策略仿真（共10篇）
策略仿真 篇1
现代舞台机械控制系统通常由台上和台下两部分组成。其中,台上系统主要包括假台口、幕类、景杆、吊杆等,而舞台吊杆是整场演出中最常用的必需设备,通常需要借助其同步协调运行来增强舞台演出的效果[1]。实际系统中,由于存在参数摄动及负载扰动等内外不确定性因素的影响,传统的控制方法往往很难满足其高精度同步运行的要求。因此,借助于先进的控制方法来改善系统的同步性能,对演艺效果的提升具有重要的意义。
舞台调速吊杆群同步控制的实质是多电机同步控制。传统的同步控制策略应用最多的是并联控制方式,其启动和停止阶段均具有很好的同步性能。但对于位置来说,整个系统相当于开环控制,当运行过程中某一台电机受到扰动时,电机之间将会产生同步偏差,同步性能也会变差。因此,为提高同步精度,研究者提出了许多同步控制算法。其中,参考文献[2]将模糊PID控制算法运用到了偏差耦合同步方案的速度补偿器中,应用模糊算法对速度补偿器的参数进行在线整定,实现了对同步误差的补偿;参考文献[3]提出了一种基于模糊控制器的改进耦合多电机同步控制,其仿真实验得到了较好的同步效果;参考文献[4]提出在电流环的基础上,用内模控制技术设计速度控制器,以抑制速度波动,明显改善了系统的跟随性能和抗扰动性能;参考文献[5]针对传统PID控制器对环境适应能力较弱的问题,提出一种基于内部模型的PID控制器,以提高系统的鲁棒性。但以上文献仅从速度环方面考虑,均未引入位置补偿,更是少有文献将基于内模与模糊PID混合的方法应用于舞台吊杆群的同步控制策略中。
基于此,本文提出基于内模与模糊PID混合的多电机同步控制策略。该方法较主从控制具有更为优良的启动性能,即在并联控制的基础上,采用内模控制器取代常规PI速度跟踪控制器,提高了系统的鲁棒性及跟踪性能;同时将所有吊杆的位置信息引入模糊PID同步补偿器,根据其偏差及其变化率的大小来在线整定PID的3个参数,实现对位置同步误差的自适应补偿,从而更有效地实现对舞台调速吊杆群的高精度同步控制的目标。
1 舞台调速吊杆群同步控制
1.1 多电机的同步控制方案构建
实际舞台系统中,会因外部环境引起的电机内部参数摄动以及负载扰动等不可预测的因素而影响到吊杆运动的准确性与平稳性。考虑到在多电机同步控制中,控制的核心仍是速度跟踪控制器,这里采用对系统具有较强鲁棒性的内模控制器取代常规PI跟踪控制器,以有效地抑制其内外不确定性对同步性能的影响;同时考虑到补偿控制器参数的适应性不足,难以从根本上消除同步误差等问题,设计了基于位置同步误差的模糊补偿控制器,实现对所有吊杆的位置同步误差自适应补偿,使其保证每个吊杆都可以得到足够的位置同步误差信息,同时会对每个吊杆的速度波动产生响应,从而使舞台调速吊杆群的同步控制精度得到进一步改善。
为此,构建一种基于内模与模糊PID混合的舞台调速吊杆群同步控制方案,其结构图如图1所示。图中nr为设定转速输入,d为外部扰动,ni、si(i=1,2,…,m)分别为第i台电机的实际转速输出和转动位移输出。
1.2 内模跟随控制器的设计
内模控制IMC(Internal Model Control)方法是Garcia和Morari[6]于上世纪80年代初针对复杂工业过程难以建立对象的精确模型而提出的,以其简单、跟踪性能好、鲁棒性强等优点倍受业界关注。其基本的结构框图如图2所示[7]。图中,R(s)和Y(s)分别为系统输入和输出,D(s)为不可预测干扰输入,GI(s)为内模控制器,Gp(s)为实际被控对象,G赞p(s)为被控对象的内部模型。
通常情况下,内模控制器可设计为如下形式: ,其中GF(s)是内模控制的核心,是一个n阶低通滤波器 。其中n为 的分母与分子s多项式的阶次之差;TF为滤波器时间常数,是内模控制需要调整的参数,它对系统性能和鲁棒性有显著影响。因此TF的选择需在鲁棒性与快速性之间进行折中。
1.3 模糊PID同步补偿器设计
模糊控制(Fuzzy Control)与PID控制器结合,利用误差及其变化率对PID的参数在线自整定,以满足不同的误差及变化率对控制参数的不同要求;此外,其双重反馈补偿可以尽快地减小位置同步误差,以适应被控对象高精度协调同步运行的要求。
本文采用的模糊PID同步补偿器为二输入三输出的形式,输入e是所有吊杆的位置均值与每个吊杆位置之差,ec为其变化率,△Kp、△Ki、△Kd是输出。根据舞台吊杆控制要求的同步精度为±3 mm和定位精度为±2 mm,其模糊输入量e、ec量化论域均为[-33];模糊输出量△Kp、△Kd量化论域均为[-0.3 0.3],△Ki量化论域为[-0.060.06]。将模糊子集划分为{负大,负中,负小,零,正小,正中,正大},其表示为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},隶属度函数均采用三角隶属函数,并通过工程实际操作经验制定模糊控制规则表[8,9]。然后应用模糊算法对PID参数进行在线整定,从而得到位置模糊PID同步补偿器。
1.4 同步性能评价指标
为评价舞台调速吊杆系统的同步性能变化水平,定义每个吊杆的同步误差esi为所有吊杆转动位移的均值与该吊杆实际转动位移之差,即
。进而给出多电机之间转动位移同步误差的评价函数:
式中Es为任意2台电机之间转动位移的最大同步误差。
2 系统仿真研究
2.1 系统模型设计
实际工程中调速吊杆采用交流变频调速系统,并且通过坐标矢量变换,可以将交流异步电机等效为直流电机[10],通过模仿直流电机的同步控制策略可得到交流异步电机的控制效果。因而本文以3台额定功率为10 k W、额定电压为220 V、额定电流55 A、额定转速1 000 r/min、电枢回路总电阻为10Ω、电机转矩系数为Ce=0.192 5 V·min/r的直流电机进行仿真分析。
额定励磁下直流电机的传递函数等效为一个二阶线性系统,即 。考虑到3台相同电机的电磁时间常数和机电常数略有差别,分别取电机1:Tm=0.075 s,Tl=0.017 s;电机2:Tm=0.2 s,Tl=0.015 s;电机3:Tm=0.15 s,Tl=0.035 s;由此可得到不同电机相应的数学模型。此外,依据1.2章节分析,滤波器可设计为 。由此可得相应的内模控制器。
根据给定直流电机的传递函数,利用伯德图得到其根轨迹,并通过基于Ziegler-Nichols的方法来整定PID控制器的3个初始参数,即KP=14.26,KI=0.45,KD=0.125。依据1.3章节分析,在Matlab命令窗口运行Fuzzy函数进入模糊逻辑编辑器,选择控制器类型为Mamdani型,建立Fuzzy Logic Controller模块,再利用Simulink工具箱搭建模糊自适应PID控制系统的模型。
2.2 仿真与性能分析
为验证文中方法的有效性,在Matlab平台下,将其与同参数下的主从同步控制进行对比仿真分析。初始时刻给定电机转速1 000 r/min,3台电机内部存在不同的参数摄动,且当系统稳定后,t=5 s时再分别给电机加不同的负载扰动,其转速启动、扰动曲线如图3所示,最大位移同步误差曲线如图4所示。
由图3可以看出,在电机的启动过程中,使用主从控制方式在1.5 s左右转速才达到并稳定在设定值上,从电机的速度明显落后主电机;而本文方法3台电机转速在0.5 s左右即可同步到达给定值。说明本文方法较主从控制方式具有更好的响应速度和电机启动跟随性能,且对每个轴的转速都有及时的调节作用。3台电机发生扰动时,使用主从控制方式转速产生明显波动,且1 s后电机仍有微小的波动;而本文方法对此扰动变化不显著,且在0.6 s左右即可达到速度设定值。说明本文方法具有更强的鲁棒性,能更有效地抑制内外不确定性因素造成的不同步现象。
由图4可以看出,主从同步控制中的位移同步误差逐渐增大,在1.5 s左右达到最大值4.5 r,之后始终保持4.5 r左右的最大位移同步误差,即从电机位移一直落后于主电机,从未实现同步运行;而本文方法仅有微小的同步误差,能满足实际工程中对平稳性的要求。反映出本文方法较主从控制方式具有更好的同步性能,更容易满足舞台吊杆群的高精度同步运行要求。
本文针对舞台调速吊杆群运行过程中易受由环境变化带来的扰动与参数摄动影响而导致传统的同步控制运行效果不理想的问题,提出将系统具有较强鲁棒性的内模控制器引入舞台调速吊杆的同步控制策略中,并结合模糊智能控制方法对位移进行同步自适应补偿,从而实现多电机的高精度同步控制。仿真结果表明,文中所述方法在内部和外部的不确定性因素共存时,系统的启动、抗扰及同步性能均优于主从式同步控制,更好地实现了舞台调速吊杆群的高精度同步控制的目标。
策略仿真 篇2
期权策略在沪深300股指期权仿真交易中的应用论文
[关键词]
期权策略;沪深300股指期权;仿真交易
一、引言
期权作为金融衍生品家族的重要成员，其一项重要功能就是控制风险。不同于股票、债券的单边交易，期权是可以同时进行双边买卖的金融工具。期权双方的权利义务不对等，期权合约赋予买方在一定时间范围内以一定执行价格买入或卖出标的物的权利，而期权的卖方则有在一定时间内卖出或买入执行标的的义务。基于期权交易的这一特点，交易员们设计了多种多样的交易策略来实现风险对冲以及套利交易。其中包括期权与期权间的交易策略，期权与现货间的交易策略，期权与期货间的交易策略等等。由于每个国家和地区的期权市场都有自身的特点，因而将这些交易策略运用到不同的市场中，其结果也有较大差异。
投资者要进行期权交易，需要掌握相关的期权交易策略。而已有的交易策略是否适用于国内市场，是否能够带来持续盈利，想必是许多投资者关心的问题。因此，本文以沪深300股指期权仿真交易数据为样本，检验多种期权交易策略在当前市场中的获利情况，从而为投资者运用期权策略提供一定借鉴。
二、期权交易的基本策略
期权的魅力在于多样化的投资策略，期权具有杠杆大、风险收益不对称的特点，单一的买入或卖出期权可能不是最优的交易策略，也无法满足投资者多样的风险收益需求。由于期权上市合约众多，合约价格或多或少会有偏差，这就为投资者提供了套利的机会。因此，我们有必要检验投资者在当前仿真交易市场中是否拥有获利空间，以及使用何种交易策略可获得更好的投资回报。
(1)上涨行情策略
通过判断后市行情是急涨、缓涨还是不跌，投资者可以采用不同的期权组合策略。若判断后市将出现急涨行情，可直接采用买入看涨期权策略，收益无限而风险有限，最大损失为权利金。当判断后市出现缓涨行情时，可以采用牛市差价策略，卖出执行价较高的看涨或看跌期权，买入执行价较低的期权，在锁定风险的同时，也锁定了利润空间，最大亏损为(高执行价―低执行价)―净权利金。当判断后市没有下跌可能时，则可以通过卖出看跌期权来获得期权费，但若后市出现大跌行情，则损失无限。
表2.1 上涨行情的期权策略
行情预测 策略方向 权利金 保证金 风险 利润 执行策略
1、急涨 买方策略 支出 不需要 有限 无限 买入看涨期权
2、缓涨(主动) 买方策略 支出 不需要 有限 有限 牛市看涨差价策略
3、缓涨(被动) 卖方策略 收入 需要 有限 有限 牛市看跌差价策略
4、不跌 卖方策略 收入 需要 无限 有限 卖出看跌期权
(2)下跌行情策略
当投资者判断后市将出现急跌行情时，可以买入看跌期权，大盘下跌越多，投资者获利越多，最大损失为权利金。当判断后市出现缓跌行情时，可以采用熊市差价策略，买入高执行价的看涨或看跌期权，卖出低执行价的看涨或看跌期权，同时锁定风险和收益，最大损失为(高执行价-低执行价)-净权利金。当判断行情不会上涨时，则可以通过卖出看涨期权来获得期权费，但若后期大盘上涨，则损失无限。
表2.2 下跌行情的期权策略
行情预测 策略方向 权利金 保证金 风险 利润 执行策略
1、急跌 买方策略 支出 不需要 有限 无限 买入看跌期权
2、缓跌(主动) 买方策略 支出 不需要 有限 有限 熊市看跌差价策略
3、缓跌(被动) 卖方策略 收入 需要 有限 有限 熊市看涨差价策略
4、不涨 卖方策略 收入 需要 无限 有限 卖出看涨期权
(3)震荡行情策略
若投资者认为后市行情将窄幅震荡，则可以采取顶部跨式策略，卖出执行价相同的看涨或看跌期权;或者采用正向蝶式策略，买入不同执行价格的看涨期权或看跌期权，同时卖出2份执行价相同的期权。前者收益有限而风险无限，后者的`收益和风险都有限。
若投资者认为大盘震幅将扩大，则可利用顶部宽跨式策略或者反向蝶式策略。顶部宽跨式策略通过卖出执行价格不同的虚值看涨期权和看跌期权组合获取收益。反向蝶式策略卖出2份不同执行价格看涨或看跌期权，同时买入2份执行价相同的看涨或看跌期权，锁定风险和收益。
若投资者认为后期股指将突破震荡行情，出现上涨或下跌趋势，则可采用底部跨式策略或者底部宽跨式策略，买入执行价格相同的期权，或者买入执行价不同的虚值看涨和看跌期权锁定风险。
表2.3 震荡行情的期权策略
行情预测 策略方向 权利金 保证金 风险 利润 执行策略
窄幅震荡 卖方策略 收入 需要 无限 有限 顶部跨式策略
卖方策略 支出 需要 有限 有限 正向蝶式策略
宽幅震荡 卖方策略 收入 需要 无限 有限 顶部宽跨式策略 卖方策略 支出 需要 有限 有限 反向蝶式策略
震荡突破 买方策略 支出 不需要 有限 无限 底部跨式策略
买方策略 支出 不需要 有限 无限 底部宽跨式策略
三、期权策略在仿真交易中的检验
针对以上期权交易策略，我们利用沪深300股指期权仿真交易数据进行检验，判断其能否在我国股指期权市场中实现持续盈利。
(1)沪深300指数表现
(2)上涨行情策略的检验
1.买入看涨期权
我们构造五种不同的期权组合，检验每种组合的盈亏情况。
表3.1 买入看涨期权组合
由图3.1可知，在下跌行情和震荡行情中，买入看涨期权难以获利;在上涨行情中，买入看涨期权可以获利，且涨幅越大，获利越高。买入实值期权的获利情况优于虚值期权。
2. 牛市看涨差价策略
表3.2 牛市看涨差价组合
(价格间距小) 组合P5
(价格间距大)
3. 牛市看跌差价策略
表3.3 牛市看跌差价组合
(价格间距小) 组合P5
(价格间距大)
在下跌行情中，牛市差价策略难以获利;在震荡行情和上涨行情中，牛市差价策略均可获利，构建执行价格间距大的实值期权和虚值期权组合能够获得较高盈利。
4. 卖出看跌期权
表3.4 卖出看跌期权组合
在下跌行情中，卖出看跌期权不能获利;在震荡行情和上涨行情中，卖出看跌期权可以获利，且卖出实值期权和平值期权的获利情况优于虚值期权。
(3)下跌行情策略的检验
1、买入看跌期权
表3.5 买入看跌期权组合
在下跌行情中，买入看跌期权可以获利，且买入实值期权获利较高;在震荡行情和上涨行情中，买入看跌期权无法获利，且深度实值期权的亏损大于深度虚值期权。
2、熊市看跌差价策略
表3.6 熊市看跌差价组合
(价格间距小) 组合P5
(价格间距大)
3、熊市看涨差价策略
表3.7 熊市看涨差价组合
(价格间距小) 组合P5
(价格间距大)
在市场下跌和震荡行情中，执行熊市差价策略可以获利;在上涨行情中，熊市差价策略不能获利。在下跌和震荡行情中，构建执行价格间距较大的实值和虚值期权组合策略获利较高;在上涨行情中，构建执行价格间距较大的熊市差价策略损失较大。
4、卖出看涨期权
表3.8 卖出看涨期权组合
在下跌行情和震荡行情中，卖出看涨期权可以获利，且卖出实值看涨期权获利较高。在上涨行情中，卖出看涨期权无疑会造成损失，且行情上涨越猛，损失越大。
(4)震荡行情策略的检验
1、顶部跨式
表3.9 顶部跨式组合
市场在震荡下跌和窄幅震荡过程中，顶部跨式策略能够获利;当行情突破震荡区间，例如出现急涨行情时，顶部跨式策略会出现大幅亏损。
2、正向看涨蝶式
表3.10 正向看涨蝶式组合
3、正向看跌蝶式
表3.11 正向看跌蝶式组合
当行情在一定范围内震荡时，正向蝶式策略均有获利可能;但当行情突破震荡区间时，会出现一定损失，但损失有限。
4、顶部宽跨式
表3.12 顶部宽跨式组合
顶部宽跨式策略在行情波动过程中能够获利，且期权执行价格间距越小，获利越多。
5、反向看涨蝶式
表3.13 反向看涨蝶式组合
6、反向看跌蝶式
表3.14 反向看跌蝶式
由于近期股指主要在2200―2500区间内窄幅波动，波动幅度偏小，因此反向蝶式策略难以实现持续获利。
7、底部跨式
表3.15 底部跨式组合
8、底部宽跨式
表3.16 底部宽跨式组合
底部宽跨式策略的获益情况与底部跨式策略类似，当市场处于震荡行情时，该组合策略无法获利，但损失有限;当市场行情突破震荡时，该策略能够获得较大收益。
四、结论
策略仿真 篇3
关键词：计算机仿真；随机库存系统；存货策略
中图分类号：F224文献标识码：A文章编号：1002-3100(2007)12-0114-03
Abstract: Operations research can be applied to handle stock strategy of inventory system under the conditions as demand satisfied with normal distribution and pre-time, while it is quite workable to use Arena in dealing with stochastic inventory system. By simulation, we can obtain optimized strategy indirectly, and better carry out the stock strategy in managing a stochastic inventory system.
Key words: computer simulation; stochastic inventory system; stock strategy
库存以原材料、在制品、半成品、成品等形式大量地存在于物流的各个环节。库存缘于供应与需求不同步、不同量，发生供过于求或供不应求的现象。如果库存过多，则会造成积压浪费以及保管费的上升；如果库存过少，会造成缺货，进而导致顾客不满意，甚至顾客流失。因此，选择一个适当的库存和订货策略，是一个值得研究的问题。
1计算机仿真法的优点
在解决随机库存策略制定问题中运筹法使用较多，其基本思想是在经济订货批量模型（EOQ）上进行调整[3]。这种方法能够处理服从正态分布的需求量、前置时间以及诸如大批量运费费率折扣、数量折扣等条件。但当需求量前置时间等随机因素不服从正态分布或者随机因素数量较多时，运筹法难以解决。而仿真方法则不存在上述限制：
（1）计算机仿真的适用范围广泛。仿真所建立的模型是实际系统的映像，它能够处理不确定性和复杂的相互关系为任意假设建立模型，所以对于各种复杂的物流系统无论是线性还是非线性，无论是静态还是动态都可以用系统仿真法研究[2]。
（2）计算机仿真能加深决策者对系统的行为的了解和对各备选方案优劣的把握，做到心中有数。仿真模型使用面向对象、可视化建模技术和动画显示技术，决策者能够一目了然地“看到”各种方案是怎样运作的，就像面对真实系统。同时利用仿真，决策者可以轻松地对决策问题做“What…If”（如果……会怎么样……）分析，通过改变各种决策变量（参数）来观察系统运行的变化以及对目标实现的影响。这样无需实际完成拟议的方案就能评价它们，或在不干扰现有系统的情况下对它们进行试验，还可避免无根据、无结果的争论。
（3）节省时间和费用。计算机仿真一般具有所需时间短、无破坏作用、花费较少的特点。通过计算机仿真可以避免新建系统或修改已有系统过程中可能会遇到的各种问题，从而提高资源的利用效率，降低失败的风险，更有效地达到决策目标等。
（4）仿真可以帮助系统优化。仿真模型的一次运行，只是对系统的一次抽样模拟。从这一点分析，系统仿真方法不是一种系统优化方法，即它不能求解系统的最优解。但是，系统仿真可以依据对系统模型的动态运行效果，多次修改参数，反复仿真。从此意义上，系统仿真是一种间接的系统优化方法。
2随机库存系统的计算机仿真
2.1系统假设
假设库存系统的需求量与提前期都是随机的；该库存系统采用的存货策略为T,s,S的混合库存策略，即定期检查库存，当库存量小于常数s时订货，订货量为常数S减去当前的库存量[1]，并且在前一批订货入库时不下新订单。
2.2仿真方法与仿真工具
仿真方法采用活动扫描法，描述在特定日期内出现的事件序列：收到先前的订货，满足客户的需求，订购新货然后将时间推进到下一日再重复一遍。
仿真工具采用Arena软件。Arena是美国System Modeling公司于1993年开始研制开发的新一代可视化通用交互集成仿真环境。基于SIMAN/CINEMA发展起来的Arena，很好地解决了计算机仿真与可视化技术的有机集成，兼备高级仿真器（simulators）易用性和专用仿真语言柔性（flexibility）的优点，并且还可以与通用过程语言，如：Visual Basic，FORTRAN和C/C++等编写的程序连接运行。目前，System Modeling公司推出的Arena7.0，代表了现代计算机仿真软件的最新水平[5]。
2.3仿真的逻辑模型
为了易于建立模型，将该库存系统分成两个过程，即库存的消耗和补给过程。这里要注意的是虽然将系统分成了两个过程，并不意味着这两个过程是相互独立的，实际上库存的消耗和补给过程是交织在一起的。
图1为库存的消耗过程；图2为库存的补给过程。
3实例
3.1初始数据及仿真模型说明
若某一种产品的初始库存量为60，顾客到达间隔时间服从均值为0.1天的指数分布（假设顾客昼夜不停的到达），顾客需要产品的数量是1、2、3或4件的概率分别为0.167、0.333、0.333、和0.167。如果当前库存不能满足一个顾客的需求量，则该顾客就取完现有的全部库存，余下的等到库存补足后再取。库存策略采用T,s,S混合策略（设T等于一天），即在每天开始时，察看库存水平以决定此时需不需要订货，如果库存小于常数s（假定s
=20）则订货，订货量为S（定义S=40）减去当前的库存量。提前期服从以0.5和1天为参数的均匀分布。其它参数如下：
平均每天的订货费用：每订货一次的订货费为32元，再加上每单位货物3元的管理费用；在仿真结束时，所有累计的订货费用除以仿真天数，即得到平均每天的订货费用。
平均每天的储存费用就是总储存费用除以仿真天数。
平均每天的缺货费用就是总缺货费用除以仿真天数。
要求：对模型运行120天，确定合理的常数s和S使平均每天总费用最少。
在Arena中构建如下仿真模型：
模型分两部分，前一部分是产生顾客，从而产生需求量，并从库存中减少需求量；后一部分是对库存进行检查，若库存量小于s则订货，若库存量大于s则什么也不做。存储成本和缺货成本的统计在statistic模块中统计。
3.2仿真运行
设定仿真运行时间长度为120天，当s取20，S取40时运行模型得到如下结果（见表1）：
3.3寻找满意的库存策略
虽然仿真是一种评价方法，而不是一种优化方法，但是可以利用仿真间接地获得优化的策略。为了获得使总成本小的s和S值，可以利用Arena中的过程分析器（Process Analyzer）比较不同的s和S的组合下的总成本值的大小，从而得到较优的s和S组合。但是不可能将所有的s和S的组合情况全部列出来，为了获得尽可能多的信息，考虑到s和S都有增大或减少两种可能情况，两两组合就会出现四种情况，分别是s增大，S也增大；s减少，S也减少；s减少，S增大；s增大，S减少。选择表2中的组合：
从表2可以看出，当s取40元，S取60元时，平均总成本为130.39元，明显优于其它三种方案。由此可见，当s增大，S也增大时，平均总成本减少。
但是否s取40元，S取60元就是最优的方案呢？显然即使知道s增大，S也增大时，总成本会减少，但是仍然无法准确地知道s和S分别取多少时，总成本最少？因为无法将所有的s和S组合全部列出来，一一进行比较。
使用Arena中的OptQuest软件包能较好地解决这个问题，它应用了禁忌搜索和散点搜索等启发式算法，在输入控制变量空间中巧妙地移动，以达到快速、可靠地向最优点接近的目的。设定s在30到50之间变化，S在50到80之间变化，搜索十分钟，找到最优方案当s取39元，S取69元时，平均总成本为125.45元。
4结论
运筹法能够处理服从正态分布的需求量、前置时间等条件的库存系统的存货策略，而对于需求量、前置时间等随机因素不服从正态分布的随机库存策略制定，运用计算机仿真间接地获得优化的策略。为了获得使总成本低的s和S值，可以利用Arena中的过程分析器（Process Analyzer）和OptQuest以它们的不同组合来做试验从而很好地解决运筹法难以解决的问题：随机因素可以服从非正态分布；可同时处理多个独立或相关的随机因素。
参考文献：
[1] 钱颂迪. 运筹学[M]. 北京：清华大学出版社，1990.
[2] W. David Kelton, Randall P. Sadowski, David T. Sturrock. 仿真使用Arena软件[M]. 周泓,等译. 北京：机械工业出版社，2007.
[3] 赵刚. 物流运筹[M]. 成都：四川人民出版社，2002.
[4] 李家齐. 仿真技术：物流系统中的助力[N]. 国际商报，2006-01-16(B3).
[5] 陈旭，武振业. 新一代可视化交互集成仿真环境Arena[J]. 计算机应用研究，2000(9):10.
策略仿真 篇4
关键词：智能车辆,横向控制,模糊控制,仿真研究
随着汽车电子技术的飞速发展, 国内外众多学者对智能车辆视觉导航系统进行了深入的研究。由于智能车辆视觉导航横向控制系统在实际运行中将会受到车辆参数的影响, 采用何种适宜的横向控制策略是当前研究的热点[1]。国内外关于横向控制策略的研究主要集中在以下方面:参考文献[2]以车辆与路径上近点作为基准点, 结合自适应PID算法和模糊控制方法, 由于对前方环境缺乏预见性而限制了系统的控制有效性和准确性;参考文献[3]基于汽车操纵动力学模型建立了智能车辆自主导航最优控制模型, 该模型非常适用于低速行驶车辆, 取得了较好的控制效果, 但是在智能车辆高速行驶过程中控制效果较差;参考文献[4]将转向盘转矩作为主导控制参数, 建立了一个鲁棒控制模型, 由于转向盘转矩与驾驶人的操纵行为过程密切相关, 但是该模型并未将驾驶人行为模型纳入考虑范畴;参考文献[5]采用直接横摆力矩控制策略进行车辆横向控制, 但该控制策略受预瞄点选择的影响较大, 导致控制效果差异性大;参考文献[6]建立了驾驶人预瞄行为模型, 并结合专家先验知识预测、预瞄距离实现对智能车辆的横向控制, 但是在预瞄控制模型中仅将车辆速度简单划分为快、中、慢3个范围, 导致系统的可靠性和适应性较差。
为了大幅提高智能车辆视觉导航过程中横向控制的精度, 进一步减少路径弯度、预瞄距离等因素的影响, 本文建立了横摆角速度预测模型、车辆7自由度操纵动力学模型, 结合系统辨识的方法, 提出了一种横摆角速度与横向偏差的智能车辆横向模糊控制策略。仿真结果验证了本文所提出的智能车辆视觉导航横向模糊控制策略的有效性和良好的适应性。
1 控制系统结构设计[7]
智能车辆视觉导航横向模糊控制策略如图1所示。根据空间几何坐标系逆透视投影转换得到的车辆预瞄点的相对位置, 建立横摆角速度预测模型以及7自由度车辆操纵动力学模型。模糊控制系统的设计中非常关键的环节即模糊控制器的输入变量的选择, 在智能车辆视觉导航过程中, 车身横向运动的控制本质上即动态调整车辆相对于行驶路径的横向偏差和航向偏差这两个运动参数。综上可知, 车辆实时位姿信息必须作为重点考虑的因素, 因此本文将车辆的横摆角速度和横向偏差作为模糊控制器的两个输入项。
2 横摆角速度预测模型的建立[8]
假设在某一特定时刻, 世界坐标系中的车辆质心坐标为 (Xw, Yw) , 车辆坐标系的纵轴线与横坐标之间的夹角为φv。已知车辆质心速度v、车辆质心侧偏角β以及车辆横摆角速度ω, 则车辆动力学方程可以用下式表示:
通过式 (1) 不难看出, 智能车辆视觉导航中的车身位置姿态与车辆横摆角速度、车辆质心速度、质心侧偏角这3个因素密切相关。在诸多因素之中, 车辆横摆角速度的变化对车辆的轨迹状态影响较大。因此可以在利用车辆质心速度变化率的基础上, 通过控制车辆的横摆角速度进一步干涉智能车辆的运动状态。
在建立横摆角速度预测模型的过程中, 为了进一步提高系统的控制效果, 忽略车辆运动中的质心偏差, 并假设车辆一直沿视觉导航路径行驶, 运动轨迹保持不变, 不发生突变, 则横摆角速度可以通过下式表示:
式中, x, y分别为车辆质心的位置坐标, v为车辆质心速度;s为车辆行驶轨迹;ρ为道路曲率;ρ觶为道路曲率的变化率;ωp为车辆的预测横摆角速度。
3 车辆操纵动力学模型的建立
通过对车辆操纵动力学的研究分析以及根据智能车辆视觉导航过程中横向控制策略仿真研究的实际需要, 本文建立了一个包括横摆、侧倾、俯仰3个自由度以及车轮4个自由度的7自由度车辆操纵动力学模型[9], 如图2所示。
式中, m为整车质量;vx为车辆质心纵向分速度;ω为车辆角速度;Fxij、Fyij分别为前、后车轮所受到的侧向力和纵向力;vy为车辆质心侧向分速度;Iz为车辆绕车身Z轴的转动惯量;lf、lr分别为车辆质心与前、后轴之间的距离;Bf、Br分别为车辆前、后轮的轮距;δ为车辆前轮偏转角。
4 模糊控制模型的建立
本文建立了智能车辆横向模糊控制器, 其中两个输入变量中, 将横摆角速度e的模糊论域定义为[-3, 3], 横向偏差ec的模糊论域定义为[-3, 3]。其输入变量的论域都划分成7个模糊子集用NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB表示, 输出控制变量k的论域设为[-0.06, 0.06], 并把它划分为7个模糊子集 (即NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB) , 模糊子集中对应的元素分别表示负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。在完成了模糊论域和模糊子集的参数化过程之后, 需要进一步确定模糊论域内所包含的元素对模糊变量的隶属度函数。如图3~图5所示分别为横摆角速度e、横向偏差ec以及控制变量k的隶属度函数[10]。
综合考虑智能车辆视觉导航横向控制系统的应用特点, 如表1所示, 本文建立了系统输出控制变量k的模糊控制规则表。
模糊逻辑推理作为模糊控制的核心内容, 用来确定控制参数的模糊向量。本文中采用了模糊控制中普遍使用的Mamdani推理法, 它根据模糊控制算法和规则计算出最终控制量。反模糊化过程采用工业控制中普遍采用的重心法, 以获取较为满意的推理控制结果[11]。
5 系统模糊控制策略仿真分析
为了检验本文所提出的控制策略的有效性和可靠性, 以MATLAB/Simmulink作为仿真环境, 建立了智能车辆视觉导航中的横向模糊控制模型, 并对其进行了仿真实验, 如表2所示为控制系统的部分仿真参数。假设车辆分别以30 km/h和70 km/h的车速行驶, 设置虚拟路径作为模拟仿真的行驶路径, 仿真模拟结果分别如图6~图9所示。
如图6所示为车辆行驶轨迹对比曲线, 从图中可以看出, 采用横向模糊控制策略控制精度更高, 进一步减小了车辆与最近点之间的距离偏差, 在常规路况控制中均能稳定地沿目标路径行驶, 具有良好的跟踪特性。如图7所示为车辆横摆角速度对比曲线, 与不加任何控制策略的横摆角速度曲线相比较, 采用横向模糊控制策略进一步降低了系统的响应时间和减小了响应峰值, 获得了更加优化的动态控制性能, 能够满足系统控制稳定性的需求。
图8和图9分别为车辆低速和高速行驶过程中出现的横向偏差。通常情况下随着车辆纵向速度的增加, 其横摆运动会出现较大幅度的变化, 然而仿真结果表明, 采用横向模糊控制策略车辆横向加速度增大幅度并不明显, 在纵向速度有较大增加时, 智能车辆趋向行车路线所需的时间只是出现略微增加, 当然实际行驶的距离肯定会有明显增加, 但并未对车辆横向控制带来不便, 最终可以提高智能车辆对纵向速度的快速适应能力, 从而获得更好的横向运动稳定性和易操控性。
因此, 采用本文提出的基于横摆角速度与横向偏差的智能车辆横向模糊控制策略, 使得智能车辆横向位移控制精度有显著提高。同时对纵向速度具有较好的适应能力, 取得了非常好的效果, 横向偏差误差范围较小, 具有较好的稳定性和适应性。
本文通过对智能车辆视觉导航中横向控制特点的深入分析, 针对目前横向控制策略存在的问题, 提出了一种基于横摆角速度与横向加速度的智能车辆视觉导航横向模糊控制策略, 并建立了7自由度车辆操纵动力学模型, 最后进行了仿真实验验证。仿真结果表明, 本文采取的控制策略不仅较好地满足了车辆横向控制平稳性和舒适性要求, 并且对车辆纵向速度具有令人满意的适应能力, 具有广泛的应用前景和实际意义。
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策略仿真 篇5
（1.同济大学汽车学院，上海 201804；2.一汽客车（无锡）有限公司，无锡 214177；3.山东大学，济南 250100）
内燃机诞生百余年来，其基本功能结构变化不大。尤其是冷却系统，在近几十年中一直未有重大突破。传统内燃机冷却系统是根据系统最大散热需求来设计和标定的。事实上冷却系统仅有3%~5%的时间在理想状态下运行［2］，发动机长期在过冷状态下运行。时至今日，这种基于系统最大需求设计和标定的冷却系统已经难以满足刻不容缓的节能环保需求和适应日益严苛的排放法规。因此，兼顾发动机性能的同时来减少系统耗功，是发动机冷却系统未来提高与发展的方向。
本文借助于AMESim软件，以某客车冷却系统为基础，首先校核了不同行驶工况下该系统的散热能力是否满足设计需求；然后研究了系统与不同风扇匹配后，风扇的耗功情况；最后分析了该系统在使用电磁温控式冷却风扇和硅油离合风扇代替机械式定传动比冷却风扇后的耗功改善情况。
1 冷却风扇的不同驱动形式
1.1 冷却系统热交换基本公式
散热器中的气—液热交换公式为：
式中：Q1为大循环传热量；m1为内部冷却液的质量流；Cp为内部冷却液的比热容；△T1为内部冷却液的温差；m1′为外部冷却空气的质量流；Cp1′为外部冷却空气的比热容；△T1′为外部冷却空气的温差。
1.2 定传动比机械式冷却风扇
传统冷却风扇一般置于散热器之后，由驱动水泵和发电机的同一根V带传动。发电机启动时，风扇随之启动，吸进空气使其通过散热器，以增强散热器的散热能力，加速冷却液的冷却。
由于传统风扇直接与发动机连接，风扇转速与发动机转速成对应的关系，在低速高负荷工况时，会因为风量不足而导致发动机过热；反之，在高速低负荷情况下，发动机过度被冷却是常见的现象。
某车辆公路实测结果表明，气温10℃~20℃时，90%的行驶时间内，风扇无需工作；气温0℃~10℃时，风扇的工作时间仅为 5%［3］。
为避免发动机过热或过冷现象频繁发生，各种能够改变风扇转速的驱动装置和控制策略应运而生（见图1）。
系统热平衡公式为：
1.3 硅油离合式风扇与电磁温控式冷却风扇
硅油离合式风扇主要通过感温元件，确定进入离合器硅油的量，并利用硅油的粘性将动力输出给风扇使其转动。
液力驱动型风扇是通过水温传感器、ECU发出控制信号，通过比例阀调节系统油压，实现由马达及风扇转速调节。
电磁离合式冷却风扇的关键在于温控电磁离合器。电磁离合器是利用线圈通电时电磁产生的吸力，吸引衔铁盘压紧摩擦片以实现扭矩的传递，使风扇工作。断开电路后，衔铁盘与摩擦片分离，风扇空转。一般电磁离合器内部有大小不同的线圈，通过通电后产生不同的吸合力来使风扇可以空转、低速运转及高速运转。
电动风扇是由电动机直接驱动风扇，可以根据发动机温度和负荷的不同来改变风扇转速。因重型汽车风扇耗功较大，而电动风扇驱动功率受蓄电池的限制，故电动风扇很少运用在重型汽车上。
2 模型建立和冷却系统散热能力分析
某客车柴油机冷却系统（见图2）使用机械式传动方式来驱动水泵，并且匹配定转速比机械式风扇。
2.1 冷却系统建模
发动机基本参数如表1所示。使用AMESim软件建立发动机冷却系统仿真计算模型，模型如图3所示。
表1 发动机基本参数
2.2不同工况下系统冷却能力分析
客车长期在低速高负荷的情况下行驶，若遇到夏季高温天气，极易发生“开锅”现象，对此需要对极端热工况进行校核。
因此，本文基于额定转速下的目标发动机冷却系统，分别针对冬季（气温0℃）、春秋季（气温20℃）和夏季（气温45℃）三种不同的气候条件下，发动机负荷与车速对系统散热能力的影响。
系统仿真工况如表2所示，工况1~工况3分别代表车辆在低速、中速及高速行驶的情况。目标冷却系统的基本参数如表3所示。
仿真结果如图4~图6所示。根据图4~图6可以看出：所有工况的发动机出口处冷却液温度皆低于设计要求的103℃，该系统在高温低速高负荷的行驶条件下，系统内冷却液温度也只有99.4℃。所以，该系统满足设计需求，发动机不会“开锅”。
表2 仿真工况
表3 冷却系统基本参数
当系统工作温度不变而车辆行驶速度提高时，20%负荷工况下的冷却液温度几乎不变；100%负荷工况下的冷却液温度下降明显；50%工况下的冷却液温度变化介于两者之间。
当系统工作温度与系统负荷皆不变的情况下，车辆行驶速度由低速提高到中速时冷却液温度下降的程度要高于车辆行驶速度由中速提高到高速时冷却液温度下降的程度。
不同的环境温度对系统散热能力的影响也很大，0℃与20℃时系统内冷却液温度随车速、负荷变化而改变的程度要小于45℃时冷却液温度相应的改变程度。
系统的热负荷决定了发动机向冷却系统传递的热量，车辆行驶速度一定程度上影响了冷却空气的流量，而系统工作温度影响的则是冷却空气的进气温度。
从仿真结果可以看出，当系统处于低温低负荷热状态时，行驶速度的改变对冷却液温度影响很小，冷却液温度很低，系统与发动机处于过冷状态。
同时，当系统内冷却液温度过低时，该温度很接近节温器设定的开启与闭合大循环的温度，就会产生如图7所示的节温器振荡现象。此时节温器不停开启与闭合，系统无法稳定工作，长期如此会降低节温器的工作寿命。
根据初步仿真结果分析和判断，该系统的散热能力满足系统最大冷却需求，在极端高热状况下不会发生发动机过热的现象。但是，系统使用的是定传动比机械式风扇与机械式水泵，当车辆在同一转速行驶时，风扇和水泵的转速不随系统温度及热负荷的改变而发生相应的变化。这也就造成了目标车辆在其他普通热状况和低热状况行驶时，风扇和水泵提供的冷却介质流量很大，发动机长期过冷，且会产生节温器振荡现象。
3 采用不同驱动方式的冷却风扇匹配分析
从厂商处了解到：系统使用的机械式风扇共有 5 种转速（1 800 r/min；2 100 r/min；2 400 r/min；2 700 r/min；3 000 r/min）可以选择。为防止系统过热，原系统选择了转速最大的那一挡。
现结合初步仿真结果中发现的系统过冷及节温器振荡的问题，对剩余4个风扇转速进行进一步匹配计算。
3.1 风扇与水泵的耗功
通常对冷却系统而言，系统所消耗的功率主要表现为水泵和风扇所消耗的功率。
水泵所消耗的功率计算公式［5］为：
式中：Nw为水泵消耗的功率；qvw为水泵流量；pw为水泵泵水压力；ηw为水泵总效率。
风扇所消耗的功率计算公式［5］为：
式中：Na为风扇消耗的功率；qva为风扇流量；pa为风扇的供气压力；ηa为风扇总效率。
其中，水冷式冷却系统空气通道的阻力，也就是风扇的供气压力一般为［5］：式中：△pR为散热器的阻力；△pL为除散热器外所有空气通道的阻力，对一般的汽车，△pL=（0.4~1.1）△pR。
3.2 不同工况下风扇的匹配分析
本文选择了如表4所示的四种工况，分别代表了该系统的低速高负荷、低速低负荷、高速高负荷和高速低负荷四种不同的行驶工况。
表4 不同转速风扇仿真工况
不同转速的风扇特性曲线见图8，图8显示了风扇在风扇转速为1 800 r/min、2 100 r/min、2 400 r/min和2 700 r/min时风扇的流量与静压的关系曲线。
针对系统在四种工况对应四种不同风扇情况下的散热能力和耗功进行仿真计算，结果如图9~图11所示。
根据此仿真结果可以看出，当系统处于低速高负荷行驶工况时，提高风扇转速可以有效降低系统内冷却液的温度；而当系统处于低速低负荷、高速高负荷和高速低负荷等行驶工况时，风扇转速的提高对系统内冷却液温度影响不大，但此时，系统冷却风扇耗功会相应增加。
同时，当系统处于低速高负荷工况时，若风扇转速降低（1 800 r/min、2 100 r/min），系统内的冷却液温度会超过系统设计要求所规定的103℃，发动机过热，此情况需要注意并避免。
因为系统采取的是定转速比机械式水泵，当发动机为额定转速2 300 r/min，水泵转速不变，因此在仿真结果中水泵耗功几乎不变，皆为1.5 kW。
系统的换热量如表5所示。根据表5中小循环散热量 （数值上等于发动机散入冷却系统的热量与冷却空气带走的热量的差值）、节温器开度设定（见图12）及通过系统大小循环的冷却液流量值（见图13）可以看出：除了低速高负荷工况之外，提高冷却空气流动速度已经无法降低冷却液温度；在高速低负荷工况下，因为系统内冷却液温度低于或刚刚接近节温器设定的开启温度，冷却液基本上通过小循环散热，通过系统大循环的冷却液流量极少。因此，此时应当降低风扇转速，以提高冷却液的温度，增加流入大循环的冷却液流量，并减少冷却风扇的耗功。
表5 不同转速下系统与风扇匹配仿真结果
综上所述，该系统冷却风扇与系统匹配不合理。
3.3 风扇不同驱动方式匹配分析
为解决之前仿真过程中发现的风扇匹配问题，采用两款不同的驱动方式，即硅油离合器（见图14）和电磁离合器（见图15）。仿真工况如表6所示，两款离合器参数如表7和表8所示。
表6 不同车速及负荷的加速仿真工况
表7 硅油离合器控制策略
表8 电磁离合器控制策略
仿真结果如图16、图17所示。采用硅油离合式风扇和电磁离合式风扇后的冷却系统相对于原系统在风扇耗功方面有了较大的改善，特别是低负荷情况下，系统风扇耗功下降更为明显。挡位更多的电磁离合方案相比较硅油离合方案在耗功方案也有着自己的优势。
4 结论
（1）根据某客车的冷却系统结构，建立了发动机冷却系统仿真模型。
（2）根据系统在不同温度、速度及负荷下行驶时，系统内冷却液的温度来分析系统散热能力。
（3）针对系统在不同工况下匹配不同转速的风扇运行的情况，进一步分析了系统风扇和水泵的耗功，认为原设计系统大部分时间冷却过度，风扇与系统匹配不佳。
（4）经过计算得到：改变风扇控制策略可以有效降低系统风扇耗功；风扇挡位越多，风扇耗功降低越明显。
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策略仿真 篇6
1 工作原理
UPQC可以看成由串联型有源电力滤波器(SAPF)和并联型有源电力滤波器(PAPF)组成,其基本电路拓扑如图1所示。
为了更明确说明其工作原理,将进一步采用相应的相位分析,补偿相位图如图2所示(假设电网电压US为参考电压,UL为负载电压,Uinj为串联侧注入电压)。
由图2可得,SAPF和PAPF可以分别看成一个可控的理想电压源和一个可控的理想电流源,分别补偿电网电压跌落、谐波和无功。本文提出的新型控制策略,是保持补偿电压注入角γ恒定在90°,同时根据相应的负载功率因数角、电压跌落程度决定串联侧补偿电压的幅值和注入角,使得串联侧不消耗任何有功,同时能够减小并联侧无功补偿容量,则得负载电流和电网电压。
其中,φ为负载电流的滞后角,θ为补偿后负载电压超前原负载电压角度,β为并联侧无功电流补偿注入角度,β=θ+90°或θ-90°。
2 UPQC稳态功率分析
在实际工作过程中,UPQC可以工作在φ>θ、φ=θ和φ<θ3种工况下,但是工作性质是完全一样的,本节将以图3为例对UPQC进行稳态功率分析。
该控制策略能够有效地维持负载电压稳定,且保证负载所需的有功,则可得到式(3)(4)。设k为电网电压跌落程度,串联和并联侧的有功、无功分别用PSer、QSer和PShu、QShu表示,UPQC中总的无功功率用QAll表示。
由于负载所需的有功是恒定的,即
在△OBC中
由以上的各个量计算所得串联侧的有功和无功功率为
将式(6)(7)代入式(8)可得:
在△ODE中,可求得IC1:
将式(3)(6)代入式(10),可得:
其中,ZShu是并联侧的电感阻抗。
将式(3)(11)代入式(12),可得:
式(9)(13)之和就是整个串联、并联系统所需总的无功功率QAll,且QAll=f(k,φ,θ),由于变量k能够反映变量θ,所以QAll=f(k,φ)。
当电网电压跌落20%(k=0.2),根据式(9)(13)得串联侧、并联侧所需容量分别是0.525 p.u.和0.192 7 p.u.(假设U L*=IL*=1 p.u.),QAll=0.717 7 p.u.。而利用传统控制策略下的UPQC在同样的条件下串联侧、并联侧所需容量分别是0.175 p.u.和0.789 3p.u.,则QAll=0.964 3 p.u.[14]。
从以上数据可以看出该新型控制策略能够有效减少整个系统所需的能量,也进一步证明该控制策略的优越性和可行性。
3 UPQC控制策略
3.1 恒频滞环控制
滞环控制具有实现简单,动态响应快,对负载适应能力强等优点。但开关频率不固定易产生过大脉动电流和开关噪声,同时开关频率、响应速度和电流跟踪精度易受环宽影响。为了尽量避免滞环控制缺点,本文采用基于恒频滞环控制策略。
由图4滞环控制电流输出图可得滞环控制的工作周期:
其中,Sr为实际信号上升过程斜率,Sd为实际信号下降过程斜率,Sr*为指令信号斜率。当电路完成以后Sr*、Sd和Sr值将固定不变。要想保持开关频率恒定可以通过改变滞环控制器带宽来实现。
3.2 串联、并联侧控制单元
本文使用的串联侧控制策略不仅能够补偿电网电压的跌落,而且能够有效地消除电网电压谐波。根据控制策略,首先计算补偿后负载电压超前原负载电压角度θ,再通过锁相环和相应的相角计算得到各相的相对于电压跌落的补偿电压Uinj,最后将Uinj与基于p-q理论谐波检测法检测的各相谐波构成串联侧的注入电压U*Ser,通过恒频滞环产生相应的串联侧驱动信号。其控制图如图5所示。
并联侧控制采用单周控制,利用单个积分器实现。除了补偿负载电流的无功和谐波,同时起到保持直流侧电压恒定的作用。让直流侧电压UDC跟踪设置的参考值,其控制原理图如图6所示。
4 仿真实验
对基于串联侧无有功注入的优化控制策略进行仿真,有效证明该控制方式的可行性与准确性。
本文不仅对线性负载进行了仿真,同时对电力系统最恶劣情况(即电网电压含有大量谐波且在0.2 s时电网电压和非线性负载同时发生突变)进行了仿真,仿真波形见图7、8,其中电压仿真波形图依次是电网电压uSi(i=a、b、c,下同)、负载电压uLi、串联侧补偿电压uSeri和直流侧电压UDC,电流波形图依次是负载电流iLi、并联侧补偿电流iCi和电网电流iSi。参数设置:电网电压为100 V且含幅值为5 V的3、5次谐波;额定负载电压为100 V;线性负载R=10Ω,L=1 m H;非线性负载R=10Ω,幅值为5 V的3次、5次谐波源,0.2 s突加幅值为10 V的7次谐波源。
5 结论
a.UPQC新型控制策略具有电路简单、实现方便、动态效果好等优点。用于三相UPQC控制完全可行。
b.采用该新型控制策略UPQC具有响应速度快,时间延迟小,即其动态性能好的特点。在电压骤降(20%)和负载突变期间,负载端电压和电网电流都能快速达到稳定。
c.该模型对电网侧含有谐波同时伴有电压骤降和负载突变的过程,表现出了同时完成电压补偿、谐波抑制和快速负载无功补偿的特性,使用户侧电压和电网电流保持为稳定的正弦基波。从仿真图7(a)和8(a)可以看出,用户侧无论在线性负载还是非线性负载下电压波形为完整的基波。
策略仿真 篇7
近年来,随着变频器、开关电源、伺服控制系统等大量应用,工业设备的谐波污染[1]日趋严重。在电气设备中,谐波电流[2]占基波电流的比重虽然不大,但设备的有效电阻会因高频趋肤效应[3]而增大,从而导致附加损耗变大,设备发热量增加,效率降低,最终使电机的稳定转矩减小,产生波动转矩[4],增大了电机噪声。此外,谐波电流使得设备使用寿命大大缩短,同时干扰设备通信,造成系统稳定性大大降低。
基于谐波的抑制一般有以下几种方案:(1)LC滤波[5],通过不同的载波调制波之间的比例以及频率范围来计算并得到LC滤波器参数,从而滤除部分谐波;(2)无源滤波与有源滤波相结合[6],通过几组LC并联,有针对性地滤除部分谐波,从而达到一定的无功补偿效果,再通过有源滤波器进一步滤除谐波;(3)智能滤波[7],通过模糊神经网络控制滤波参数,抑制谐波,以提高滤波效率。在各种谐波抑制的方法上,普遍存在着一些问题,如设计复杂、成本高等。
本研究针对电梯门机伺服控制系统的特点以及其使用器件的极限性,通过分析电机谐波产生的原因,提出一种新型、简单、有效的谐波抑制策略,去除谐波尖峰,使谐波峰值的幅度相对平滑,从而降低谐波对设备的干扰,提高系统的稳定性,并通过Matlab仿真对该方法的有效性进行验证。
1 三相永磁同步电机数学模型
电梯门机伺服系统是采用三相正弦波驱动的永磁同步电机,故本研究介绍了永磁同步电机在A、B、C三相静止坐标系下的数学模型。通常,永磁同步电机的定子上有A、B、C三相对称绕组,转子上装有永久磁钢,定子和转子间通过气隙磁场耦合。由于电机定子与转子之间的相对运动,以及永磁磁极与定子绕组、定子绕组与绕组之间的相互影响,导致PMSM内部的电磁关系[8]十分复杂。为简化分析,本研究作如下假设:
(1)忽略饱和、涡流、磁滞效应的影响;
(2)电机的电流为对称的三相正弦波电流,各绕组轴线在空间上互差120°电角度;
(3)永磁体磁动势恒定,即等效的励磁电流恒定不变;
(4)三相定子绕组在空间呈对称星型分布,定子各绕组的电枢电阻、电枢电感相等。
则电机的数学模型为:
(1)磁链方程。定子每相绕组的磁链不仅与三相绕组电流有关,而且与转子永磁极的励磁磁场和转子位置有关,所以磁链方程[9]为:
式中:θ=ωrt,ωr—转子的角速度;Lxx()—绕组自感;Mxy()—各相绕组间的互感;ψfA,ψfB,ψfC—转子磁链在A、B、C三相上的交链。
并且:
式中:ψf—定子电枢绕组最大可能匝链的转子每极永磁磁链。
(2)定子电压平衡方程。永磁同步电机的定子磁链是由定子三相绕组电流和转子永磁极产生的,定子三相绕组电流产生的磁链与转子位置角有关,转子永磁极产生的磁链也与转子位置角有关。因此得到定子电压平衡方程[10,11]为:
式中:UA,UB,UC—三相绕组相电压;R—每相绕组电阻;IA,IB,IC—三相绕组相电流;ψA,ψB,ψC—三相绕组匝链的磁链。
将式(1,2)代入式(3)得到永磁同步电机的电压方程为:
因为三相绕组为星型链接,则有LAA=LBB=LCC=LS,MAB=MBA=MAC=MCA=MBC=MCB=MSS,IA+IB+IC=0,代入式(4),得到定子电压方程为:
其中:L=LS-MSS。
由式(5)得到:L、RS、ψf为电机自身所固有的参量,不会因外在条件影响而改变,故电压值是由电流值决定的;反之,定子电流的成分在很大程度上由给定的三相电压决定。
2 谐波产生的原因及其抑制策略
2.1 电梯门机系统谐波产生的原因
从上述的永磁同步电机在三相静止坐标系下的数学模型分析可知:谐波电流的大小主要取决于三相电压的干净程度,即存在谐波电压的程度;其次才是取决于所使用电机固件的性能,与生产技术精度相关。对于整个电梯门机伺服控制系统的设计是通过SPWM方法得到6路脉冲来控制智能功率模块(IPM)内部6个绝缘栅双极型晶体管(IGBT)的导通与关断,从而驱动电梯门电机运转。
根据三相电压的特性可知,各相电压的产生完全相同,不同的只是相位角度的偏移,因此本研究仅针对单相电压谐波产生原因进行分析。为了简化分析,可假设:
(1)输入电压为理想电压源,没有纹波;
(2)功率开关元件为理想器件,具有理想开关特性。
如图1(a)所示,本研究给定理想电压源E,4个功率开关器件T1、T3、T4、T6,用调制波与载波得到的SP-WM波形来控制开关器件的导通与关断,最终得到A相电压。A相电压UAO波形如图1(b)所示。
正弦波us A为A相调制波,三角波uc为载波,用三角波与正弦波比较,当正弦波大于三角波时,开关器件T1、T6导通,产生A相正电压+E/2;当正弦波小于三角波时,开关器件T3、T4导通,产生A相负电压-E/2。
为了便于分析,本研究将三角波采用分段线性函数来表示:
正弦调制波为:
由于SPWM波的采样点为正弦波与三角波的交点,即当uS=uc时进行采样,令调制比M=uS/uc≤1,则根据式(6)和式(7)可得到SPWM波的时间函数uL为:
其中,Y=ωst-θ,X=ωct,k=0,1,2,…
为了便于谐波分析,本研究将uL展开为双重傅里叶级数表达式,可得到A相电压如下:
式中:N—载波比,N=ωc/ωs1;m—相对于载波的谐波次数;n—相对于调制波的谐波次数。
从式(9)可以看出,A相输出电压包含以下几个部分,即:基波、载波、载波的m次谐波、载波及载波m次谐波的上下边频谐波。当m为偶数时,不存在载波的m次谐波;当m+n为偶数时,载波及载波m次谐波的上下边频谐波也不存在。取调制比M=0.8,通过式(9)可得到A相电压频谱分布,如图2所示。从图2中可知:当m=0,n=1时,频率为基波频率,且为输出电压所需要的部分;当m=1,n=0,即角频率为ωc时,谐波电压的幅值比基波幅值大,对整个系统的干扰最强。
由式(9)和图2分析可得:谐波的频率与幅值不仅与M有关,也与载波比N有关。谐波的频率主要取决于N的值,N越大,谐波频率越高,滤波越容易。当谐波的频率达到一定值时,通过简单的电容就可以达到很好的滤波效果。输出电压谐波主要集中在载波频率的m次附近,并且谐波的幅值很大;基于基波的n次谐波幅值相对小很多。对于整个系统而言,影响较大的还是基于载波的m次谐波。在电梯门机伺服系统中,使用的功率开关元件的频率范围为5 kHz～20 kHz,在设计时选取的载波频率ωc一般比较大,故谐波都是频率很高的高次谐波,形成很强的干扰。
2.2 基于可变频率载波的谐波抑制策略
针对上述这种常规的SPWM方法分析可知:载波频谱和输出谐波频谱都是离散的,其能量主要集中在载波频率和载波的m次谐波频率附近,谐波的幅值很大,对系统造成了严重影响。若能使载波频率在适当的频率范围内变化,那么谐波将分配到不同的频率段,相比于固定载波频率,其分布范围更广,谐波幅值在各频率段上的分配也将趋于均匀,从而降低谐波对系统的干扰。
因此,基于可变频率载波的谐波抑制策略可以有以下两种方案:
(1)随机变化的载波频率:载波频率的变化是无规则的,具有随机性;
(2)规则可控的载波频率:载波频率按一定的规则交替变化。
这两种方案中,载波频率不断变化,都能使谐波的频谱范围扩大,谐波峰值幅度大幅降低,相比于采用固定载波频率的SPWM方法具有更低的电磁干扰和更好的输出性能。方案(1)采用随机变化的载波,在某个时刻载波频率是一个随机值,存在不确定性而且分析困难,进一步的谐波抑制将难以实现。方案(2)采用规则可控的载波频率,可以大大提高谐波的可控性,为后续的波形分析处理带来方便,但成本较高。采用哪种方案可以根据具体情况来决定。本研究采用方案(2)来说明可变载波频率在电梯门机谐波抑制上的有效性。
针对电梯门机的特性,本研究采用正弦信号来控制载波频率,使载波频率随着一个固定的正弦信号发生交替变化。在Matlab仿真中,本研究取fc=f0+Df´sin(7 000 t),其中,f0=2 000 Hz,Df=500 Hz,sin(7 000 t)是载波频率的变化规律,仿真模型如图3所示,其中S函数的功能是输入频率函数fc,输出为在该频率函数下的等腰三角波,以此作为产生SPWM的载波源。
3 谐波抑制策略仿真
3.1 电机控制系统模型建立
在Matlab7.0的Simulink环境下,本研究利用SimPowerSystem Toolbox丰富的模块库,建立了电机控制系统的仿真模型,如图4所示。该仿真给定的调制波为正弦函数u1(t)=sin(25 t),fs=25 Hz,载波为等腰三角波u2(t),fc=8 000 Hz(该载波为固定频率的载波,当使用可变频率载波时,把载波模块替换为图3所示的模型)。在该模型中,三角波由Repeating Sequence模块得到,正弦信号由Sine Wave模块得到,通过Relational Operator模块实现,即:当正弦信号的值大于三角波的值时,输出1;否则输出-1。从而得到6路信号来控制后端逆变器内部IGBT的导通与关断,同时逆变器模块接300 V直流电压,通过得到A、B、C三相电压来控制电机的运转,笔者用电机测试信号分配器来观察得到的A、B、C三相定子电流。
3.2 仿真结果分析
本研究依据实际的电梯门机伺服控制系统设置各部分的参数,电机为永磁同步伺服电机,在器件理想的状态(开关器件为理想器件)下测得的仿真波形如图5所示。
A相定子在固定载波频率和正弦可变载波频率下电流的波形图如图5所示,B相、C相电流波形图相似,不在本研究中给出。图5(a)中,电流波形具有很多毛刺,而且在零点附近及峰值处波形较粗,说明携带有高频谐波。图5(b)中,载波频率按正弦规则交替变化处理后,其波形的毛刺明显减少,在零点处波形趋于平滑。
从仿真结果可知,可变频率载波的SPWM方法在对谐波抑制上取得了较好的效果,由原先很多毛刺的波形变为较平滑的波形,对于波形的波峰处仍具次高频谐波的情况需要通过进一步谐波抑制来削弱。在总能量上,本研究采用正弦可变频率载波的SPWM方法抑制了高频谐波,减少了电机的波动转矩,更多的能量用于电机的稳定转矩,因此,提高了能源的利用率。
4 结束语
针对电梯门电机定子电流谐波产生的原因,本研究提出了一种基于正弦可变频率载波的谐波抑制策略。该方法使得电机转动的定子电流毛刺减少,电流波形趋于平滑,在一定程度上抑制了谐波,防止整个系统受到电压幅值过高的高频谐波干扰,保证了系统的稳定性。通过仿真证实了该方法的有效性,从仿真结果可知,该方法不能完全地抑制谐波,只是对电压幅值过高的谐波进行了抑制,需通过进一步研究来找到完全抑制的方法,这与电机本身的参数及性能有很大的关系。下一步可以在该抑制策略的基础上进行深入研究,得到完全谐波抑制的方法,比如用数字FIR滤波器等等,以增强电梯门系统运行时的稳定性。
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策略仿真 篇8
关键词：区域热水供暖系统,动态模型,系统特性,控制策略,能耗,仿真
引言
随着区域热水供暖系统规模不断扩大, 系统消耗一、二次能源量持续上升, 而且将大量有毒有害气体及粉尘等排入日渐脆弱的地球生态环境系统。因此, 为连续高效运行、保证用户冬季热舒适性及保护环境, 要求大型区域供暖系统必须在优化条件下运行。目前科学技术的长足进步已为区域供暖系统提供了十分有利的发展平台。例如, 先进高效节能设备为系统可靠运行提供了保障;其次, 自动控制尤其是智能控制和计算机技术日益广泛地应用于大型供暖系统;近年来故障检测和诊断技术, 也为系统长期优化运行及设备实时维护提供了必要技术支持。
为处理问题方便, 本文以某间接连接区域热水供暖系统作为研究对象, 其总供暖建筑面积为2.6×105m2, 热源采用天然气, 现有一个换热站。用户分两个供暖区域, 各区域内建筑物均为重型结构。
1 动态数学模型
供暖系统简图如图1所示。设计及系统参数由表1给出。系统参数计算方法见参考文献[1]、[2]。依据供暖系统功能不同, 将此系统划分为以下单元模型:锅炉、换热器、管段、热水混合节点、用户、散热器和外墙模型[3,4]。
1.1 锅炉模型
根据能量守恒原理, 锅炉供水温度动态变化由式 (1) 确定。式 (1) 表明, 存储于锅炉热水中净热量为锅炉有效供热量与锅炉循环水带出热量之差。
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式中:Cb—锅炉热容量, J/℃;Tb—锅炉温度, ℃;uf—燃料控制变量, 取值范围0～1;Gf—燃料质量流量, kg/s;HV—热值, J/kg;ηb—锅炉效率, %;cw—水热容量, J/℃;uw—水控制变量;G1d—一次系统设计质量流量, kg/s;Gmk1—一次系统补水流量, kg/s;Trb—锅炉回水温度;a—与锅炉效率计算有关的系数。
1.2 换热器模型
换热器自身热损失相对于输入输出热量很小, 在忽略其自身热损失时, 换热器一次系统回水温度由式 (2) 获得。式中表明, 换热器一次侧热水存储净热量为换热器处一次热水提供热量与换热器换热量之差。换热器平均温度采用对数形式计算。
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式中:Cex—换热器热容量, J/℃;
Tr1, Tr2—一、二次系统回水温度, ℃;
Ts1, Ts2—一、二次系统供水温度, ℃;
fex—换热器富裕系数;
Uex—换热器传热系数。
换热器二次侧供水温度动态响应由式 (3) 计算。此式描述了存储于换热器二次侧热水中净热量与换热器处一次系统输入热量及二次系统输出热量间关系。
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1.3 管段模型
因一、二次管网存在保温及管道泄漏损失, 需计算管道温降。为简化动态模型, 假设一、二次管网热水泄漏均来自于管网, 且失水率在运行过程中不变, 同时, 保温及管道泄漏损失计算所需热水温度取值为对应管段两端温度的算数平均值。流出管段AB、CD、EF及GH热水温度动态响应可分别通过公式 (4) ～ (7) 得到, 以上4式阐述了流出管段热水温度与流入管段热量、流出管段热量、管道热水泄漏损失及管道保温损失间关系。
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式中:下标p为管道;soil为土壤;h为散热器。
1.4 热水混合节点模型
因热水混合过程响应较快, 拟用稳态计算方法。在正常水温和压力下, 进入热源锅炉的混合回水温度Trb为:
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进入换热器的二次网混合回水温度Tr2为:
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各区域散热器回水与三通阀供水混合后温度分别为:
Trz1=uh1Trh1+ (1-uh1) Tsh (10)
Trz2=uh2Trh2+ (1-uh2) Tsh (11)
式中:uh1和uh2为区域1和2散热器流量控制变量, 取值范围均为[0, 1]。下标z1、z2和h1、h2为区域1、区域2和区域1、区域2散热器。
区域分支管网混合回水温度Trh为:
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1.5 用户模型
用户室内温度是室内空气质量及热舒适性评价的重要因素之一, 文中考虑了影响室温的主要因素, 即室外温度、太阳辐射及室内得热量。室内温度动态变化通过式 (13) ～ (14) 描述。式中表明存储于区域室内空气净热量为经散热器输送热量 (供热量) 、太阳辐射及室内得热与经围护结构散失热量之差。
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式中:Q—热量, W;下标sol1、sol2、int1和int2为区域1太阳辐射、区域2太阳辐射、区域1室内得热及区域2室内得热;o为室外, 外部。
1.6 散热器模型
由于散热器表面起着热水与空气进行热交换界面作用, 各区域流经散热器回水温度可由式 (15) ～ (16) 计算。公式表明, 存储于散热器热水中净热量与散热器供热量和散热器对室内空气放热量有关。
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式中:上标c为与散热器传热系数有关的系数。
1.7 外墙模型
文中将外墙看成一维传热过程。对各区域建筑物, 存储于外墙中净热量为室内与室外传热到墙体热量之差, 并由式 (17) ～ (18) 计算。
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式中:下标wl1、wl2为区域1和2外墙;i为内侧。
综上所述, 此间接连接区域供暖系统数学模型由18个方程组成, 其中13个动态方程描述了空气和热水温度瞬态变化。此模型为系统特性分析、控制策略研究及能耗计算提供了必要条件。
2 系统特性分析
虽然供暖系统特性可通过实际运行数据获得, 但此过程需要相当长积累时间, 有时可能资源浪费。一种简捷方式是通过动态数学模型仿真获得系统特性, 此方法准确快速、节省资源, 甚至可得到实际运行中很难测得的数据, 因此, 近年来计算机仿真技术被广泛地用于实践中。
对于图1中所示的间接连接区域供暖系统, 为获得系统重要参数之间关系, 拟定7种工况予以仿真, 模拟条件列于表2。
表2中Qb、Qd和Qe为锅炉热负荷、系统设计热负荷及锅炉额定热负荷;fins为管道保温系数, 其值为0和1, 分别表示不考虑及考虑保温损失。
2.1 理想工况
假定供暖系统所有参数均为理想状态, 即系统完全匹配, 不考虑富裕量。模拟条件中4个控制变量取值均为1表明系统处于非控状态 (开环) ;忽略管道保温损失、热水泄漏损失、太阳辐射及室内得热量;散热器和换热器传热面积系数均为1说明传热面积与供暖负荷完全匹配;锅炉热负荷为采暖设计负荷。系统仿真结果显示如图2所示, 系统热水和空气温度达到稳态时间约为10h、12h后, 锅炉及换热器二次侧出入口水温分别为130℃、80℃、95℃及70℃。同时, 两供暖区域室内温度均达到18℃。可见, 理想状态下供暖系统完全符合设计条件。
2.2 补水率对系统温度的影响
显然, 系统补水不但浪费大量能源, 还将导致供水温度降低, 因此, 有必要分析系统补水率对温度的影响程度。以冬季室外平均温度 (-4℃) 为模拟条件, 为保证区域室内平均温度18℃, 在二次系统补水率为1.2%时, 改变一次系统补水率, 锅炉及换热器二次侧出入口水温显示如图3 (a) 所示。图中, 锅炉供水温度略有下降 (0.8℃) 的原因是相对较高的一次补水温度 (55℃) , 锅炉回水、换热器二次侧出入口水温变化不大。另外, 在一次系统补水率为0.4%时, 改变二次系统补水率, 锅炉及换热器二次侧出入口水温显示于图3 (b) 。因二次补水温度较低 (5℃) , 要保证室内平均温度为设计室温, 需升高锅炉出口水温。比较图3 (a) 和 (b) 可知, 除两种工况换热器二次侧供回水温度相近外, 二次系统补水率大于一次系统补水率对系统的影响。
2.3 散热器传热面积对系统温度的影响
通常, 设计人员对散热器传热面积考虑大于1的富裕系数来补偿因各种原因导致采暖负荷增加的情况。然而, 散热器富裕面积必将影响系统运行。此种情况仿真如图4所示。保证室内平均温度为设计室温, 图4 (a) 和 (b) 分别给出散热器面积富裕系数为1.0～1.6时锅炉及换热器二次侧出入口水温的变化。经计算, 散热器传热面积每增加10%, 锅炉出口、换热器二次侧出口、换热器二次侧入口及锅炉入口水温分别平均下降4.3、4.2、3.9和3.8℃。可见, 散热器传热面积对供暖系统热源口水温及换热器二次侧出口水温影响最大, 这也与供暖系统实际情况相吻合。
2.4 换热器传热面积对温度的影响
与散热器传热面积确定相似, 计算换热器面积时也有富裕量问题。在保证室内温度为18℃, 不同传热面积富裕系数系统模拟结果如图5所示。由图5 (a) 可知, 每增加10%换热器传热面积, 锅炉出入口温度分别平均降低0.75℃及0.67℃, 换热器传热面积对锅炉供水温度影响略大。图5 (b) 显示二次系统供回水温度几乎保持不变, 这是由于要维持室内设计温度, 必须保证散热器具有相同平均温度和循环水温差。另外, 比较图4及图5可知, 散热器传热面积变化对系统的影响比换热器传热面积要大得多。
2.5 室外温度对系统的影响
因系统干扰 (主要为室外温度、太阳辐射及室内得热) 的存在, 使系统必须不断调整供热量以期与变化的采暖负荷相匹配, 否则, 将导致室温过高或过低现象, 这也是系统要求自动控制的根本原因之一。室外温度对系统影响仿真结果如图6所示。
图中可见, 要满足室内温度18℃, 锅炉和换热器二次侧出入口水温并不需要达到设计指标。例如, 当室外温度为-15℃ (室外设计温度) 时, 锅炉及换热器出入口温度分别只需103.5℃、51.2℃、69.1℃及43.4℃即可 (均低于设计参数) 。分析此现象的原因为换热器及散热器富裕传热面积所致。过量传热面积不但增加系统一次投资规模, 也降低锅炉运行效率。另外, 图中也可看出锅炉和换热器二次侧出口水温与室外温度近似呈线性关系。
2.6 太阳辐射和室内得热对系统的影响
除室外温度干扰外, 实际运行时太阳辐射和室内得热量对系统负荷的影响也是不可忽略的。文中用于仿真的太阳辐射和室内得热量范围分别为0～169W/m2和2.2～5.8W/m2。图7给出两个区域模拟结果, 此时锅炉燃料控制信号uf取值为0.72。图中, 太阳辐射和室内得热分别作用于系统时室内温度变化 (时间和温升幅值) 是不同的;当它们共同作用时, 室内得热总量叠加, 室温将出现峰值。两个区域室温响应非常相似, 太阳辐射单独作用时室内温度峰值为22.9℃, 室内得热单独作用时室内温度峰值为22.2℃, 共同作用时室内温度峰值为25.1℃。注意干扰单独及共同作用时室内温度峰值出现的时间差别。
2.7 散热器流量和供水温度对室温的影响
调控散热器散热量可采用两种方式:改变循环流量和供水温度。以区域1为例, 不同流量和供水温度对室内温度影响如图8所示。当散热器进口温度为54.5℃时, 室内温度与循环流量关系呈非线性特征 (见图8 (a) ) 。然而, 当保持散热器循环流量为设计流量时, 改变散热器供水温度, 室内温度与散热器进口温度关系却显示了线性特征 (见图8 (b) ) 。经计算可知, 散热器循环流量变化50%～100%时, 每改变室内温度1℃需要调节约14%循环水量, 但采用进水温度调节时, 每改变室内温度1℃仅需调节进水温度2.4℃。
3 控制策略仿真及能耗计算
采暖系统要求控制的原因是由于干扰的存在。许多专家学者对作用于系统上的干扰及其控制策略做了大量研究[4,5,6]。本文用于系统仿真的干扰如图9所示。区域1和2的太阳辐射及室内得热量总计分别为0.32～1.65MW及0.24～1.21MW;室外温度范围为0.6～-12.1℃。控制系统仿真时间范围为连续运行2d。控制系统控制器配置如图1所示, 图中4个控制器均为PI控制器, 分别表示燃料控制器 (C1) 、二次供水温度控制器 (C2) 、区域1室温控制器 (C3) 及区域2室温控制器 (C4) 。依据控制系统配置区别, 拟选用6种自动控制案例予以仿真。系统能耗是对燃料和电能在模拟时间内积分得到。
3.1 案例1——室外温度分段控制C1
室外温度分段控制模式来源于已知室外温度与供暖负荷有关, 但量化关系并不确定, 仅给出室外温度区间所对应的锅炉出水温度。例如, 不同室外温度区间对应系统供水温度值如表3所示。虽然此控制策略仍属初级控制范畴, 但其改变了“看天烧火”的极端浪费运行模式, 是系统走向优化运行的开端。
锅炉燃料控制器输入信号为锅炉供水温度设定值与测试值之差, 输出信号为燃料控制阀开度, PI控制器算法按式 (19) 。
u=kpe+ki∫t0edt (19)
式中:kp—比例常数;
ki—积分常数;
e—温度信号偏差。
供暖系统温度动态响应如图10所示。图10 (a) 给出锅炉及换热器二次系统出入口温度动态反应。一次供水温度保持恒值的原因是此时室外温度变化并没有超出对应室外温度区间。同时, 一、二次回水温度变化并没有对应供水温度变化剧烈, 这是由于系统较大热容量所致。图10 (b) 给出两个区域室内温度变化。虽然两个区域的室内温度动态响应非常接近, 但室温波动较大, 如平均室温从16.84℃至25.75℃, 温差达8.91℃, 平均室温为20.96℃。温差波动除与一次系统供水温度设定点偏差外, 还与控制系统忽略太阳辐射及室内得热量直接相关。
3.2 案例2——室外气候补偿控制C1
实践已知室外温度是采暖系统主要干扰源, 如能准确获得供水温度与室外温度间关系, 实施供水温度控制, 必将有效降低室内温度波动。理论上通过求解热平衡方程组得出室外温度对应供水温度值[1], 但常见理论计算公式仅考虑供暖系统理想状态, 对某些参数, 诸如传热面积富裕量及散热损失等情况却予以忽略, 因而得出的供水温度值往往偏高。本文通过动态系统模型, 并结合影响系统运行主要参数, 将是更具实用价值的途径。模拟得出锅炉供水与室外温度关系 (见图6 (a) ) 将用于确定控制系统供水温度设定值。由室外温度确定供水温度设定值并用于调节锅炉燃料量的控制模式称为室外气候补偿器。当控制系统仅采用室外气候补偿器时仿真结果如图11所示, 锅炉供水温度能够跟随室外温度变化而变化, 且一次回水、二次供水及回水温度变化较平稳。另外, 由两区域室内温度响应 (见图11 (b) ) 可见, 室温平均变化范围为19～22.9℃, 温差为3.9℃, 平均室内温度为20.46℃。对比图10 (b) , 室温波动减小约56.2%。
3.3 案例3——室外气候补偿 (C1) 及二次系统供水温度 (C2) 联合控制
对间接连接供暖系统而言, 若直接控制二次系统供水温度, 将加快系统反应速度。因此, 本例控制系统除仍采用室外气候补偿器外, 还通过调节一次系统循环流量对二次系统供水温度进行控制, 其温度设定值依据图6 (b) 仿真结果。一次系统变流量运行, 将节省系统电费。此联合控制策略仿真结果如图12所示。比较图11 (a) 与图12 (a) 可知, 本例一次系统供回水温差有所提高, 这是由一次循环流量降低所致。观察图12 (b) , 室内温度波动范围为18.7～22.2℃, 温差为3.5℃, 平均室内温度为20.26℃。
3.4 案例4——室外气候补偿 (C1) 及双区域室温控制器 (C3及C4) 联合控制
由于室温控制器对室内温度直接控制, 可有效提高室内温度控制精度, 因此, 采用双区域室温控制器将有利于满足用户热舒适性要求。室外气候补偿器及双区域室温控制器联合控制策略动态响应结果由图13给出。对比图13 (a) 与图11 (a) 中二次回水温度Tr2, 此控制策略二次回水温度平均升高约3.5℃。另外, 忽略图13 (b) 中前端由于模拟初值影响, 区域1室温变化范围为17.79～18.25℃, 区域2室温变化范围为17.85～18.17℃, 两区域室温平均值为18.02℃。
3.5 案例5——需求侧控制策略 (两区域室温设定值均改变)
根据用户室温要求差异, 当各区域室内温度设定值均可改变时, 才能真正体现分户或分室控制的实际情况, 即需求侧控制。因此, 本例控制系统模拟采用不同随时间变化的室温设定值 (Tz1sp及Tz2sp) 。控制系统配置同案例4。图14给出的仿真结果表明此系统能够满足需求侧不同室温设定。
3.6 案例6——基于参考模型的控制策略
在计算机日益广泛地应用于过程控制的今天, 基于参考模型的控制策略已引起业界关注。这种控制模式的优势在于通过精确的系统动态模型可得到用于控制系统, 但在实践中很难或不可能测到的参数。动态模型可经理论推导或系统辨识等技术获得。精确模型有助于控制系统运行;反之, 可导致控制系统不稳定, 甚至造成振荡使系统破坏。图15显示本例基于参考模型的控制结构。如参考模型在输入信号 (uf、uw、uh1及uh2) 和干扰 (To、Qsol及Qint) 共同作用下得出模型输出信号 (Tz1和Tz2) 。模型输出信号被用于实际系统控制器信号比较单元, 经PI控制器运算, 得出控制器输出信号控制对应阀开度。图16即是此控制模式的仿真。如图所示, 各区域室内温度波动范围绝大部分时间内处于设定值 (18℃) 的±0.1℃, 控制精度得到进一步提高。
3.7 能耗计算分析
针对上述6种控制策略, 通过积分得到各工况两天内电能和燃料消耗量, 列于表4。从表中可知, 对电耗而言, 应用二次供水温度控制器有助于节省电能。燃料消耗有如下趋势:一次系统供水温度和循环流量联合控制优于室外温度分段控制模式, 用户侧与一次系统联合控制优于一次系统单独控制, 用户侧需求控制更有利于节能和提高热舒适性。基于准确的参考模型控制策略将获得最大的经济效益。
4 结论
(1) 运用能量和质量守恒定律创建的区域热水供暖系统动态模型, 可应用于系统特性分析、控制策略仿真及节能计算等诸多方面。
(2) 系统特性分析表明:二次补水率对系统的影响更大;换热器及散热器传热面积富裕量导致系统供水温度降低现象;散热器传热面积对系统影响比换热器传热面积影响要大;室外温度与一、二次网供水温度近似呈线性关系;不应忽视太阳辐射和室内得热对系统运行的影响。
(3) 由控制策略仿真可知, 单纯室外气候补偿器不能满足用户舒适性要求;室外气候补偿器与室温控制器联合控制能更有效地节省能源;需求侧控制为进一步节能提供了方向;基于动态模型控制策略为优化运行提供了必要条件。
(4) 基于用户侧的控制策略能够实现系统和用户双赢目标。
参考文献
[1]贺平, 孙刚.供热工程[M].3版.北京:中国建筑工业出版社, 1993.
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策略仿真 篇9
公交停靠站作为公交线网的枢纽, 承担着上下客等主要服务任务, 其设置得是否合理将直接影响站点的通行能力、线网的运作效率以及乘客的服务水平。成都市作为我国西部第一城, 承担着庞大的交通流量, 虽目前基本能满足客户需求, 但仍存在部分站点停车位设置与交通需求不匹配等现象, 总结来说主要存在以下两个方面问题: (1) 部分站点集中了多达20条的停靠线路, 尤其在高峰时段公交车辆常常在某时刻集中到达, 车位爆满, 溢出的车辆则在其他交通道路上排成“长龙”, 堵塞交通, 延长滞留时间, 降低服务满意度, 同时影响道路的通行能力; (2) 服务管理不规范, 车辆停靠位置不确定, 导致乘客“抢”车现象严重, 事故时有发生, 很多公交车在进站以前就进行上下客, 造成乘客在交通道路上奔走跑动, 而进站后往往会进行二次上下客服务, 部分公交车甚至在停车道以外的主干道上进行上下客, 严重干扰其它车辆运行, 也降低了公交的服务效率。因此, 研究公交站台的改善措施对于提高公交服务水平, 改善城市交通具有重要意义。
2 排队模型
把公交车辆看成等待服务的“顾客”, 且按照“先到先服务”原则, 即公交车辆到达站点停靠时, 按照由前到后的停靠顺序进行停靠, 只要站台有空闲车位, 则进站停靠进行上下客服务;而车站的停车位看成服务的通道, 停车位数即是排队系统中可提供服务的通道数量。由此可知, 该系统属于单路排队多通道服务的M/M/c排队系统。
在此排队模型中, 各参数分析如下:
(1) 顾客:
即公交车辆N, 单位时间内的到达数需服从泊松分布。
(2) 服务台数:
即公交站台的累计有效站位c, 由于多种原因造成公交站点每个站位的实际使用效率降低, 尤其对于直线式停靠站, 站位越多, 站点利用效率下降越快, 如表1所示, 因此, 在应用模型时, 应以站台的累计有效站位数代替实际站位数参与计算。
(3) 服务时间:
即公交车在站台上下客的平均服务时间, 需服从负指数分布。
(4) 车辆到达率:
即单位时间到达的车辆数, 由于站台内各条线路的发车频率之间基本上没有相关性, 可认为是相互独立的, 同时由于车辆到达服从泊松分布, 根据排队论定理, 车辆到达的间隔时间服从负指数分布。
3 实例分析
3.1 调查资料
本文以成都市火车北站公交站为例, 通过实地调查高峰时段站点现状, 利用SPSS软件对调查数据进行统计分析, 验证模型可用性并得到相关参数, 再利用LINGO进行仿真, 结果证明站点排队现象严重。该站位于人流量和车流量均较大的火车北站南侧, 属直线式停靠站, 拥有多达18条的停靠线路, 经常出现公交车辆排成“长龙”的现象。高峰时段排队车辆数甚至达5辆之多, 很多车辆被迫停在停车道外或在站外进行上下客。笔者在晚高峰时段 (17:30-18:30) 对该站进行观测, 记录站点停靠线路数、现有停车位数及车辆进出站时刻、上下客时刻等, 整理结果如表2所示。
3.2 统计分析——SPSS
通过SPSS软件对调查数据进行统计分析, 为了检验数据来自的总体是否服从理论分布, 验证模型的可用性, 选择单样本K-S检验, 结果如图1所示。由此可知, 双尾渐进显著性概率分别为:0.312>0.1, 0.138>0.1, 故不能拒绝零假设, 从而认为服务时间和车辆到达的间隔时间均服从负指数分布, 满足模型应用的条件。其中, 车辆到达率λ=131/3600=0.0364、则单条线路的平均车辆到达率undefined, 单个停车位的平均服务率μ=1/45.7541=0.0219, 整个公交站台的平均服务率为cμ=0.0535。
3.3 现状评价——LINGO仿真
根据上述分析, 火车北站公交站的排队服务模型的参数S=c=2.45, R= λ= 0.0364, T=1/μ=45.7541。编写LINGO仿真程序, 由仿真结果可得:公交车等待的概率Pwait=0.53, 车辆的平均等待时间W_Q=30.899, 平均等待队长L_Q=1.125, 平均逗留时间W_S=76.653, 平均队长L_S=2.79。因此, 过半数的车辆需要排队等候, 且平均排队长度超过1, 从而导致站点延迟过大、服务水平过低等现象。
4 改善措施
4.1 缩减停靠路数
从以上分析可以看出, 该站点承担的停靠线路数过多也是造成拥塞现象严重的重要原因之一, 因此建议适当减少停靠线路数。当停靠线路数缩减为16条时, 由于λ=0.0364, 则undefined, 即R=0.0323, 仿真结果如图2 (a) 所示。此时, 公交车辆等待的概率比改进前降低了18.41%, 平均排队长度也降低了12.21%。结合背景资料, 建议将177路和24路公交线路的停靠站点进行调整。因为这两条线路在火车北站公交站的乘客需求量很少, 且与下一站的站间距较近, 发车频率低, 可跳过此停靠站, 而直接到下一公交站进行上下客。
4.2 改建港湾式
港湾式布置是指在道路车行道外侧, 取局部拓宽路面, 建成公交停靠站。通过表1可知港湾式布置的站位利用效率高于直线式布置, 改为港湾式后, 累计有效站位c=2.6。对比仿真结果可得, 改进后公交车等待的概率仅0.46, 降低了12.45%;平均排队长度缩短至0.827, 减小了26.5%;平均等待时间缩短了8.2s, 一个小时内131辆车累计可缩短18min, 改善效果十分显著。
4.3 增设辅站
由于停靠的公交线路数过多, 可以通过设置辅站来对主站的公交线路进行分流, 以缓解主站的服务压力, 从而提高整个站点的利用效率。辅站的设置方法主要有并联式和串联式两种, 其中并联式基于港湾式布置建设, 对用地条件要求较高, 而串联式则基于直线式布置建设。由表1可知, 若在原直线式基础上串联1个辅站后, 累计有效车位数c=3.11;若在上述港湾式基础上串联1个辅站后, c=3.25, 仿真结果分别如图2 (b) 和图2 (c) 所示。对比仿真结果可得, 站点的拥塞状况已经得到了显著改善, 公交车等待的概率分别将减至了0.28和0.25, 平均排队长度也仅为0.318和0.259, 充分达到站点的理想服务水平。
4.4 增加停车位
当现有站点服务压力过大时, 最直观的办法就是增加停车位。在此将泊位数增加到4, 则站点累计有效停车位c=2.65, 仿真结果如图2 (d) 所示。与改进前相比, 公交车等待的概率降低了16.48%, 平均排队长度缩短了33.44%, 大幅缓解了交通压力, 提高了通行能力。
4.5 现场管理
(1) 彩色管理。
通过实地调查, 发现站点现场服务混乱, 公交车停靠随意性很大, 乘客追随、跑动现象也非常严重, 究其原因, 是现场管理不当, 缺乏规范性约束。因此, 建议采用彩色管理, 通过设置粗大的字符、彩色编码, 以及地面标识, 严格规范车辆停靠地点, 同时也能减少乘客追赶抢车的现象, 方便管理。
(2) 加强公交司机的培训考核。
公交站点现场的混乱和拥塞, 很大部分是司机操作不规范、服务标准不统一造成的, 因此, 需要加强公交司机的培训, 建立统一的服务标准和详细的操作准则, 同时制定关键绩效目标考核以提高司机的工作绩效, 也可辅以奖金制度以激励司机。
5 总结
本文在分析现状的基础上, 提出以M/M/c排队模型模拟公交站点的服务过程, 通过实地调查火车北站公交站, 并用SPSS软件统计分析原始数据, 验证了模型可用性的同时得到模型参数, 并以此为基础通过LINGO仿真将站点拥塞程度进行量化, 从而提出5种改善策略。通过LINGO仿真分别验证, 结果显示, 改善措施有效性显著, 由于方法的通用性, 亦可推广到其他站点的改善。
摘要：公交站点的停靠能力是公交系统客运能力的关键影响因素, 以排队论为理论基础, 对成都市火车北站公交站进行实例分析, 通过LINGO仿真得出站点的拥塞程度, 提出港湾式布置、增设辅站、增加停车位数、减少停靠线路数以及加强现场管理5种改善措施, 并分别通过仿真验证, 结果显示改善措施有效地控制了站点的排队率和排队长度, 显著地减少了站点延误。
关键词：LINGO仿真,常规公交,排队模型,站台改善
参考文献
[1]JAVY AWAN, NORMAN SOLOMON etc.Highway Capacity Manual2000[M].The TRB National Committee on Highway Capacity and Quality of Service, 2000.
[2]陈学武, 葛宏伟, 芦方强.公交停靠站点站位优化设计方法[D].第九届全国城市道路与交通工程学术议论文集.
策略仿真 篇10
关键词：高性能,仿真平台,构建策略
1 前言
具体来讲, 云仿真平台是一种新型的网络化建模和仿真平台, 它进一步发展了仿真网络, 它结合应用领域的需求, 依据云计算理念, 将各类技术应用进来, 促使人们可以结合自己的需求来共享和重用计系统中的各类资源, 促使网上资源多用户按需协同互操作得到实现, 动态优化了系统的运行。云仿真模式被云仿真平台所支持, 它将网络和云仿真平台利用起来, 对各种仿真资源进行组织, 将各种建模和仿真服务的新仿真模式提供给用户。
2 基于云仿真平台的云仿真系统体系结构
云仿真平台中的云包括两个方面的来源, 首先是用户注册, 其次是云服务商提供。在应用云的时候, 需要按照这样的步骤来进行, 在相应的安全体系内。在网络环境的云仿真平台中。各类用户结合自己的具体情况, 对仿真任务需求进行定义, 然后结合用户需求, 云仿真平台来对资源进行自动查找和发现, 并且结合需求, 来对仿真应用系统进行动态构造。这些资源由云仿真平台来进行管理, 仿真系统的建模和运行由系统来实现。
具体来讲, 包括这些方面的组成部分:一是资源层, 主要是将云仿真平台调度使用的各类仿真资源给提供出来, 不仅包括网络资源, 经过虚拟化封装的建模和仿真资源也是一个重点;二是面向云仿真的服务层, 整合和扩充了原仿真网络的资源服务中间件层和面向应用的核心服务层, 开发了十类共性支持服务, 均面向云仿真模式;三是应用门户层, 提供了浏览器和桌面形式的门户/支持工具, 这样用户就可以对云仿真平台进行登陆, 顺利开展仿真活动;四是应用层, 包括诸多的仿真应用。
3 云仿真平台关键技术
一是问题求解环境技术:在应用门户/支撑工具层中, 非常重要的一个组成部分就是问题求解环境, 它将面向多学科虚拟样机协同仿真提供出来, 同时, 人们的各项操作都可以在大规模体系级协同仿真的高层工具集成环境中运行。问题求解工具集是非常重要的一个方面, 并且满足人们的可扩展需求。主要提供对象是用户。从技术角度上来讲, 问题求解环境将描述仿真系统顶层模型的建模语言给提供了出来, 将元模型技术应用到语言当中, 在对系统的顶层系统模型进行描述时, 分别从静态结构和动态行为两个方面来进行, 并且将虚拟样机设计活动和体系级仿真活动的指令集给提供出来了。基于扩展UML/OMDT/SOM可以描述静态结构, 基于开放混合系统自动机理论可以描述动态行为, 借助于XML规范, 与下层可以传输相关的信息。
二是可视化门户技术:要想将仿真结果数据实时可视化实现于COSIM-CSP中, 非常核心的一项技术就是可视化门户技术, 它可以将2D/3D的仿真可视化服务提供给用户。将B-S多层体系结构应用到云仿真可视化门户中, 包括诸多的组成部分。其中, 视景仿真功能模块由功能逻辑层来提供, 包括诸多方面的内容, 满足人们的各项需求, 如导入地形、更新显示场景、动态海面等等。我们借助于支撑中间件层, 可以将程序开发包给利用起来, 满足人们的需求, 视景仿真以及分布式交互仿真都是可以实现的。对于仿真可视化应用的开发, 可以在视景仿真程序开发包中实现, 利用的是open gvs工具。要想重用分布式交互仿真的可视化模型, 或者是进行其他的操作, 可以利用HLA仿真体系结构来实现。为了服务满足人们的基本功能操作需求, 就可以借助于资源服务中间件层, 如查找可视化资源、动态调度、可视化的封装与调用等等;而可视化模型资源则是由可视化资源层来提供, 如虚拟场景地形、虚拟样机几何模型等等。
三是普适化门户技术:通过调查研究发现, 如今技术开发程度还不够, 依然利用计算机来实现各种建模和仿真系统的访问, 利用桌面计算, 来实现使用模式的应用。在这种模式下, 存在着诸多的缺点和弊端, 因为建模仿真的信息空间就无法连接物理空间, 仅仅是绑定了计算机, 要想进入到建模仿真信息空间中, 需要借助于计算机来实现, 各种服务需求可以得到满足。其次, 要想交互物理空间和建模仿真空间, 就需要由用户来驱动, 如果物理空间的变化被人们所看到, 利用一系列的方法, 来输入到建模仿真信息空间中。而通过普适计算模式的应用, 对这一现状进行了改变。为了促使仿真信息空间和物理空间自发交互的需求得到满足, 将一系列的先进技术给综合运用了进来, 对蕴含式仿真服务框架进行了构建, 以便可以智能化自动化管理仿真服务访问过程。同时, 将移动Agent的迁移机制给引入了进来, 分离了仿真服务的功能性属性和迁移这一非功能性属性, 对仿真服务迁移算法进行了研究。只需要将仿真服务迁移系统模型和仿真服务迁移运动模型给利用起来, 就可以有效描述仿真服务迁移系统的结构组成和仿真服务迁移的基本工作原理。
四是复杂产品项目管理技术:通过相关的调查研究我们可以得知, 在如今的条件下, 产品项目管理需求日趋复杂, 利用目前的项目管理工具, 是无法满足需求的。针对这种情况, 结合具体情况, 来科学界定那些较为复杂的产品项目管理需求, 并且如果产品开发企业中的项目管理较为复杂, 还需要进行科学的分解, 这样就形成了若干个不同的组成部分, 并且从时间、空间和内容等角度, 来对这些部分之间的关系进行描述。
4 结语
本文从系统架构以及关键技术等角度, 探讨云仿真平台动态管理资源, 分析高性能计算仿真云平台的构建策略。相关的工作人员需要不断努力和研究, 创新相关技术, 以便更加科学的构建高性能计算仿真云平台。
参考文献
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