状呈现，并居中显示游戏名称IMMORTAL，与游戏过程中遥感按钮控制移动的锥形体相呼应，美观且简洁。如下图1为进行游戏时首页界面。 图1. APP首页
system: [SYSTEM]

user: 3. 主要设计思路 在MIT App Inventor 编程环境下，以锥型目标体XY轴坐标为基准，级联遥感按钮控制路径图像的XY坐标。实现锥型体沿初始默认路径向终点方向移动。移动的过程中，可随时松开遥感按钮，锥型目标体停在原位置不动。路径搭建采用基本的黑白色，利用视觉差，巧妙设定“陷阱”路径。触屏移动实现三维变换游戏路径，进而转换图像的XY轴，重新获取图像位置坐标，此时锥型目标体可通过遥感按钮的控制实现按照变动后的路径向终点方向移动。 部分行为设计图如下图2所示：
system: [SYSTEM]

user: 4. 产品主要功能展示 IMMORTAL游戏界面展示。其中包括IMMORTAL游戏首页、游戏选关界面(图3)，5关游戏界面、每关游戏通关后界面(共5关)及闯关失败后界面(图4)，可通过人手触屏实现游戏路径的三维变动。人手按住遥感按钮移动的过程中，人手移动的速度可控制锥型体移动的速度。 每关游戏通关后界面(共5关)及闯关失败后界面如下图5所示。锥型体下方设定一基准点，可通过观察基准点的位置判断锥型体是否偏离规定路线，利用视觉差，增加游戏难度及趣味性。 图2. 行为组件图 图3. IMMORTAL游戏首页及游戏选关界面 图4. IMMORTAL游戏中共5关游戏界面
system: [SYSTEM]

user: 5. 产品形态 产品以APP的形式安装至Android手机系统中，如下图6所示。
system: [SYSTEM]

user: 6. 面向人群 1) 面向小学生：由于小学生不宜接触大型游戏，大型游戏操作难，页面复杂；本作品开发的此款游戏界面简单，操作容易，可达到训练智力的作用，同时引导小学生遇到过不到的关，不要一直按照同样的方法过关，而是停下来思考哪里出现了问题，以此教育小学生学会变通。 图5. IMMORTAL游戏通关界面图及闯关失败图 图6. IMMORTAL游戏App 2) 面向中学生：中学阶段是一个学生的重要阶段，也是最容易沉迷游戏的年龄段，尤其容易沉迷于大型网游，消耗精力又浪费时间，此款游戏操作容易，可缓解紧张的学习压力，又不会使人沉迷其中。 3) 面向中职学生：通过此款游戏，激发起中职学生学习编程的兴趣。培养编程思路，为开发App提供可靠平台。 4) 面向高职学生：激发培养高职学生对程序设计的兴趣和热爱，培养高职学生的编程思路，学习应用App Inventor实现App编程，为培养高职学生的想象与创新性创作提供数字化工具平台和竞争平台。 5) 其他人群：可通过简单的小游戏，缓解紧张的学习、工作等压力，又不致使人浪费过多时间和精力，沉迷其中。
system: [SYSTEM]

user: 7. 结论 本文在MIT App Inventor编程环境下，采用积木式编程方法开发一款IMMORTAL游戏，可通过人手触屏实现游戏路径的三维变动，同时，人手按住遥感按钮移动的过程中，可通过人手移动的速度，控制锥型体移动的速度。锥型体下方设定一基准点，可通过观察基准点的位置判断锥型体是否偏离规定路线，设定路线时利用视觉差，增加游戏难度及趣味性。为激发培养中高职学生对程序设计的兴趣和热爱和编程思路，为培养学生的想象与创新性创作提供数字化工具平台和竞争平台。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 针对线性定常系统的动态输出反馈圆盘区域极点配置问题，提出了线性系统各参数单一偏差容忍区间的概念；通过对控制系统参数偏差对系统性能影响的分析，利用系统单一偏差模型给出了基于动态输出反馈圆盘区域下系统不确定项容忍区间的设计算法；加之，比较系统各不确定项的容忍区间的大小，明确了线性系统参数波动对该系统性能的影响程度。系统设计者可以参考其影响程度设计优质的控制系统。最后，一个飞机垂直翼的仿真实例证明了结论的科学性和有效性。 关键词 :动态输出反馈，极点配置，容忍区间 Copyright © 2018 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在实际的控制理论中，对于众多类型性能指标的综合问题，控制必须采用状态反馈形式，文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 展示了在控制工程中一些对状态反馈的广泛应用。然而由于状态变量的内部变量属性决定了状态一般是不能直接测量的，从而状态反馈也是具有局限性的。在反馈的实现上，由系统输出的可量测属性所决定，输出反馈是在物理上可构成的，相应地，状态反馈则是在物理上不能构成的，因此，就反馈的物理实现而言，输出反馈要优越于状态反馈。文献 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 描述了动态输出反馈在控制工程中可靠控制的一些相关研究。然而可靠控制保守性强，浪费能源，所以本文的研究可以降低能源的浪费。在线性系统中，极点配置问题早已经在控制界进行了相当广泛的讨论。文献 [ 7 ] 介绍了区域极点配置问题的相关介绍。文献 [ 8 ] 给出了不确定系统动态输出反馈圆盘区域极点配置的充要条件。因此，输出反馈与极点配置问题的结合是有实际应用价值的，笔者以线性定常系统动态输出反馈圆盘区域极点配置为讨论基础也是具有实践性的。然而在控制工程中，控制系统往往会出现一些不确定因素，这些不确定因素会导致系统性能的降低，甚至失去稳定性，为了避免现实中的不足，容忍区间的研究进入了人们的视线中。文献 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 描述了执行器增益偏差容忍区间及一些性能指标容忍区间的相关问题。容忍区间的概念在控制系统中的应用满足了系统的可靠性，为创建更好的控制系统提供了理论基础。上述所提文献虽然在系统出现扰动后，能采取一定的措施使系统依然保持某些较好的性能，但是会加大能源的浪费，本文弥补上述的不足，讨论了动态输出反馈容忍区间的概念，在保证系统维持优质性能的前提下，节约了大量的能源。 本文考虑动态输出反馈，完美地将输出反馈与圆盘区域极点配置结合，由于系统本身是具有一定的鲁棒性的，换言之若系统参数的波动没有使极点脱离指定区域，那么该系统的可靠性比较强，笔者研究的本质在于分析系统各参数的波动的范围，即参数波动使极点脱离指定区域的临界值，笔者把这个临界值取一定的范围叫做系统各不确定项的容忍区间。进一步，分析每个不确定项容忍区间的大小，研究出该参数波动对系统性能的影响程度，系统的设计人员可以参照每个参数的容忍区间的大小，来设计出具有理想性能的控制系统。最后通过数值仿真验证笔者所提的结论。
system: [SYSTEM]

user: 2. 问题描述 如下线性系统： { x ˙ ( t ) = A x ( t ) + B u ( t ) y ( t ) = C x ( t ) (1) 其中， x ( t ) 为系统的 维状态向量， u ( t ) 为系统的p维控制输入向量， y ( t ) 为系统的q维测量输出向量，A为系数矩阵，B为控制矩阵，C为系统的测量矩阵。 对于线性系统(1)，设计动态输出反馈控制器： { x ˜ ˙ ( t ) = A 0 x ¯ ( t ) + B 0 y u ( t ) = C 0 x ¯ ( t ) + D 0 y (2) 由系统(1)和控制器(2)构成如下的闭环系统： { x ˜ ˙ ( t ) = A c x ˜ ( t ) y ( t ) = C c x ˜ ( t ) (3) 其中： x ˜ ( t ) = [ x ( t ) x ¯ ( t ) ] ， A c = [ A + B D 0 C B C 0 B 0 C A 0 ] ， C c = ( C 0 ) 。这里 A 0 ， B 0 ， C 0 ， D 0 为待设计矩阵。 引理1 [ 13 ] ：矩阵A的所有特征值均在半径为r，中心在 ( − q ， 0 ) 的圆盘中，当且仅当存在对称矩阵X，使得 ( − r X q X + A X q X + X A T − r X ) < 0 (4) 引理2 [ 14 ] ：对于系统(1)，存在动态输出反馈控制器(2)使得闭环系统(3)的极点配置在以 ( − q ， 0 ) 为圆心，r为半径的圆盘区域内的充分必要条件是存在正定的矩阵 X > 0 ， Y > 0 和矩阵 A ¯ ， B ¯ ， C ¯ ，使得线性矩阵不等式： [ − r X − r I X A + B ¯ C + q X A ¯ + q I ∗ − r Y A + q I A Y + B C ¯ + q Y ∗ ∗ − r X − r I ∗ ∗ ∗ − r Y ] < 0 (5) [ X I I Y ] > 0 (6) 成立。动态输出反馈控制器的参数矩阵为： A 0 = M − 1 ( A ¯ − X A Y − M B 0 C Y − X B C 0 N T ) N − T B 0 = M − 1 B ¯ C 0 = C ¯ N − T (7) 其中矩阵M，N可由 I − X Y = M N T 确定。 为研究系统的不确定性范围，考虑线性系统的不确定参数，则该闭环系统为 { x ˜ ˙ ( t ) = A m x ˜ ( t ) y ( t ) = C c x ˜ ( t ) (8) 其中： x ˜ ( t ) = [ x ( t ) x ¯ ( t ) ] ， A m = [ A + Δ A + B D 0 C B C 0 B 0 C A 0 ] ， C c = ( C 0 ) 。若系统(8)中第ij项上下波动时，则控制系统的单一不确定因素增益偏差模型是： Δ A = f i j e i e j T ，其中 e i = [ 0 ⋮ 1 ⋮ 0 ] 是第i行为1，剩余元素为0的列向量； f i j ∈ [ f i j _ ， f i j ¯ ] ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ， j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n 。 为阐述清晰，有如下符号表明： 1) e i g ( A ) 为矩阵A的特征值； 2) λ i j 为不确定因素第ij项波动时闭环系统的特征值； 3) Re [ λ i j ] 为 λ i j 的实部值； 4) Im ( λ i j ) 为 λ i j 的虚部值 定义：考虑控制系统的单一不确定因素增益偏差模型，存在 u i _ = min [ f i j ] ， u i ¯ = max [ f i j ] ，若 f i j ∈ ( u i _ ， u i ¯ ) 使闭环系统(8)的极点持续保持在半径为r，圆心为 ( − q ， 0 ) 的圆盘中，那么称区间 ( u i _ ， u i ¯ ) 为控制系统不确定参数波动的容忍区间。
system: [SYSTEM]

user: 3. 主要结果 定理：针对半径为r，圆心为 ( − q ， 0 ) 的圆盘区域极点配置问题，考虑闭环系统(8)的不确定区间 ( u i _ ， u i ¯ ) 为该系统不确定参数容忍区间当且仅当： f i 1 ， f i 2 为方程 d i max − r = 0 的解。 其中： u i _ = min { f i 1 ， f i 2 } ， u i ¯ = max { f i 1 ， f i 2 } ， λ i j = e i g ( A m ) ， A m = [ A + Δ A + B D 0 C B C 0 B 0 C A 0 ] ， x i j = Re [ λ i j ] ， y i j = Im [ λ i j ] ， d i j = ( x i j + q ) 2 + y i j 2 ， d i max = max ( d i j ) ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， m ； j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n 。 证明： 1) 必要性 若闭环系统(8)的不确定区间 ( u i _ ， u i ¯ ) 为该系统不确定参数的容忍区间，考虑线性系统第i项不确定参数波动时，该闭环系统的系数矩阵为 A m = [ A + Δ A + B D 0 C B C 0 B 0 C A 0 ] 该特征值为 λ i j = e i g ( A m ) ，取 x i j = Re [ λ i j ] ， y i j = Im [ λ i j ] ，令 d i j = ( x i j + q ) 2 + y i j 2 ，设 d i max 为所有极点到圆心 的最大距离，r为圆盘半径。若 ，此时 ，即第 项不确定参数波动时，所有极点仍旧保持在圆盘内；若 ，此时 ，即该系统不确定参数波动时，部分极点已经脱离圆盘。若 ，则一部分极点在圆盘的边界上，另一部分极点仍在圆盘内。由此可知若系统参数 在某值处向两侧不断扩展，则该系统极点到圆心的距离是不断增大的，所以当 时，必会有两个解 ， 。必要性得证。 2) 充分性 若 ， 为方程 的解。令 ， ，当 时，线性系统的所有极点均在圆盘内。若 ，系统的部分或全部极点已经脱离圆盘，所以区间 为圆盘区域极点配置问题中线性系统不确定参数第 项因素波动的容忍区间。定理由此得以证明。
system: [SYSTEM]

user: 4. 仿真算例 飞机垂直翼的动态线性模型，其状态空间描述为： 其中： ， ， 其中状态变量 为飞行高度， 为前行速度， 为倾斜角度， 为倾斜速度， 为垂直速度，控制输入 为阻流板角度， 为前向加速度， 为升降舵角度，输出 为飞行高度， 为前行速度， 为倾斜角度。 本文引用动态输出反馈，可以将飞机实例的输出量确切的提取出来，避免了状态反馈带来的不足。根据引理2可得：令线性系统极点配置到半径为r，圆心为 的圆盘区域中，如图1。图1描述的是将不稳定的线性系统极点配置到半径为r，圆心为 的圆盘区域中，该系统渐近稳定。 如下研究该线性系统中的不确定参数波动在圆盘区域中极点配置问题，定量此系统的第ij项不确定参数波动范围为 。并且研究系统在该不确定参数波动时容忍区间的问题。结果表明，线性系统不确定项的不同对该系统性能的影响程度也不同，容忍区间越小对系统性能的影响就越大。由于系统本身也具有一定的鲁棒性，可以看出即使是相同的参数波动范围，某个参数的波动也可以不影响系统的性能。如图2~4。 图1. 圆盘区域极点分布图 图2. 参数f 22 波动容忍区间 图3. 参数f 24 波动容忍区间 图2描述的是系统不确定参数 波动对系统性能的影响程度，可以观察到系统不确定参数f 22 波动容忍区间为 。图3描述的是系统不确定参数 波动对系统性能的影响程度，可以观察到系统不确定参数f 24 波动容忍区间为 。图4描述的是系统不确定参数 波动对系统性能的影响，可以观察到f 12 项自身具有很强的鲁棒性，不确定参数f 12 在范围 之间波动时对系统的性能是没有影响的，参数在该波动范围时极点始终在圆盘区域内。 图4. 参数f 12 波动容忍区间 由上述分析可知，不确定参数f 12 项在该范围的波动下对系统性能是没有影响的，极点仍然保持在圆盘区域中。而f 22 项和f 24 项的鲁棒性较弱，在该范围的波动下极点已经脱离圆盘，f 24 的容忍区间比f 22 的大，对系统的影响较f 22 的影响小。系统设计人员可以利用本文结论参考各不确定项的容忍区间，设计理想的控制系统。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 在控制系统中，系统本身是具有一定的鲁棒性的，即系统中各个参数的波动能使系统依然保持较好的性能。但是一旦系统中的不确定参数波动的过大，那么系统的鲁棒性是有限的，会使系统失去某些性能甚至是令系统不稳定。 本文将动态输出反馈与圆盘区域极点配置结合，在此基础上研究系统各个参数的波动范围，在波动范围内系统的极点依然能在圆盘区域内，在波动范围外极点就脱离了圆盘，从而确立了容忍区间的概念。通过建立系统的单一偏差模型，求得各个参数的容忍区间。加之对每个参数进行对比，会发现系统的不同参数其可靠性是不一致的。在设定的参数波动范围内，有的参数的波动会使极点脱离圆盘，通过对比容忍区间的大小可知，容忍区间越小，对系统的性能影响就越大，该参数就越不可靠。而在同样的参数波动范围内，部分参数对系统的性能没有影响，即该参数的鲁棒性较强。控制系统的设计人员可以参照本文的分析方法来设计其理想的控制系统。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 燃料电池由于动态响应性能较差、功率密度低，需要与锂电池混合使用，用锂电池良好的动态特性弥补燃料电池的不足，因此需要能源管理方法管理能源分配。设计了一种燃料电池与锂电池混合动力能源管理系统综合实验平台，可以进行能源管理方法的教学、开发与测试。平台提供了两种能源管理算法，可以支持教学实验，并为学生自主开发能源管理方法提供了平台。 关键词 :燃料电池，锂电池，混合能源，实验平台，能源管理 Copyright © 2018 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着化石能源供应的日益紧张和环境问题的日益严峻，绿色能源受到越来越多的关注。氢是地球上含量最丰富的元素，与氧反应只生成水，不产生其他污染物；而且氢气密度低，泄漏时会自动飘离地面，不会像化石燃料一样聚集产生爆炸，是一种清洁、安全、高效的能源。 燃料电池是一种通过电化学反应直接将化学能转变为直流电的装置，即通过燃料和氧化剂发生电化学反应产生直流电和水 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，其原理是氧化还原反应。燃料电池由于气体传输，质子交换等原因，动态响应性能较差，而锂电池恰好具有良好的动态特性，可以弥补燃料电池的不足，这就要求不同能源的混合使用。混合能源必须经过有效的能源管理才能充分发挥各自的优势，而高效的能源管理方法是进行能源分配充分使用的关键 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。 能源管理策略是混合能源管理系统的核心技术，能源管理策略可以分为基于规则的控制策略和基于优化的控制策略 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。基于规则的能量管理控制策略又称为逻辑门限控制策略，其主要思路为通过定义一系列动力系统运行的规则来决定能源分配的状态 [ 13 ] 。基于规则的控制策略又分为确定性规则和模糊性规则， 确定性规则主要包括功率跟随方法、状态机方法，模糊性规则包括传统的模糊规则控制策略、自适应模糊控制策略和模糊预测控制策略等。基于优化能量管理算法是指在建立系统控制目标函数和约束条件后，通过使用优化算法对最优或次优控制策略进行搜索并应用的能量管理理论，一般表现为求取目标函数在可行域内的极小值问题 [ 12 ] 。基于优化的控制策略又包括全局优化和实时优化，全局优化一般要求在全局扰动(即功率需求)已知的条件下进行优化动作搜索，包括动态规划、遗传算法、线性优化等，实时优化方法是指在线对能量管理决策进行优化计算的方法，包括模型预测控制、等效氢耗最小模型预测和随机控制策略等。 本文设计开发了一套燃料电池与锂电池混合动力能源管理系统综合实验平台，可以用于能源管理方法的教学与测试，为混合能源管理算法的研究和开发提供实验平台。
system: [SYSTEM]

user: 2. 实验设备组成 实验平台由高压氢气瓶、流量计、燃料电池、锂离子电池、DC/DC转换器、电子负载、电流/电压传感器和STM32控制器等部分组成。氢气瓶通过流量计与燃料电池连接，为燃料电池提供高纯度氢气，流量计通过RS232串口将实时流量发送给控制器进行存储；DC/DC与燃料电池串连，控制器通过CAN总线监测DC/DC的输入功率和输出功率，并控制其输出功率大小；锂电池通过电流/电压传感器和DC/DC并联到电子负载上，锂电池功率由功率守恒P D = P fc + P bat 间接控制，传感器监测锂电池的输出状态，并传给控制器；控制器通过读取提前设定的需求功率剖面，通过RS232串口实时控制电子负载的需求功率，同时控制器通过监控能源状态和需求功率，在主动控制策略中，根据能源管理算法得到两种能源的功率分配情况，并控制DC/DC的输出功率以直接控制燃料电池的输出功率，间接控制锂电池的输出功率，系统框图见图1。 2.1. 质子交换膜燃料电池 燃料电池的工作原理是氧化还原反应，还原剂为由氢气瓶提供的高纯度氢，氧化剂为空气中的氧气，其反应为水解反应的逆反应，反应式 [ 14 ] [ 15 ] 为： 阳极反应： H 2 − 2 e − → 2 H + 阴极反应： 1 2 O 2 + 2 e − + 2 H + → H 2 O 总反应： 1 2 O 2 + H 2 → H 2 O 燃料电池为上海攀业氢能源科技有限公司生产的EOS600型质子交换膜燃料电池，具体参数见表1。 燃料电池放电需要经过电化学反应、质子和气体的传递、电子传输等过程。尤其是质子传递速度相当慢，当电流需求功率瞬间增大时，燃料电池的电流变化慢，在燃料电池催化剂表面发生欠气，严重影响燃料电池的寿命 [ 16 ] [ 17 ] 。为了避免功率波动较大时，燃料电池动态响应不足对燃料电池造成损害，需要并联锂离子电池，用锂电池的良好动态特性弥补燃料电池不足。 2.2. DC/DC转换器 DC/DC表示的是高压(低压)直流电源变换为低压(高压)直流电源，是整个能源管理系统的主要执行部件。它与锂电池并联，与燃料电池串联，有两个作用：一是调节输出电流，以控制燃料电池的输出功率，间接控制锂电池的功率输出；另一方面是稳定燃料电池的输出电压，因为燃料电池的电压随着电流的变化而变化，而且变化范围较大，如图2所示。 图1. 燃料电池/锂电池混合能源管理平台 Table 1 Fuel cell parameter 类型 参数 额定功率 额定电压 额定电流 电压范围 氢气纯度 600 W 24 V 25 A 20~40 V ≥99.95% 表1. 燃料电池参数 图2. 燃料电池伏安特性曲线 2.3. 锂离子电池 锂离子电池是一种二次电池(充电电池)，它主要依靠锂离子在正极和负极之间移动来工作。在充放电过程中，Li + 在两个电极之间往返嵌入和脱嵌：充电时，Li + 从正极脱嵌，经过电解质嵌入负极，负极处于富锂状态；放电时则相反。锂离子电池具有良好的动态响应性能、电压高、比能量大、循环寿命长、安全性能好。本文采用格式6S电池，容量5300 mAh，电压范围22.2~25.2 V。图3为所用锂电池的伏安特性曲线。 2.4. 控制器 本实验平台采用STM32-F7开发板作为能源管理控制器，通过两路ADC来监测燃料电池与锂电池的电流、电压，进而得到各电源的输出功率，同时计算锂电池的荷电状态(State of Charge， SOC)，它是进行锂电池管理的重要物理量。控制器与流量计采用RS232接口进行通讯，监控氢气的使用情况。 能源管理算法实时计算出燃料电池的输出功率，然后通过CAN总线控制DC/DC的输出电流来达到控制燃料电池的输出功率的目的。图4为能源控制器系统框图。 2.5. 电子负载 本实验平台采用ZY8715可编程电子负载，用来模拟功率剖面的动态变化，功率命令由STM32控制板通过RS232接口控制，而且电子负载具有电流/电压测量功能，所以可以通过读取电子负载寄存器中的值来获得总线的电流、电压。
system: [SYSTEM]

user: 3. 能源管理算法 本平台采用两种能源管理算法：被动控制算法和状态机算法，这样在教学实验中，可以对两种能源管理算法进行对比分析。 被动控制能源算法即通过能源自身特性被动的输出功率，不对各能源的功率分配进行主动管理。本文中首先将DC/DC的电压设置为25 V，与锂电池的电压进行匹配，最大电流限制在22 A，避免需求功率下降时，燃料电池以大电流对锂电池进行充电损坏锂电池，对功率分配不进行主动的控制，通过锂电池和燃料电池自身的特性自动进行分配，以满足功率需求。 图3. 锂电池伏安特性曲线 图4. 能源控制器系统框图 状态机能源管理算法 [ 18 ] [ 19 ] 是在实验之前根据输入和输出制定确定的规则库，实验过程中控制器通过输入状态，查阅规则库确定输出状态，控制执行器件使得输出状态为设定状态。本文通过判断需求功率和锂电池状态SOC来决定以何种状态进行功率分配。当需求功率小于燃料电池的额定功率且锂电池电量较多时，由燃料电池提供全部功率；当需求功率超过燃料电池额定功率且锂电池电量较多时，燃料电池在燃料利用率最高功率点进行输出，其余不足部分由锂电池补充；当燃料电池可以满足需求功率但锂电池电量较少时，燃料电池输出功率超过需求功率，多余部分用来给锂电池充电。具体能源状态如表2所示。 其中，SOC Normal指SOC在范围[0.65，0.85]，SOC High指SOC > 0.9，SOC Low指SOC < 0.6，PD指需求功率，Pfc*指燃料电池的输出功率，Pchrg指锂电池的充电电流。500 W是燃料电池的最优输出功率。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验过程 1) 连接线路。按照图1连接设备，储氢装置关闭；电子负载断电；蓄电池断开。 2) 实验程序准备。设置锂电池初始SOC及初始容量，设置DC/DC初始电压和限制电流。然后进行编译、下载，确认下载成功后再进行下一步。 3) DC/DC初始化。DC/DC上电；打开氢气开关，燃料电池开始工作；重启控制器。测量DC/DC的输出电压是否初始化成功，若未成功再次进行初始，直到初始化成功为止。 4) 开始实验。插上锂电池插头；打开电子负载，并确认电子负载处于定功率输出模式；重启控制器开始实验。 5) 实验结束。程序持续到功率剖面结束为止，实验数据保存到存储单元。关闭氢气开关；断开锂电池插头；电子负载调节到2 A定电流输出，消耗掉燃料电池中剩余的氢气，氢气耗尽后燃料电池自动关闭；最后关闭DC/DC和控制器的电源，实验结束。
system: [SYSTEM]

user: 5. 实验测试及结果 为了测试实验平台，进行了同一功率剖面下不同能源管理算法的实验，功率剖面为阶梯状，功率每20 s变化一次，具体为0-120 W-360 W-720 W-1200 W-720 W-360 W-120 W-0。 图5(a)和图5(b)分别为被动控制策略和状态机能源管理策略控制下的功率分配曲线。在0~10 s，被动控制时燃料电池因为没有限制而给以较大电流锂电池充电，而状态机策略下燃料电池以100 W功率为锂电池充电；在10 s~150 s，两种算法下燃料电池均以500 W左右的功率进行输出；在150 s时，被动控制情况下燃料电池功率变化平滑，而在状态机能源算法的控制情况下，燃料电池的功率突然下降至100 W，而且被动控制的锂电池充电功率最大超过了500 W，损坏锂电池寿命。图6所示为在被动控制和状态机控制两种能源算法下的氢气消耗量，状态机能源算法相对于被动控制，氢气消耗量节省9.6%。 状态机控制策略相对于被动控制策略能主动调节各能源输出功率，避免被动控制情况下燃料电池以大电流给锂电池充电，损坏锂电池的循环寿命，通过状态机管理算法的管理减少了能源的消耗。这证明了能源管理的必要性与实验平台的可靠性。 Table 2 Energy management algorithm for state machin 状态 条件 功率分配 1 2 3 4 5 6 7 SOC High & PD < 100 W SOC High & PD∈[100 W， 550 W] SOC High & PD ≥ 550 W SOC Normal & PD < 500 W SOC Normal & PD ∈[500 W， 550 W] SOC Normal & PD ≥ 550 W SOC Low & PD < 550 W Pfc* = 100 W Pfc* = PD Pfc* = 550 W Pfc* = 500 W Pfc* = PD Pfc* = 550 W Pfc* = PD + Pchrg 表2. 状态机能源管理算法 图5. 功率分配情况 图6. 两种策略的氢气消耗
system: [SYSTEM]

user: 6. 总结 该实验平台很好地实现了燃料电池与锂电池的在线的功率和能量控制，可在低成本条件下，不仅可以满足燃料电池与锂电池能源管理实验的教学任务，而且还可以高效地完成在线能控策略的开发、改进和实验验证等研究工作。本实验平台已经在本校选修课《绿色能源飞行器总体设计》中进行了应用，并取得了良好的效果。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文研究了分数阶时滞混沌系统的同步。通过分数阶线性延迟系统的稳定性定理，提出了分数阶时滞系统全局渐近稳定的充分条件。结合新理论和混沌系统的特征，设计了一种线性控制器，只需要传递一个状态量来实现分数阶时滞Chen混沌系统的同步，并设计了一种安全性更好的分数阶混沌保密通信方案。 关键词 :分数阶时滞混沌系统，单驱动变量，保密通信 Copyright © 2018 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 分数阶微积分被认为是传统的整数阶微积分的推广。近年来，它成为一种非常有用的工具来描述各种系统的演变。在许多情况下，用分数阶描述系统比采用整数阶描述更加充分、精确。目前，分数阶微积分被广泛应用于物理，控制工程和信号处理等各个领域 [ 1 ] - [ 6 ] 。许多研究人员广泛研究了分数阶动力系统的问题，并提出了一些重要的结果 [ 7 ] - [ 13 ] 。近来，研究分数阶混沌系统已成为一个积极的研究领域。许多研究人员研究了分数阶混沌系统的控制和同步。已经提出了一些实现混沌稳定性或同步性的方法，如PC方法，耦合方法 [ 14 ] [ 15 ] ，非线性状态观测器方法 [ 16 ] [ 17 ] ，自适应控制 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] ，主动控制方法 [ 21 ] ，滑模控制 [ 22 ] [ 23 ] 和投影同步 [ 24 ] 。值得指出的是，这些关于分数阶混沌系统的同步的论文主要是无时滞的，或者这些论文中提出的控制器是非线性反馈。在实际工程过程中，许多系统经常遇到时间延迟。对于动态系统，时滞通常会导致系统不稳定并降低系统性能。混沌系统的稳定性通常是某些应用的先决条件。因此，在混沌系统的实际应用中，时滞模型更为普遍。同时，线性反馈控制特别有吸引力，由于其简单的配置和实现，已经被普遍应用于实际之中。在本文中，通过比较定理和一类分数阶线性延迟系统的稳定性定理，得到了分数阶时滞混沌系统的全局渐近稳定的充分条件。基于该理论和混沌系统的特点，设计了一种线性反馈控制器，实现了分数阶时滞混沌系统的同步，并设计了一种安全性更好的分数阶混沌保密通信方案。
system: [SYSTEM]

user: 2. 预备知识 定义2.1. 阶次为α的函数x(t)的Caputo微分定义为 (1) 引理2.1. ( [ 25 ] )设 为可微向量函数。则对于 和 有 (2) 引理2.2. [ 26 ] 设连续可微函数 为 的Lyapunov函数，并且满足 (3) 其中 ， 为时滞时间h(t)在时间区间 连续。如果 ，那么 。 Theorem 2.1. 考虑如下分数阶时滞系统： (4) 其中 和 分别是状态向量和时滞状态向量， 是时滞； 是非线性向量， 。如果存在两个常数 和 且 (5) 那么分数阶时滞系统(4)渐进稳定，即 . 证明：因为 所以由(5)得 (6) 设 ，则式(6)变为 常数 和 ，有 ，根据引理2.2， ，即 。
system: [SYSTEM]

user: 3. 分数阶时滞混沌系统的线性同步 考虑分数阶Chen时滞混沌系统 (7) 当 和 ，系统(7)的动力学行为是混沌的。当 时，最大Lyapunov指数为0.9366，吸引子如图1所示。 系统(7)为驱动系统，具有单一状态参量的控制器的响应系统为 (8) 定义系统同步误差 ，选取控制器为 。当选取l > 31.5时，系统(8)与(7)渐进同步。 证明：由系统(8)和(7)可得误差系统 (9) 图1. 分数阶Chen时滞混沌系统的吸引子( ) 设 ，( )，则 由于混沌的有界性，存在一个正常数M，满足 ，所以 其中 如果下面两个不等式成立，则P是正定的 所以如果 ，其中 ，P是正定的。从吸引子看 ，取 ，当 时， ，取 ，当 时，P是正定的。这时有 其中 是正定矩阵P的最小特征值.根据Theorem 2.1，系统(8)和(7)同步。图2为l = 32时，系统的同步误差。
system: [SYSTEM]

user: 4. 分数阶时滞混沌系统的线性同步在保密通信中的应用 保密通信数学模型： 发射系统： 图2. 系统(8)和(7)的同步误差演变 (10) 发射信号： 和 接收系统： (11) 控制器为 恢复信号为 。 选择 和 ，信息信号 ，对所提出的通信方案进行数值模拟，结果如图3所示；我们搭建电路进行模拟，结果如图4所示。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文研究了分数阶时滞混沌系统的混沌同步和和在保密通信中的应用问题。基于非线性时滞系统的一个特殊定理，导出了分数阶时滞混沌系统的线性反馈。可以看出，该方法可应用于其他分数阶时滞混沌系统，也可以导出线性控制器。基于比较定理和一类分数阶线性延迟系统的稳定性定理，得到了分数阶时滞混沌系统的全局渐近稳定的充分条件。并用该理论和混沌系统的特点，设计了一种线性反馈控制器，实现了分数阶时滞混沌系统的同步，设计了一种安全性更好的分数阶混沌保密通信方案。 图3. 通信方案模拟结果(a)为恢复信号，(b)为原信号与恢复信号之间的误差 图4. 电路模拟结果-恢复的信号