基于能量（共12篇）
基于能量 篇1
0 引言
图像融合是指综合两个或多个源图像的信息，以获取对同一场景的更为精确、更为全面，更为可靠的图像描述[1,2,3]。融合不是简单的叠加，它产生新的蕴含更多价值的图像，即达到1+1>2，的融合效果[4,5]。图像融合可以在像素级、特征级和决策级三个层次上进行融合。常用的融合方法有加权融合方法、PCA、假彩色图像融合方法等目前，小波变换也被成功应用于图像融合这一领域。小波变换的融合效果相对也比较理想，但是也存在一些问题，比如：最佳小波分解层数选取问题[6,7,8]。
本文提出了一种基于区域能量的图像融合方法，该方法无论从视觉还是评价指标上取得了较好的效果。本文结构安排如下：1.小波变换；2.融合算法；3.仿真结果与分析；4.总结。
1 小波变换
小波分析没有采用传统时频分析，而采用了时间———尺度分析。小波分析采用可变窗口，当需要低频信息时可采用较大的窗口，当需要高频信息时可采用较小的窗口。
(x）是基本小波（Basic Wavelet）或者母小波（MotherWavelet）。对其经平移和伸缩变换可得N-个函数族{准a,b(x）}，其中，a为伸缩因子，b为平移因子。准a,b(x）称为连续依赖于参数口，b的小波，简称为小波。
1.1 连续小波变换
函数空间r(R）的内积可定义如式（2）所示：
{f(x）,g(x）}=乙-∞+∞f(x)g軃（x)dx,f(x）,g(x）∈L2(R）(2)
函数f(x）的小波变换可以看作是函数f(x）和准軍a,b(x）的内积。f(x）的连续小波变换如式（3）所示：
其中，(x）表示准a,b(x）的共轭函数。小波变换信号是两个参数a,b的函数，其中a是尺度因子（scalefactor）,b是平移因子（shittfactor）。
1.2 离散小波变换
由于在计算机上不能实现连续小波变换，因此就引入了离散小波变换。假定尺度因a=a0m，平移因子b=na0mb0，其中a0>1,b0>1，则准m,n=a0-m 2准（a0-mx-nb0）。f(x）的离散小波变换定义如式（4）所示：
2 融合算法
对二维图像进行N层二进制离散小波变换，最终将有（3N+1）个不同频带，其中包括低频的基带Cj和3N层的高频子带Dh、Dv和Dd。f(x,y）用代表源图像，记为C0，设尺度系数Φ（x）和小波函数Ψ（x）对应的滤波器系数矩阵分别为H与G，则二维小波分解算法如式（5）。
式中：j表示分解层数；h,v,d分别表示水平，垂直，对角分量；H′和G′分别是H和G的共轭转置矩阵。对两幅图像小波分解系数进行融合，再进行小波重构，即可得到融合后的图像。小波重构的算法：
目前，广为采用的融合准则可被概括为“基于像素”的融合规则。但是由于图像的局部特征往往不是由一个像素所能表征的，它是由某一区域的多个像素来表征和体现的；并且图像中某一区域内的各像素间往往有较强的相关性，因此，本文采用了基于区域能量的融合方法。
2.1 高频融合规则
对于高频子图像，由于高频部分包含了边缘信息，变化较剧烈，因此对3个方向的高频图像采用一种基于区域能量的融合方法，融合步骤如下：
Step1读入两幅源图像；
Step2对两幅图像进行小波分解；
Step3对于分解后的高频系数，计算区域能量、区域均值和匹配度；
Step4比较匹配度和阈值大小，计算融合后的高频系数；
Step5经小波逆变换得到融合图像。
2.1.1 区域能量
计算ImageA和ImageB两幅图像高频分量的小波系数矩阵的区域能量EiA,J(x,y）、EiB,J(x,y），区域均值MEDJi(x,y）和匹配度MatchJi(x,y）。
区域大小为M×N的能量如式（7）所示：
式中：Dik,J(x,y）表示第k个图像（x,y）在J尺度下的分解系数，i=1,2,3分别表示水平，垂直，对角线的分解系数。m,n的变化范围在M,N之内，区域大小一般取3×3,5×5或7×7等。
2.1.2 匹配度区域均值的定义如式（8）所示：
小波分解后的高频图像以区域特征的能量作为融合算子，定义两幅图像的匹配度如式（9）所示：
选取高频图像匹配度阈值Thr，在每一层分别取Thr1=0.9,Thr2=0.8,Thr3=0.6。
若MatchJi(x,y）叟Thr，则融合后的高频系数为：
若MatchJi(x,y）叟Thr，则融合后的高频系数为：
2.2 低频融合规则
对两幅图像经小波变换之后的近似细节系数进行处理，图像模糊表示其细节系数信息丢失较多。因此两幅图像经小波分解后其逼近系数之间的差异要远小于小波系数之间的差异。故融合之后的逼近系数可以选取绝对值较大值作为融合的系数。
3 仿真结果与分析
本文实验采用两组图像，第一组图像是多聚集图像，clockA为左边模糊而右边清楚的图像，clockB为左边清楚而右边模糊的图像，如图1中a）和b）所示；第二组是医学图像，CT图骨骼清晰而肌肉不清晰，MRI图肌肉清晰而骨骼不清晰如图2中a）和b）所示。仿真过程中均采用以下方法，方法一对图像进行小波三层分解，高频低频均取绝对值较大的融合策略；方法二对图像进行小波三层分解，高频低频取平均的方法；本文最终实验对图像进行了三层小波分解，对分解后的系数采用本文所提方法进行融合，且每一级阈值均不同，分别为Thr1=0.9,Thr2=0.8,Thr3=0.6，区域大小分别取为3×3,5×5和7×7。对比结果如图3所示；本文方法如图4所示。
从视觉效果上看，本文方法的效果明显优于对比试验的融合效果；客观评价时，采用了信息熵和互信息作为评价指标，结果如表1所示，说明本文方法的结果所含信息量更大，图像间的相关性更好；同时区域选择融合效果也有一定的影响，对于多聚焦图像来说，窗口选择越大、熵值越大、信息量越大，但互信息变小，图像间相关性降低；对于医学图像来说，区域越大，熵值越大、信息量越高，互信息也越大，图像相关性也较好。所以不同图像应选取不同区域，以得到更好的融合效果。
4 总结
本文通过对图像进行3层小波分解,低频采用绝对值取较大值,高频采用基于区域能量的融合算法,以区域能量作为融合算子,以匹配度作为融合门限,经过大量的仿真实验分析,实验均取得了良好的融合效果,用熵、互信息等评价方法进行了客观的评价,说明基于区域能量的图像融合方法是十分有效的,该图像融合方法同样也适用于医学遥感机器视觉目标跟踪战场监视等诸多领域。
摘要：图像融合的目的在于将多幅图像信息加以综合,消除图像信息之间存在的冗余和矛盾,以形成对目标的清晰、完整、准确的信息描述。在小波域图像融合的范畴内,本文提出一种基于区域能量的图像融合方法,在对图像进行小波分解后,低频采用绝对值取大法,而高频采用基于区域能量的融合策略。仿真结果表明本文结果明显优于文中对比实验的结果,其中熵、互信息参数高于对比方法的融合结果。
关键词：小波分解,图像融合,区域能量
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基于能量 篇2
一、引言
随着地铁建设的不断发展，我国各大城市地铁线路和地铁站数量不断增加，地铁站规模的不断扩大及其内部配套设施也日趋完善，这使得地铁系统的能量消耗不断增加。因此，实现地铁站的节能对整个轨道交通系统的节能工作至关重要。目前，地铁站能耗设备的节能管理方面仍存在许多的缺点与不足，如空调系统部分虽有了集中的控制与调节，但未能根据实际情况而做出更人性化的调节与控制;照明系统部分缺乏智能控制，未能根据实际应用情况做出节能调节;电梯、自动扶梯虽然自身具有一定节能设计，但仍存在着较大的局限性等。针对存在的问题，本文设计一个基于WSN低碳型智能地铁站能量管理系统，以实现对地铁站能耗的集中管理，从而达到有效节能的效果。
二、地铁站能耗情况分析
(一)地铁站能耗分布
地铁系统运营过程中最大的能量消耗包括车载的运行能耗和地铁车站的能耗。据不完全统计，地铁车站能耗是地铁系统的主要能耗构成，大约占地铁系统总能耗50%。随着科技的快速发展，人们的安全意识也在不断增强，地铁车站的能耗呈现着不断增长的趋势。如地铁车站使用了一系列为人身安全而设计的设备和设施，例如安全门、屏蔽门、防火设备等。与此同时，为了旅客乘车的方便，地铁站还设置了相应的信息装置等，这些设备以及设施都在各种程度上增加了地铁站的能耗。
可以看出，地铁站主要的能耗设备包括空调系统、照明系统、电梯及自动扶梯等车站设备。
(二)地铁站能量管理存在的不足
目前，我国在地铁运营中引进了BAS(BuildingAutomationSystem)系统，该系统虽实现了对各设备的一般控制，保证了各耗能设备的正常运行，并在节能方面也起到了一定的作用，但仍存在着明显的不足。首先，该系统缺少一种立足于全局、针对地铁站整体区域内用电设备的综合能耗统计分析以及调度控制的方法。其次，该系统对中央空调系统的节能控制方法是通过增加控制器数量来实现对某一部分的节能控制，这种方法从整个系统的角度看不够全面而且不太合理。例如，地铁站某一时段无人或人较少时，地铁站的设备却仍然是全力开着，这样就算设备的运行效率非常好，此时设备所输出的能量也没有被有效利用，甚至可以说完全浪费。之所以会出现这样的情况，是因为采用的BAS系统并没有考虑到中央空调的各个系统之间是彼此关联的，并非完全独立。也就是说，其节能主要是限制在对局部的优化，而未考虑到输出的能量是否能被有效利用。从一个整体系统的角度看，我们想要达到的是系统整体能量效率的一个最优化。因此，需要一个能够基于全局以及系统观念的节能系统。
此外，对于地铁车站的用电设备，例如照明系统、电梯及自动扶梯系统、自动检售票系统AFC等，目前所采用的均是统一时间打开、统一时间关断的方式。例如，每天早上五点半时特定工作人员便将所有的设备打开，到了晚上十一点半时又统一关断，而在这一整天中不管是人员活动高峰时段还是无人之时，所有这些车站设备均处于时刻运行的状态，这又造成了另一严重的能源浪费。目前我国虽然针对性地采取了一定的节能措施，但都局限在局部的节能，没能够从更大程度、更大范围的角度考虑节能，因此，地铁站的节能工作仍是一项长期任务。
三、能量管理系统的结构及工作原理
(一)系统结构
能量管理系统根据其功能的情况划分为三个子系统:能量的检测与控制子系统、通信网络子系统以及能量管理与调度子系统。
1.能量的检测与控制子系统。该部分由大量传感器节点组成，而这些分布的传感器节点是系统的末梢神经与执行部件，具有各异的检测及控制功能，主要负责检测地铁站能量的实际使用情况，控制车站设备的能量供给。
2.通信网络子系统。由WSN(WirelessSensorNetwork，无线传感器网络)组成。该部分传感器节点具备无线通信功能，能够自组织地形成带有通信功能的无线网络。这些拥有着检测与控制作用的传感器节点自行组织在一起而构成了多个不同区域的监测与控制网络，通过以太网与远端的能量管理服务器相连，组合成为更大的多级通信网络，从而把各个子系统连接起来变成一个整体的神经网络。
3.能量管理与调度子系统。在能量检测的基础上，对能量进行按需的动态分配与优化调度。
(二)系统工作原理
首先，通过能量的检测与控制子系统检测地铁站相关能量参数，比如站厅或站台的照度、温度与湿度，灯具及风机的开关状态，人员的活动情况，其他车站设备应用情况等。采集的数据经通信网络子系统传送到系统的远端能量管理服务器。该服务器具备数据库功能，有着强大的数据分析能力以及数据处理能力，其接收到数据后先存入数据库，通过数据分析与处理获得能量的传输效率、利用效率及能量需求。然后，根据能量效率及能量需求，利用相关能量管理策略从而制定能量调度任务。最后，通过通信网络子系统将相应的能量分配与调度信息传达到各传感器节点，从而对有关设备的用能进行控制。例如车站照明系统及空调系统部分，感知传感器如果感测到有人，这时候节点将进行能量各参数的数据采集，包括采集地铁站(站厅或站台等)的光照度、温度、人的活动情况、风机或者照明设备的开关状态等，随后这些数据通过通信网络传送给服务器。服务器对地铁站(站厅或站台等)光照度与设定照度的差值、温度与设定温度的差值、人员活动频度等进行分析:若当前光照度较设定值低，说明需要加大照明;若当前温度较设定值高，说明需要加大冷气。服务器将根据有关算法获取该区域实际所需要的能量值(如多少冷量)，而后根据实际需求将能量控制命令发布给地铁站(站厅或站台等)的传感器节点，控制打开风机或者照明设备，如需加大冷气，则给冷冻泵下达能量调度信息，增加冷冻泵的冷量输出，实现在能量合理利用并且环境温度适中、舒服的基础上达到一个能量供需的平衡。又如自然光能够满足实际需要时，节点能够调节灯管亮度变低或者是直接关闭照明设备。假如感知传感器感测到无人时，能够自动将风机与照明设备关闭，从而实现节能。
四、系统的硬件组成及软件功能
(一)系统的组成
构建基于无线传感器的地铁站能量管理系统，将地铁站的各个主要用电设备进行无线网络连接，采集及分析用电设备的运行状态，统计出车站设备用电状态及能耗，并给出最优节电方案及实现措施。
ARM(S3C2410A)模块处理人机界面和记录工作。用户可以通过人机界面设定系统所需要的.各种参数，将各个节点采集的数据进行汇集、分析、显示、存储、处理，向上可实现对外部网络的连接，为远程控制的实现提供便利，而向下可与各子系统间进行通信。
CC2538(基于ARMCortexM3的MCU)组建各子系统协调器及控制器节点，是系统的主要组成部分。CC2538实现两部分功能，一是实现ZigBee终端节点功能，将各种类型传感器数据进行采集、存储，并实现对终端设备的控制;二是实现ZigBee网络协调器功能，采集各终端的设备数据，并负责建立基于Zigbee的无线网络连接。
(二)系统的软件功能
1.上位机主要是将子节点采集到的各种信息进行翻译、存储、显示，将控制信息经过处理后，发送到子节点执行，从而实现对整个系统的控制和监测。
2.协调器是整个网络的关键部分，它的主要任务是负责网络的启动、发现在它所及范围里面的终端节点，组织节点，然后逐个为节点分配网络地址。协调器按照命令要求，完成各个终端节点传输的各类数据的接收工作，并对数据进行处理，同时向上位机传输数据。
3.ZigBee终端节点将各种传感器所采集到的各种不同类型的数据发送到协调器节点，ZigBee终端节点一启动便开始进行硬件以及协议栈的初始化，而在协议栈初始化的过程中依照任务的优先等级给所有的任务进行空间的分配。终端节点能够完成网络自动的搜索以及加入网络的功能，在终端节点自动加入网络时，将向协调器节点发出请求绑定的信息，然后等待协调器节点的绑定响应。如果成功，则绑定完成，进而构建起了与协调器之间的通信，并且在绑定成功后，终端节点会定时地将数据发送到协调器。
五、结论
基于能量 篇3
关键词：动态电价引导，风光水储混合供电系统，多源能量综合管理，移峰填谷，多输入直流变换器
中图分类号：TM727 文献标识码：A
Research of Comprehensive Energy Management for Multi-Resource in Wind-PV-Water Storage Power System based on Dynamic Price Guide
WANG Yahui， College of Electrical and Information Engineering， Hunan University， Changsha 410082
RAO Jingchang， College of Applied Technology， Hunan Institute Engineering， Xiangtan， 411101
SHE Haixiang， Department of Electricity， Hunan Railway Professional Technology College， Zhouzhu， 412001
YI Lingzhi*， Wind Power Equipment and Power Conversion 2011 Collaborative Innovation Center， Hunan Province Xiangtan， 411105
Abstract： In intelligent building Microgrid， a multiple input Buck-Boost DC/DC converter is adopted to replace many single input DC/DC converter， all energy of wind-PV-water battery can be collected， the circuit structure can be simplified， the cost can be reduced， and the comprehensive utilization rate of distributed energy can be increased. Where distributed energy is priority to use. By dynamic price guide， the Load Shifting can be achieved. Of course， the total electricity fees of intelligent building Microgrid will be reduced. The price difference between peak and valley of Power grid can be earned by energy storing and pumped storage. Multi-distributed energy can continuous power to load individually or synchronously to increase the distributed energy absorptive capacity， the rapidity， reliability， and flexibility of automatic demand response can be improved greatly. The feasibility of multi-resource collection and stability of wind-PV-water battery hybrid power supply system can be verified by small power MATLAB simulation.
Key words： Dynamic price guide， Wind-PV-water battery hybrid power system， Load Shiftin， Comprehensive energy management for multi-resource， Multi-inputs DC/DC converter
1.引言
随着传统能源的日益枯竭和环境的恶化，风、光、水、地热、生物质能等绿色可再生能源以其经济性、清洁性、储能丰富等优点，越来越受到重视。微网将风分布式电源、负荷和储能装置整合，平滑切换并网和孤岛运行模式，提高分布式电源利用率 [1-2]。在楼宇智能微网充分利用风能和光能在时间及地域上的天然互补性，减小间歇性和随机性的影响，并通过储能装置进行蓄电削峰，增加可分布式再生能源的消纳[3]。
2.楼宇智能微网风光水储联合供电系统
直流微网通过直流总线方式，将分布式新能源电力通过能源汇集变换器、储能装置直接给本地直流负载供电，省去并网逆变、电能传输、用电端整流等环节，节省建设成本（约30%），降低损耗（约15%）。在楼宇智能微网中，采用一个多输入/直流能量汇集器，代替多个单输入直流变换器，完成太阳能光伏发电、风力发电、水力发电等分布式能源的能量收集，简化电路，降低成本，提高能源综合利用率。它能根据大电网动态引导电价、对微网中可控负荷进行调节：（1）高峰期卸去部分次要负荷，推迟部分负荷的运行时间，含电机的空调等家电采用变压调速驱动，减少总电费，实现移峰;分布式能源和储能单元甚至可以卖电给大电网，获得额外经济利益;（2）低谷期通过储能装置充电、水力发电机抽水蓄能等方法，存储大电网的低价（或者免费）电能，实现填谷，攒取峰谷差价。
楼宇智能微网风光水储联合供电系统主要由风力发电电源（开关磁阻风力发电机输出脉动的直流电）、光伏发电电源、水力发电机、蓄电池储能装置、能量汇集器和智能控制模块构成，各输入源均通过一个多输入直流变换器进行直流升/降压变换和能量汇集，输出到公共直流母线上，优先供电给本地多种直流负荷，再通过逆变器供电给本地交流负荷，见图1。
图1楼宇智能微网风光水储联合供电系统
3 风光水储多源能量汇集
3.1多源能量汇集器
图2 多输入/单输出Buck-Boost变换器
风光水储多源能量汇集采用多输入/单输出Buck-Boost 变换器，根据不同输入源的电压、电流及控制占空比，它能在Buck、Boost、Buck-Boost模式下运行，实现自动升压、降压、升/降压[4]，改善供电质量。图2中，S1、S2、…、Sn+1为功率开关管，V1、V2、…、Vn分别为变换器的多个分布式输入源，VD1、VD2、…、VDn为续流二极管，VDR为输出整流二极管，L和C分别为电感和输出滤波电容，R为负荷。
应用伏秒平衡原理，对电感L，输出电压
可知：有n个分布式能源输入时，输出电压只与各输入源电压、对应开关管占空比有关;负荷不变时，输出功率基本稳定[5]。
3.2 多源能量双闭环控制
图3为基于多输入/单输出Buck-Boost变换器的多源能量汇集控制原理图，采用主/从式电压、电流双闭环控制实现多输入/源的输入功率分配和能量汇集管理。风光水储楼宇智能微网联合供电系统中，风力发电有噪声，设定太阳能光伏发电优先级最高，通过电压调节器与电流调节器1实现电压、电流双闭环控制。开关磁阻风力发电的优先级第二，通过电压调节器与电流调节器2实现电压、电流双闭环控制。水力发电机优先级第三，其输出交流电经整流为直流，通过电压调节器与电流调节器3实现电压、电流双闭环控制。蓄电池优先级最低，通过电压调节器与电流调节器4实现电压、电流双闭环控制。从原理上推导，还可以扩展到n个输入源，可继续增加燃料电池、生物质能、地热能、潮汐能、波浪能等输入源，以及超级电容、飞轮等储能装置。控制原理分析如下：
（1） 输出反馈电压Vof与参考电压Vor的偏差经电压调节器进行PI控制，输出Ve。Ve送入电流环，叠加基准电流Ii2r后得I'i2r。
（2） I'i2r>0，输入反馈电流Ii2f与I'i2r的偏差，经电流调节器2进行PI控制，送PWM发生器，得开关管S2的控制信号，实现电压、电流双闭环控制。此时VD1截止，实际反馈电流Ii1f与基准电流Ii1r的偏差，经电流调节器1进行PI控制，送PWM产生器，得到S1的控制信号。
（3） 若I'i2r<0，电流调节器2输出为负，S2关断;VD1导通，I'i2r叠加基准电流Ii1r得到I'i1r，与实际反馈电流Ii1f比较，偏差经电流调节器1进行PI控制，送PWM发生器得S1的控制信号，实现电压、电流双闭环控制。同时，S1、S2、S3。。。Sn的占空比经或门输出得到开关Sn+1的控制信号， 控制多输入/单输出Buck-Boost变换器开关管的通/断时间，实现功率协调控制和多源能量汇集。
同理，可以分析出电流调节器3、电流调节器4等其他分布式能源输入的双闭环控制。
图3 多源能量汇集双闭环控制原理图
4.实验验证
4.1 仿真模型
4.1.1太阳能光伏发电仿真模型
依据太阳能电池单指数模型中短路电流和禁带宽度的关系，搭建基于禁带宽度的太阳能电池数学模型
（4）
其中，Id为二极管饱和电流，q为电荷电量，A为二极管因子，K为波尔兹曼常数T为电池温度，V为太阳能光伏电池输出电压[6]。
以JKM250P-60太阳能光伏电池为例，标准状态（1000W/m2，25℃）下，最大功率Pm=250W，开路电压Voc=37.7V，短路电流Isc=8.85A，最大功率点电压Vm=30.5V，最大功率点电流Im=8.2A。8块光伏电池串联成2kW/220V，50组并联最大功率P1max= 100kW。
4.1.2 开关磁阻风力发电机仿真模型
3相12/8极开关磁阻风力发电机采用自励模式，通过磁链方程、电压方程、转矩方程和能量方程，建立其数学模型[7]。
（1） 磁链方程
以3相12/8级20kW开关磁阻风力发电机为例，额定转速1500r/min，绕组内阻r=0.15Ω，转矩惯量J=0.016kg·m2，摩擦系数f=0.21，转矩128.15 N.m。5台并联输出100kW/220V电能。
4.1.3 储能模型
Hoppecke 12 OPzS 1500型号蓄电池参数：额定容量1500A·h，额定电压2V，最大电流Imax=360A。选用20个蓄电池并联，其中4个实现夜间无电照明，16个用于低谷电力储备。
4.1.4 水力发电机模型
微型水力发电机组系统主要包括：引水系统、微型水轮发电机组、水轮机调节系统、发电机的励磁控制系统和负载[8]。
微型水轮发电机可表示为：
4.2仿真实验
在MATLAB /Simulink平台上，搭建风光水储联合供电系统仿真模型，仿真界面见图4，分以下7种模式进行仿真实验。
图4 小功率风光水储能源汇集仿真界面
模式I：电网高峰期（上午8：00-10：00），电价最高，基于电费最小优化目标，楼宇智能微网暂停部分不重要场所空调，降低整体电耗。如此时负荷所需功率（220 kW），仍然大于风光输出最大功率之和：Po>P1max+P2max，电流调节器1、2分别控制风、光发电回路，均输出最大功率。电压调节器使输出电压稳定，不足功率由蓄电池组或者水力发电机补充，仿真实验结果见图5（1）。
模式Ⅱ：风光满发，供需平衡（200 kW），仿真实验结果见图5（2）。
模式Ⅲ： 由于外出活动较多，负荷所需功率（150 kW），小于风光最大功率之和，大于光伏电源的最大功率，P1max
模式Ⅳ：Po< P1max，负荷所需的功率小于光伏的最大功率（80 kW），开关磁阻发电机可以退出工作，光伏电源的功率减小，由电压调节器和光伏电源的电流调节器1实现电压、电流双闭环控制，维持负荷电压稳定，见图5（4）。午休以外的时间，开关磁阻发电机可以满发电，多余电能处理同模式Ⅱ。
模式Ⅴ：由于故障或其它原因，光伏电源不能正常工作，开关管S1关断。由开关磁阻发电机风电电源单独向负荷（60kW）供电，根据负荷所需功率进行工作模式切换，保持负荷电压稳定，见图5（5）。功率不足处理方法同模式I。
模式Ⅵ：由于故障或其它原因，开关磁阻发电机风电电源不能正常工作，开关管S2关断。由光伏单独向负荷（60 kW））供电，且根据负荷所需功率进行工作模式切换，保持负荷电压稳定，见图5（5）。功率不足处理方法同模式I。
模式Ⅶ：春秋季无风的夜晚，开关磁阻发电机和光伏都不工作。低谷电价低，大电网提供LED夜间照明（3kW），还给蓄电池充电、水力发电机抽水，赚取峰谷差价。
（1） 模式I时系统的输出电压（左）、功率（右）
（2） 模式Ⅱ时系统的输出电压（左）、功率（右）
（3） 模式Ⅲ时系统的输出电压（左）、功率（右）
（4） 模式Ⅳ、模式Ⅵ时系统的输出电压（左）、功率（右）
（5） 模式Ⅴ时系统的输出电压（左）、功率（右）
图5仿真实验结果
4 结论
采用多输入/单输出Buck-Boost 变换器实现风光水储多源能量汇集，分布式能源单独/同时连续、稳定地供给负荷，增加新能源消纳能力，提高电力自动需求响应的时效性、可靠性、灵活性，降低成本。智能楼宇微网实时监控分布式能源发电情况和实时负荷需求，根据动态电价引导，其智能控制模块动态选择不同工作模式;移峰填谷，充分利用分布式能源，减少从电网取得电能，降低楼宇总电费。在现有基础上，优化多源能量汇集器拓扑和基于OpenADR的最优控制策略，可以进一步提高分布式可再生能源的综合利用率。
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基于能量 篇4
低压电力线信道是一个遭到严重噪声干扰的多址、多径、频选性、随机性和时变性有线衰减信道,其上发送的正交频分复用(OFDM)信号,经信道作用后变为非平稳和非平坦的时频失真OFDM信号。而已有的电力线信道作用模型的描述,都没有考虑信道作用的能量时频谱联合分布情况[1,2]。
在低压电力线通信OFDM系统中,动态资源分配技术[3]的实现涉及频域子载波的开关和分配、时域时隙内用户的调度、时频域每个子载波和时隙对上允许的比特分配及相应需要分配的信号能量等,都与信道作用在时频域上已有的能量和信息能量分配算法有关。因此,有必要重点研究电力线信道作用的能量时频谱联合分布及其能量分配算法。
本文把电力线信道作用的能量时频分布分为乘性和加性作用,采用谱图(SPECD)、尺度图(SCALD)和平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)这3种方法分析和比较了电力线信道作用在时频域内的能量分布情况,仿真了在SPWVD下每个子载波内开关时隙数和每个时隙内开关子载波数的情况;介绍了平均能量分配算法、贪婪能量分配算法和地窖能量分配算法,仿真分析了这些算法在信道作用和信息能量已知条件下的时频能量分配,讨论了各种算法的能量损失和计算复杂度。
1 低压电力线信道作用模型的描述
影响低压电力线通信系统性能的因素主要决定于以下几个方面[4]:电网的多节点、多分支和收发阻抗不匹配决定了电力线信号的多径传输特性;电力线信号的衰减随频率的提高和距离的增加而增加,因而具有频率选择特性、衰减特性;信道内外的噪声和干扰随时间和频率的变化而变化,其能量分布表现出时频随机性;信道的多用户共享,形成多址干扰;等等。
除噪声和干扰外,低压电力线信道作用的衰减和多径均可用频率响应线性时变滤波器来表征,它表现为乘性信道作用;而噪声和干扰可用加性随机干扰模型来表征,它表现为加性信道作用。低压电力线信道作用的能量时频分布模型如图1所示。
乘性信道作用的能量时频分布可等效为一个综合函数h(f,t)模型[5,6]:
式中:n为路径数;a0,a1,k为电力线的衰减参数;di和gi(f,t)分别为第i条路径的长度和衰减函数;vp(f)为信号在电力线上的传播速度。
加性信道作用能量时频分布可等效为一个综合函数n(f,t)模型[7]:
式中:nblack(f,t)为有色背景噪声;nnar(f,t)为窄带噪声;nimp(f,t)为随机脉冲噪声;nma(f,t)为多址干扰,在分析单用户信道作用时可不考虑。
综上所述,低压电力线信道作用的能量时频分布关系可表示为:
2 低压电力线信道作用能量时频分析
由于所有的能量时频分布都只能不同程度地近似表示信号在时频平面上的能量密度,而SPECD和SCALD都是SPWVD的加窗平滑形式,所以对低压电力线信道作用的能量时频分布用这3种形式表示,并进行仿真比较。
在仿真前测得一些电力线数据。如图2所示。
图2(a)是在频时域内的噪声功率谱密度曲线;图2(b)是该噪声功率谱密度在时域积分并在频域表示的曲线。由图可知,电力线噪声为典型的有色噪声,低频段噪声功率较高,随着频率增加,噪声功率逐渐下降并趋于稳定。
电力线本身是为传送交流电设计的,在其上传送通信信号也呈现短时周期性。在此仅研究一个周期,其长度为10 ms[6,8],频率为0～20 MHz,采样点数为512,衰减系数向量为[0,7.8×10-10],指数衰减因子为1,信号传输路径数目为4,信道复衰减系数向量为[0.44,0.28,0.05,0.15],路径长度向量为[200.0 m,222.4 m,244.8 m,267.5 m],信息速度取3×108 m/s。
电力线信道上背景色噪声的产生是先产生一个高斯白噪声,然后将其通过一个使用Remez算法设计的低通滤波器,该滤波器的带宽为30 MHz,通带频率为300 kHz,阻带频率为3 MHz。窄带噪声的产生是在噪声的时域信号上叠加高斯调制的正弦脉冲信号,其窄带干扰的中心频率设为5 MHz,采样频率为30 MHz,带宽定为200 kHz。脉冲噪声的产生是在噪声的时域信号上再叠加一个长度为450点的正弦脉冲信号,它由5个不同幅值和不同频点的高斯调制波组成[9]。
图3为电力线信道作用的3种能量时频分布表示。其中:SPECD的能量时频分布在低频和高频处变化大,在中频处平坦,在时域非平稳变化也大;SCALD的能量时频分布在低频处变化不大,在中频处平坦,在时域可近似认为平稳且变化不大;SPWVD的能量时频分布在高频处变化大,在低频处变化不大,在中频处平坦,在时域变化也大,不能认为平稳。
图3与图2实测的噪声功率谱密度曲线相比可得:SPECD对电力线信道作用的能量时频分布表示太不理想,而SCALD的表示太理想,即SPECD和SCALD都不能真实描述信道作用的能量时频分布,因而在后面的时频能量分配中对电力线信道作用的能量时频分布表示只采用SPWVD的方式。
图4是在加性能量冗余阈值Pgap为0 mJ和0.000 3 mJ时,采用SPWVD方式获得的每个时隙内的子载波开关数和每个子载波内的时隙开关数。由图可知:在相同能量冗余阈值下,每个子载波内的时隙的开关数变化大,表现为频率选择性变化,但变化总趋势为指数衰减,在高频处每个子载波内的时隙几乎都关闭;每个时隙内子载波的开关数有变化,但没有频域内开关数变化大,且变化总趋势为周期性,但在一个周期内不能近似认为平稳;在不同的能量冗余阈值下,开关数变化的总趋势相同,但阈值大的相应开通数少。
3 时频平面能量分配算法
对于已获得信道作用的能量时频分布,计算其时域和频域内每个子载波时隙对的网格面上已有的能量,结合接收信号时频平面的能量上限约束,按某种准则决定时频平面内各个子载波时隙对上分配的能量及相应加载的比特数,从而计算系统总容量。可见,不同能量分配算法对系统容量影响非常大。
3.1 平均能量分配算法
平均能量分配算法是把要分的总能量均分给每个开通的时频点。这种方式简单,但既未考虑各个时频点上已有的能量即信道状况,也未考虑各个时频点上的能量上限约束,造成系统总容量不高且浪费能量大。因为在有些时频点上即使增加很小的平均能量,其总能量可能超出上限约束,对于超出部分,在该时频点就为损失能量。其算法流程如下:
1)由已知信道作用的乘性能量时频分布和加性能量时频分布,接收信号时频平面上的能量上限约束和加性能量冗余阈值,得到参与能量分配的各时频点(t,f)标示Ctf及该点相应的乘性作用增益Ptime,加性作用能量Pplus,总能量上限约束Ptop和加性能量冗余阈值Pgap,注意信道作用的乘性能量时频分布与加性能量时频分布的不同。
2)由统计的时频点数和待分配的总能量值Ptotal,计算平均能量分配值Pavg。
3)由各时频点的平均能量分配值、信道作用能量分布值和接收信号能量上限约束,计算各时频点的有效分配能量Peallo和损失能量Pdis,统计系统有效能量分配时频图和损失能量总值。
对于参与能量分配的时频点(t,f),上述算法描述如下:
式中:t=1,2,…,Nt;f=1,2,…,Nf;Nt和Nf分别为系统能量分配时的总时隙数和总子载波数;Ctf为1表示该时频点参加能量分配即开通,为0表示不参加能量分配即关闭。
3.2 贪婪注水分配算法
贪婪注水分配算法是把要分配的总能量,利用贪婪注水原理分给每个开通的时频点。这种分配虽然考虑各时频点上已有的能量即信道状况,其分配遵循“优质信道多分配,较差信道少分配,劣质信道不分配”的原则,但没有考虑各时频点上能量上限约束,即注水线值在某时频点可以大于能量上限约束的情况,故其分配也有能量浪费。其算法流程如下:
1)由平均能量分配算法得到参与能量分配的各时频点标示及平均能量分配值。
2)初始化:初始注水线设为待分配的总能量乘以乘性能量时频分布的总和,再加以加性能量时频分布的总和及加性能量冗余阈值的总和,然后除以统计的时频点数,即
注水线迭代步长设为Δλ=0.01Pavg;按式(6)计算在初始注水线下各个开通时频点(t,f)的能量贪婪注水分配值及总的能量分配值,即
3)循环:当总的能量分配值大于待分配的总能量时,注水线按注水线迭代步长递减,反之,小于待分配的总能量时,注水线按注水线迭代步长递加;再计算新贪婪注水线下的各个开通时频点的能量分配值,计算总的能量分配值;并重新循环比较。
4)循环结束,得到最佳的注水线值,计算在其下的各开通时频点的贪婪注水能量分配值、有效分配能量和损失能量值,统计有效能量分配时频图和损失能量总值等性能指标。
对于参与能量分配的时频点(t,f),上述算法描述如下:
3.3 地窖能量分配算法
地窖注水分配算法是把要分配的总能量,利用贪婪注水原理分给每个开通的时频点,分配时既考虑各个时频点上已有的能量即信道状况,又考虑能量上限约束情况,故其能量分配不存在大的能量损失,系统总容量最大[10]。其算法流程如下:
1)由贪婪注水分配算法获得最佳的贪婪注水线值和注水线迭代步长。
2)初始化:对贪婪注水线值与接收信号能量上限约束值进行比较,取各个开通时频点最小者为其初始地窖注水线值;计算在初始地窖注水线下各开通时频点的能量地窖注水分配值及总能量分配值。
3)循环:当总的能量分配值大于待分配的总能量时,注水线按注水线迭代步长递减,反之递加;再利用各开通时频点下的新注水线值与时频平面能量上限约束值进行比较,取其最小者为其地窖注水线值;再计算地窖注水线值下的各开通时频点的能量分配值,计算系统总的能量分配值,并重新循环比较。
4)循环结束,得到最佳的地窖注水线值,再计算在其下的各开通时频点的贪婪注水能量分配值、有效分配能量值和损失能量值,统计系统有效能量分配时频图和损失能量总值等性能指标。
4 仿真分析
为了得到以上3种能量分配算法的有效能量分配图和损失能量总值,比较其性能,设信号能量上限约束的频域函数为-20-0.6f(dBm/MHz),待分配总能量Ptotal为1 000 mJ,800 mJ,500 mJ,能量冗余阈值Pgap取0 mJ, 0.000 3 mJ,时隙和子载波数均为512[9]。
图5～图7是3种算法的有效能量分配图。
图5所示的平均能量分配算法的大部分时频点能量分配值相同,其值很小且变化不大;贪婪注水分配算法和地窖注水分配算法的大部分时频点能量分配值为0,仅有小部分时频点有能量分配值,且变化很大;贪婪注水分配算法与地窖注水分配算法的能量分配图相似,但能量分配值幅值不同,其分配线的顶部不整齐,这是由于仿真中分配的能量太多,以至于超过最大允许分配值。
图6与图5的不同仅在于图6中贪婪注水分配与地窖注水分配的能量分配幅值相似,其分配线的顶部整齐,仿真中无提示待分配的总能量太多,这正是不考虑能量上限约束时注水算法分配能量的结果。
图7与图6的不同仅在于图7中贪婪注水分配与地窖注水分配的能量分配值幅值不同,其分配线的顶部不整齐,仿真中无提示待分配的总能量太多,这是考虑能量上限约束时注水算法分配能量的结果,说明待分配的总能量偏高,但已分配的能量未超过其最大允许分配值。
比较图5～图7可知:在相同的加性能量冗余阈值Pgap=0.000 3 mJ下,图5和图7的平均能量分配结果非常相似,仅分配值的幅值不同,且与待分配的总能量成比例关系,而与能量冗余阈值Pgap=0 mJ下分配结果不相似,但图5和图6的待分配的总能量相同,故它们的分配值幅值相同。图5和图7的贪婪注水与地窖注水分配的能量相似,仅分配值的幅值不同,图5仿真中有提示待分配的总能量太多,而图7没有,但从分析中可见图7待分配的总能量偏高而未超过最大允许分配值。图5和图6由于加性能量冗余阈值的不同,贪婪注水与地窖注水分配的能量结果不相似,但在相同的待分配总能量值Ptotal=1 000 mJ下,图5仿真中有提示待分配的总能量太多,而图6没有,这说明加性能量冗余阈值对待分配的总能量最大允许值的影响。
表1为在各种仿真条件下,3种能量分配算法的损失能量总值及仿真使用时间情况。
注:*表示仿真中提示待分配的总能量太多;冗余阈值和总能量为仿真条件;损失能量总值及仿真使用时间为比较值。
由表1可知:在各种仿真条件下,平均能量分配算法引起的能量损失最大,而其分配所占用时间最小,相反,地窖注水分配算法引起的能量损失最小,而其分配所占用时间最大;随着加性能量冗余阈值的增加,平均能量分配算法和贪婪能量分配算法的损失能量总值及其仿真使用时间都增加,而地窖能量分配算法的损失能量总值从统计平均上不会有大的变化,但其仿真使用时间会增加;由仿真中有无提示待分配的总能量太多,进一步说明加性能量冗余阈值对待分配的总能量最大允许值的影响;降低待分配的总能量,会减少各种能量分配算法的损失能量总值,至于仿真使用时间的增减,这与仿真时计算机系统当时的情况有关,但从统计平均上其时间也会减少。
5 结语
电力线本身是为传送交流电而设计的,因而在其上传送通信信号呈现短时周期性。对于单周期内非平稳和非平坦的电力线信道作用,可先简化为乘性和加性作用,再按本文介绍的方式计算信道作用的能量时频分布,然后按照一定的准则分配信号能量,以提高系统容量。
由于电力线信道作用的非平稳和非平坦特性表示困难,本文仅研究了其注水式能量近似分配情况。注水算法还有很多优化工作要做,包括其能量分配还与很多因素有关,如用户服务质量(QoS)要求等,以及在能量分配后其各个时频点上比特数的分配、系统总容量的计算等,尚待进一步研究。
摘要：对于已有的时变性和频选性电力线信道作用模型的描述,都没有考虑其能量时频谱联合分布。文中把电力线信道作用的能量时频分布分为乘性和加性作用;采用3种时频谱方法分析和比较了其能量时频谱分布情况,仿真了在平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)下每个子载波内开关时隙数及每个时隙内开关子载波数。按约束条件的不同分别介绍了平均、贪婪和地窖能量分配算法,仿真分析了这些算法在信道作用和待分配信息能量已知条件下的时频能量分配,结果表明,平均算法的复杂度最低,地窖算法能量损失最小。
关键词：电力线通信,信道作用,时频分析,能量分配
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正能量对联正能量语录 篇5
学浅自知能事少;礼疏常觉慢人多
学问多自虚心得;风物长宜放眼量
言以思忠归浑厚;气因善养得和平
言语中尽可积德;妻子间也是修身
眼界高时无碍物;心源开处有清波
眼于局外看自我;人在心中求真如
一人知己亦已足;毕生自修无尽期
以诚换得天下怨;用心感知世上音
意淡名利喜风雨;心怀山川忘红尘
意闲闲意意自在;心静静心心自观
淫逸能废卧龙才;娇奢可夺帝王心;
英雄不与剑上论;丈夫只在智中取
鹦鹉前头休多语;小人身边须慎行
鹰隼入云睐所向;骅骝得路慎于平
用权且须留三分;与人最宜宽一丈
用心计较般般易;退步思量事事难
养天地正气;法古今完人
宁静而致远;淡泊以明志
三思方举步;百折不回头
勤能补拙;学可医愚
处世当克己短;交友应学人长
无情未必真豪杰;有度方为大丈夫
心平气和千佳骈集;意粗性躁一事无成
浮躁一分到处便招忧悔;因循二字从来误尽英雄
气忌躁言忌浮才忌满学忌浅;胆欲大心欲细智欲圆行欲方
宴宾时多省点油盐米菜;报告里少吹些德绩能才。
献身国事汗青自是载功绩;致力民生百姓定当传口碑
从闾里来应记乡村尤窘迫;掌政权后当思华夏待繁昌。
大贪勿赦小贪勿宥不信官场生腐化;正气皆彰邪气皆除定然社会愈繁荣。
官路不通钱作马;权城欲破色为军。
诗书济世;诚信兴邦。
神剑高悬除腐化;浩歌齐唱倡廉风。
疾风知劲草;大雪见青松
高瞻远瞩公仆志;作假弄虚政客风
官正廉为本;民强德奠基
公仆凭一颗丹心报国;政客靠两支黑手捞钱。
蛀虫枯大树;蝼蚁毁长堤
两袖清风，耿耿丹心报国;
官廉政善江河丽;国泰民安岁月新。
气忌盛，心忌满，才忌露.
琢完白璞方成玉;吹净黄沙始见金。
悟空手上千钧棒棒打妖男魔女;包拯堂前三口铡铡收污吏贪官。
至善和谐弦歌不辍;亲民廉政众口皆碑。
国盛民强党风进步;天青日丽正气恢弘。
璧玉留洁因瑕去;稻花生香缘稗除。
权为民用，纵然是清风两袖，自当流芳百世传佳话;
剑悬青天，看硕鼠谁敢掠利刃;
虚竹幽兰生静气;和风朗月喻天怀
基于能量 篇6
摘 要：发动机能量利用率是一种分析和评价燃油经济性匹配水平的方法。首先计算出NEDC工况试验时为克服行驶阻力所做的功，再通过NEDC工况试验得出实际油耗，并将油耗转化为完全燃烧所释放的能量。将克服行驶阻力所做功除以完全燃烧释放的能量便是该车型NEDC工况试验时的能量利用率。能量利用率可用于判断开发车型与竞争车型经济性匹配水平的优劣，也可用于判断不同级别车型经济性匹配水平的优劣。
关键词：能量利用率；NEDC工况；行驶阻力；油耗；经济性匹配水平
中图分类号：U461.2 文献标志码： A 文章编号：1005-2550（2014）02-0018-06
汽车工业发展至21世纪以来，受到越来越多的挑战，随着世界能源紧缺的加剧，油价的逐年上涨，车辆的燃油经济性越来越成为消费者在购车时考虑的重要因素之一。而与此同时，为应对气候变化危机，中国在国家层面上也提出了汽车行业的整体节能减排目标，即到2015年行业平均油耗达到6.9 L/100 km，到2020年则更降低到5 L/100 km；
受市场环境与国家政策的影响，国内的各家汽车企业，在新产品开发过程中，不得不将车辆的燃油经济性放在首要位置加以重视，车辆的经济性能匹配也朝着更精益、更全面和更符合市场需求的方向发展。
如今国内的汽车企业，在评价某款开发车型相对同级别其他竞争车型的燃油经济性优劣时，通常采用NEDC循环工况油耗来进行对比分析。然而，由于不同车型其自身物理特性（如整备质量、轮胎型号、行驶阻力等）不同，油耗对比的结果并不能代表经济性匹配水平的高低。本文介绍一种汽车发动机能量利用率的分析评价方法，可以一定程度上排除车辆自身物理特性对于对比分析结果的影响，从而解决上述问题。
1采用发动机能量利用率的意义
汽车发动机能量利用率（后称能量利用率）是指车辆在行驶某段距离时为克服行驶过程中的行驶阻力所做的功占实际消耗燃油完全燃烧所释放的能量的比例，其公式如式（1）。能量利用率相对于发动机的热效率，排除了传动系内阻对于能量损失的影响，可以直接反映出车辆燃油经济性匹配的水平，这个比例越高说明车辆燃油经济性匹配的水平越高。
（1）
式中：ηe为能量利用率；Wr为车辆克服行驶阻力所做的功；Qin为车辆消耗燃油完全燃烧所释放的能量。
车辆的燃油经济性主要与以下方面有关：
（1）性能匹配水平：包括动力总成的选型、经济性开发目标的设定、变速箱速比的匹配、整车各子系统对燃油经济性影响因素的监控等方面，体现了整车经济性系统开发的设计水平；
（2）发动机自身的节油水平：这个水平主要与发动机的类型，节油技术的应用情况，零部件加工工艺与精度，所带负载的情况等有关，体现了发动机的设计水平；
（3）发动机电控系统设计：通过遍布整车各处的传感器提供的信号判断合理的喷油量，电控系统的匹配开发水平高低对车辆的燃油经济性至关重要；
（4）发动机的工作环境：包括进气温度、进气系统阻力、排气系统背压、冷却系统冷却能力、发动机舱热流场管理、喷油压力等，体现了发动机附件的设计水平；
（5）能量传递过程的效率：包括变速箱效率、驱动轴传递效率、制动残余阻力造成的效率损失、前束阻力造成的效率损失等，体现了整车底盘系统的设计水平；
（6）整车物理特性：主要是产生行驶阻力的车辆特性，包括迎风面积、风阻系数、整备质量、轮胎阻力特性等。
以上六方面影响因素中，整车物理特性往往是不受性能匹配开发工程师控制的，它主要受到车型定位、车辆配置、汽车厂家的技术开发水平等影响。因此，如果将整车物理特性纳入到经济性匹配水平的评价范畴中，将不能真实体现经济性匹配水平。
如果采用NEDC工况油耗作为经济性匹配水平的评价标准，实际就是将整车物理特性考虑在内，因为油耗受到整车物理特性的影响。
如果采用NEDC工况能量利用率作为评价标准，其关系式中分子实际就是整车行驶阻力的表征，分母是油耗的表征，包含了由于行驶阻力产生的油耗。两者相除就在一定程度上抵消了整车物理特性的影响，因此更能体现经济性匹配的水平。
2相关分析说明
2.1整车行驶阻力
在进行整车燃油经济性转毂试验时，一般采用道路滑行法来进行行驶阻力的加载，这个阻力对应着经济性试验的整车质量。
车辆在试验场跑道上进行滑行试验时，主要克服空气阻力、滚动阻力、加速阻力和坡度阻力，其中加速阻力只有在车辆加速时会产生，坡度阻力只有在车辆爬坡时会产生。而车辆在进行NEDC工况试验时，上述四种阻力中，由于没有爬坡，因此坡度阻力是没有的。
车辆的道路滑行阻力可以认为是与车速的一个二次函数关系，即：
Ff=Aν2+Bν+C （2）
式中：A，B，C为滑行阻力系数。
2.2NEDC工况试验时的能量分解路径
车辆在进行NEDC工况试验时，发动机燃油完全燃烧后释放出的能量，其中很大一部分通过热量散失掉，散失的途径包括热辐射、热传导与热对流；另外一部分用于克服发动机自身内部零部件间的阻力，而较小的一部分最终通过传动系传递到驱动轮，用于克服工况行驶时的行驶阻力，燃油燃烧能量的分解路径如图1。
图1 汽车发动机燃油燃烧能量分解路径
从图1中可看出，能量利用率就是整车克服空气阻力、滚动阻力和加速阻力所做功占燃烧能量的比例。
2.3NEDC工况说明
NEDC工况中包含城区15工况与郊区13工况，一个NEDC工况由四个城区工况与一个郊区工况组成，工况曲线如图2。
图2 NEDC工况运行图
NEDC工况中，按照行驶状态不同，分为六种工况类型：加速工况、等速工况、怠速工况、减速且不断开传动系工况、减速且离合器脱开工况和换挡工况。endprint
3NEDC工况的能量利用率计算分析
3.1 各类工况做功分析
3.1.1加速工况
在NEDC工况中，对加速工况有明确的定义，要求在一个确定的时间段使车辆完成从一个车速到另一个更高车速的加速过程；比如在城区工况的工况2区间段，要求车辆在4s的时间内，车速由0提升到15 km/h，如图3所示。
图3 加速工况分析示意图
车辆进入加速工况时，克服的主要阻力包括空气阻力、滚动阻力与加速阻力，其中加速阻力为：
（3）
车辆在进行加速工况试验时，受车辆及发动机状态的动态变化，其加速度不是恒定的，但是在进行理论分析时，我们可以认为车辆是在进行匀加速运动；
把加速过程分解为若干区间，如按照车速每增加1 km/h为一个区间，每个区间车辆所做的功可根据单位时间所做的功与行驶时间之积来求得。
单位时间所做功就是某一个时刻对应的车辆克服行驶阻力所消耗的功率Pe（此功率为轮边功率），由下式求得：
（4）
式中：v指某一个时刻对应的车速，km/h。
而汽车行驶速度每增加1 km/h所需的时间（s）为：
（5）
式中：ta为某个加速区间段要求的完成时间；va为该加速区间段起始车速；vb为该加速区间段终了车速。
则在某一个时间区间段，车辆克服阻力所做功（k·Wh）为：
（6）
从行驶初速v1加速至v1+1 km/h，车辆所做功（k·Wh）为：
（7）
式中：Pe0为行驶初速v1时，即t0时刻的功率，kW；Pe1为行驶初速v1+1 km/h时，即t1时刻的功率，kW。
由车速v1+1 km/h再增加1 km/h，车辆所做功（kW·h）为：
（8）
式中：Pe2为行驶初速v1+2 km/h时，即t2时刻的功率，kW。
依此，每个区间车辆所做功（kW·h）为：
（9）
式中：Pe（n-1），Pen为t（n-1），tn时刻的功率，kW。
该加速过程车辆所做的功（k·Wh）为：
（10）
3.1.2等速工况
车辆在进入等速工况行驶时，克服的主要阻力包括空气阻力和滚动阻力；这两个阻力之和就是前述进行道路滑行试验时整车所承受的阻力，由式（2）可以看出，这个阻力只与车速有关，车速一定时，阻力之和是恒定的。
那么某一个时刻对应的车辆克服行驶阻力所消耗的功率Pc（kW），由下式求得：
（11）
式中：v指某一个时刻对应的车速，km/h。
那么从某个时间点t1等速行驶到t2时，车辆克服阻力所做功（kW·h）为：
（12）
3.1.3怠速工况
车辆在进入怠速工况时，发动机与传动系断开，发动机怠速喷油主要用于克服发动机自身内阻，并维持发动机的稳定运转。
怠速工况小时怠速油耗Qie（L/h）可在试验时直接测得，则发动机从某个时间点t1怠速运转到t2时，其耗油量（L）为：
（13）
利用燃油密度与燃油燃烧热值，可换算出这段时间发动机燃烧燃油所释放出的能量（kW·h）为：
（14）
式中：ρ为燃油密度，理论分析时，推荐汽油取0.725 kg/L，柴油取0.84 kg/L；q为燃油燃烧热值，理论分析时，推荐汽油取11.96 kWh/kg，柴油取11.82 kWh/kg。
从式（13）和式（14）可以看出，此工况发动机所做功与行驶阻力无关。
3.1.4减速且不断开传动系工况
车辆在进入减速且不断开传动系工况时，电控系统发动机均增加了断油的控制策略，在发动机转速未降低到某一个较低转速（这个转速一般在1000 rpm-1400 rpm）之前，均不对发动机喷油，依靠行驶的车速反拖发动机运转，以此达到省油的目的。
在NEDC工况中，由于发动机转速降到重新喷油转速后的时间很短，其燃油消耗量很小，基本可以忽略。因此，在进行理论分析时，可以认为减速且不断开传动系工况没有油耗产生，即发动机不做功。
3.1.5减速且离合器脱开工况
离合器脱开后，发动机与传动系断开，此时发动机的运行状态与怠速工况相同，则车辆从某个时间点t1减速行驶到t2时，其耗油量（L）为：
（15）
利用燃油密度与燃油燃烧热值，可换算出这段时间发动机燃烧燃油所释放出的能量（kWh）为：
（16）
从式（15）和式（16）可以看出，此工况发动机所做功与行驶阻力无关。
3.1.6换挡工况
车辆在换挡时，需要踩下离合器踏板，此时离合器脱开，发动机与传动系断开，理论分析时认为发动机的运行状态与怠速工况相同，则车辆从某个时间点t1减速行驶到t2时，其耗油量（L）为：
（17）
利用燃油密度与燃油燃烧热值，可换算出这段时间发动机燃烧燃油所释放出的能量（kWh）为：
（18）
从式（17）和式（18）可以看出，此工况发动机所做功与行驶阻力无关。
3.2NEDC工况运行统计分析
从以上每个工况的做功情况可以看出，在NEDC工况试验时，克服行驶阻力做功主要是在加速工况和等速工况完成，其他工况或不做功或做功主要用于克服发动机内阻以维持发动机运转。
下面对城区工况和郊区工况中各工况的做功用时情况及做功总和进行分析。endprint
3.2.1城市工况
对城市工况进行详细分解并统计分析，结果如表1。
表1 城区工况各工况用时
由表1可看出，城市工况试验总计用时195 s，其中克服行驶阻力做功总计用时93 s，克服发动机自身阻力做功总计用时77 s，未做功的时间是25 s；
将城区工况中所有加速工况与所有等速工况所做功相加，便是城区工况克服行驶阻力所做功的总和WUDC（kW·h）。
3.2.2郊区工况
对城市工况进行详细分解并统计分析，结果如表2。
表2 郊区工况各工况用时
由上表可看出，郊区工况试验总计用时400 s，其中克服行驶阻力做功总计用时312 s，克服发动机自身阻力做功总计用时56 s，未做功的时间是32 s。
将郊区工况中所有加速工况与所有等速工况所做功相加，便是郊区工况克服行驶阻力所做功的总和WEUDC（kW·h）。
3.3NEDC工况能量利用率计算
NEDC工况克服行驶阻力做功之和（kW·h）：
（19）
NEDC工况中，每个城区工况行驶距离为1.013 km，郊区工况行驶距离为6.955 km，总计行驶距离为11.007 km。试验时测得NEDC工况油耗为Qn（L/100km），则行驶完一个NEDC工况的耗油量（L）为：
（20）
则依据式（1）和式（14）可以计算出NEDC工况下的能量利用率：
（21）
4能量利用率的分析应用
4.1竞争车型对比分析
比如某公司要开发一款A级车，该车型匹配1.5 L汽油发动机，整备质量为1 205 kg，经过NEDC工况经济性试验，得到试验结果是：城市工况油耗为9 L/100km，郊区工况油耗为6.1 L/100km，综合工况油耗为7.2 L/100km；
该公司为评价该车型燃油经济性匹配的优劣，对市场上同级别的八款竞争车型进行了NEDC工况燃油经济性试验，结果如表3。
从开发车型与竞争车型的对比结果来看，开发车型油耗在同级别竞争车型中，处于比较省油的位置。但是，由于开发车型发动机排量相对较小，整备质量相对较低，其油耗较低并不能代表该车型经济性匹配水平就好。
为此，采用能量利用率方法进行对比和评价，结果如表4。
从上对比可看出，虽然开发车型的NEDC工况油耗较低燃油经济性较好，但其能量利用率在同级别车型中偏低，说明开发车型的经济性匹配的水平较差，仍需要进行优化。
4.2不同级别车型的性能匹配水平对比
比如A公司开发了一款A级车，匹配1.5 L汽油发动机，整备质量1 205 kg，其NEDC工况综合油耗为7.2 L/100 km。该公司希望与另一家汽车公司B公司比较其车型的经济性匹配水平，但A公司只有B公司的一款C级车可供试验分析，该车匹配3.0 L汽油发动机，整备质量1 700 kg，NEDC工况综合油耗为10.3 L/100km。
由于两款车型级别相差很大，在进行NEDC工况试验时，为克服行驶阻力所做的功差别就很大，因此没法直接用综合油耗来进行比较。
这时，就可以用能量利用率来进行比较，能量利用率排除了车型物理特性的差别，可以进行直观的对比。经过分析，A公司的A级车能量利用率为23.8%，B公司的C级车能量利用率为21.2%，可以说明A公司的车型经济性匹配水平更高。
5结论
（1）能量利用率的评价方法排除了车辆自身物理特性（重量、阻力等）对于整车油耗的影响，体现了整车经济性能的匹配水平；
（2）通过对NEDC工况中各类工况的做功分析，可以得出在NEDC工况中克服行驶阻力做功之和，除以所消耗燃油（通过试验得到）完全燃烧释放的能量，便可求得在NEDC工况试验中的能量利用率；
（3）汽车企业在进行竞品分析时，采用能量利用率作为评价指标，可以排除车辆自身物理特性对于评价结果的影响；在进行不同级别车型性能匹配水平对比时，采用能量利用率可以排除不同级别车型的差异而进行直观的对比。因此，其实际应用是比较广泛的。
参考文献：
[1]余志生.汽车理论[M].第3版.北京：机械工业出版社，2000，10.
[2]彭莫，刁增祥.汽车动力系统计算匹配及评价[M].第1版，北京：北京理工大学出版社，2009，11.endprint
3.2.1城市工况
对城市工况进行详细分解并统计分析，结果如表1。
表1 城区工况各工况用时
由表1可看出，城市工况试验总计用时195 s，其中克服行驶阻力做功总计用时93 s，克服发动机自身阻力做功总计用时77 s，未做功的时间是25 s；
将城区工况中所有加速工况与所有等速工况所做功相加，便是城区工况克服行驶阻力所做功的总和WUDC（kW·h）。
3.2.2郊区工况
对城市工况进行详细分解并统计分析，结果如表2。
表2 郊区工况各工况用时
由上表可看出，郊区工况试验总计用时400 s，其中克服行驶阻力做功总计用时312 s，克服发动机自身阻力做功总计用时56 s，未做功的时间是32 s。
将郊区工况中所有加速工况与所有等速工况所做功相加，便是郊区工况克服行驶阻力所做功的总和WEUDC（kW·h）。
3.3NEDC工况能量利用率计算
NEDC工况克服行驶阻力做功之和（kW·h）：
（19）
NEDC工况中，每个城区工况行驶距离为1.013 km，郊区工况行驶距离为6.955 km，总计行驶距离为11.007 km。试验时测得NEDC工况油耗为Qn（L/100km），则行驶完一个NEDC工况的耗油量（L）为：
（20）
则依据式（1）和式（14）可以计算出NEDC工况下的能量利用率：
（21）
4能量利用率的分析应用
4.1竞争车型对比分析
比如某公司要开发一款A级车，该车型匹配1.5 L汽油发动机，整备质量为1 205 kg，经过NEDC工况经济性试验，得到试验结果是：城市工况油耗为9 L/100km，郊区工况油耗为6.1 L/100km，综合工况油耗为7.2 L/100km；
该公司为评价该车型燃油经济性匹配的优劣，对市场上同级别的八款竞争车型进行了NEDC工况燃油经济性试验，结果如表3。
从开发车型与竞争车型的对比结果来看，开发车型油耗在同级别竞争车型中，处于比较省油的位置。但是，由于开发车型发动机排量相对较小，整备质量相对较低，其油耗较低并不能代表该车型经济性匹配水平就好。
为此，采用能量利用率方法进行对比和评价，结果如表4。
从上对比可看出，虽然开发车型的NEDC工况油耗较低燃油经济性较好，但其能量利用率在同级别车型中偏低，说明开发车型的经济性匹配的水平较差，仍需要进行优化。
4.2不同级别车型的性能匹配水平对比
比如A公司开发了一款A级车，匹配1.5 L汽油发动机，整备质量1 205 kg，其NEDC工况综合油耗为7.2 L/100 km。该公司希望与另一家汽车公司B公司比较其车型的经济性匹配水平，但A公司只有B公司的一款C级车可供试验分析，该车匹配3.0 L汽油发动机，整备质量1 700 kg，NEDC工况综合油耗为10.3 L/100km。
由于两款车型级别相差很大，在进行NEDC工况试验时，为克服行驶阻力所做的功差别就很大，因此没法直接用综合油耗来进行比较。
这时，就可以用能量利用率来进行比较，能量利用率排除了车型物理特性的差别，可以进行直观的对比。经过分析，A公司的A级车能量利用率为23.8%，B公司的C级车能量利用率为21.2%，可以说明A公司的车型经济性匹配水平更高。
5结论
（1）能量利用率的评价方法排除了车辆自身物理特性（重量、阻力等）对于整车油耗的影响，体现了整车经济性能的匹配水平；
（2）通过对NEDC工况中各类工况的做功分析，可以得出在NEDC工况中克服行驶阻力做功之和，除以所消耗燃油（通过试验得到）完全燃烧释放的能量，便可求得在NEDC工况试验中的能量利用率；
（3）汽车企业在进行竞品分析时，采用能量利用率作为评价指标，可以排除车辆自身物理特性对于评价结果的影响；在进行不同级别车型性能匹配水平对比时，采用能量利用率可以排除不同级别车型的差异而进行直观的对比。因此，其实际应用是比较广泛的。
参考文献：
[1]余志生.汽车理论[M].第3版.北京：机械工业出版社，2000，10.
[2]彭莫，刁增祥.汽车动力系统计算匹配及评价[M].第1版，北京：北京理工大学出版社，2009，11.endprint
3.2.1城市工况
对城市工况进行详细分解并统计分析，结果如表1。
表1 城区工况各工况用时
由表1可看出，城市工况试验总计用时195 s，其中克服行驶阻力做功总计用时93 s，克服发动机自身阻力做功总计用时77 s，未做功的时间是25 s；
将城区工况中所有加速工况与所有等速工况所做功相加，便是城区工况克服行驶阻力所做功的总和WUDC（kW·h）。
3.2.2郊区工况
对城市工况进行详细分解并统计分析，结果如表2。
表2 郊区工况各工况用时
由上表可看出，郊区工况试验总计用时400 s，其中克服行驶阻力做功总计用时312 s，克服发动机自身阻力做功总计用时56 s，未做功的时间是32 s。
将郊区工况中所有加速工况与所有等速工况所做功相加，便是郊区工况克服行驶阻力所做功的总和WEUDC（kW·h）。
3.3NEDC工况能量利用率计算
NEDC工况克服行驶阻力做功之和（kW·h）：
（19）
NEDC工况中，每个城区工况行驶距离为1.013 km，郊区工况行驶距离为6.955 km，总计行驶距离为11.007 km。试验时测得NEDC工况油耗为Qn（L/100km），则行驶完一个NEDC工况的耗油量（L）为：
（20）
则依据式（1）和式（14）可以计算出NEDC工况下的能量利用率：
（21）
4能量利用率的分析应用
4.1竞争车型对比分析
比如某公司要开发一款A级车，该车型匹配1.5 L汽油发动机，整备质量为1 205 kg，经过NEDC工况经济性试验，得到试验结果是：城市工况油耗为9 L/100km，郊区工况油耗为6.1 L/100km，综合工况油耗为7.2 L/100km；
该公司为评价该车型燃油经济性匹配的优劣，对市场上同级别的八款竞争车型进行了NEDC工况燃油经济性试验，结果如表3。
从开发车型与竞争车型的对比结果来看，开发车型油耗在同级别竞争车型中，处于比较省油的位置。但是，由于开发车型发动机排量相对较小，整备质量相对较低，其油耗较低并不能代表该车型经济性匹配水平就好。
为此，采用能量利用率方法进行对比和评价，结果如表4。
从上对比可看出，虽然开发车型的NEDC工况油耗较低燃油经济性较好，但其能量利用率在同级别车型中偏低，说明开发车型的经济性匹配的水平较差，仍需要进行优化。
4.2不同级别车型的性能匹配水平对比
比如A公司开发了一款A级车，匹配1.5 L汽油发动机，整备质量1 205 kg，其NEDC工况综合油耗为7.2 L/100 km。该公司希望与另一家汽车公司B公司比较其车型的经济性匹配水平，但A公司只有B公司的一款C级车可供试验分析，该车匹配3.0 L汽油发动机，整备质量1 700 kg，NEDC工况综合油耗为10.3 L/100km。
由于两款车型级别相差很大，在进行NEDC工况试验时，为克服行驶阻力所做的功差别就很大，因此没法直接用综合油耗来进行比较。
这时，就可以用能量利用率来进行比较，能量利用率排除了车型物理特性的差别，可以进行直观的对比。经过分析，A公司的A级车能量利用率为23.8%，B公司的C级车能量利用率为21.2%，可以说明A公司的车型经济性匹配水平更高。
5结论
（1）能量利用率的评价方法排除了车辆自身物理特性（重量、阻力等）对于整车油耗的影响，体现了整车经济性能的匹配水平；
（2）通过对NEDC工况中各类工况的做功分析，可以得出在NEDC工况中克服行驶阻力做功之和，除以所消耗燃油（通过试验得到）完全燃烧释放的能量，便可求得在NEDC工况试验中的能量利用率；
（3）汽车企业在进行竞品分析时，采用能量利用率作为评价指标，可以排除车辆自身物理特性对于评价结果的影响；在进行不同级别车型性能匹配水平对比时，采用能量利用率可以排除不同级别车型的差异而进行直观的对比。因此，其实际应用是比较广泛的。
参考文献：
[1]余志生.汽车理论[M].第3版.北京：机械工业出版社，2000，10.
基于能量 篇7
无线传感器网络的路由协议按网络的拓扑可分为平面路由协议和层次路由协议。平面路由协议需要维持较大的路由表,占据较多的存储空间,因而并不适合在大规模网络中采用,而分层路由协议却可以在一定程度上解决这个问题。LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议是层次型路由协议的代表,比一般的平面多跳路由协议和静态分簇算法优越。但LEACH协议簇头选取的随机性,使簇头位置分布不均,导致传感器节点能量分配不均;另外簇头的选取和簇的建立没有考虑能量因素,同样会导致节点能量分配不均,从而影响网络的寿命。
1 LEACH协议简述及优缺点分析
LEACH协议引进了轮的概念,将每一轮分为两个阶段,即簇的建立和稳定状态阶段。LEACH协议的整个运行过程是周期性进行的,每个周期由R轮组成,如图1所示。
在簇的建立阶段,LEACH协议通过设定一个阈值T(n),传感器节点i通过分布式计算,自动生成一个(0,1)之间的随机数random,如果random
其中,P是期望的簇头节点在总的节点中所占的百分比,r是当前轮数,G是在前(r-1)轮中未成为簇头节点的节点集合。p值取决于期望的簇头节点数,LEACH协议在计算最优簇头数时,采用文献[2]的第一顺序无线电模型。
理论上,一个周期结束,每个传感器节点都恰好轮流担任过簇头一次。在形成簇的过程中,节点先判断自己是否为簇头。如果是簇头,则广播成簇消息,等待加入请求消息;如果为非簇头,则等待簇头的广播,并根据所接收到的簇头广播消息的信号强弱来判断自己该加入哪个簇,然后发送加入请求给选定的簇头。当各簇的节点稳定加入后,簇头节点创建本簇的TDMA时隙表,并发送给本簇成员;非簇头节点收到时隙分配消息后,整个传感器网络进入稳定状态过程。
在稳定状态阶段,非簇头传感器节点以一定的数据采集频率检测数据,待自己时隙到来时发送给各自的簇头节点。簇头节点收到所有簇成员发送的数据后,进行数据融合,最后将融合后的数据发送给sink节点或者基站BS,即为一轮结束。在下一轮开始时,就必须重新选簇头,建簇,如此循环。
LEACH协议的最大优点是能保证所有传感器节点在一个周期内轮流担任簇头节点一次。相对其他层次型路由协议,比较均衡的分配了传感器节点的能耗,延长了网络的寿命。
但是LEACH协议也有一些缺点。首先,LEACH协议假定所有传感器节点的初始能量值完全相同,不符合实际工程应用;其次,簇头选取的随机性,以及整个过程未考虑传感器节点的能量状态,使某个节点能量提前耗尽的可能性增大;另外,频繁的选择簇头,浪费较多的能量在簇的建立阶段。
2 改进的LEACH协议
目前研究LEACH改进的协议有很多,其中,典型的如文献[3],在T(n)计算中引入了节点能量与网络中节点的总能量之比但该比值本身较小,且随着网络周期向后延续,该比值将越来越小。工程中,阈值T(n)变化很小时,对网络实际影响不大,不能达到最优选簇的效果。同理,文献[4]考虑了节点成为簇头节点的次数,加入项以修正单项的值,但同样存在文献[3]中的问题,且算法较复杂。
考虑到传感器节点初始能量本身达不到理想的均衡,以及传感器网络工作进程中,由于很多原因使得实际工程中传感器节点的能量不均衡的情况,本文对LEACH协议进行了改进,在簇的选择过程中,有效地考虑了能量效应,可使无线传感器网络广泛应用于任何能量状况。
本文于LEACH协议一样,假设传感器节点具有能量感知以及相应的计算能力,并在簇头选取之前将自己的剩余能量发送给簇头,由簇头转发给sink节点,sink节点收集到所有传感器节点当前能量,计算并建立能量状况表,然后将当前传感器节点的平均能量Ecur_aver、最大能量Ecur_max、最小能量Ecur_min,发送给所有传感器节点,作为节点当选簇头重要条件。
另外,在簇的建立阶段,本文采用最优簇成员数k作为建簇的另一个门限值,保证簇的大小相当,使得传感器节点能量分配更加均衡;并且非簇头节点以距离最近的方式加入簇,使得非簇头节点与簇头节点的距离较近,避免了簇头与其簇成员远距离通信,减少不必要的能量消耗。
2.1 改进的簇头选取公式
该簇头选取算法的优点是:考虑了当前传感器节点i的能量状况,并考虑到实际工程应用中门限值误差很小,实际改善的效果不会明显的情况,引入了乘性因子该因子中,分母引入后,当传感器节点能量分配极其不均的时候,避免了T(n)变化很小的情况,使得能量较多的传感器节点成为簇头的可能性远大于能量较少的传感器节点。即当节点的能量分配极其不均匀时,当前能量较大的传感器节点将以更大的概率当选为簇头,以这种方式平衡节点之间的能量更加有效。当簇头节点能量比较均衡时则此时选取簇头的方式与LEACH协议几乎完全相同,这又保留了LEACH协议的优势部分。
2.2 改进后的算法流程图
本文对LEACH协议改进后的算法流程图如图2所示。
2.3 改进的算法思想描述
在选取簇头之前各个传感器节点i将当前的剩余能量值Ei-current通过簇头节点传送给sink节点,sink节点计算并建立能量表后,将当前传感器节点的能量状况(包括传感器节点的平均能量Ecur_aver、最大能量Ecur_max、最小能量Ecur_min)广播出去,作为各个传感器节点选取簇头的重要条件,即动态确定簇头选取的门限值T(n)。
(1)传感器节点优先考虑自己在以前轮中是否担任过簇头,若没有,则自动生成(0,1)之间的随机数random,random
(2)选为簇头的传感器节点均以相同的发送功率广播自己成为簇头的消息,并邀请附近的节点加入该簇。
(3)非簇头节点接收到来自多个簇头节点的广播消息,以收到信号的强弱判断簇头节点的远近,最终选择向最近的簇头节点发送请求加入簇消息。
(4)簇头节点收到加入该簇的请求消息后,比较当前簇成员数M,若M小于最优簇成员数的门限值k,则接收请求,同时簇成员数为(M+1),并发送应答消息;若M的值增加到门限值k后,再收到来自节点的请求消息,则不再增加簇成员,并发送拒绝消息。
(5)非簇头节点若收到应答消息,等待簇头的时隙分配广播;若收到拒绝消息,则向距离次近的簇头发送加入请求,直到收到应答消息。
(6)簇建立后,簇头节点以TDMA方式为本簇内所有传感器节点分配时隙,并向簇内广播。
(7)非簇头节点收到簇头的时隙分配消息后,等待自己时隙的到来。
(8)当时隙分配完成后进入稳定状态阶段。传感器节点以一定的频率采集数据,在自己时隙到来时向簇头节点发送数据。簇头节点收到簇内所有节点发送的数据后,进行数据融合,将融合后的数据发送给sink节点或者基站BS。
(9)发送任务完成标志轮的结束,则重新选取簇头,即新的一轮开始。
3 LEACH改进协议的性能评价
与LEACH协议以及相关的改进协议相比,本文改进LEACH协议后,以下几个方面有所优化。
(1)改进门限值T(n),考虑当前簇头选取的能量因素,适合工程中初始能量并不是理想均衡的环境;并在传感器网络运行的过程中,该簇头选择机制不断有效地调节节点的能量均衡,当节点能量趋于均衡时,又能兼并LEACH协议的优点。
(2)在簇的建立阶段,通过LEACH协议的最优簇头数的计算,得到近似的最优簇成员数k,保证了传感器网络中簇的分布均匀,更有利于均衡传感器节点的能耗。
(3)非簇头节点以最短距离加入簇,避免了簇内远距离的传送数据,减小不必要的能量消耗。
4 总结
本文提出了一种新的LEACH改进协议,该协议从两个方面进行了改进:一是门限值T(n)的改进,考虑了传感器节点的能量有限性和能量不均衡的状况;二是对网络中簇的大小进行均衡,且非簇头节点以距离最近加入簇,有效避免簇内非簇头节点与簇头节点长距离通信的能耗。改进后的协议更适合实际工程应用,并能更有效地延长网络寿命。但是本文只对改进协议作了相关的理论分析证明,进一步的工作便是仿真实现。
参考文献
[1]Liu J S.Un C-H P Powe~Efficiency C1ustering Method with Powe~Limit Constraint for Sensor Networks Performance,Compuring and Communications Conference,2003,129~136
[2]Heinzelman W B,Chandrakasan A P,akrishnan H B.An application-specific protocol architecture for wireless microsensor net-works.IEEE Transactions on Wireless Communications,2002,1(4):660~670
[3]顾相平,孙彦景,钱建生.一种改进的无线传感器网络LEACH-ED算法.传感技术学报,2008,(10):1770～1774
基于能量密度法预测微动疲劳寿命 篇8
车轴是铁路机车车辆走行部最重要的部件,它几乎承受着机车车辆的全部重量。机车车辆在运行过程中一旦发生断轴,将引起列车脱轨、翻车等重大恶性事故。车轴的疲劳破坏一般发生于车轴轴身与车轴轮座处,而车轴轮座处发生的微动疲劳损伤由于难以检测,因此其危害性更大[1,2,3]。
目前,多采用名义应力方法、断裂力学方法、微动图法、单轴应力方法和多轴应力方法预测车轴的疲劳损伤。文献[4-5]采用微动图法研究车轴的微动磨损问题,考虑了载荷和微滑移的影响。文献[6-7]研究了轴类试件压装部的高周疲劳问题,采用名义应力表示疲劳极限,基于应力强度因子预测了裂纹扩展。Zerbst[8]综述了铁路车轴的安全寿命和损伤容限设计方法,用小裂纹理论讨论裂纹萌生,并用Paris公式预测了裂纹扩展。杨广雪[9]采用Ruiz准则和Findley多轴疲劳准则,计算预测了轴套试样的微动疲劳强度,并分析了上述准则在研究旋转弯曲载荷下过盈配合微动疲劳的适用性。
列车车轴属低应力高周疲劳件,它的裂纹萌生寿命较长,几乎占据车轴的整个使用寿命,且只要出现明显的裂纹就必须进行维修或更换,不会再冒险继续使用。车轴压装部实际上受到多轴循环载荷,导致车轴轮座上的力学行为较为复杂,这就需要综合考虑循环载荷及摩擦力在构件上产生的应力和应变,建立应力和应变与构件损伤的关系,最终预测裂纹萌生寿命。应变能密度损伤参数是一种综合考虑了局部应力和应变的多轴疲劳损伤参数,理论上更适于处理车轴微动疲劳损伤问题。Smith等[10]提出了一种SWT(Smith-Watson-Topper)损伤参数,用单轴拉-压载荷下的最大应变和应变幅的乘积预测疲劳损伤。So-cie[11]改进了SWT损伤参数的表达形式,基于最大主应变幅求解所在临界平面处的应变能密度。Chen等[12]建立了混合断裂模式下的应变能密度模型,同时考虑了临界平面上的主应力和切应力。尚德广等[13]基于应变能密度理论确定了微动疲劳损伤参数。
为建立多轴应力下的车轴钢微动疲劳寿命预测模型,本文采用ABAQUS有限元软件建立3D模型,计算得出接触面的应力应变场,通过能量密度法研究裂纹萌生特性,建立裂纹萌生寿命预测模型,利用模型揭示各种影响因素对微动疲劳行为的影响,并应用模型进行动车组车轴压装部裂纹萌生位置和寿命的预测。
1 多轴疲劳理论及能量密度法
1.1 多轴疲劳与临界面
多轴疲劳指的是疲劳损伤是在多轴应力状态下产生的,即机械构件上有两个或两个以上的主应力(主应变),并且其方向和幅值随时间变化而变化。微动条件下,构件除了受到外界载荷外,其微动接触面还受到压力和摩擦力作用,所以微动疲劳寿命的预测可以采用多轴疲劳强度理论。一些学者提出了基于单轴疲劳理论的多轴疲劳损伤模型(Findley模型[9]),这些损伤模型大多数采用临界平面法,即将材料在服役过程中最大损伤参量所在平面上的应力(应变)参数作为损伤参量,这种方法具有一定的物理意义,也便于理解疲劳裂纹的萌生和扩展机理。但这种只考虑应力(应变)的临界损伤平面法应用范围有限。
疲劳裂纹会在材料内部的某个面上萌生和扩展,裂纹萌生和早期扩展的方向与速度都取决于该面上的应力和应变,所以疲劳破坏也就发生在这个面(临界面)上。临界面法通过逐个对比接触面上各个位置以及该位置上不同角度的损伤参量,最终找到施加循环载荷的整个过程中损伤参量最大的平面。显然,选用的参量不同,临界面也就不同。
通过有限元分析计算,得到每个载荷增量步下的应力应变数据后,就可以通过下式计算出任意方向上的应力和应变[14]:
其中,σ、ε、τ、γ分别为临界面上的应力、应变、切应力和切应变;θ 为临界面相对于主坐标的转角;σxx、σyy和τxy为主坐标下的应力分量;εxx、εyy和γxy为主坐标的应变分量。
得到接触表面在主坐标上的应力和应变后,即可根据式(1)计算每个单元任意截面上的应力、应变,此处取角度增量 Δθ=1°,-90°≤θ≤90°。一旦获得各个临界平面上的应力和应变,接下来即可根据不同的损伤理论进行损伤因子的计算。
1.2 能量密度法
能量密度准则与临界面相结合的模型是指,在特定载荷幅值下,可将特定角度θ所在材料截面的能量密度作为损伤参数,将最大损伤参数所在的材料截面定义为临界平面。能量密度损伤参数定义为应力和应变分量的乘积αΔσΔε+βΔτΔγ,其中,Δσ、Δε、Δτ和 Δγ分别为临界平面上的法向应力、法向应变、切应力和切应变的变化范围,每个乘积项受影响系数α和β的影响。可以看出,该模型预测裂纹萌生方位时,在物理意义上包含两种载荷模式:αΔσΔε表示拉力分量,βΔτΔγ表示剪力分量。采用这种能量密度损伤参数的定义,人们发展了许多不同的损伤因子的计算公式。这些方法的不同之处仅在于控制疲劳寿命的模式以及分量αΔσΔε和βΔτΔγ应该如何具体解释与计算。
Smith等[10]综合考虑拉力分量作用下单轴应力和应变的影响,提出了一种SWT损伤因子:
式中,σmax为最大法向应力。
基于能量密度理论,Chen等[12]提出了一种多轴疲劳损伤因子 ΔWC:
式(2)、式(3)的右侧都同时考虑了临界平面上应力和应变的影响,是典型的能量密度损伤参数。一旦找到疲劳损伤因子最大的临界平面,就可以确定裂纹萌生的方向,即临界平面的方向就是裂纹萌生的方向。
SWT损伤值 ΔWSWT和Chen损伤值 ΔWC与疲劳裂纹萌生寿命Nf的关系式可分别为
式中,E为弹性模量;σ′f、ε′f分别为轴向疲劳强度和轴向疲劳延展因子;b、c分别为疲劳强度和疲劳延展性指数。
2 材料参数的确定
本节采用传统的Manson-Cofin公式并结合试验确定材料参数σ′f、ε′f、b和c,并假定其与式(4)和式(5)中对应参数一致。将这些参数代入到式(4)、式(5)后,即可最终确定基于能量密度法的微动疲劳寿命预测模型。
2.1 损伤因子计算
图1为微动疲劳试验装置结构尺寸及加载示意图。中间拉伸试件采用LZ50 车轴钢加工而成,两个微动桥采用CL60车轮钢加工,微动桥桥足和微动疲劳试样表面采用平面-平面接触方式,微动桥桥足处圆角半径r=0.3mm。
如图2a所示,采用商用有限元软件包ABAQUS建立有限元分析模型,由于结构的对称性,采用3D模型的1/8 划分网格,单元为C3D8I六面体单元。定义靠近载荷的接触边缘为内边缘,另一边缘为外边缘。为保证计算结果的准确性,并满足接触计算要求,在接触面附近的网格作出了适当的细化。接触分析模型如图2b所示,接触面节点与目标面节点成对出现,形成接触对。
对上述模型压块上施加F=2000N的载荷,并假定摩擦因数μ=0.6。根据有限元接触应力应变分析结果,并应用MATLAB程序计算得出接触面上的损伤值。试件右侧施加p=320MPa拉应力时的损伤值结果如图3所示。
接触内边缘和外边缘附近存在应力和应变集中,所以损伤参量值较大。接触外侧边缘附近的法向应变幅值较大,导致此处的损伤参量值也较大。接触面上1.7~2.2mm的范围,属于接触区和滑移区的过渡区域,此时Chen损伤值和SWT损伤值均出现局部峰值。相比之下,Chen损伤值比SWT损伤值大。
2.2 试验分析
疲劳试验中,施加的循环载荷和微动桥压力与2.1节中有限元分析的加载方式相同。为考察断裂位置d(疲劳裂纹萌生位置与微动桥足内边缘的距离)随施加的循环载荷变化的规律,通过实验得到了不同外载荷p作用下试件的断裂位置,试验结果如图4所示,开裂位置随着循环载荷的增大而更靠近接触内边缘。p=320MPa时,开裂位置在接近2mm处。由图3可以看出,尽管微动桥桥足的内外接触边缘附近的损伤参量值较大,但是这由静应力和静应变集中所致,并不会导致微动疲劳裂纹萌生;接触面内1.7~2.2mm之间的区域,属于接触区和滑移区域的过渡区域,微滑移的存在会造成微动疲劳裂纹萌生。换句话说,接触面内一般存在粘附区、滑移区和过渡区域三个区域,在过渡区域内能量密度损伤因子峰值是造成疲劳裂纹萌生的主要因素。所以,Chen准则和SWT准则的预测值与实验结果相吻合,说明接触区和滑移区交界的应变能密度损伤参量可以用于解释实验现象。
保持微动桥载荷F=2000N,改变循环载荷大小,通过实验得到了不同应力σ作用下的试样疲劳寿命N,σ-N曲线如图5所示。
2.3 试验数据拟合与寿命预测
为了便于比较Chen准则和SWT准则的寿命预测效果,这里首先根据常用的Manson-Coffin公式结合试验结果预测材料参数σ′f、ε′f、b和c,然后将预测得到的材料参数引入式(4)、式(5),最后比较这些参数对Chen准则和SWT准则的适应性。单轴疲劳寿命预测模型Manson-Coffin方程的表达式为
Manson-Coffin公式右侧的表达形式与式(4)、式(5)相似,符号的意义也相同,其区别在于式(4)和式(5)考虑了应力项,导致形式上更加复杂。所以可参照Manson-Coffin公式中的参数σ′f、ε′f、b和c来确定式(4)和式(5)中的材料参数[15]。
多轴疲劳的寿命预测方法大多选择临界面法,而临界面法大多数采用最大剪应变平面作为损伤平面。将该平面上的最大剪应变幅γmax和法向应变范围 Δε作为两个基本参数来构造疲劳损伤参量。 尚德广等[13]根据临界面定义,采用von -Mises应力准则并考虑非比例加载的影响,同时考虑 Δγmax和 Δε两个参数,将它们等效为一个应变幅,建立基于等效应变幅的多轴疲劳准则,其表达式为
将式(7)代替Manson -Cofin方程等号左边的法向应变范围,即可得
式(8)不仅适用于多轴疲劳非比例加载,对比例加载同样适用。
根据疲劳加载情况,计算等效应变幅损伤值Δεeq,可以得到 Δεeq和试验寿命相互关系的离散点,如图6所示。通过对这些离散点进行曲线拟合,即可得到Manson-Coffin公式中的材料常数:σ′f=690,ε′f=0.0332,b=-0.062,c=-0.3125。得到式(4)和式(5)的材料参数后,即可根据不同循环载荷下计算得到的损伤因子的值预测试样寿命Nf。
Chen法和SWT法的预测寿命结果如图7所示,其中,外侧2条虚线所包含的区域是相对中间斜线的0.6倍误差带。可以看出:Chen法和SWT法对寿命的预测都偏保守;在预测低周寿命时,两种方法的预测精度相差不大,但是在对高周疲劳寿命(N>106)的预测上,却存在较大的偏差。通过与实测数据的比较可以看出,Chen法相比SWT法有较高的预测精度,这说明Chen法比SWT法的损伤因子更适合用于预测LZ50钢的微动疲劳寿命。因此,以下将采用Chen法的能量密度损伤因子作为疲劳损伤参量开展研究。
3 微动参数对疲劳特性的影响
3.1 微动参数对Chen损伤因子的影响
通过改变摩擦因数、圆角半径和载荷幅值等相关参数,得到这些影响因素对微动损伤参数作用的规律。
如图8所示,摩擦因数为0.3时,接触内侧边缘的损伤参量比摩擦因数为0.6和0.8时的大,说明摩擦因数小时,内侧边缘应变能集中程度更高。接触区域内,损伤因子也存在峰值,与摩擦因数为0.6和0.8时的情况相比,摩擦因数为0.3时的损伤因子峰值更靠近接触内侧边缘,说明摩擦因数变小时,裂纹萌生的位置向内侧边缘偏移。接触区域内的损伤参量峰值变化不大,只会随着摩擦因数变化而发生位置的改变。
如图9所示,微动桥桥足处圆角半径r对边缘的损伤影响较大,对接触区域内的损伤峰值的位置影响较小。半径越大,接触外边缘附近的损伤因子越大,当半径增大到一定的值(r=0.9mm)时,外边缘的损伤参量变化显著。随圆角半径增大,接触区域内的损伤参量峰值也逐渐向外侧边缘偏移。
如图10所示,循环载荷对接触区域外边缘的影响并不大,对内边缘的损伤参量峰值影响相对较大。随着循环载荷的增加,接触区域内损伤因子的峰值逐渐增大,同时更靠近内边缘。
微动桥接触压力对接触区域损伤因子的影响如图11所示。可以看出,损伤因子峰值的位置随微动桥压力变化明显。随着压力的增大,接触区域内损伤峰值更靠近外边缘。另外,随着压力的增大,接触内边缘和外边缘附近的损伤因子均明显增大。
3.2 微动参数对寿命的影响
为分析各摩擦因数、圆角半径、循环载荷和桥足压力对LZ50钢试件断裂位置和疲劳寿命的影响,图12~图15分别给出了考虑这些微动参数的断裂位置-寿命曲线。如图12所示,随着摩擦因数的增大,断裂位置与内边缘的距离也增大;摩擦因数从0.3增加到0.6时,断裂位置变化很大,寿命虽然也在不断减小,但在一个数量级中,变化不大,说明摩擦因数主要影响断裂位置。图13中,随着微动桥桥足处圆角半径r的增大,断裂位置的变化较小,对寿命的影响也较小,说明r的影响较小。如图14所示,循环载荷的影响和微动桥半径影响规律相似,但是寿命变化相差较大,对寿命的影响大于对断裂位置的影响,说明循环载荷主要影响寿命。如图15所示,微动桥压力对断裂位置和寿命的影响均较大,微动桥压力从2000N减小为1000N时,断裂位置从2mm位置左移到1.5mm位置,寿命从1.3×105次减小为4×104次。
4 Chen准则法在车轴疲劳预测中的应用
根据轮对尺寸标准[16],在有限元软件中建立轮对的整体模型。由于结构和载荷的对称性,所以只取轮轴整体模型的1/4 建立有限元分析模型。
车轮旋转使车轴表面受到旋转弯曲应力,造成车轴轮座的微动损伤。在车轴左端部施加垂向载荷F=31kN[9],车轴受载后,接触端部附近的应力如图16所示。由于车轴受载荷后会有一定的弯曲形变,因此左下方的车轴接触端部的接触应力偏大,同样右上方的接触端部的接触应力也较大。
根据第2节的损伤因子方程和有限元计算结果,计算得到车轴下侧接触线上的损伤因子,如图17 所示。 可以看出,在距轮对接触的外边缘5mm处和距内边缘10mm处,损伤因子都存在峰值。根据2 节的分析可知,在距外边缘5mm处和距内边缘10mm附近萌生裂纹和发生疲劳破坏的可能性最大。据统计,我国因轮座裂纹而损坏的车轴中,裂纹大多集中于轮毂孔两侧附近。开裂的车轴中,在轮座内侧开裂的车轴约占60%,裂纹分布于距轮毂孔内端面5~20mm范围内;在轮座外侧开裂的车轴约占40%,分布于距轮毂孔外端面10~50mm范围内[17],这说明本文中的预测位置和实际情况较为符合。
根据第2.3节建立的寿命预测模型,在该载荷下,该轮对车轴外侧的疲劳寿命的预测值Nf=8.8×109,从寿命大小判断,这已经属于超高周疲劳的范畴。尽管当前模型对车轴疲劳寿命的预测结果符合设计标准,但是列车运行环境复杂,车轴承载变化较大,所以在此之前就需要进行检修或者更换。以京广铁路为例,铁路车轴采用的是无限寿命设计,根据铁路标准规定车轴设计使用年限为25年,但实际上车轴运行23年时就几乎全部产生严重的疲劳裂纹[18]。
5 结论
(1)Chen法和SWT法对寿命的预测都偏保守。在预测低周寿命时,两种方法的预测精度相差不大;在预测高周疲劳寿命(N>106)时,两种方法的预测效果相差较大,Chen法较SWT法有更高的预测精度。
(2)各个参数对微动疲劳特性的影响不同:摩擦因数主要影响断裂位置,微动桥桥足处圆角半径影响较小,循环载荷主要影响寿命,微动桥压力对断裂位置和疲劳寿命的变化影响较大。
基于能量 篇9
关键词：MBCR协议,网络功耗,网络分割,节点剩余能量
1 引言
无线传感器网络是节点以自组织方式组成的无线网络,在军事、工业、医疗和民用领域都有着广泛的应用前景。ZigBee通信技术具有低功耗、低复杂度、低速率和低成本等特点,逐渐地成为了无线传感器网络的首选网络协议。
ZigBee网络节点是依靠电池提供能量的,由于ZigBee节点体积小,而电池的寿命十分有限。当无线传感器网络中某些ZigBee节点电池电量耗完,节点将无法参与工作,容易导致网络分割,可能使其他节点无法正常通信,从而整个ZigBee网络性能下降甚至瘫痪。在实际应用中无线传感器网络一般部署在环境复杂的地区中,大部分ZigBee节点随机播撒,当节点电池能量不足时,及时更换电池是不可能的。降低网络功耗和均衡网络能量是网络控制中的一对矛盾,而目前的相关能量有效路由协议也只是从单方面因素考虑节能路由,并没有把两者有效地结合起来。因此,降低网络功耗和延长网络寿命是无线传感器网络的重要目标。下文在分析现有算法的基础上,提出了将节点划分区域,数据分组RREQ中增加一个标志位的方案。
2 相关路由协议
在目前的路由算法中,关于能量消耗控制的路由协议有通信状态下和空闲状态下两大类,其中通信状态下的能量路由协议又分为两类:最小化传输能量路由和能量平均消耗的路由。其中最小化传输能量路由代表性协议有MTP、PARO、COMPOW,该类路由具有网络耗能小的优势,但是个别节点电池易耗尽,容易引起网络分割。能量平均消耗的路由代表性协议有LEAR、DDSR、MBCR、MMBCR,该类路由一定程度上避免能量较低的节点,缓解网络分割问题,但是有关网络能量均衡的考虑并不周全。
能量均衡消耗的路由协议尽量让网络中所有节点平均消耗能量,从而达到延长节点寿命和缓解网络分割的目的。下面介绍相关的能量有效路由协议:MBCR路由协议和MMBCR路由协议。
2.1 MBCR(最小电池开销)路由协议
它的主要思想是选择源节点和目的节点之间路径中总的剩余能量最多的路由。如果剩余能量一样多,选择转发数据次数最少的路由。
假设节点电池剩余能量为e,f(e)为节点剩余能量的开销函数,将其定义为:f(e)=1/e,由此看出,节点的剩余能量越大,开销函数越小,该节点就更容易参与数据转发。假设源节点与目的节点之间路径为j=n0...nd,其中n0是源节点,nd是目的节点,路径中电池开销定义为:路由选择路径中电池总的开销最小路径m,即Cm=min{Cj|jA},其中A是源节点和目的节点之间所有可能路径的集合。
2.2 MMBCR(最小最大电池开销)路由协议
MMBCR是对MBCR路由协议的改进,与MBCR不同的是,它选择的路径是路径中的节点最大总的剩余能量最多的路由。它的电池开销重新定义为:Cj=max f(e),MMBCR选择路径中电池开销最小的路径m,即:Cm=min{Cj|j∈A}。MMBCR仍把节点的电池剩余能量作为选择路由的标准,和MBCR路由比较,更能使节点更多参与数据分组的转发,但同时也带来网络消耗大的问题。
MBCR、MMBCR路由在一定程度上防止了低能量节点的使用,但是由于只考虑了剩余能量的总和,所选的路径中也有可能包含低能量节点,这样更加快了低能量节点的使用,使网络分割更严重化。同时为了选择一种最佳的路由,能量低的节点也会参与分组请求的转发,在某种程度上又消耗了节点的能量。而MMBCR路由只是针对MBCR路由低能量节点的改进,为了全面地考虑网络功耗与节点剩余能量平衡,文中以MBCR路由为基础进行改进。
3 能量路由协议的改进
改进的算法主要从两方面进行:(1)低能量节点的控制(2)在传输方向上对路由进行控制。
3.1 低能量节点控制
为了使低能量节点有效地使用,将节点划分为两个区域:安全区和危险区。
安全区:如果节点当前剩余能量大于它初始能量的20%,它就位于安全区。
危险区:如果节点当前能量小于初始能量的20%,节点位于危险区。
位于安全区的节点剩余能量充足,选择路由时只考虑跳数。位于危险区的节点向它的父节点请求重新分配地址,不再具有路由功能,邻节点尽量避免危险区的节点参与数据转发。
定义路径经过节点n1...nd的路径总开销为C=,并且危险区的节点消耗能量大于安全区节点的消耗能量,Csafty
3.2 在传输方向上对路由进行控制
数据分组进行转发时,节点收到RREQ分组后,先判断自己是不是目的节点,如果自己不是目的节点,向周围所有的邻居节点转发此RREQ。如果某节点确定目的节点是自己的子节点,而该父节点仍转发该分组,造成一种资源浪费;如果某节点确定目的节点不是自己的子节点,而该父节点仍然向所有的子节点进行转发,也会使增加网络功耗。
给请求分组RREQ中增加一个标志位,此标志位用来记录RREQ的节点与本地节点的关系。规定标志位中的‘1’表示RREQ的节点与本地节点是父节点与子节点关系,标志位中的‘0’表示RREQ的节点与本地节点是非父节点与子节点关系,在转发RREQ之前,根据此标志来判断是将RREQ分组转发给其父节点还是子节点,以减少资源的浪费。
4 实验与分析
利用NS2作为模拟平台,比较MBCR协议、MMBCR协议和改进后的协议在单位时间内低能量节点耗尽的个数,以此证明改进后的协议能够有效地防止低能量节点的过度使用。
此仿真实验,由测试人员自定义节点的初始能量、传输RREP所需的能量和接收RREP所需的能量及其相关的初始值。
此次实验仿真时间为800s,发包速率为1.5 packet/s。节点初始能量为10J,节点发送功率为0.5w,接收功率为0.2w。Csafty=1,Cdanger=8,这样在危险区和安全区的开销对比明显,保证路由选择时尽量避免低能量电池。
仿真结果如图1所示,纵坐标为耗尽能量节点的个数,仿真中每隔100s记录一次。蓝色代表MBCR路由,绿色代表MMBCR路由,红色代表改进后的路由。
通过图1仿真结果,可以发现在300s左右MBCR出现了第一个能量耗尽的节点,而MMBCR路由和改进后的协议在第400s时才出现,在800s的仿真时间内,。MBCR路由低能量节点的电池耗尽最快,,而MMBCR路由适当减少了低能量节点的使用,MBCR和MMBCR路由中枢纽节点容易耗尽,较容易引起网络分割,改进后的协议由于将安全区和危险区的节点进行划分,在路由选择时尽量避免低能量区域的节点,使低能量节点得到有效的使用,从而达到了全网的能量均衡消耗,延迟了网络分割的时间。
在测试网络功耗问题时,选择40个FFD节点,此类节点都具备路由功能,节点的能量初始值设置为500J,保证节点的电池能量足够。仿真过程中假设节点的发射半径不受节点自身能量影响。发送数据包的耗能为发送RREQ分组耗能的2倍,其他的耗能暂记为0,实验中选择部分节点向其他节点发送数据,收集800s内三类路由功耗的数据。
仿真结果如图2所示,纵坐标为在选择路由时网络中所消耗的功能,仿真每隔100s记录一次。其中蓝色代表MBCR路由,绿色代表MMBCR路由,红色代表改进后的路由。
通过图2仿真结果,可以发现在前300s左右MBCR路由中网络功耗要低于MMBCR路由中的网络功耗,这是因为MMBCR算法相对MBCR算法需要寻找最优路径,因此在在转发分组RREQ中更加浪费了资源,但是路径建立以后,节点的耗能得到一定的控制。而改进后的路由从仿真刚开始时,就以最低的网络功耗传输数据,降低了网络功耗。
5 结语
目前,一些和能量有关的算法只考虑了剩余能量的总和,没有考虑到个别低能量节点仍然过度使用。本文提出将节点划分区域和在传输方向上对路由的控制,其核心思想是在解决能耗不均衡问题上采取了较主动的方法,同时降低了网络功耗,充分考虑了节点剩余能量和路径中消耗的总能量,进一步提高网络的整体生存周期。在以后的工作中会进一步研究关于节点的能耗问题和网络功耗的矛盾问题,在算法中引入“工作/休眠”交换的策略,进一步节省节点能量消耗。
参考文献
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[5]班艳丽.基于能量均衡的ZigBee网络树路由算法[J].计算机研究与发展,2005.
基于步态能量图的特征提取 篇10
图像分析的一个重要工作就是从图像中获得目标特征的量值,步态不同于人脸,指纹等传统的识别方式,它作为一种人体复杂行为特征,可用于识别身份,最大特点在于它是一个连续的运动过程,因此能应用于公共监控和信息安全领域。本文提出了人体步态能量图像的特征提取方法。该方法不需要进行周期的提取和时间规整,只需要任意一个大于一周期的行为序列即可。
1 步态能量图
步态能量图(GEI)是由Han等人提出的一种有效的步态特征表示,人体行为特征蕴含在行为运动的整个过程中,包括运动频率、肢体摆动、身体变化等。通常需要一个周期序列图像才能提取出行为的全部特征。但是,其结果往往导致数据量过大,增加了特征提取的复杂性和运算时间。在摄像机静止,摄录范围内人体运动单一的情况下,运动能量图像能够很好地解决这个问题。它利用均值的简单步骤将行为序列图像合成为一幅图像,数据缩减为原来的几十分之一。该图像保留了行为的轮廓、频率、相位等运动信息[1]。
对一个正常的人来说,其行走过程是一个以固定频率不断重复的类周期性运动。我们可以假设:(1)在步态周期序列中,不同的姿态是以固定的顺序出现的;(2)在步态周期中,每个姿态都是不同的。对正常步态而言,上面的两条假设是满足的。基于以上假设,我们可以定义步态能量图:对于给定的二值运动图像序列I t(x,y),步态能量图像的定义为[2]:
其中,N是行为序列的长度,t代表时间,x、y代表二维图像平面坐标。
2 特征提取
我们首先对人体行为图像进行了前景提取、质心及尺度归一化等处理,使图片大小相等(39×22)。计算每个样本步态能量图。
2.1 质心与尺度归一化
图像的前景总是按照一定的运动方向分布的,距离镜头远近也不一样,不能直接做能量提取,需要进行质心和尺度的归一化,如图1所示,归一化后的分辨率为39×22。
2.2 步态能量图
对归一化处理后的图像,执行式(1)运算,产生的步态能量图为:
3 数据降维处理
3.1 提取方式不同的行为分类识别率比较
我们分别在一个周期序列和多于一个周期的序列上提取能量图,做了PCA、2DPCA、LPP测试。测试结果如表1所示。从表1可以看出提取一个周期视频的图片的识别率要低于提取多于一个周期图片的识别率。这是因为多帧图片更能反映出某种动作的特征,去除偶然产生的不规则动作,鲁棒性好[3]。
3.2 PCA、2DPCA与LPP随样本个数变化的识别率。
我们分别随机抽取了10个动作的1、2、3、4个行为能量图作为训练,剩余的为测试集,得到的实验数据如图3和表2(括号内表示维数,t表示训练和测试共用的时间)所示。从中可以看出,随着训练样本的增多,各种算法的识别率都有所增加,但LPP的精度总体来说要更稳定些;从时间上看,LPP和2DPCA用时较少,PCA所用时间最长,比前两者高出两个数量级。从维数上看,LPP的维数是比较低的,可以节省大量的存储空间。
3.3 PCA、2DPCA与LPP的降维与识别率的关系
我们分别对PCA、2DPCA与LPP在不同维数上的识别率进行了测试,结果如图4所示。可以看出PCA受维数影响不大,一直保持在80%左右。2DPCA随维数增加,识别率有所增加,但是,远不如LPP的识别效果好。综上所述,LPP在一定维数上,能够以较快的运行速度获得更好的识别率。
4 结论
本文针对行为序列图像数据庞大的特点,提出了采用步态能量图作为特征,通过多于一个周期的序列图像的提取,能够避免一些偶然因素的影响。由于图像数据量庞大,本文对提取出的特征进行降维处理。采用保局投影映射(LPP)方法对步态能量图特征进行降维处理,并对PCA、2DPCA和LPP等方法进行降维作对比分析。实验结果表明:PCA在识别率上较少受维数影响,但是运行速度过慢;2DPCA速度较快,但是识别率不及LPP;LPP的方法在适当的维数上,能够以较快的速度获得更高的识别率。
摘要：本文提出了采用步态能量图作为检测的特征,由于直接提取到的特征序列维数较高,需要对特征序列进行降维处理。本文采用保局映射投影(LPP)方法对特征序列进行降维,得到了较好的效果。
关键词：特征提取,步态能量图,数据降维,人体运动
参考文献
[1]HAN Ju,BHANU B.Individual recognition using gait energy image[J].IEEE Tran s o n Pattern Analysis Machine Intelligence,2006,28(2):3162322.
[2]王利巧,裴亚南,基于步态能量图和不变矩的身份识别算法[J].计算机与数字工程,2009年第10期128-131
基于能量 篇11
关键词：古建筑木结构；抵抗破坏潜能；能量耗散；地震破坏评估；破坏系数
中图分类号：TU366.12文献标志码：A文章编号：16744764（2013）06010309
古建筑是中国民族历史文化的重要组成部分，它的形成和发展从不同侧面反映了中国各个历史时期的政治、经济、艺术以及科学文化状况，这其中，木结构古建筑作为中国古代建筑的主流，被广泛应用在宫殿、庙宇、民居、楼阁等建筑中，是历史发展的见证和民族文化兴衰潮汐之映射，是不可再生的珍贵的历史文化遗产[1]。但是对于现存的古建筑木结构来说，千百年的历史传承中受到了自然力和人为的破坏，材料发生腐朽、虫蛀、老化以及结构或构件发生破坏，再加上多年来对其保护不够重视、年久失修，使得现存古建筑木结构绝大多数处于不同程度的残损状态，其健康安全状况不容乐观并有进一步恶化的趋势，有的已处于危险状态甚至濒临损毁[23]。但是由于木材资源相对匮乏以及中国保护文物的政策性要求，不可能大面积地采用替换新材的方法来修缮和改造破坏的木结构古建筑。因此，对古建筑木结构进行科学合理的修缮保护已迫在眉睫，而对加固后各构件及整体结构的抗震性能研究也成为古建筑木结构修缮保护的关键工作。为了能够合理地评估古建筑木结构加固后的抗震性能以及研究加固结构在各工况地震作用下的破坏过程及对应的破坏状态，本文提出了一种能够客观评价加固后木结构地震破坏程度的方法。
通过碳纤维布加固古建筑木结构振动台试验可以发现，在枓栱铺作层以及柱架榫卯节点发生滑移前，结构或构件不断吸收外部输入的能量，结构基本处于弹性阶段，这个过程中结构将少量的能量转化为动能和弹性势能储存；而开始滑移之后，结构或这两部分耗能元件进入弹塑性阶段，塑性变形和阻尼使得地震输入能不断被释放和耗散导致结构也逐渐出现不同程度的破坏。也就是说，结构或构件的破坏过程实质上是能量耗散和释放的过程，而结构或构件最终的破坏是因为地震输入的能量向结构或构件释放的过程受到抑制[46]。因此，对于碳纤维布加固古建筑木结构来说，结构的破坏是因为枓栱铺作层或碳纤维布加固燕尾榫柱架的破坏不断加剧而导致。鉴于此，借助碳纤维布加固古建筑木结构振动台试验以及碳纤维布加固燕尾榫柱架和四铺作枓栱拟静力试验，基于耗能元件在低周反复荷载作用下所表现出的“构件抵抗破坏潜能”以及整体结构在地震作用下各种工况下所耗散的地震能量，建立了古建筑木结构各耗能元件及整体结构在不同工况地震作用下的地震破坏评估模型，并结合试验进行破坏分析，以期能够客观地反映木结构古建筑的实际震害等级。
1.2碳纤维布加固古建筑木结构的构件破坏评估
为了定量地评估2个耗能元件在不同工况地震作用下的破坏程度，结合碳纤维布加固古建筑木结构振动台试验，采用本文提出的构件破坏评估模型对碳纤维布加固木结构中的柱架榫卯节点和枓栱铺作层在地震作用下的破坏程度进行分析。
通过对碳纤维布加固古建筑木结构振动台试验的动力响应分析，得出了碳纤维布加固燕尾榫柱架层和枓栱铺作层在各种工况地震作用下的地震剪力和层间位移，并根据公式（4）和（5）分别计算出了碳纤维布加固整体结构的2个耗能元件在地震过程中的累积滞回耗能（如图4所示）。
2.1整体加固结构地震破坏评估模型
根据振动台试验结果分析得出，地震作用下古建筑木结构发生倒塌（图7（a））之后的破坏情况如图7（（b）～（i））所示。从图中可以看出，东北角燕尾榫节点和西北角燕尾榫节点破坏相当严重，卯口发生断裂，且发生脱榫现象；东南角和西南角燕尾榫节点卯口局部出现竖向裂缝，但并未发生脱榫现象；东北榫头纵向开裂，其余榫头没有出现破坏；普拍枋在倒塌过程中被折断；柱头馒头榫在水平反复地震荷载作用下发生弯曲挤压破坏；枓栱在水平反复荷载作用下，主要破坏情况为暗榫的弯曲挤压破坏，而枓栱本身并未发生较大破坏；梁、柱构件基本完好。
未加固结构模型经过首次振动台试验倒塌破坏之后，根据试验中的破坏情况，分别对图7出现的不同破坏形态按照加固规范的规定[13]进行加固或者替换修复：将劈裂的榫头、卯口以及节点区域的外表面用丙酮清洗干净，以除去破损处以及外表面的污物，待丙酮完全挥发后，涂敷配套的树脂粘结剂，再用碳纤维布将受损的节点区域进行包裹拼装成加固模型如图8所示。各节点采用同一规格的、相同数量（层数、长度）的材料（碳纤维布和粘结剂）以及相同的加固方法，保证结构的各节点松紧程度尽量一致；同样对普拍枋破损处用用丙酮清洗干净后，再涂敷配套的树脂粘结剂将其粘好；对枓栱铺作层和柱头由于挤压导致破坏的榫头进行更换处理，然后将修复加固后的模型重新拼装如图9所示，并对加固后试验模型进行模拟地震动振动台试验研究。
3结论
借助碳纤维布加固燕尾榫柱架和枓栱铺作层的拟静力试验以及整体加固结构的振动台试验，计算出了两耗能元件在低周反复荷载作用下所具有的“抵抗破坏潜能”和各工况地震作用下每一耗能元件所耗散的能量，并基于构件/结构的“抵抗破坏潜能”和能量耗散原理建立了碳纤维布加固古建筑木结构各构件及整体加固结构在不同工况地震作用下的地震破坏评估模型，为碳纤维布加固古建筑木结构的震前破坏预测和加固古建筑木结构的保护再修复提供可靠的理论依据。主要结论有以下几点：
1）碳纤维布加固古建筑木结构在小震作用下的主要耗能元件为碳纤维布加固柱架榫卯节点，但随着地震强度的增大，榫卯节点破坏逐渐加剧，枓栱铺作层分担的地震能量越来越多。
2）利用构件地震破坏评估模型，定量地计算出了碳纤维布加固燕尾榫柱架以及枓栱铺作层在各工况地震作用下的破坏系数，碳纤维布加固燕尾榫柱架由于粘合榫卯本身的弱承载力以及碳纤维布的单一受力性能，当地震动强度为800 gal时，节点几乎完全退出工作，破坏系数接近于1；而枓栱铺作层即使在8度罕遇地震作用下，其破坏系数也仅仅在034左右，属于轻微破坏。
3）基于能量分配系数建立的碳纤维布加固古建筑木结构整体结构地震破坏评估模型，较好地计算出了整体加固结构在各工况地震作用下的破坏情况，与试验现象基本符合，并基于破坏程度，得出了整体加固结构不同破坏系数对应的结构不同震害等级。
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基于压电效应的能量转换系统 篇12
关键词：压电发电,振动能,压电发电装置,输出特性
能源匮乏是目前全球最需解决的关键问题之一, 世界各国科研工作者一直在努力开发新型可再生能源来解决能源匮乏和使用传统石化能源时存在的问题。为解决这一问题, 科研人员尝试将周围环境中的潜在能源加以利用转换, 其中, 光能、风能、太阳能等清洁能源逐渐引起人们的重视[1,2]。生活中振动产生的机械能以其几乎无处不在且具有较高的能量密度等优点更是成为了研究热点。本文基于压电效应基本原理对压电发电装置的设计进行介绍。
1 压电材料基本理论
不同于静电电容式发电、电磁发电等方式的发电机理, 压电晶体的发电原理有其独特的特点与要求, 如激振力的振幅、频率等对产生电能的影响。针对这些不同点, 下面从压电效应原理与压电方程组两个方面进行简要介绍。
1.1 压电效应原理
压电效应[3]的机理是:当外力作用在具有压电性的晶体上时, 晶体随之发生形变, 由于晶体较低的对称性, 晶胞中正负离子产生的相对位移使晶体发生宏观极化。因此当压电材料受力发生形变时, 它的两个表面会出现异号电荷, 也就是正压电效应。
1.2 压电方程组
压电晶体是压电发电装置的核心元件, 根据压电晶体所处的机械边界条件和电学边界条件的不同, 将压电方程分为四类, 第一类方程组 (机械自由压电和电学短路方程组) 可描述为[4]:
上式中D为电位移, d为压电常数, T为应力, εT为恒定机械应力下的介电常数矩阵, E为电场强度, S为应变张量, 电场强度恒定时, sE表示机械柔度矩阵用;dt为d的转置;第一个方程为正压电效应的表达式, 第二个方程为逆压电效应的表达式。
2 装置的结构设计
图1所示的压电发电装置的结构由压电叠堆、预压弹簧、支撑弹簧、激振板、支撑架、力传感器、底座等构成。
压电叠堆受到激振板传递的外部激振力F, 预压弹簧在其中起到缓冲的作用, 压电叠堆受力发生变形并输出电荷, 进而实现机械能向电能的转换。支撑弹簧与支撑架用来防止压电堆叠形变过大;激振板的受力大小用力传感器来检测;压电堆叠由200片的压电陶瓷片按照机械串联和电学并联方式构成, 其中单片尺寸长、高、厚分别为37m m、74m m和0.2m m。
3 压电发电的输出特性
想要设计出高性能的压电发电装置, 必须分析压电材料的输出电流、输出电压对装置性能的影响以及负载电路对输出功率的影响。下面本文将针对电流输出特性进行简要介绍。
设压电片的长、宽、厚分别为用l、a和h表示。
在外力F=F1sin (ωt) 的作用下, 对压电材料输出表达式中第一类压电方程组进行分析。外力F表达式是关于时间t的一元函数, 则D、E、S、T都为关于时间t的函数, 因此方程组中可以表达为:
沿压电振子表面对式 (3) 进行积分, 可以得到:
图2外接负载示意图是压电振子的等效电学模型。RL是外接负载, 阻值为R, i0 (t) 表示压电陶瓷流向负载的输出电流, i (t) 表示电流源Q输出的电流。
微分式 (4) 中t, 整理得到:
将 (6) 代入 (7) , 可以得到:
由电学等效模型可知i (t) 与E (t) 有如下关系:
将式 (9) 代入式 (5) 整理得:
由i (t) 的微分方程式 (10) , 整理得:
式 (11) 中C为未知实数, 进行分析可得知C等于零。又由电学等效模型可知:
将式 (8) , 式 (12) 代入式 (11) , 整理得到输出电流解析式:
根据以上推导的理论数学公式, 代入数值进行分析, 可以得到, 在受到规则的激励作用或交变的外力时, 压电晶体开路状态下输出电流是交变的。以式 (13) 对峰值为500N, 频率为10H z的外力F的作用下的压电发电装置进行模拟分析, 相关参数如下表所示。
4 结束语
压电效应技术以其独有的优势在当今能源需求不断增长的情况下, 得到了日益广泛的应用。本文从压电材料基本理论、压电发电装置、压电发电的输出特性以及压电发电的应用四个方面, 针对压电效应的能量转换进行了相关介绍。基于压电效应的能量转换是一种无污染可循环的新型能源, 发展前景一片光明, 相信将来在新能源开发中压电技术必定会是不可或缺的部分。
参考文献
[1]王剑, 郭吉丰, 郭帅.压电发电技术研究综述[J].压电与声光, 2011.
[2]温永清, 刘小鱼, 鲁飞, 孙良成, 刘树峰, 贾涛.压电发电技术及其应用研究[J].稀土, 2013.
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