反馈模型（精选9篇）
反馈模型 篇1
0 概述
电子节气门的出现,使加速踏板不再与节气门直接相连。配备电子节气门的汽油机,控制系统先对加速踏板即驾驶员的意图进行解释,然后基于这种解释对汽油机的进气、喷油和点火进行综合控制,从而具有更大的灵活性。为了充分运用电子节气门系统的灵活性,基于转矩的发动机管理系统成为当前内燃机研究的一大热点[1]。由于转矩传感器价格昂贵,难以应用于量产发动机,一种解决方法是利用转矩和进气的关系,将转矩控制转化为进气控制。进气控制分为进气压力控制和进气流量控制。文献[2]采用最优控制和混合时间离散控制实现了进气压力的跟随。文献[3]设计了进气质量流量鲁棒控制器。文献[4]提出了“Map图前馈+积分反馈+自学习”的进气质量流量控制方法。本文推导出进气系统的模型,基于该模型提出带前馈的进气压力PI反馈控制方法,并通过台架测试对控制器进行验证。
1 进气系统模型
进气管流动系统具有很强的非线性特征。在单位时间内,通过节气门进入进气管容积内的气体质量流量为undefinedat,从进气门进入气缸内的气体质量流量为undefinedap,由于undefined,进气管中的气体质量ma发生变化,变化率为:
undefined
根据式(1)和理想气体状态方程可以得到[5]:
undefined
式中,pm为进气压力;R为理想气体常数;Vm为进气管容积;Tm为进气温度;Vd为发动机排量;ω为发动机角速度;ηv为充气效率。
充气效率是式(2)中最难以辨识的参数。经过一系列的推理和简化,可以得到充气效率和进气压力具有如下关系[6]:
ηv·pm=spm-y (3)
式中,s、y均>0,随发动机转速变化而略有变化,通常可近似为常数。
将式(3)代入式(2),得到:
m=RTmVmat-Vds4πVmωpm+Vdy4πVmω=
c1at-c2ωpm+c3ω (4)
式中,c1、c2、c3为常数,均大于0。
节气门处气体质量流量undefinedat和节气门开度α的关系,由可压缩气体经过收缩喷嘴的一维稳态流动方程得到[5,7]:
undefined
式中,undefined、T0分别为大气压力和温度;undefined;κ为绝热指数;αc、ct、D和undefinedat0均为常数。节气门开度为:
undefined
2 控制方法设计
2.1 基于Map图前馈
由于发动机工况复杂多变,基于Map图的开环控制不能很好地跟随控制目标。一般采用在Map图前馈的基础上增加一个反馈环节。图1为基于Map图前馈的进气压力PI反馈控制框图。
2.2 基于模型前馈
基于Map图前馈的反馈控制方法,需进行大量试验标定,为了简化标定过程,可用进气模型取代Map图,得到基于模型前馈的反馈控制方法,如图2所示。
由于前馈Map图表征的是一种稳态关系,前馈模型也可由进气动态方程进一步简化得到,由式(4)可知,当进入稳态后
m=0⇒pm=c1at+c3ωc2ω=
k1atω+k2 (7)
式中,undefined。
从而,利用式(7),可将目标进气压力pmr转化为目标进气流量undefinedatr:
undefined
然后,由式(6)进一步得到前馈节气门开度:
undefined
式(8)和式(9)共同构成了模型前馈。
PI反馈部分由式(10)表示:
Δα=kp(pm-pmr)+ki∫(pm-pmr)dt (10)
式中,kp、ki分别为比例增益和积分增益。
3 试验结果分析
3.1 测试台架
进行测试的发动机由丰田汽车公司提供,其参数如表1所示。发动机经变速箱输出轴和电力测功机相连,如图3所示。控制算法直接在Matlab/Simulink下设计,然后下载到dSPACE中。发动机控制单元electronic control unit (ECU)经过软件修改,可以通过control area network (CAN)和dSPACE进行通信。根据通信协议,发动机ECU可以接收并执行由dSPACE发送的一些控制变量,如节气门、喷油量、点火提前角等。整个测试结构如图4所示。
3.2 参数辨识
式(5)中的h0、undefinedat0,式(7)中的k1、k2均需要进行辨识。重写式(5)如下:
undefined
式中,undefined,绝热指数κ≈1.4,节气门关闭角αc≈0.427°。x和undefinedat的关系如图5所示。从图5可见,在一定发动机转速下,它们的关系曲线近似为直线,即h0、undefinedat0近似为常数。不同发动机转速下的曲线斜率稍有不同,表示h0、undefinedat0随发动机转速不同稍有变化。作为近似化处理,可认为这两个参数在所有工况下均保持不变,从而只需从上述8条曲线中选取1条即可确定参数值。
为了得到式(7)中的k1、k2,测量不同转速下的进气质量流量undefinedat和进气压力pm,如图6所示。可以看到, pm和undefined具有较好的线性关系,k1、k2分别为拟合直线的斜率和截距。同样,可以近似认为这两个参数在所有工况下均保持不变,从而只需一组转速数据即可确定参数值,而且该组试验数据可以和辨识h0、undefinedat0的试验数据相同,进一步减少标定数据量。
3.3 算法验证
图7为基于模型前馈的反馈控制试验结果。试验过程中,测功机工作在定转速模式,通过调节负载转矩将发动机转速控制在1 800 r/min。目标进气压力设置为一个矩形波,通过控制节气门来实现所设定的目标进气压力。由图7可见,在目标进气压力跳变沿,由于节气门大幅度变化,发动机转速有较大幅度波动,下降沿更为明显,这与测功机的转速控制模式性能有关。
为了进行相对比较,同时开展了基于Map前馈的反馈控制试验,结果如图8所示。试验过程与上述类似,测功机的转速模式将发动机转速控制在1 970 r/min,两种控制方法均采用相同的PI参数。
从控制性能上看,两种不同的前馈方法取得的控制效果比较接近;从标定数据量上看,基于Map图的控制需要获取不同发动机转速和不同进气压力下的节气门开度三维Map,而基于模型的控制只需得到4个参数值,并且这4个参数近似为常数,可通 过较少的数据标定量进行辨识得到;从算法的进一步发展看,进气模型具备物理背景和意义,更易于算法的深入开发和优化。
4 结论
(1) 采用相同的PI参数,基于模型的控制与基于Map图的控制性能相近。
(2) 基于模型的控制和基于Map图的控制相比,只需较少的标定数据量,而且易于算法的进一步开发和优化。
参考文献
[1]Mencher B,Jessen H,Kaiser L,et al.Preparing for CAR-TRONIC-interface and new strategies for torque coordinationand conversion in a spark ignition engine-management system[C]//SAE 2001-01-0268,2001.
[2]Hohmann S,Sackmann M,Krebs V.Nonlinear torque controlof a spark ignition engine[C].Germany:The 9th IFAC Sympo-sium:Control in Transportation Systems,2000.
[3] Ingram G A, Franchek M A, Balakrishnan V. Spark ignition engine mass air flow control for precise torque management[C]//SAE 2003-01-0624,2003.
[4] Satou S, Nakagawa S, Kakuya H, et al. An accurate torque-based engine control by learning correction between torque and throttle position[C]//SAE 2008-01-1015,2008.
[5]Hendricks E,Sorenson S C.Mean value modeling of spark ig-nition engines[C]//SAE 900616,1990.
[6] Hendricks E, Chevalier A, Jensen M, et al. Modeling of the intake manifold filling dynamics[C]//SAE 960037,1996.
[7]Benvenuti L,Di Benedetto M D,Di Gennaro S,et al.Individu-al cylinder characteristic estimation for a spark ignition engine[J].Automatica,2003,39(7):1157-1169.
反馈模型 篇2
根据省委统一部署，201
5年5月11日至6月24日，省委巡视二组对钢铁投资集团有限公司进行了专项巡视。巡视组认真贯彻落实中央和省委对巡视工作的部署要求，聚焦党风廉政建设和反腐败工作这个中心，突出“四个着力”，把发现问题、形成震慑作为主要任务，广泛开展个别谈话，受理群众来信来访，深入基层调研，全面了解情况，顺利完成了巡视任务。省委巡视工作领导小组听取了巡视情况汇报，并向省委报告了有关情况。
省委巡视二组组长代表巡视组作反馈。巡视组指出，钢铁投资集团党委能够认真落实省委决策部署，加强党风廉政建设，执行民主集中制和“三重一大”决策制度，坚持党管干部原则，在推进新钢铁发展上取得新的成效。巡视中，干部群众反映的主要问题是：
一是纪律意识淡薄，“两个责任”落实不到位。党委抓纪律不严格，有的领导干部“一岗双责”意识不强；纪检监察干部配备不齐，监督执纪问责不深入，对受理的信访举报查处力度不大。
二是投资收购存在违规问题。有的投资收购项目违规决策、盲目决策，存在国有资产流失隐患。
三是违反工程建设管理规定问题突出。工程招投标、物资采购、合同管理违规运行，资金管理不严，个别企业领导人员以权谋私。
四是执行八项规定精神不严。对中央八项规定精神落实情况监督检查不深入，个别企业长期设立“小金库”并隐瞒不报，个别领导人员顶风违纪。
五是下属企业执行民主集中制不严格。有的企业“三重一大”制度规定形同虚设，重大事项个人或少数人说了算。同时，巡视组还收到一些反映领导干部的问题线索，已按规定移交省纪委、省委组织部及有关部门处理。
针对问题，巡视组提出五点意见建议。一是强化从严治党的政治责任，把纪律和规矩挺在前面，严格落实“两个责任”和“一岗双责”，建立健全对关键少数、重点部门人员的监督制约机制，配齐配强纪检干部队伍，加大案件查处力度。
二是建立健全二级企业“三重一大”决策制度和“三会一层”议事规则，强化痕迹管理，定期开展监督检查。
三是在资金管理、资产处置、资源配置、资本运作和工程项目上完善管理制度，建立工程项目监管体系，开展规范工程项目、物资采购等专项治理。
四是狠抓中央八项规定精神的落实和检查，严肃查处违纪违规问题。
五是着力加强大额资金和项目监督管理，科学决策杜绝暗箱操作等违纪行为发生。
钢铁投资集团党委书记表示，巡视组指出的问题客观准确，提出的意见建议具有很强的针对性和可操作性。集团党委要切实增强纪律意识，落实主体责任，认真制定整改方案，明确责任、措施和时限，把“两个责任”和“一岗双责”落到实处；要深入开展专项治理和监督检查，加强工程项目管理，规范企业生产经营管理，强化措施，完善制度，建立机制，防范风险；要加强对各级企业人员的教育管理，严肃查处违纪违规问题。
反馈模型 篇3
目前，英语口语纠错的研究成为二语习得领域的一个研究热点，但把应用型本科高校学生的英语课堂的口语纠错作为研究对象的研究却涉及很少。英语口语纠错领域的研究多是涉及教师具体的课堂纠错方法及其有效性研究，探讨纠错态度、时机和方法，或是对某种最常用纠错方法的细化研究，但一种系统化的、可操作性的交互式英语课堂的口语纠错长效系统模型还未建立。同时，语言纠错反馈是语言教学中较为敏感的环节，但把情感认知融入英语口语纠错的反馈模式的研究还很少涉及。教师的纠错反馈教学反思和学生的口语纠错档案的建立并未涉及。这些不足成为本研究的现实意义。
2. 本口语纠错反馈系统模型建构的理念
本系统模型是基于建构主义和系统论而提出的。建构主义关注以原有的经验、心理结构和信念为基础来建构知识，强调主动性、社会性、互动性和情境性，倡导学生为主体，教师为主导的理念。系统论强调用系统、全面、整体的观点来研究和改造对象，分析系统中要素与要素，要素与系统，此系统和他系统之间的关系，达到有效控制和改造的目的。并融社会语言学，应用语言学，认知心理语言学，系统论语言学以及以学生为中心的交际语言教学理念作为理论基础来分析英语口语纠错的现状，同时吸取其理论精华应用于实践，对口语纠错研究进行更深入的探讨。
3. 交互式英语课堂口语纠错反馈系统模型建构的思路及主要内容
(1) 对师生的口语纠错态度共异性及学生英语学习状况的了解。对不同年级的师生进行调查问卷和访谈（涉及学生的英语学习现状、学生和教师的口语纠错观念、态度、方法的喜好和情感焦虑等），并把本次结果与先前收集到的一些本一、二院校的研究调查结果进行对比，对师生（尤其是应用型本科高校）的口语纠错观念和态度有个科学认识。
(2) 该口语纠错系统模式的建立共由七个相互独立又相互关联的阶段组成：
① 科学建立试验班及对比班。
② 建立学生英语学习及口语学习档案。
③ 合理地建立英语学习小组。根据学习档案，按学习成绩和个性特点进行分组。
④ 英语教师发现、记录并分析错误。课堂上，教师对学生出现的错误进行分析，并根据错误类型和学生的特殊情况采取不同的纠错策略。对于一些比较共性或出现频率较高的错误，老师要在课下及时地记录在案。
⑤ 纠正错误。根据错误的类型和学生的学习状况，教师在口语课堂上采用老师纠错、同伴纠错和自我纠错等多样性纠错主体来进行纠错，并进行灵活运用、组合和实时监控。
⑥ 演练、习得检测。教师定期地对教学进行总结，以PPT或是以小测试等的形式进行，让学生进行演练来检验错误是否已经被解决，如果没有，再进行分析总结或教学强化。
⑦ 进行教师口语纠错的教学反思，补充学生英语口语错误档案。以上面的教学行为和效果为依据，教师分析教学中的得失并及时总结。
（3）实验前后的学生口语测试检验该模型的有效性。以系统而有效的教学反拨作为宏观考量标准，同时又以学生的口语整体性水平和重点口语项目的提升作为具体的量化考量标准。 根据口语整体分数和个别项目，回查口语教学反思日记和课堂口语记录日记，并对个别表现突出同学进行访谈。
4. 总 结
本文针对目前二语习得领域对应用型本科院校英语口语纠错反馈研究不足和缺乏系统性的研究现状而提出建立一个口语纠错反馈系统模型。通过分析交互式课堂中口语纠错反馈模型的具体构成要素，以及如何协调各个要素的关系从而使其有效性达到最高；通过进一步分析使该模型形成一个可操作性的完整系统，并应用于交互式课堂，最终提高课堂口语纠错效率。
参考书目
1. Alison, M. (2005). Feedback, Noticing and Instructed Second Language Learning. Applied Linguistics, 27(3), 405- 430.
2. Dekeyser, R. (1993). The Effect of Error Correction on L2 Grammar Knowledge and Oral Proficiency. Modern Language Journal, 77, 501-514.
3. 曹倩瑜, (2007), 《中国外语学习者的英语口语错误分析-基于转录语言数据的历史研究》, 西南交通大学，未发表的硕士论文.
基于停车需求的用地反馈模型分析 篇4
目前国内各大城市开展的建设项目交通影响评价工作主要目的是分析拟建土地开发后, 定量分析评估土地新生交通量对道路交通的影响程度及影响范围, 并提出相应改善措施, 从而降低其影响程度, 确保交通服务水平在可接受范围内, 或修改开发计划方案。在实际工作中, 如果土地开发后对周边交通达到显著性影响, 在道路容量限制条件下分析既有交通系统对土地利用的反馈作用, 成为从源头上缓解道路交通拥堵的思路之一。为了更深刻地理解交通系统和土地利用的互动关系, 本文拟在已有学者研究基础上, 进一步分析道路容量与土地开发强度、城市交通的停与行相互之间关系, 并建立数学模型, 以期更好的把握交通系统与土地利用互动性, 有助于相关部门科学开展用地规划, 有效缓解交通拥堵。
1 基于停车需求的用地反馈模型
1. 1 出行分布的重力模型
在交通出行分布阶段, 主要是预测各交通小区之间的发生和吸引交通量。比较常用的出行分布计算模型是重力模型[1], 它是模拟物理学中万有引力定律而开发出来的出行分布模型。此模型假定i, j间的分布交通量Tij与小区i的发生交通量和小区j的吸引交通量成正比, 与两小区间的距离成反比。即:
其中, Gi为小区i的发生交通量; Aj为小区j的吸引交通量;f ( tij) 为关于i, j之间的费用tij的阻抗函数; α, β, γ, k均为模型系数, 可通过最小二乘法标定计算出来。
1. 2 逆四阶段反算用地的数学模型
传统的城市交通预测的四阶段模型, 是根据土地利用类型和规模, 计算项目生成量, 进行出行分布, 方式划分, 最后交通分配等四个步骤的工作, 以检验土地开发产生的交通出行在周边道路流量的承载能力, 指导交通规划设计工作。而根据赵童的研究成果———逆四阶段反算用地的数学模型[2], 从出行分布的重力模型入手, 结合既有道路剩余通行能力, 建立数学模型, 分析某地块开发强度的交通影响因素, 该模型可用于项目用地开发量的研究工作:
其中, D富为研究范围内还可能用于开发的用地量; rk为k路段的平衡因子; C″k为k路段的剩余容量; K为重力模型参数; R富为拟开发地块的出行发生率; Aj周为拟开发用地周边j地块吸引的出行量; f ( t富j) 为阻抗函数; L为路段数; N'为OD对数; wmk为第m个OD对分配到第k个路段的分配比例。
假设第m个OD对有s条可选路径, 其中有V条路径经过k路段, 则经过k路段的出行比例根据交通分配模型得知:
其中, D富为待开发用地量, 实际应用中可理解为拟开发用地规模; 模型中其他三个重要的参数分别是C″k, Aj周, R富; C″k为道路剩余容量, 即道路剩余通行能力, 在实际工作中, 可理解为设计通行能力与道路高峰小时容量差值, 在做交通影响评价工作中设计通行能力可取项目发生显著影响时的设计交通流量与道路高峰小时容量差值; R富为拟开发地块的出行发生率, 与地块的用地类型有关, 例如商业用地和住宅用地在出行率取值上就有显著区别。
1. 3 基于停车需求的出行吸引量模型
根据机动车出行OD预测停车需求法[3], 基本思路是利用停车需求与交通小区车辆吸引量的关系, 计算小区车辆出行OD量, 再根据高峰小时系数和车辆停放特征, 计算高峰时刻停车泊位需求量:
如果已知停车泊位数, 可反算吸引量, 因此, 可得到基于停车需求的出行吸引量模型:
其中, Ai为交通小区i车辆出行吸引量; α 为即停即离出行的百分比; Q为停车泊位周转率; β 为高峰停车修正系数, 机动车高峰小时停车量与平均小时停车量的比例。
1. 4 基于停车需求的用地反馈模型
目前对出行吸引量的预测主要有类型分析法、回归分析法, 由于该类方法需要调查区域内用地类型, 工作岗位数, 调查的工作量很大, 数据处理也很繁琐。进行路段流量反推得到OD矩阵是一个比较好的办法, 但是由于很多不确定约束条件, 模型求解困难, 求解精度不一定能和实际情况吻合。如果利用上述停车需求模型, 根据研究区域停车场调查结果, 同样可以对吸引量进行估计, 因此, 由上述两个模型可以得到基于停车需求的用地反馈模型:
2 模型的应用方向
基于停车需求的用地反馈模型揭示了拟开发项目与周边项目在交通生成与吸引、动态交通与静态交通之间的制衡关系, 因此, 在交通问题可能出现之前, 可以采取有针对性的措施, 调节交通需求和供给, 实现交通系统与土地利用的协调发展。
2. 1 调整用地类型
由于该指标与土地开发规模密切相关, 建筑规模与出行率乘积可以直接得到项目出行总量。在假设道路剩余通行能力恒定的情况下, 想得到用地开发规模最大化, 可以选择出行率较低的用地类型, 从而增加建设规模。
2. 2 实施停车技术手段
停车作为城市的静态交通, 与动态交通存在着相互制约的关系, 如何利用停车技术通过“以静制动”的方式来调控交通需求, 减缓交通供需矛盾激化的速度, 解决城市交通拥堵问题, 成为了社会关注的焦点[4]。停与行、动与静是交通的两个重要属性, 如果利用停车手段让更多的车辆处于“停”的状态, 也就相应地减少了道路上处于“行”状态的车辆。结合模型的表述, 假设周边已建地块的停车场泊位数不会出现太大变化, 通过采取有限供给的手段来严格控制停车需求, 适当抑制停车设施的供给, 具体措施可以采取降低停车收费标准, 以减少停车的周转率, 相当于减少了周边地块的出行吸引量, 拟开发用地规模可相应增加。
2. 3 增加行程费用
模型中的阻抗函数f ( t富j) 取值是与拟建项目和已建项目之间行程时间 ( 费用) 成正比关系, 如果增加行程时间 ( 或费用) , 即对于拟建地块而言, 已建区域的吸引力将会降低。
如果当过多的车辆在同一时间驶向同一方向时, 就会出现交通拥堵问题。土地使用 ( 如大型商业中心) 和交通设施 ( 如大容量的快速路系统) 促使了交通的集中。所以, 从另一方面说, 低密度、分散的土地使用反而可以使交通分散化; 这种土地使用方式可能增加人均小汽车使用量, 但也降低了小汽车的总体出行密度, 从而减少交通拥堵。如果拟建项目位于城市中心区, 交通比较拥堵, 项目实施后将会对周边交通带来显著影响, 此时可以将项目选址放在城市非中心区域, 以达到与大型商业中心的有效分离, 使交通分散化, 增加了行程时间, 减少了出行分布量, 从而减轻项目对城市中心区域的交通影响。
另一个方式就是实施城市道路交通拥堵收费, 对特定时段和路段的车辆实行收费, 增加行程费用, 以从时间和空间上来疏散交通量, 减少繁忙时段和繁忙路段的交通负荷。使得拟开发用地出行方式不得不改变, 从传统小汽车出行模式, 转移到公共交通出行模式, 从而可以增加土地开发规模。
3 结语
本文从土地利用与交通系统的协调关系研究入手, 通过分析逆四阶段反算用地的数学模型和停车需求模型, 建立起基于停车需求的土地利用反馈模型, 并对主要影响参数进行简要分析, 分析思路对土地开发规模、交通影响评价程度分析、交通改善措施的设计都有一定指导作用。具体实施过程中, 这些措施更是一种政策, 技术的应用需要政策的保证, 同时技术又为政策的实施提供参考。因此, 方法的有效性应在具体的工作中进行检验。
摘要：通过分析逆四阶段反算用地的数学模型及机动车出行OD预测停车需求法, 得到基于停车需求的用地反馈模型, 并对模型中用地类型、停车技术、行程费用等进行了论述, 阐释了土地利用与交通之间的互动关系, 提出了在道路容量限制条件下, 缓解交通拥堵的措施。
关键词：重力模型,反馈模型,土地利用,停车需求
参考文献
[1]王炜, 徐吉谦, 杨涛, 等.城市交通规划[M].南京:东南大学出版社, 1999:63.
[2]赵童, 徐慰慈.交通影响分析中逆四阶段用地反馈模型探讨[J].同济大学学报, 2001 (11) :166-167.
[3]欧秋杰, 杨熙宇.基于项目诱增吸引产生交通流的停车需求预测方法的研究[J].交通与运输, 2011 (7) :88-89.
反馈模型 篇5
随着对等网络技术的不断发展,分布式计算、电子商务、文件共享、即时通信等得到了广泛的应用。对等用户之间直接形成互联,双方对等,共享资源。P2P已经成为Internet应用的热点。
P2P网络结构虽然具有动态性和方便性,却存在严重的安全问题。如某些欺骗节点会提供虚假的文件或不公平的推荐。如何在P2P网络中建立有效的信任机制,已成为P2P技术研究中的一个重要课题。
1 相关工作
当前的信任模型主要分为集中式和分布式。集中式采用一个中心节点收集各种信任因素,计算并管理各个节点的信任值,而分布式由节点自己来收集信任因素并计算信任值。主要的信任模型有以下几种:
(1) 基于PKI的信任模型[1] 这类模型一般适用于基于超级节点的对等网络。系统中存在少数被称为LeaderPeer的节点,LeaderPeer负责监督整个网络运营状况,定期向网络发出通告通知不可信任节点。这类系统引入CA和LeaderPeer,如eBay[2],Amazon[3]等通常具有中心依赖性、可靠性差、可扩展性差、单点失效等问题。
(2) 局部信任模型 这类系统中,节点一般采取有限广播的方式来询问其它有限数量的节点来获取待访问节点的信任度。如PeerTrust[4],其所获得的信任度往往是局部和片面的。
(3) 数据签名[5] 这类模型追求数据的可信度而不是节点的可信度,节点在完成交易后会对通过其真实性认证的数据进行签名。如Kazaa,这类系统只适合数据文件共享的应用环境,同时无法防范集体欺诈行为。
(4) 全局信任模型 这类模型通过邻居节点满意度的迭代来计算全局的节点可信度。如EigenRep[6],这类系统计算开销大,难以解决收敛性问题,且可能出现悖论。
现有信任模型往往忽略了节点的多面性,对信任度刻画比较单一,单粒度难以准确反映节点的实际性能,用户对节点的评价带有很大的主观性,且对节点提供良好服务的能力与进行推荐的能力未作区分。针对这些问题,提出一种基于反馈的多维信任模型MTM,用信任向量来刻画节点信任值,用推荐信任来表征节点的推荐能力,交易结束时结合期望信任度和信任评估向量计算交易满意度,根据满意度进行信任反馈,从而以多粒度刻画节点信任属性,减小信任评价的主观性,也促使节点在提供良好服务的同时提供公平的推荐,从而有效解决P2P系统中的信任问题,提高交易成功率。
2 基于反馈的多维信任模型
2.1 信任的定义
假设文件共享应用中,A和B均从C处下载了一首名为X的电影,A给出的交易评价为1,即对交易满意,而B却给出了-1的交易评价,即对交易结果不满意,为什么相同的服务却得到了不同的评价呢?原来A给出交易评价1的原因是C提供的电影x很清晰,质量很好;而B给出-1的原因则是从C处下载电影花费了较多的时间。由此发现了两个问题,一个是C提供的服务如何更好地刻画?一个是如何减少A、B评价的主观性?这两个问题可以这样解决:对于第一个问题,只要C告诉别的节点他提供的电影质量很好但是上传速度较慢;而对于第二个问题,A在搜索文件时,附加一个要求就是电影质量必须较好,而B只需要附加一个下载速度快的要求,即在获取服务之前节点要有一个对服务的期望。
基于上述思想,我们引入了信任向量和期望信任的概念,使用信任向量的每一维来刻画节点的每一个信任属性,交易结束后用户结合期望信任和信任评估向量对交易的满意度进行计算,根据满意度进行相应的反馈。
定义1 信任向量Tij(T1,T2,…,Tn) Tij表示在节点i看来,节点j的信任度。Tk为信任属性,表示节点i对j的在属性k上的信任度,其中Tk为一实数,且Tk∈(0,1),Tk值越大,表示节点在属性k上对j的信任度越高。网络中节点的性能在不同方面各有差异,如对同一节点提供的同一文件从清晰度、下载速度和文件大小等不同角度出发得到的结果就可能有所差异。因此,单一粒度很难对节点进行公平的评价,通过多维向量来刻画节点的信任关系更合理。
定义2 期望信任Te 每一维的取值Tei在0与1之间,Tei为0表示不关注i属性,Tei非0表示对i属性的期望程度。
定义3 直接信任Dt 节点根据自己的直接交互经验来获得其它节点的信任度。Dt是一个n维向量。
定义4 推荐信任Rt 用于表征节点提供推荐的能力,所有节点都关联着一个推荐信任,Rt∈(0,1),值越大,表明节点的推荐能力越强,推荐可信度也就越高。
定义5 间接信任It 节点借助其它节点的推荐来获得某个节点的信任度。It也是一个n维向量。显然,节点的信任向量应该是其直接信任度和间接信任度的综合。
定义6 反馈信任Ft 当节点i和j完成一次交易后,i根据交易结果的满意度对j的信任度进行反馈。反馈的结果是j的信任度增加或减少。
以文件共享系统为例,假设用一个3维向量(Rt,FileQuality,DownloadSpeed)表示信任度,其中,Rt表示推荐信任值,FileQuality表示共享文件的质量,DownloadSpeed表示节点下载速度(下述例子都采用此种结构)。如节点i中关于j的一个信任向量Tij(0.8,0.6,0.7),表示在i看来,节点j的Rt属性信任值为0.8,FileQuality属性信任值为0.6,DownloadSpeed属性的信任值为0.7。
2.2 直接信任和推荐信任的计算
当i和j进行交易前,i首先通过自己和j的交易历史来计算i对j的直接信任向量Dtij(T1ij,T2ij…Tnij),算法如下:
其中,Tmij表示j信任属性Tm的信任值(在i看来)。smij表示对于属性m来说i和j成功交易的次数,fmij表示对于属性m来说i和j失败交易的次数。由于网络中节点在不同方面的能力并不相同,因此很有必要对多个主要属性计算信任值。例如,节点i追求高的文件质量,如果节点j的FileQuality属性信任值较高,则i优先选择与节点j进行交互,也许此时节点j的下载速度并不快。
对于推荐信任,用如下公式求解:
这时Rtij表示j的推荐信任(在i看来),stij表示在i的所有交易历史中j提供满意推荐的次数,ftij表示在i的所有交易历史中j提供不满意推荐的次数。ρ代表惩罚因子,ρ>1,即对进行不正确推荐的节点进行惩罚。例如:ρ=2。
2.3 间接信任的计算
当节点i准备交易时,i可以请求别的节点进行推荐,将推荐值综合起来可以得到某个节点j的间接信任。当节点刚加入网络时,由于自己没有与其它节点的交易经验,所以无法得到某个节点的直接信任Dtij,请求推荐就成了获取节点信任信息的唯一方法。
式中前一部分是节点i的熟人的推荐总和,Wt为熟人推荐权重,S是进行推荐的熟人集合,Rtil是第l个熟人的推荐信任,当Rtil小于极限值ε时,忽略其推荐,Dtlj是第l个熟人对j的直接信任;后一部分为陌生人的推荐总和,G是进行推荐的陌生人集合,由于节点i没有G中节点的历史信息,所以采用算术求平均的方法。其中,Wt+Ws=1,通常Wt>Ws,即节点更倾向于相信自己信赖的节点。
2.4 信任值的合成
Tij=α×Dtij+β×Itij
节点j的信任度由i的直接信任和间接信任两部分组成,α是赋予i的直接信任的权重,β是赋予间接信任的权重。其中,α+β=1,通常α>β,即节点更倾向于自己的直接经验。例如:α=0.6,β=0.4。
2.5 反馈信任的计算及信任的更新
在i进行交易前,i对此次交易有一个期望值,称之为期望信任向量Te(Te1,Te2,…,Ten),期望信任Te每一维的取值Tel∈[0,1],Tel为0表示i不关注l属性,Tel值非0表示节点i对节点的l属性的期望程度,
设定一个阈值δ,当ts大于δ时,认为交易结果符合i的期望,即交易成功,反之,当ts小于δ时,认为交易结果不符合i的期望,即交易失败。同时i对Dtij(T1ij,T2ij,…,Tnij)进行更新,ti更新的算法如下:
假设i和j进行交易前,i还请求别的节点进行了推荐,则i还要对推荐者进行推荐信任的更新。设推荐者集合为ψ,任取一个推荐节点P∈ψ,P推荐其对j的直接信任为Dtpj(T1pj,T2pj,…,Tnpj),这里采用余弦相似度函数来计算得到Tf和Dtpj的相似度,算式为:
其中sim(Tf,Dtpj)∈[0,1],越接近1,表示P的推荐与信任评价向量越相似,即i和P具有相近的嗜好。
根据相似度计算结果对P的推荐信任采用下述算法进行更新:
其中的μ为一设定的极限值,当计算得到相似度值大于μ时,认为P进行了正确的推荐,例如:μ=0.6。
3 实验仿真及结果
为了验证MTM的有效性,我们构造了P2P文件共享交互环境。实验规模包括1000个节点,信任向量用3维(Rt,FileQuality,DownloadSpeed)表示,交易开始前,节点首先发出文件请求消息,含有此文件的节点进行响应(响应节点可能有多个),节点选择信任度最高的节点进行文件下载,其中α=β=0.5(公式4),ε=0.2,交易成功的唯一标准是ts>δ,设δ=0.5,Te=(1/3,1/3,1/3)。下载完成后,对交易节点和参与推荐节点进行反馈。文件总数为2000个,所有文件随机分布,且同一份文件至少被5个节点同时拥有,节点的分布符合幂规律。节点包括可靠节点和欺骗节点,可靠节点为其它节点提供诚实可信的文件下载服务并提供公平的评价,欺骗节点以80%的概率提供虚假文件,同时进行虚假评价。设每个节点平均完成100次交易,每次交易目标为从其不曾拥有的文件中随机选择一个并试图进行下载。交易的成功使得该用户拥有该文件,失败的交易不会增加该用户拥有的文件数。实验中,假定文件共享网络是理想的,所有节点都是积极的,即任意用户可以找到相应文件及声称为该文件拥有者的所有节点。
首先对比了不同规模(0-50%)的欺骗节点对不同模型下交易成功率的影响,结果如图1所示。从图中可以看出,随着欺骗节点比例的增加,MTM的下载成功率仍然能维持在一个较高水平,即使欺骗节点达到50%,其下载成功率仍然在80%以上,EigenRep在欺骗节点比例达到20%以上时,下载成功率下降较快,而没有引入信任模型的P2P系统其下载成功率随欺骗节点比例增加迅速下降,在欺骗节点比例为50%时,其成功率只有40%多。由此可见,该信任模型有效地提高了系统的下载成功率。
对不公平评价问题,任意选择了一个该类节点,初始推荐信任为0.5,综合信任值是0.5,该节点进行恶意评价。在惩罚因子取值为3时,实验结果如图2所示,随着推荐次数的增多,其推荐信任急剧降低,同时综合信任也有所下降,迫使其进行客观公平的评价。
4 结 语
在P2P系统中,节点在不同方面所表现出的能力是不同的,而且其提供服务的能力和提供推荐的能力也是有差别的。基于反馈的多维信任模型MTM,用信任向量来刻画节点信任值,用推荐信任来表征节点的推荐能力,交易结束时结合期望信任度和信任评估向量计算交易满意度,根据满意度进行信任反馈,以多粒度刻画节点的信任属性,减小信任评价的主观性,能促使节点在提供良好服务的同时提供公平的推荐,有效解决P2P系统中的信任问题,提高交易成功率。仿真实验表明该模型是有效的。
摘要：针对现有信任模型中信任度刻画单一,用户评价主观性强,对节点推荐能力表征不准确等问题,提出一种基于反馈的多维信任模型MTM。用信任向量来刻画节点信任值,用推荐信任来表征节点的推荐能力,根据交易满意度进行信任反馈,从而以多粒度刻画节点信任属性,减小信任评价的主观性,促使节点在提供良好服务的同时提供公平的推荐。仿真实验表明,MTM能有效提高交易成功率,增加系统可用性。
关键词：对等网络,信任模型,多维,反馈
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反馈模型 篇6
精密机械加工中,机床热误差是造成零件加工误差的最主要因素,为了减小或消除热误差对机床加工精度的影响,研究人员进行了广泛深入的研究并提出了各种解决方案[1,2,3],主要有硬件防止法和软件补偿法,软件补偿法是通过实验方法建立热误差补偿模型,由于其应用成本低且无需对机床进行改造,所以是目前的研究热点。但是机床热误差受加工条件、周围环境等因素的影响,很难建立一种完全能够适应不同环境和加工状态变化的误差补偿模型。文献[4-6]建模时根据采集到的温度和热误差数据分别利用灰色模型、最小二乘支持向量机和多元线性回归模型对机床热误差进行一次性建模,但由于机床热误差是一时变系统,根据固定数据建立的模型适应性较差。为了提高模型的预测精度和鲁棒性,有些学者提出了实时在线建模方法。文献[7]根据环境和加工状态变化,采用递推最小二乘实时辨识多项式参数来提高模型的适应能力和预测精 度。文献[8]采用动态自适应模型,依据实时反馈热误差不断修正模型参数,使该模型具有较高的预测精度和鲁棒性,能够适应多种加工环境变化。文献[9]通过在线最小二乘支持向量机建立了机床热误差实时补偿模型,在加工过程中根据不断输入的新数据修正模型参数,使补偿模型具有较高的补偿精度和鲁棒性。文献[10]利用贝叶斯网络推理建立机床热误差模型,根据温度和热误差反馈信息在线修正模型参数,具有较好的适应能力。
以上几种在线建模方法根据反馈数据进行实时建模时,老数据的作用一直存在,随着采样数据的增加会造成“数据饱和”现象使建模结果不稳定[12],而限定记忆递推最小二乘法能够突出当前数据的作用,丢弃过老数据,始终采用最近有限长度的采样数据序列,使补偿模型能够适应当前机床加工状态或环境温度的变化,提高模型的预测精度和鲁棒性。为此,本文提出基于限定记忆递推最小二乘实时辨识差分方程模型参数的机床热误差在线建模方法,实时跟踪机床热环境和热误差的变化,并始终保持模型良好的预测精度。通过数控车床主轴轴向热误差补偿实验进行验证,并用实验表明该方法的可行性。
1机床热误差模型
机床热误差模型一般多采用多项式回归模型或神经网络建模,但是由于材料热弹性变形的伪滞后特性[11],致使上述模型不能全面揭示机床的热变形过程而造成补偿效果不好,多项式回归模型的输出只跟当前时刻的输入值有关。为了克服热变形的伪滞后特性提高模型预测精度,本文采用差分方程模型描述热膨胀物理过程,模型当前热位移输出不仅与当前温度输入有关,还和前时刻的温度输入数据有关,所以差分模型更能准确反映机床的热误差变化过程。
一般n阶差分方程形式为
式中,k为采样时 刻;ai、bi(i = 1,2,…,n)为方程系 数;E(k)、T(k)分别为系统的输出和输入序列。
引入单位延迟算子z-1,其定义为
以及系数多项式:
由式(2)和式(3),式(1)可以表示为
令,式(4)可写为
机床热误差模型一般有多个温度输入变量,多个位移输出量,是一个多输入多输出系统,如图1所示。
对于多输入多输出系统辨识相对比较复杂,为了便于辨识,将机床各个方向的热误差模型单独表示,例如三坐标铣床热误差系统可以表示为n输入3输出的系统,按照式(4)的结构,可表示为
2 限定记忆最小二乘递推算法
式(6)中各个方向的系数多项式可以采用最小二乘进行估计一次性算出,但其无法反映系统的时变特性,模型适应能力较差。为了使模型能够跟踪加工环境和机床热特性的变化,必须采用递推算法建模。但一般递推最小二乘算法属于增长记忆算法,随着采集数据的增加,递推算法从新数据中获得的新信息相对下降使算法慢慢失去修正作用,造成“数据饱和”。限定记忆最小二乘递推算法是每次迭代时只依赖于最新的有限固定长度数据序列,即得到一个新数据,就去掉一个老数据,从而消除了老数据的影响,有效克服“数据饱和”现象,防止估计发散。针对式(1)形式,其限定记忆最小二乘法的递推公式[12]如下:
式中,K为增益矩阵;P为误差协方差矩阵;为由待辨识函数系数组成的向量θ的估计值。
包含k至k+L-1时刻共L个数据提 供的信息,当增加一 组新数据E(k+L)、T(k+L),去掉一组旧数据E(k)、T(k)时, 相应的递 推结果记 为。
限定记忆的递推算法流程如下:
(1)给定初始条件,取其中a为充分大的实数,ε为充分小的实向量;或者用前面N个数据用一次算法给P和θ的估计值,作为迭代算的初始值。
(2)每获得一组新数据E(k+L)和T(k+L),先利用式(7)计算。
(3)减去最早的一组数据E(k)、T(k),利用式(8)计算。
随着采样数据的进入,根据步骤(2)和步骤(3)不断循环递推,就可实时更新模型参数。
3实验及结果分析
本研究在数控车床上对主轴轴向热误差进行建模实验。车床主轴部分的热误差主要由轴承部分转动发热造成,所以在主轴头部轴承圈部位放置3个温度传感器用来检测主轴轴承的温度变化,芯棒端部安装1个电涡流位移传感器用来检测主轴轴向的热伸长量,如图2所示。测试时主轴及环境温度如下:室温20℃,主轴初始温度和室温相同;主轴以1000r/min运转160min,然后停机冷却。机床运行过程中温度和位移传感器每隔5min采样一次,滤除粗大误差后主轴温度测点温度变化量和位移变化量曲线分别如图3a、图3b所示。
3.1温度测点和热误差模型结构的确定
测试结果表明3个温度传感器变化 趋势相同,通过Fisher最优分割法[13]判定,选择T1温度传感器的温度作为输入温度变量,因此车床主轴热膨胀系统可以简化为单输入单输出系统,如式(1)所示形式。根据文献[8]一般机床热系统可以近似为如下二阶差分方程:
3.2建模结果分析
在利用限定记忆递推最小二乘法进行参数辨识时需要给出P和θ的初始值,如果按照P0,0为充分大向量和为充分小向量,在递推开始时会出现几次比较大的波动,所以本研究以最开始测量的15组数据计算出P和θ作为迭代算法的启动初始值,然后按照第2节介绍的限定记忆最小二乘递推步骤对式(9)进行参数辨识。为了比较限定记忆递推算法的性能,对采样数据采用一步最小二乘建模,然后对全局进行建模预测。两种方法的建模效果如图4、图5所示,模型残差指标的比较见表1。
μm
从图4和图5可以看出,限定记忆递推最小二乘模型比一步最小二乘模型的建模效果要好得多。对于一步最小二乘模型,从图4可以看到,在第18次采样时残差波动逐渐增大,到第52次采样时达到最大6.1951μm。说明随着工作状态的变化,误差模型参数偏离实际较大,固定参数模型不能对时变系统热误差进行较好的预测而出现较大波动。图5中基于限定记忆递推方法模型显示,由于升温阶段温度变化相对平稳,模型在升温阶段预测效果相当准确;在降温时由于系统状态发生变化,在第50次采样附近产生了一次波动,随后模型立即调整参数跟踪机床状态,从而使热误差预测值和测量值不至于相差过大,总体热误差预测效果较好。限定记忆递推最小二乘法由于对参数进行辨识时只依赖于最新的一段固定长度数据,而过老的数据被剔除,这样所建模型就能够反映出系统的最新状态变化,自适应能力好,所以预测精度较高。
4结论
反馈模型 篇7
近年来由于全球各类突发事件频发,各国都大大增加了对于应急管理问题的关注。我国国务院在2006年1月8日发布的《国家突发公共事件总体应急预案》,成为我国应急管理工作的纲领性文件。按照其中的规定,应急管理是对突发公共事件的全过程管理,应当包括预防准备、预测预警、紧急处置和善后恢复四个阶段,而其中的应急处置阶段尤其受到公众的关注。
根据应急预案的规定,突发事件发生后,按照事件的种类、级别从各主要相关部门抽调人员成立专项的应急指挥中心,承担应急处置的领导职责,其主要任务之一就是根据突发事件的发展变化情况,做出应急处置与救援的行动决策。应急决策的环境复杂、时间紧急,决策的正确性直接关系到应急救援的效果,因此近年来成为众多学者研究的热点问题。
2 应急决策的研究现状
关于如何作出正确决策这个问题,目前众多学者的研究工作主要可以分为以下两个研究方向:
(1)如何根据过去的相似事件的处置经验进行决策
在实际决策过程中经常会根据过去遇到过的类似事件来作出本次的决策,例如可以将过去发生过的突发事件及其处置过程加以分类、整理,以案例的方式存储下来,就可以为今后发生的各类突发事件提供决策依据。例如张英菊等[1]从突发事件之间衍生关系的角度出发研究了应急案例的表示和存储方法,谢红薇[2]给出了一个在案例库中进行案例匹配和推理的模型。谷岩[3]采用框架方法表示预案,然后寻找和事件最相似的预案加以执行,张贤坤等[4]对ABC本体进行扩展,构建了案例本体,并详细描述了模型中的概念、关系、公理和实例等要素。郑远攀[5]以案例元模型为出发点构建了一个应急案例库的组织模型。
(2)如何根据多个决策者的不同判断进行方案优选
在实际决策过程中通常不是由一个人做出决策,而是由一群人(如指挥小组中的多个部门领导,或专家组中的多个专家)共同做出决策,因此如何根据多个不同意见做出最终的综合判断成为决策中不可避免的问题。唐润[6]采取先确定各利益主体(决策者)权重、进而确定多个利益主体对于某方案的综合评价结果的方式进行方案优选,靖可等[7]则采取先推算属性权重、进而推算专家权重、方案权重的方式对方案进行优选。刘霞[8]研究了多网耦合的结构异动(情景)与决策行为变化(权变)之间的交互机理,张云龙等[9]运用模糊集合理论,建立了在事故灾难复杂环境下对应急决策进行动态调整的模糊群体决策方法。
以上两种方法在决策时的关注点分别是突发事件、决策者,其实很多情况下的应急决策是需要从多个备选方案中选出一个来执行,topsis方法恰恰可以解决多方案选优的问题,并且这种方法在很多领域已有广泛应用,例如乌云娜[10]采用这种方法解决企业投标决策问题,王首绪[11]采用这种方法解决公路采购决策问题,秦立公等[12]采用这种方法解决项目投融资决策问题,因此也可以尝试采用topsis方法解决应急方案选择的决策问题。
3 传统topsis方法的原理与改进思路
3.1 传统topsis方法的基本原理
Topsis方法由C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出,这种方法根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序,从而在现有的对象中进行相对优劣的评价。其基本原理是通过检测评价对象与最优解、最劣解的距离来进行排序,如果某评价对象靠近最优解同时又远离最劣解,就是好的方案,否则就不是。
各评价对象的表现采用多个属性进行描述,两个对象的距离由它们属性值的差异算出,这里的最优解指的是将所有对象在各属性方面的最优值提取出来、进行组合得到的一个虚拟对象,最劣解指的是将所有对象在各项评价指标方面的最差值提取出来、进行组合得到的一个虚拟对象,反映一个对象到最优解、最劣解距离的指标称为“贴近度”。
3.2 传统topsis方法的不足之处
应用到方案选择的环境中,每个备选方案就是一个评价对象。在备选方案全部给定的情况下,最优解、最劣解都是固定的,最终评价结果实际上就是由属性权重决定的,某个方案在高权重属性方面表现越好、总体评价就越好。因此在应用这种方法进行决策时,如何为属性指定合理权重是非常关键的问题。
(1)传统topsis方法中的属性权重确定方法
传统topsis方法应用时的属性权重主要包括两部分:客观权重和主观权重,以前者为主,后者用于对前者进行调整。
客观权重是根据各方案的属性值来确定权重,即使得“所有备选方案到最优解的距离之和”最小的权重就是最合理的属性权重。主观权重通常由专家直接给定,或者是请专家对属性做两两比较来确定相对重要程度,然后采用层次分析法来确定各属性的权重;
(2)传统topsis方法的主要问题
显然第一种方法完全依靠专家的主观判断,第二种方法完全依靠备选方案的预估表现(其实这也是一种主观判断),无论采用哪种方法都存在两个问题:
确定属性权重的判断准则(距离之和最小)过于理想化,因为实际情况并非总是如此(我们无法肯定所有对象到最优解的距离一定会非常小);
可以预知,这种方法在实际应用过程中,如果备选方案全部事先给定的话,那么无论何时使用这种方法进行决策都将得到同样的结果,而实际上我们并不希望如此。
因此如果要提高属性权重的合理性,就应当在权重确定的过程中引入更加客观的、动态的评价成分。
3.3 基于反馈机制的topsis方法改进思路
目前topsis方法的出发点就是多个备选方案的预估表现,在此基础上确定属性权重、进而确定方案排序,这些工作都是在方案实施前完成的,并未考虑到某次决策的实际执行效果,为了提高属性权重的客观性、动态性可以考虑将以往选中的方案实际执行的效果纳入后续的方案选择工作。
(1)方案执行后能够获得的信息
方案执行后能够获得的信息主要有两个方面:
方案的属性表现,实际执行结果和预估表现可能存在差异,执行结束后就可以得到实际数据;
方案的执行效果,对于以上的各项属性值决策者是否满意,和之前的预期预期可能存在差异(方案排序时它被认为是最优的、因而选中执行,但实际执行后可能发现执行效果并不令人满意),这可以用决策者的满意度来反映。虽然这项数据带有主观成分,但由于是对已经产生的结果的评价,其可信度还是比较高的。
(2)topsis方法基本原则的调整
传统topsis方法的基本原则是希望所有方案到最优解的距离很小、到最劣解的距离很大,并以此为目标推算属性权重;改进之后topsis方法的基本原则是希望曾经执行过的方案与历次的评价结果最吻合:评价好的方案,它到最优解的距离应当较小、到最劣解的距离应当较大;评价不好的方案则相反,它到最优解的距离较大、到最劣解的距离较小,并以此为目标推算属性权重。这实际上就是一种反馈机制:根据以往选中方案的执行效果来调整属性权重,使得属性权重朝着更加合理的方向变化,或说是朝着有利于优秀方案的方向变化,进而影响到下一次的决策结果(即方案排序结果)。
4 增加反馈机制的topsis方法
增加了反馈机制的topsis方法分为四个步骤:备选方案准备、属性权重推算(主观权重推算、客观权重推算、反馈权重推算)、备选方案-最优解的贴近度推算、方案排序。其中反馈权重代表根据上述思想加入反馈效果的属性权重,各步骤具体方法如下:
4.1 备选方案准备
假设有m个备选方案,每个方案有n个属性,则可建立一个评价矩阵X=(xij)m×n:
由于不同属性的量纲可能不同,数值范围会有很大差异,为了消除这一点带来的影响,可以采用通用的归一化方法,将X中各项属性值转换为无量纲的标准化指标,产生一个标准化的评价矩阵Y=(yij)m×n:
4.2属性权重推算
(1)主观权重推算
假设αj为第j个属性的主观权重,代表一群专家对于各属性重要程度的看法。将各项属性两两比较其相对重要程度,构造判断矩阵,进而推算各属性的权重值,过程不再详述。
(2)客观权重推算
假设βj为第j个属性的客观权重,代表传统topsis方法中得到的属性权重。其指导原则是,使得“各备选方案到最优解的距离平方和”达到最小时的权重就是属性权重。
描述各备选方案的属性可以分为两类:效益型属性反映方案可能带来的收益、成效,这类属性值越高越好;成本型属性反映方案可能需要的投入或导致的损失,这类属性值越低越好。因此:
(3)反馈权重推算
假设γj为第j个属性的反馈权重,代表根据以往决策执行效果对属性权重进行调整后的结果。
假设在m个备选方案中曾经有h个方案被执行过,每次被选中的方案(假设编号为i)执行结束后,测量其各项属性的实际值(以pij表示),并且对本次方案执行效果的满意程度邀请专家进行评价(以Ωi表示),权重推算的指导原则是,使得“各方案贴近度(以ci表示)到满意度(Ωi)的距离平方和”达到最小时的权重就是属性权重。这里的“各方案”指的是曾经被选中执行过的所有方案,由于在传统topsis方法中是以“贴近度”来表征方案的优劣程度,因此当各方案的贴近度和满意度高度一致时,说明此时的属性权重是合理的。
求反馈权重的优化模型如下:
(4)综合权重的推算
各属性的权重并不放弃传统topsis方法中的主观权重、客观权重,而是将这两者与反馈权重进行加权后,结果称为“综合权重”,即
其中a、b、c分别是主观权重、客观权重、反馈权重三者各自的权重,可以根据实际需要进行调整。最后得到的综合权重中由于包含了反馈权重的成分,也就是说以往决策的效果(选中执行的方案结果)将对最终权重产生影响,c值越大这个影响就越大,因此是更加合理的权重。
4.3 贴近度推算
贴近度的算法和传统topsis方法一致:
4.4 方案排序
按照各备选方案的贴近度大小按降序方式进醒排序,贴近度越高表示越接近最优解。
5 改进后的topsis方法数值分析
以核电站应急方案决策为例,假设某核电站有四种应急备选方案,各方案采用五个属性进醒描述,数据如表1所示。
5.1 备选方案准备
根据式(1)得到
根据式(2)得到
5.2 属性权重推算
(1)主观权重推算
过程在此不详述,假设α=[0.31 0.19 0.16 0.230.12]。
(2)客观权重推算
根据式(3)推算得β=[0.372 0.089 0.312 0.0920.135]。
如果以客观权重作为最终的属性权重,根据传统topsis方法推算得到四个方案的贴近度分别为[0.6280.664 0.529 0.241],因此方案排序结果将是方案2、方案1、方案3、方案4。
(3)反馈权重推算
假设到目前为止,这四个方案分别被执行过一次;再假设这四个方案被执行后得到的结果以及专家对每次执行效果的评价如表2所示。
根据式(4)得到
根据式(5)得到
根据式(6),在excel中采用规划求解工具进行推算,可以得到:
(4)综合权重的推算
至此可以发现α、β、γ之间存在显著差异。如果按0.1、0.1、0.8的权重进行加权,则根据式(8)得到各属性的最终权重ω=[0.392 0.097 0.211 0.195 0.106]。
5.3 贴近度推算
根据式(9)计算得到
5.4 方案排序
根据上述结果可知,采用增加了反馈机制之后的topsis方法对方案进行排序的结果是:方案1、方案3、方案2、方案4,和传统topsis方法得到的结果:方案2、方案1、方案3、方案4,相比之下发生了变化。新算法得到的排序结果发生变化是有原因的:虽然方案2的预估结果不错,但是从过去的执行情况来看它的效果不好(参见表2中的效果评价数值),因而排序后退,方案1由于同样的原因排序前移。
6 结束语
传统的topsis方法仅仅根据各备选方案的属性预估值进行决策,这意味着对于同样一个备选方案集合来说,无论何时使用topsis方法进行决策得到的结果都是一样的,而实际上应急决策应当是根据过去的决策及其执行效果来调整今后的决策方向,所以为了使得过去的方案执行效果在后续决策中能够发挥影响作用,做出的两项重要改进分别是将方案执行后的实际指标值记录下来、并且要对每次的执行效果进行总体评价,进而调整属性权重。这样做的效果就是使得每次的决策无论是否正确,都能对今后的决策发挥影响作用。当然这种方法发挥作用的一个重要前提就是应用于特定类型事件的应急决策中,所有的备选方案都是针对特定类型的应急事件,这种情况下备选方案的执行效果才具有较好的可比性。
摘要：应急决策中常常需要对于多个备选方案进行选择,topsis方法可以针对有限个对象进行评价,依据是各对象与最优解之间的距离,距离越近说明该方案越好。但是如果仅仅根据各备选方案的属性预估值进行推算,那么针对同一个备选方案集合,每次的决策结果一定相同。为了在决策中加入反馈效果,可以根据过去每次决策的实际执行结果来调整属性权重进而影响未来对于各方案的评价结果,其改进之处在于每次决策效果都将对后续决策产生影响,从而增加了优秀方案被选中的可能性。
反馈模型 篇8
离心轮能够自动控制发动机的转速,防止它因负载转矩的突然变化而被破坏。离心轮对旋转机械有重要作用,如柴油发动机、蒸汽发动机等。离心轮系统是一种典型的非线性系统,本文探讨该系统更详细的复杂动力学行为,包括相轨迹图、Poincaré映射图、Lyapunov指数和分岔图,对一类离心轮的混沌行为进行了研究[1,2,3,4,5,6,7,8,9]。通过线性反馈控制方法,成功地将离心轮系统的混沌轨道控制到平衡点上,使系统达到稳定工作状态。
1 一类离心轮系统的非线性模型
离心轮的控制系统如图1所示,电机以角速度ω驱动飞轮旋转。飞轮通过齿轮箱与轴连接在一起,所以,轴的角速度也为ω。杆1、2、3、4的一端分别连接在轴的两端,它们的另一端各连着一个质量为m的球。一个刚度系数为k的线性弹簧套在轴的上半部。下面的水汽通过发动机,这个发动机是由套管上的机械装置控制的,即让飞轮以一定的角速度ω0旋转。随着Δω=ω-ω0的值的增大和减小,两个球也会向外或向内移动,套管也会向上或向下滑动。
系统的动力学方程为[10]:
式中,φ为转轴和连杆的夹角;m为球质量;g为重力加速度;ω为角速度;
2 系统的混沌现象分析
2.1 系统混沌数学模型
为了研究方便,令x=φ,y=j和z=ω,则上述方程可变为
取
系统的混沌吸引子的三维相轨迹图如图2所示。
2.2 混沌现象基本特性分析
2.2.1 耗散性
产生混沌的必要条件是系统具有耗散性结构,式(2)系统梯度函数为
说明式(2)系统具有耗散性结构,当t→∞时,包含轨迹的每个体积元以指数速率-0.3收敛到0,系统的所有轨迹最终会被限制在一个体积为零的极限子集上,这说明轨迹中存在混沌吸引子。
2.2.2 Lyapunov指数谱和分岔图
当控制参数q在[0,5]变化,
我们知道通过Lyapunov指数谱、分岔图可以直观地反映出非线性动力学系统随参数变化的动态特性,当有一个Lyapunov指数大于0时,系统处于混沌状态。由图3a可见,随着参数q的变化,系统的最大Lyapunov指数谱是从0变化到大于0,亦即系统是先出现周期运动,然后变化为混沌运动;分岔图(图3b)也证实,式(2)系统是从周期运动走向混沌态的。
上述分析表明,式(2)系统确实是一种混沌系统。
2.2.3 系统的其他性质
Poincaré映射是一种经典的分析动力系统的技术,可以通过观察Poincaré截面上截点的情况判断是否发生混沌:当Poincaré截面上是一些成片的具有分形结构的密集点时,运动是混沌的。在平面z=0中,取Poincaré截面Σ,其截取周期为3π/2,该系统的Poincaré映射图如图4所示。
3 系统混沌模型的线性反馈控制
3.1 线性反馈控制机理
定义一个混沌系统:
用线性反馈控制后的受控系统为
式(5)目的就是要确定控制参数K的取值范围,使式(5)系统稳定于零平衡点,从而消除混沌,使系统达到稳定状态。
定义
式中,λi(x)为式(2)系统的Lyapunov指数。
对于式(2)系统有
式中,D(y)为误差系统的向量散度场。
要使混沌系统稳定于不平衡点,就必须使误差系统的最大Lyapunov指数小于零,亦即所有的Lyapunov指数小于零:
D(y)<0
令K=K1,K2,…,Kn,设λmax=max(λ1,λ2,…,λn),则当控制参数K>λmax时,采用线性反馈控制方法可以控制混沌系统稳定于不稳定鞍点。
3.2 受控系统的数学模型
式(2)系统加上控制器后的数学模型为
式中,K1u1、K2u2、K3u3为线性反馈控制输入,其中K1、K2、K3为控制参数。
令K=K1=K2=K3,当所取控制参数Ki大于最大Lyapunov指数时,采用线性反馈控制方法,可以控制混沌系统稳定于不平衡鞍点。
3.3 离心轮的受控仿真
对系统参数d、e、p、F、a、b、
3.3.1 第一种取值情况下系统受控仿真
当图3的指数谱和分岔图系统参数分别取
从图5中可以看出,受控后系统渐进稳定并趋于平衡点0,系统动态稳定时间在x、y、z三坐标上分别为6s、5s和7s。
3.3.2 第二种取值情况下系统受控仿真
当系统参数依次取
3.3.3 第三种取值情况下系统受控仿真
当系统参数依次取
用线性反馈控制方法设计的混沌系统控制器,对上述处于混沌态的离心调速系统的三种不同工作状态都有很好的控制效果,说明此控制方法具有很好的适应性和鲁棒性。
4 结论
(1)分析了离心轮的复杂动力学特征,包括耗散性、Lyapunov指数谱、维数、Poincaré映射图及其分岔图等,证实了离心轮混沌系统的存在性。
(2)利用线性反馈控制方法实现了对一类离心轮系统在三组系统参数下的稳定于平衡点的混沌控制。
(3)证实了线性反馈控制方法用于控制一类离心轮混沌系统的有效性和可行性。
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反馈模型 篇9
当今社会对煤、石油、天然气等传统化石能源拥有巨大的需求, 但是越来越严重的环境问题和能源紧缺, 迫使公众亟待寻找一种可以节省能源并且环保可靠地交通工具, 而电动汽车的出现解决了这一问题。但是大规模电动汽车在同一时间段集中充电将带来新一轮的负荷增长, 尤其是电动汽车在高峰期充电将进一步加剧电网负荷峰谷差, 将会对配电网的运行造成严重影响, 包括电压跌落、线路或变压器负荷超载、加大损耗风险。另外, 电动汽车对电网造成的叠加负荷也同时表现出随机性和分散性, 使得调控电网变得更加复杂。因此, 为了保证电网运行的稳定性, 降低能源浪费以及达到效益最优化, 对于电动汽车的充电行为模式进行优化是有必要的。
确定最优充电模式的唯一途径是综合考虑充电设备 (包括充电站和充电桩) 和充电汽车两方面的数据信息, 并且对所有数据进行统一分析和处理。近年来, 根据侧重点的不同, 不同的研究机构和人员研究、比较了多种不同的充电模型。从研究层面上来划分的话, 可以分为以下几个方面:1) 单一电动汽车充电控制;2) 同一充电站多充电目标集中充电处理;3) 区域内多个站的电动汽车协调充电控制。文献针对有序充电的策略方法, 归纳为基于最优经济运行的充电模型、最优市场机制和商业运营模式、时空有序性3类方法;文献提出一种基于电网负荷的有序充电控制模型, 进行实时有序控制, 提高了电网的安全性;文献在考虑电动汽车的充电功率、充电时间以及变压器可用容量等约束条件的前提下, 提出基于多智能体协同控制的电动汽车充电优化策略;文献将电动汽车看成一个小型“集聚体”, 以有功网损最小为目标函数, 计及节点电压、线路潮流、配变容量、集中式充电功率的动态爬升约束以及充电能量平衡约束, 提出基于配电网安全运行的充电优化问题模型;文献提出了一种基于分布式控制的电动汽车有序充电控制模型, 并给出了分布式有序充电控制的优化计算方法;文献通过网格选取法, 考虑到配电变压器的供电容量, 从时间和功率两个维度来控制电动汽车的充电行为。但目前还未存在一种综合考虑电网和用户多种因素及优先级的充电方案, 更无有效的算法实现此类充电方案。
为了得到多种优化方案, 需要统一电网、充电设备和电动汽车三方面的数据信息, 并进行有效的分析处理。伴随着电动汽车保有量的提升, 为了满足充电需求, 充电站和充电桩必将会在电网内增加负荷接入点, 这样一来会造成各种异构化数据激增。云计算平台能够高效地采用集群化并行处理技术来解决海量数据的分析处理。实现区域电网内电动汽车优化充电需要综合考虑电网侧、用户侧多方面因素, 结合多种经典优化算法, 利用多维信息融合处理技术, 本文提出了一种基于多级反馈队列的电动汽车优化充电模型, 并阐述了在云计算平台对该模型的实现过程。
电动汽车多级反馈队列充电模型
模型需求目标分析
充电汽车的充电行为主要包含了三个行为主体:电网、充电汽车和充电代理商。三者之间的交互包含了能量和数据两种交互信息。要提出最优化的充电模型, 需要处理好三个关系:一是政府、企业和市场的关系;二是产品、基础设施和商业模式的关系;三是汽车的使用者、电力企业和充电代理商的关系。对于汽车的使用者, 重点是关注充电电价、充电耗时以及充电是否方便等需求;对于后两者, 重点是关注电网运行的安全性和稳定性、是否符合公平性原则以及电能是否充分利用。保证用户公平性是充电服务最重要的目标之一, 关系到电能有序利用的实施效果。公平性原则是为了满足电动汽车用户有突发性充电需求, 避免了电能不能补充的情况。而保证电网稳定运行和提升能源利用率, 又是对充电进行优化的最终目标。因此, 最优充电模型应该关注排队早、时间要求迫切、充电时间长的充电汽车首先充电。并且在充电过程中, 要实时地进行策略调整来满足各方的不同需求。这里综合考虑多方面关系, 根据各方需求, 建立区域电网内多级反馈队列优化充电模型。
基于多级反馈队列的优化充电模型建立
在计算机操作系统中, 有一种作业调度的应用场景:在同一时刻, 大量作业同时请求有限资源, 系统如何调度从而为作业有序地分配资源。参考作业调度的工作流程, 可以用类似的方案处理电动汽车充电的工作任务。在满足公平性原则的前提下, 将每一次的充电行为看做是一个调度任务, 相对应的电力能源就是资源。模型的最终目的是得到最优的任务执行序列, 来达到较高的电力能源利用率以及最小的电网负荷。
多级反馈队列进程调度算法为了保证公平性和较高的资源利用率, 采用了基于高优先级优先调度和时间轮转片轮转调度算法, 在处理过程中不断进行调整。在本文提出的电动汽车充电模型中, 根据排队时间长短、充电时间长短、充电时间紧迫性以及已经等待的时间等指标来定义任务的初始优先级。然后把充电的全部过程切成等长的时间, 不同的任务队列对应的单条时间长度可以不同。每个单独的时间充电完成以后, 调整优先级, 然后根据调整后的优先级进行任务调度。
图1为多级反馈队列优化充电模型整体架构图。
多级反馈队列优化充电模型调度算法分为以下步骤:
1) 在考虑了任务时长、已经排队时长以及用户紧迫度等因素以后, 对可以参与有序充电队列调度的充电任务计算对应的任务优先级。本文依据响应比算法, 以充电紧迫程度为优先级, 提出公式 (1) 作为优先级计算公式。
公式中, T表示完成充电所需的剩余时间, W表示已经排队时长, TC表示当前时间, TU表示用户设置的充电任务截止时间 (即取车时间) 。 (TU-TC) -T表示距离任务截止的时间和剩余任务所需要的时间之差, 用来表示当前用户充电任务紧迫程度。对于等待而未充电的用户, 其剩余充电所需时长T为固定值, 而W即等待时间逐渐增大, 因此响应比会增加;对于正在充电的用户来说, 其一开始等待的时长W已经为定值, 而剩余充电所需时长T则逐渐变小, 因此响应比会降低。对于公式分母部分, 无论等待充电还是正在充电的用户, 随着时间的推移, 距离设置的充电结束时间值越近, TU-TC越小, 代表任务越紧迫, 其响应比也就越高。而分母增加-T则是为了保证充电能够完整的进行, 因为若到了距离结束时限的时长无限接近于充电时长T还未开始充电, 则 (TU-TC) -T无限接近于0, 整个响应比会无限大, 使优先级达到最大。
2) 根据优先级, 设置多级队列。根据优先级确定各个任务执行的先后顺序, 同时依据优先级的大小分到若干不同等级的任务队列当中。不同等级的队列对应不同大小的时间片, 时间片长短和队列的优先级成反比。
3) 首先, 按照优先级从高到低的顺序选择队列中的充电任务开始执行, 每次时间片执行完毕, 需要再一次计算来确定各个任务的优先级, 并以此为依据, 再次分配充电任务到不同的队列中。
4) 只有当优先级最高的队列中的任务完成以后, 才处理优先级次一级的队列中的任务。
图2和图3分别为车辆接入流程和车辆充电流程。其中, 车辆接入流程为事件驱动型, 即车辆接入事件激活流程, 将充电任务存入充电优先队列;车辆充电流程为时间驱动型, 即时间片不断轮转, 每次时间片轮转结束时, 从优先级队列中取出任务进行充电, 并重新计算优先级队列。
以上提出的基于多级反馈队列实现的充电模型, 在保证电网稳定运行的基础上, 同时兼顾了每一个用户的实际充电需求, 达到了不同用户之间的公平。
基于云计算平台的多级反馈队列充电模型M-R算法实现
区域电网电动汽车多信息源融合问题分析
实现多级反馈队列充电模型需要考虑到以下几个方面:充电汽车、充电用户个人、充电站以及电网负荷等多方面的数据信息。在处理充电任务时, 需要综合分析多方数据, 不可避免的会遇到以下问题:
1) 综合分析多方数据时遇到的异构数据问题。
2) 电动汽车和充电设备 (包括充电站和充电桩) 分散性较强, 并会产生海量数据, 这些数据的存储问题需要解决。
3) 实现模型计算时需要考虑到多种因素, 最终得到最优方案, 这导致分析计算复杂, 计算量巨大。
4) 充电方案的生成需要具有时效性, 充电用户提交的充电需求应该迅速得到反馈。
综上所述, 在处理电动汽车充电任务时所遇到的问题呈现出数据量大, 处理时效性强等特点。想要解决以上问题, 需要使用云平台实现对大数据的处理。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件平台, 实现了Map Reduce编程模型和HDFS分布式存储架构。对于电动汽车充电任务而言, Map Reduce模型实现了海量数据计算的并行化处理, HDFS存储结构解决了充电任务过程中需要存储的多方信息分散化的问题, 并保证了数据的统一管理。
基于Hadoop的多级反馈队列优化充电模型系统架构和平台搭建
基于Hadoop的多级反馈队列优化充电模型系统架构如图4所示。
在实现模型系统时, 按照逻辑层次的划分, 主要分为以下几个部分:
1) 物理层:其中包括实际的计算机服务器、虚拟机集群、计算机通信网络共同组成的服务器集群。
2) 数据储存和基础计算层:是实现Hadoop云计算平台的关键部分。通过和物理层的数据联系, 搭建了云计算平台最主要的三个部分:HDFS、HBase、Map Reduce。
3) 高级计算层:是更高级业务计算的处理部分, 已经存储到数据储存层的数据通过数据总线提交到这一层, 同时通过基础计算层提供的接口来实现复杂的计算模型。
4) 业务交互层:实现平台业务对用户的可视化展示并提供用户操作服务, 交互手段包括Web应用和手机App。
5) 调度控制层:实现了平台各个模块之间的控制管理, 可以提供平台业务功能模块控制、平台服务器间工作负荷调整以及日志管理等功能。
6) 消息数据总线:为平台不同模块之间的数据和信息交互提供了通道, 对平台各个模块进行了解耦合, 为平台提供了良好的可扩展性。
平台软硬件环境配置如表1所示。
在集群上搭建Hadoop-1.1.2内核的云计算环境, 其他组件版本为JDK-1.7.0_67, HBase-0.94.11。
基于HBase的分布式存储结构
基于多级反馈队列的充电模型采用非关系型数据库HBase, 因为HBase可以实现对充电任务中海量数据的存储并且提供对这些超大数据的快速索引。另外, HBase对Hadoop也有很好的支持。根据HBase具有的延展特性和非关系特性, 在设计存储数据库的时候, 主要创建了两个层次的数据表:第一, 包含了多种电网侧基础数据 (包括充电设备信息、电网负荷信息等) 的基础数据表;第二, 记录了从用户创建充电任务开始与之相关的需求和操作信息的充电任务表。
在HBase数据库中, 表的结构是由Row Key、列族、时间戳和Cell组成的。表2和表3分别为两张表的基础结构, 由于空间关系, 未列出具体列键信息。
基于Map Reduce的模型并行化算法实现
多级反馈队列充电模型的M-R算法按照Map Reduce机制分为Map阶段和Reduce阶段, 依据框架接口设计Map函数和Reduce函数。模型中各个充电任务的优先级是由Map函数计算得来的, 而通过比较优先级得出多级反馈队列由Reduce函数完成。这个算法包含一个二次排序过程, 将各个充电任务按照优先级进行排序, 使传入Reduce的是已排好序的任务, 从而提升效率。模型的实现过程如表4、5、6所示。
总结与展望
本文主要介绍了一种基于反馈队列调度的电动汽车充电模型及其云实现, 提出了一种电动汽车优化充电方案, 并利用M-R框架实现了方案的并行化计算。解决了大规模电动汽车接入电网导致的一系列电气问题和相关大数据分析问题, 对于智能电网中其他优化计算问题也具有一定参考价值。
随着电动汽车的普及和发展, 电动汽车作为电网负荷给电网带来的运行压力会越来越明显, 分析用户充电行为、优化用户充电策略能够主动为电网侧降低运行风险、保障电网安全。在智能电网与车联网等多方信息数据融合进一步发展的未来, 结合了能源互联网概念的电动汽车充电策略应当会有更深层次的发展。