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期刊信息/Journal information
华南理工大学学报（自然科学版）
华南理工大学学报（自然科学版）

王迎军

月刊

1000-565X

journal@scut.edu.cn

020-87111794

510640

广州市天河区五山路华南理工大学内

华南理工大学学报（自然科学版）/Journal Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition)CSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为综合性科技期刊，主要发表高水平的科学研究成果，报道本校举办的重大学术活动，介绍本校的校情资料，以促进国内外学术界及社会对华南理工大学的了解。本学报刊载土木、建筑、机械、电力、化工、轻工、无线电、自动化、计算机、交通、材料、食品等学科的学术论文，介绍本校的知名学者和有成就的科研集体。目前已有二十余种国内外索引文摘刊物和数据库收录本学报刊出的论文，被列为综合性科学技术类核心期刊和中国科技论文统计源期刊。
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    基于EA-RL算法的分布式能源集群调度方法

    程小华王泽夫曾君曾婧瑶...
    1-9页
    查看更多>>摘要：目前对于分布式能源集群调度的研究大多局限于单一场景,同时也缺少高效、准确的算法.该文针对以上问题提出了一种基于进化算法经验指导的深度强化学习(EA-RL)的分布式能源集群多场景调度方法.分别对分布式能源集群中的电源、储能、负荷进行个体建模,并基于个体调度模型建立了包含辅助调峰调频的多场景分布式能源集群优化调度模型;基于进化强化学习算法框架,提出了一种EA-RL算法,该算法融合了遗传算法(GA)与深度确定性策略梯度(DDPG)算法,以经验序列作为遗传算法个体进行交叉、变异、选择,筛选出优质经验加入DDPG算法经验池对智能体进行指导训练以提高算法的搜索效率和收敛性;根据多场景调度模型构建分布式能源集群多场景调度问题的状态空间和动作空间,再以最小化调度成本、最小化辅助服务调度指令偏差、最小化联络线越限功率以及最小化源荷功率差构建奖励函数,完成强化学习模型的建立;为验证所提算法模型的有效性,基于多场景的仿真算例对调度智能体进行离线训练,形成能够适应电网多场景的调度智能体,通过在线决策的方式进行验证,根据决策结果评估其调度决策能力,并通过与DDPG算法的对比验证算法的有效性,最后对训练完成的智能体进行了连续60 d的加入不同程度扰动的在线决策测试,验证智能体的后效性和鲁棒性.

    分布式能源集群深度强化学习进化强化学习算法多场景一体化调度

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    基于降阶模型的配网电缆温度场数字孪生建模方法

    牛海清黄世杰王东马海涛...
    10-20页
    查看更多>>摘要：电力设备的物理状态感知是建设智能电网的关键点之一.数字孪生技术可实时映射并快速预测设备的物理状态,但现有建模方法难以满足电缆温度场数字孪生模型的实时计算要求.鉴于此,该文提出了一种基于降阶模型的配网电缆温度场数字孪生建模方法.首先,建立电缆多物理场全阶模型,基于奇异值分解和响应面插值方法建立其稳态温度场降阶模型;然后,结合稳态温度场降阶模型及电缆表面温度数据,通过实时求解多回路电缆传热反问题重构当前的电缆内部瞬态温度场,并基于排管敷设电缆温升试验验证了方法的正确性.进一步地,将该方法应用于实际运行的10 kV电缆的内部瞬态温度场重构,将重构结果作为已知初始状态,基于稳态温度场降阶模型和改进叠加法快速预测应急状态下的电缆导体温度.与全阶模型相比,电缆导体温度重构值的最大相对误差为1.76%,应急状态运行的导体温度预测误差为1.01%,单次重构和预测计算时间分别为8.1 s和3.6 s,计算效率分别提高约35 555倍和6 000倍.该方法兼顾了计算速度、计算精度和建模成本,对其他类型电力设备温度场数字孪生建模具有参考意义.

    配网电缆数字孪生降阶模型温度场重构

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    基于改进H-AC算法的冷源系统节能优化控制策略

    周璇莫浩华闫军威
    21-31页
    查看更多>>摘要：中央空调冷源设备台数与运行参数的优化是一类离散与连续变量的协同优化问题,而经典强化学习算法难以优化此类问题.为此,该文提出了一种结合选项-评论者与演员-评论者框架的中央空调冷源系统节能优化控制策略.首先,采用分层演员-评论者(H-AC)算法分层优化设备台数与运行参数,且高层和底层模型共用Q网络评估状态价值,以解决多时间尺度下的优化难题;然后,在智能体架构、策略与网络更新方式等方面对H-AC算法进行改进,以加速智能体的收敛;最后,以夏热冬暖地区某科研办公建筑中央空调冷源系统为研究对象,基于冷源系统TRNSYS仿真平台进行实验.结果表明:在平均室内舒适时间占比分别增加14.08、11.23、29.70、9.07个百分比的前提下,基于改进H-AC算法的系统能耗分别比其他4种常规深度强化学习算法减少了32.28%、28.55%、28.63%、11.53%;虽然基于改进H-AC算法的系统能耗比基于选项-评论者框架的算法增加了0.27%,但获得了更平稳的学习过程且平均室内舒适时间占比增加了4.8个百分点.该文算法可为各类建筑中央空调冷源系统节能优化提供有效的技术手段,助力建筑"双碳"目标的实现.

    冷源系统TRNSYS仿真平台深度分层强化学习选项-评论者框架协同优化

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    交通能源转型决策分析综述

    陈翠峰林镇宏黄炽坤赵津瑶...
    32-48页
    查看更多>>摘要：实现交通强国目标要求高度发展基础设施、构建高效运营体系、推动技术创新和实现可持续发展.在双碳目标这一背景下,交通部门需通过能源转型实现深度减碳,这既符合交通强国构建过程中的可持续发展要素,也需要避免因能源转型决策错误或过于急切而对交通基础设施、运营体系的资源配置产生负面影响,从而影响交通强国战略的顺利推进.交通能源转型涉及多个关键决策变量,如汽车动力技术、基础设施建设、用户行为和政策制定等,其复杂性和重要性不容忽视.该文旨在从交通强国和双碳目标相融合的角度,结合综述和案例研究,深入探讨交通能源转型决策分析的意义、方法、工具和经验,为国家政策的制定和企业决策提供理论与实践参考,引发对相关决策分析的重视和研究.首先,对交通能源转型决策分析的内涵和动机进行了阐述.然后,从汽车动力技术、基础设施、用户行为和政策制定4个角度出发,运用优化模型思维方法,并引用已有文献中的分析案例进行详细示范,涵盖诸如电动车辆行驶里程优化、充电网络规划、用户选择行为决策、政策减排效益及公平性等内容.此外,借助已发表的案例或政策实施情况,着重指出了交通能源转型决策分析中不当假设可能对行业和社会产生的影响.最后,总结了交通能源转型决策分析的重要性和可操作性,提出了若干研究课题建议,以促进该领域的深入研究.该文研究内容可为交通能源转型决策提供全面的理论支持和实践参考,有利于推动我国交通领域的可持续发展.

    交通强国碳中和交通能源转型汽车动力技术决策分析

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    Mecanum轮全向AGV轨迹跟踪级联控制器设计

    文生平苏毅龙瞿弘毅
    49-61页
    查看更多>>摘要：针对四Mecanum轮驱动的自动导引车(AGV)的轨迹跟踪控制问题,设计了一种模型预测控制(MPC)和自适应滑模控制(SMC)级联的控制器,来改善控制精度和稳定性,提高控制过程的层次性、针对性和有效性.在运动学层面,建立了AGV轨迹跟踪误差模型,将其转化为二次规划问题,并加入约束条件,配合模型预测控制的滚动优化来在线求解二次规划的最优解,将AGV位姿误差转化为轮子转速的期望输出;在动力学层面,采用滑模控制得到轮子的输出力矩,实现轮子对期望转速的跟踪,引入具有快速准确逼近能力的极限学习机(ELM)神经网络对模型不确定性和未知干扰进行在线观测,并与滑模控制相结合自适应抵消干扰,进一步提高控制器的鲁棒性.在余弦扰动和脉冲干扰下对控制器进行仿真验证,并将结果与PID控制结果进行对比,发现MPC+SMC级联控制器的跟踪效果具有明显优势;与采用径向基函数(RBF)神经网络观测的级联控制器的对比表明,采用ELM观测器的控制器对干扰的鲁棒性更强,在各转速条件下与干扰曲线的拟合度均超过95%,其跟踪误差在多项指标上相比其他方法小1个数量级,最大位置偏差仅为毫米级.轨迹跟踪样机实验结果验证了该控制器的实用性和可行性.

    Mecanum轮轨迹跟踪模型预测控制滑模控制极限学习机

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    小样本下基于原型域增强的Meta-DAE故障诊断

    马萍梁城王聪李新凯...
    62-73页
    查看更多>>摘要：滚动轴承作为一种精密的机械元件,已广泛运用于现代工业机械设备中.在轴承运行时,采用合理的方法诊断轴承的故障具有重大的意义.但在实际复杂多变环境下,采集振动信号不仅面临样本量少的问题,还受到噪声干扰、工况变换等因素的影响,导致故障诊断的准确率低.因此,针对噪声干扰和变工况下的小样本滚动轴承故障诊断问题,该文提出了一种基于原型域增强的元学习去噪模型(Meta-DAE).首先,构造基于时频图的小样本故障样本集,引入深度卷积生成对抗网络并对数据进行预处理,生成相似分布的伪样本集;然后,将故障样本集输入Meta-DAE模型进行自适应特征提取,Meta-DAE模型采用原型域增强策略,使同类别原型点在嵌入空间中凝聚更紧密;同时,构建了具有降噪性能的编码器,设计了基于原型域增强和去噪的目标函数,通过在小样本下进行模型微调,以提高小样本下模型的噪声鲁棒性和分类准确率.噪声及变工况下小样本故障诊断实验结果表明,相比于其他模型,所提模型在-8 dB强噪声干扰下,仅用10个样本微调模型,分类准确率提高了35.78～57.25个百分点,具有较强的噪声鲁棒性.

    小样本故障诊断元学习原型域增强去噪自编码器

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    4D毫米波雷达点云与视觉图像自动外参配准方法

    毕欣翁才恩王瑜胡再刚...
    74-83页
    查看更多>>摘要：随着自动驾驶技术的快速发展,环境感知系统对多传感器融合的需求日益增加.4维(4D)毫米波雷达因其在复杂天气和光照条件下的稳定性能而成为自动驾驶领域的重要传感器之一.尽管4D毫米波雷达通过增加俯仰角信息和提高点云密度改善了目标检测的精度,但其点云稀疏性和噪声问题限制了其独立应用.因此,4D毫米波雷达与视觉传感器的融合成为提升自动驾驶感知精度的关键.然而,传统的外参配准方法依赖繁琐的手动操作,难以满足高效自动化配准的需求.为解决这一问题,该文提出了一种基于标定板的4D毫米波雷达与视觉图像自动外参配准方法.该方法首先设计了包含ChArUco标记、红色圆环和角反射器的标定板,然后通过圆检测算法和角反射器检测算法自动提取配准点的图像坐标和雷达点云坐标.此外,还提出了一种通过3D Max和Unity仿真的方式实现配准数据采集与验证的方法.最后,通过实验比较直接线性变换(DLT)和外参配准(EC)2种方法的性能,评估配准精度.结果表明,所设计的标定板和自动配准算法能够有效地减少人工操作,并且在配准点个数较多时,EC方法具有更高的配准稳定性和配准精度.

    多传感器配准4D毫米波雷达视觉自动驾驶外参配准

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    基于加权最小二乘的稀疏FIR滤波器设计方法

    庄陵宋诗苇刘莹
    84-91页
    查看更多>>摘要：大规模通信系统的发展对传统滤波器设计提出了更高的要求,稀疏有限脉冲响应(FIR)滤波器具有低计算复杂度与低实现成本的特点,但常规凸松弛近似设计方法会产生额外的逼近误差,稀疏性也不理想,并且求解过程复杂.针对FIR滤波器在设计中由于乘法器个数多而导致实现成本高的问题,该文提出了一种基于加权最小二乘准则的稀疏FIR滤波器设计方法.首先,根据不同范数性质对初始稀疏表示的L0 范数进行替换,即对目标函数进行改进,从而在保持稀疏性的基础上,解决非凸函数难以直接求解的问题;然后,将目标问题转化为2个凸子问题差的形式,根据迭代规则构造形式更为简单的子问题,采用交替求解方法求解子问题,以进一步提高求解效率并降低求解复杂度;最后,在确定0系数的位置后,通过求解一个加权最小二乘问题来进一步减小近似误差.仿真实验结果显示:与已有的稀疏滤波器求解方法相比,所提方法能够提高FIR滤波器的系数稀疏性,降低乘法器个数,并且在稀疏性增强的情况下获得较为折中的均方根误差与最大误差,同时计算机求解时间更少,求解效率更高.

    滤波器设计方法有限脉冲响应加权最小二乘

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    三元共聚高介电性能聚酰亚胺的制备与性能研究

    曹贤武姚志强黄其隆曾佩佩...
    92-100页
    查看更多>>摘要：目前,能源领域不断发展,对电容器要求不断提高,兼具高温性能和高储能的电容器已成为研究热点.其中高储能密度即要求其具备高介电常数和低介电损耗.特种工程材料聚酰亚胺(PI)因其耐高温性能而备受人们青睐,但其较低储能密度制约其应用.为更好地利用聚酰亚胺的耐高温性能,从其合成原料的多样性出发,寻找优异合成路线,该研究以制备高介电常数与低介电损耗聚酰亚胺(PI),研究同分异构体2,3,3',4'-联苯四甲酸二酐(a-BPDA)和3,3',4,4'-联苯四酸二酐(s-BPDA)对聚酰亚胺介电性能的影响为目标,以a-BPDA、s-BPDA、3,3',4,4'-二苯甲酮四酸二酐(BTDA)、4,4'-双(3-氨基苯氧基)二苯基砜(m-BAPS)为原料,通过三元共聚制备了PI薄膜,从而验证方案可行性.在此基础上调配原料比例,探究最佳性能时各种原料配比.并运用傅里叶红外光谱(FTIR)分析、X射线衍射(XRD)分析、热性能分析和介电性能分析对薄膜进行表征.实验结果表明:a-BPDA、s-BPDA、BTDA和m-BAPS可成功合成聚酰亚胺薄膜;合成的薄膜仍可以保持较高的热学性能,其中a-BPDA和s-BPDA分别将聚酰亚胺的玻璃化转变温度最高提升至245.8℃和239.1℃.s-BPDA与a-BPDA对聚酰亚胺的介电性能产生不同影响,当s-BPDA与BTDA物质的量比为3∶2时,在1 000 Hz下sPI介电常数为4.25,介电损耗为0.002 9,当a-BPDA与BTDA物质的量比为3∶2时,aPI介电常数为3.49,介电损耗为0.002 3;综合对比下,s-BPDA对于聚酰亚胺的热学性能和介电性能改善效果更加明显.

    聚酰亚胺三元共聚高介电常数低介电损耗

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    非离子型水性环氧乳化剂的合成及乳化效果

    李文波易蝶
    101-107页
    查看更多>>摘要：为提高乳化剂与环氧树脂的相容性,以不同相对分子质量的聚乙二醇(PEG6000、PEG4000、PEG2000)、甲基六氢邻苯二甲酸酐(MHHPA)和环氧树脂(E44)为原料,采用两步法合成了一系列A-B-A型(A为环氧链段,B为亲水链段)结构的非离子型水性环氧乳化剂.采用傅里叶变换红外光谱仪对乳化剂结构进行表征,并通过红外光谱分析与酸值滴定确定了该乳化剂的最佳合成工艺:PEG和MHHPA按照物质的量之比为1∶2.1进行酯化反应,温度为110℃,时间为3 h;然后加入与MHHPA等物质的量的E44,在催化剂四丁基溴化铵(TBAB,环氧树脂用量的1%)的作用下进行环氧开环反应,温度为110℃,时间为3 h.将合成的乳化剂应用于环氧树脂E44制备出水性环氧乳液,研究了乳液稳定性的多种影响因素,包括PEG相对分子质量、乳化剂含量、乳化温度和搅拌速度.综合考虑乳液稳定性、粒径及其分布等因素,发现采用PEG6000合成的乳化剂具有更好的乳化效果,其HLB值为16.5、浊点为90℃,优于使用PEG4000与PEG2000合成的乳化剂.当乳液固含量约为45%时,在20%的乳化剂含量下,以75℃的乳化温度、2 000 r/min的搅拌速度进行乳化处理,能够得到平均粒径较小且分布较窄的水性环氧乳液,其具有良好的乳液稳定性.

    非离子型乳化剂合成相反转法

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