突破性技术创新的辨识论文

2024-07-26

突破性技术创新的辨识论文（精选8篇）

突破性技术创新的辨识论文篇1

0 引言

感应模式无线电能传输技术借助于高频磁场构建供电设备与用电设备之间的能量传输通道, 实现能量以非接触形式传输, 克服了传统接触式供电方式在恶劣环境 (如高湿、高温、高腐蚀、易爆燃环境) 下应用的弊端, 具有高可靠性、高安全性、低维护性等特点[1,2,3,4,5]。在锂离子电池充电系统中, 电池的充电需要经过3个阶段, 在各个阶段系统需要不同的电流, 对于感应模式无线充电系统, 在系统输出端看来, 表现为各个阶段系统具有不同的负载, 当系统负载发生变化时系统应能够检测到并实时调整输出电压或输出功率以满足负载的要求。一个稳定的感应系统应有较宽的带载范围以及参数变化适应能力, 在系统运行的过程中, 当系统参数或负载发生变化时系统仍具有较强的鲁棒性。但是, 由于感应系统特殊的结构, 在不与拾取端通信的情况下无法对负载以及系统参数的大小与性质进行检测和推算, 系统的稳压控制与输出功率控制也就缺乏相应的控制依据。因此, 在感应模式无线充电系统中接收端负载的在线计算对于系统的鲁棒性与传输效率具有重要的意义。

本研究中拾取端参数的在线计算指的是通过检测发射端来在线计算接收端的负载大小。在感应系统中, 接收端对发射端的耦合作用直接体现在接收端反射回发射端的反射阻抗, 当反射阻抗中含有电抗成分时, 在发射线圈的直接体现就是发射线圈的电流与电压不同相, 那么电压与电流的比值的余弦分量就反映了反射阻抗的实部大小, 而正弦分量则反映了反射阻抗的虚部大小。如果电压与电流的比值的余弦分量或正弦分量只包含系统的负载, 那么通过检测发射线圈的电压、电流以及电压与电流的相角便可实时计算出系统的负载的大小。

本研究在进行等效负载理论研究的基础上[6,7,8], 提出一种新型的感应模式下的参数计算以及控制方法, 利用计算出的参数得出负载两端输出电压与逆变桥输入电压的函数关系, 通过Buck变换器控制逆变桥的输入电压。由于Buck变换器的输出可结合计算参数直接得出, 不需要增加额外的无线通信检测电路以及接收端控制器, 从而降低系统成本, 提高系统的可靠性。最后, 通过搭建锂离子电池充电平台对本研究的理论分析进行实验验证。

1 基于互感耦合模型的参数计算

1.1 电路构成

当系统通过发射端计算电路检测出接收端以及系统参数时, 可通过在发射端构建控制器来对输出进行控制, 带有Buck控制器及参数计算的无线充电系统原理图如图1所示。

图1中, 直流电压源Edc经过Buck变换器进行电压变换后, 经开关网络S1~S4逆变为准方波电流源, 驱动原边谐振网络在能量发射线圈Lp上产生交变电流, 激发高频磁场, 能量拾取线圈Ls上感应出同频交变电压, 经串联补偿网络与原边产生谐振效应, 补偿电容分别为Cp, Cs, 从而使得能量的无线传输在一定距离下可以高效地进行, 原、副边线圈之间的互感为Mps, 接收线圈感应到电能后经整流滤波后输出给负载Ro。该负载Ro为输出端的等效负载。

1.2 参数计算

当负载为纯阻性时, 参数设计时应人为使接收端的接收线圈工作在非谐振频率点上, 而对于电池负载, 由于其本身为非纯阻性负载, 系统按照自然频率设计时, 接收端可自然工作在非谐振点上, 此时接收端阻抗含有电抗成分[9], 假设接收端的电抗为Xl, 则根据互感原理, 对于如图1所示的拓扑结构, 当发射线圈和共振线圈固有谐振频率为ω0, 且谐振角频率为ω0时, 接收线圈的阻抗zs, 发射线圈的反射阻抗zps分别为:

由式 (1) 经过化简, 可得到发射线圈的反射阻抗zps为:

因此发射线圈的电抗zp为:

当发射线圈和接收线圈之间的距离固定时, Mps为固定量 (这在实际当中也是比较常见的) , 可以提前检测出来, 由于ωo, Xl也是已知的, 那么此时发射线圈的电抗实部只包含负载这一变量。当发射线圈两端的电压Vp, 电压与电流的相位角为α时, 电抗zp的实部为:

当发射线圈上电压与电流过零点的时间差为Δt, 线圈的谐振频率为ω0时, 电压与电流的相位角α为[9,10,11]:

由式 (4, 5) 可得等效负载阻抗Ro为:

其中, Mps、ωo、Xl为已知, 通过实时检测发射线圈两端的电压与电流, 可得到过零点的时间差, 因此负载的大小可通过检测原边发射线圈的电压、电流以及电压电流的相角实时计算出来。

此时发射线圈上以及接收线圈上电流Ip、Is分别为:

接收线圈两端的感应电压Voc为:

则系统的输出电压为:

由式 (7~9) , 经过化简可得感应系统输出电压为:

由式 (10) 可看出, 当负载改变时, 系统输出电压发生相应地改变, 负载可以通过测量发射线圈的电压与电流之间的相位通过原边计算出来, 而其余的为固定量, 可提前测量出来, 因此当输出电压由于负载变化将发生变化时, 研究者可通过改变输入逆变桥的输入电压Vi来对输出电压进行控制。

2 发射端控制器研究

发射端控制器通过检测发射线圈的电压与电流的相位角来在线计算负载的变化。当由于负载变化导致输出电压降低时, 控制器增大逆变器Buck变换器的占空比, 反之则减小Buck变换器的占空比。假设Buck变换器的输出占空比为D, 则逆变器输入电压Vi与系统输入电压Edc之间的关系为:

接收端为一并联谐振网络, 根据正弦等效原理, 将变换器次级整流滤波电路等效为交流负载, 则其交流等效负载Rac为:

由式 (10~12) , 可得输出电压VO与系统输入电压Edc的表达式为:

由式 (13) 可看出, 系统输入电压不变, 负载发生变化时, 通过调节Buck变换器的占空比可使系统输出电压保持恒定。此时图1所示的电路原理图可简化为如图2所示的Buck变化器。

首先根据发射线圈上的电压、电流过零点的时间差与周期求出电压与电流的相位角, 然后由式 (6) 可求出负载阻抗的大小, 最后由式 (10) 可得到输出电压的大小, 输出电压计算值与输出电压给定值的误差传递给PI控制器, 控制器输出相应的占空比来控制Buck变换器, 从而控制逆变桥的输入电压大小, 进而控制系统输出电压的大小。

3 实验研究

为验证上述参数辨识与输出控制理论的正确性, 本研究搭建了一个工作频率为26 k Hz的感应模式无线电能充电系统实验系统, 对系统的参数辨识方法和输出稳压控制进行实验验证, 实验中各主要元件参数如表1所示。

该实验由CPLD产生26 k Hz高频信号, 该高频信号经全桥逆变放大电路放大后, 在发射线圈上输出具有一定功率的正弦波, 该能量通过电磁感应传递到次级接收线圈, 次级接收线圈接收电能供负载使用, 为减少线圈损耗, 发射线圈和接收线圈均采用里兹线绕制。为方便进行试验验证, 该实验首先采用电阻切换来模拟电池的充电以及浮充模式。

该实验保持共振线圈间的互感不变对负载进行在线计算, 负载由10Ω增大到50Ω时互感和负载在线计算的结果如表2所示。其中, RLide为电阻的辨识值。

从表2中可看出, 负载发生变化时, 该变化会被控制器检测到并根据发射线圈电压以及电压与电流的相位角准确辨识出来, 对于电池充电系统, 由于充电芯片电源输入允许电压一定的浮动, 辨识结果允许有一定的误差。

当得到辨识结果后, 控制器进而计算系统输出电压的变化, 然后改变Buck变换器的占空比, 从而保证输出电压稳定在给定值上。

负载由50Ω切换到10Ω, 然后再切换到50Ω的输出电压与发射线圈电压的波形图如图3所示。

负载由10Ω切换到50Ω, 然后再切回10Ω的输出电压与发射线圈电压的波形图如图4所示。从图3、图4可以看出, 采用该辨识以及控制方法可以对输出电压进行快速、有效地控制。本研究在通过电阻验证系统的控制性能以后, 采用实际的充电芯片及电池进行实验验证, 实验中充电芯片采用多节锂电充电芯片SC1808, 该芯片具有恒压、恒流以及浮充三段式状态自动转换的功能, 同时内部集成了双灯LED充电指示转换电路及驱动电路, 大大简化了外部元件的数量, 提高了系统稳定性及降低了生产成本, 可以对单双节锂电或三串、四串、六串锂电池充电, 充电电流可以达到3 A~8 A。SC1808芯片最大的亮点在于可以实现快速充电, 根据设置充电电流时间可以控制在10 min~3 h不等, 输入电压可根据需要从5 V~40 V选择。该实验中负载为三串锂电, 充电电流选择为2 A, 系统输出电压也即SC1808的输入电压控制在15 V左右。实验结果表明:采用本研究所提出的负载辨识的原边控制模式与单一采用副边控制模式相比, 系统的平均效率可提高20%以上, 在浮充模式下由于系统工作在轻载模式, 采用原边控制的系统, 效率提升更为明显。

4 结束语

本研究利用互感模型, 提出了一种感应电能传输系统的负载的参数辨识方法, 该方法仅依赖于发射线圈的电压与电流的相位差, 使复杂采样系统设计及硬件实现得以简化, 通过对参数的动态辨识, 原边仅需要一个控制器就可以对输出功率进行控制。基于该辨识方法, 设计了一个基于原边控制的锂离子电池充电系统, 通过实验表明, 本研究所提出的基于参数辨识的充电方法具有设计简单、控制效果好、系统传输效率高的特点。

摘要：针对感应模式无线电能充电系统中输出控制问题, 增加了参数辨识环节, 实现了对原边线圈的电压电流相位的实时检测, 使Buck变换器根据辨识参数结果控制输出电压, 有效地克服了传统控制方法需要两个控制器以及原副边需要通信的弊端, 简化了系统的设计, 提高了系统的可靠性。最后制作了一个感应模式锂离子电池无线电能充电装置并进行了试验测试, 测试结果验证了参数辨识控制技术的有效性。研究结果表明, 相对于传统的通讯控制方法, 该辨识控制方法控制效果好, 电能传输效率高。

关键词：感应模式,单边控制,参数辨识,Buck变换器

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突破性技术创新的辨识论文篇2

事故隐患

隐患，是指隐藏的祸患，即隐藏不露、潜伏的危险性大的事情或灾害。事故隐患，是泛指生产系统中可导致事故发生的人的不安全行为、物的不安全状态和管理上的缺陷。

事故隐患归纳为21大类：火灾、爆炸、中毒和窒息、水害、坍塌、滑坡、泄漏、腐蚀、触电、坠落、机械伤害、煤与瓦斯突出、公路设施伤害、公路车辆伤害、铁路设施伤害、铁路车辆伤害、水上运输伤害、港口码头伤害、空中运输伤害、航空港伤害、其他类隐患等。在企业安全生产检查中，要注意检查以下较普遍存在的事故隐患：

一、人的不安全行为

主要有11类，也是造成生产安全事故中人的主要直接原因。

1、忽视安全，忽视警告，操作错误。

2、人为造成安全装置失效。

3、使用不安全设备。

4、用手代替工具操作。

5、物体存放不当。

6、冒险进入危险场所。

7、攀、坐不安全位置。

8、有干扰和分散注意力的行为。

9、忽视个体劳动防护用品、用具的使用或未能正确使用。

10、不安全装束。

11、对易燃、易爆等危险物品的接触和处理错误等。

二、物的安全状态

主要有4类，也是造成生产安全事故中物的主要直接原因。

1、防护、保险、信号等装置缺乏或有缺陷。

2、设备、设施、工具、附件有缺陷。

3、劳动防护用品用具缺乏或有缺陷。

4、生产（施工）场地作业环境不良。

三、管理上的缺陷

主要有7类，也是造成生产安全事故中管理上的主要间接原因。

1、技术和设计上缺陷。

2、安全生产教育培训不够。

3、劳动组织不合理。

4、对现场工作缺乏检查或指导错误。

5、没有安全生产管理规章制度和安全操作规程，或者不健全。

6、没有事故防范和应急措施或者不健全。

7、对事故隐患整改不力，经费不落实。

危险和有害因素辨识

危险因素，是指能对人造成伤亡或对物造成突发性损害的因素；有害因素，是指能影响人的身体健康、导致疾病或物造成慢性损害的因素。通常情况下，二者并不加以区分而统称为危险、有害因素。

一、危险、有害因素分类对危险、有害因素进行分类是进行危险、有害因素分析和辨识的基础。危险、有害因素的分类方法有许多种，主要有以下两种方法： 1按导致事故和职业危害的直接原因进行分类

根据《生产过程危险和有害因素分类与代码》的规定，将生产过程中的危险、有害因素分为如下6类：

（1）物理性危险、有害因素 1）设备、设施缺陷

强度不够、刚度不够、稳定性差、密封不良、应力集中、外形缺陷、外露运动件、制动器缺陷、设备设施其它缺陷。2）防护缺陷

无防护、防护装置和设施缺陷、防护不当、支撑不当、防护距离不够、其它防护缺陷。3）电

带电部位裸露、漏电、雷电、静电、电火花、其它电危害。4）噪声

机械性噪声、电磁性噪声、流体动力性噪声、其它噪声。5）振动

机械性振动、电磁性振动、流体动力性振动、其它振动。6）电磁辐射

电离辐射：X射线、射线、粒子、β粒子、质子、中子、高能电子束等；非电离辐射：紫外线、激光、射频辐射、超高压电场。7）运动物

固体抛射物、液体飞溅物、反弹物、岩土滑动、料堆垛滑动、气流卷动、冲击地压、其它运动物危害。8）明火

9）能造成灼伤的高温物质

高温气体、高温固体、高温液体、其它高温物质。10）能造成冻伤的低温物质

低温气体、低温固体、低温液体、其它低温物质。11）粉尘与气溶胶

不包括爆炸性、有毒性粉尘与气溶胶。12）作业环境不良

作业环境乱、基础下沉、安全过道缺陷、采光照明不良、有害光照、通风不良、缺氧、空气质量不良、给排水不良、涌水、强迫体位、气温过高、气温过低、气压过高、气压过低、高温高湿、自然灾害、其它作业环境不良。13）信号缺陷

无信号设施、信号选用不当、信号位置不当、信号不清、信号显示不准、其它信号缺陷。14）标志缺陷

无标志、标志不清楚、标志不规范、标志选用不当、标志位置缺陷、其它标志缺陷。15）其它物理性危险和有害因素（2）化学性危险、有害因素 1）易燃易爆性物质

易燃易爆性气体、易燃易爆性液体、易燃易爆性固体、易燃易爆性粉尘与气溶胶、其它易燃易爆性物质。2）自燃性物质 3）有毒物质

有毒气体、有毒液体、有毒固体、有毒粉尘与气溶胶、其它有毒物质。4）腐蚀性物质

腐蚀性气体、腐蚀性液体、腐蚀性固体、其它腐蚀性物质。5）其它化学性危险、有害因素

（3）生物性危险、有害因素 1）致病微生物

细菌、病毒、其它致病微生物。2）传染病媒介物 3）致害动物 4）致害植物

5）其它生物性危险、有害因素

（4）心理、生理性危险、有害因素 1）负荷超限

体力负荷超限、听力负荷超限、视力负荷超限、其它负荷超限。2）健康状况异常 3）从事禁忌作业 4）心理异常

情绪异常、冒险心理、过度紧张、其它心理异常。5）辨识功能缺陷

感知延迟、辨识错误、其它辨识功能缺陷。6）其它心理、生理危险、有害因素

（5）行为性危险、有害因素 1）指挥错误

指挥失误、违章指挥、其它指挥错误。2）操作失误

误操作、违章作业、其它操作失误。3）监护失误 4）其它错误

5）其它行为性危险和有害因素（6）其他危险和有害因素 2参照事故类别分类

参照《企业职工伤亡事故分类标准》（GB6441），综合考虑起因物、引起事故的诱导性原因、致害物、伤害方式等，可将危险、有害因素分为如下20类。（1）物体打击

指物体在重力或其它外力的作用下产生运动，打击人体，造成人身伤亡事故，不包括因机械设备、车辆、起重机械、坍塌等引发的物体打击。（2）车辆伤害

指企业机动车辆在行驶中引起的人体坠落和物体倒塌、下落、挤压伤亡事故，不包括起重设备提升、牵引车辆和车辆停驶时发生的事故。（3）机械伤害

指机械设备运动（静止）部件、工具、加工件直接与人体接触引起的夹击、碰撞、剪切、卷入、绞、碾、割、刺等伤害，不包括车辆、起重机械引起的机械伤害。（4）起重伤害

指各种起重作业（包括起重机安装、检修、试验）中发生的挤压、坠落、（吊具、吊重）物体打击和触电。（5）触电

包括雷击伤亡事故。（6）淹溺

包括高处坠落淹溺，不包括矿山、井下透水淹溺。

（7）灼烫

指火焰烧伤、高温物体烫伤、化学灼伤（酸、碱、盐、有机物引起的体内外灼伤）、物理灼伤（光、放射性物质引起的体内外灼伤），不包括电灼伤和火灾引起的烧伤。（8）火灾（9）高处坠落

指在高处作业中发生坠落造成的伤亡事故，不包括触电坠落事故。（10）坍塌

指物体在外力或重力作用下，超过自身的强度极限或因结构稳定性破坏而造成的事故，如挖沟时的土石塌方、脚手架坍塌、堆置物倒塌等，不适用于矿山冒顶片帮和车辆、起重机械、爆破引起的坍塌。（11）冒顶片帮（12）透水（13）爆破

指爆破作业中发生的伤亡事故。（14）火药爆炸

指火药、炸药及其制品在生产、加工、运输、贮存中发生的爆炸事故。（15）瓦斯爆炸（16）锅炉爆炸（17）容器爆炸（18）其它爆炸（19）中毒和窒息（20）其它伤害

二、危险、有害因素辨识方法

选用哪种辨识方法，要根据分析对象的性质、特点、寿命的不同阶段和分析人员的知识、经验和习惯来定。常用的辨识的方法有以下两种：

1、直观经验分析方法（1）对照、经验法

对照、经验法是对照有关标准、法规、检查表或依靠分析人员的观察分析能力，借助于经验和判断能力对企业的危险、有害因素进行分析的方法。（2）类比方法

类比方法是利用相同或相似工程系统或作业条件的经验和劳动安全卫生的统计资料来类推、分析企业的危险、有害因素。

2、系统安全分析方法

系统安全分析方法是应用系统安全工程评价中的某些方法进行危险、有害因素的辨识。系统安全分析方法常用于复杂、没有事故经验的新开发系统。常用的系统安全分析方法有事件树、事故树等。

三、危险、有害因素辨识的主要内容

1、厂址

从工程地质、地形地貌、水文、自然灾害、周边环境、气象条件、交通运输条件、消防支持等方面进行分析。

2、厂区平面布局

（1）总图：功能（生产、管理、辅助生产、生活区）分区布置；高温、有害物质、噪声、辐射、易燃易爆危险品设施布置；工艺流程布置；建筑物、构筑物布置；朝向、风向、防火间距、安全距离、卫生防护距离等。

（2）运输线路及码头：厂区道路、厂区铁路、危险品装卸区、厂区码头。

3、建（构）筑物

耐火等级、结构、防火、防爆、安全疏散、朝向、采光、运输通道等。

4、生产工艺过程

物料（毒性、腐蚀性、燃爆性物料）、温度、压力、速度、作业及控制条件、事故及失控状态等。

5、生产设备、装置

（1）化工设备、装置：高温、低温、腐蚀、高压、振动、关键设备、控制、操作、检修和故障、失误时的紧急异常情况。

（2）机械设备：运动零部件和工件、操作条件、检修作业、误运转和误操作。（3）电气设备：断电、触电、火灾、爆炸、误运转和误操作、静电、雷电。（4）危险性较大设备、高处作业设备。

突破性技术创新的辨识论文篇3

迄今为止已发展了许多不同的过程辨识方法,就所涉及的模型来说可分为参数模型辨识和非参数模型辨识两大类[1]。参数模型辨识方法必须假定一种模型结构,通过极小化模型与实际过程之间的误差准则函数来确定模型的参数,即参数估计;非参数模型辨识方法是在假定过程是线性的前提下得到过程的脉冲响应、阶跃响应、频率响应等非参数模型。

过程辨识广泛应用于工业过程控制领域,例如PID控制方法,其控制器参数自整定策略分为过程辨识和根据过程辨识的模型进行PID参数整定两部分。可见过程辨识的精确性直接影响到PID控制器参数整定的效果。现今应用最广泛的PID控制器自整定是利用继电反馈进行过程的频率响应非参数模型辨识,但继电反馈辨识存在一定的局限性,并不是对所有的过程都能得到精确辨识,这里提出了一种锁相环(Phase Looked Loop)过程辨识方法来替代继电反馈辨识应用于PID控制器参数自整定策略中,设计了基于方便、高效的虚拟仪器应用平台LabVIEW的锁相环过程辨识实现系统。

1 继电反馈辨识及其局限性

对于许多工业过程,利用其非参数模型辨识得到的几个临界特征参数就足以进行PID参数自整定,如Ziegler和Nichols提出的极限灵敏度法[2],通过增加控制器比例项的增益使系统变为临界稳定状态,即持续振荡,得到频率响应的过程临界增益Ku和临界周期Tu,再根据经验整定公式计算PID控制器参数。但由于工业过程中存在许多不确定因素,要得到真正的等幅振荡并保持一段时间是相当困难的,如不慎则会引起增幅振荡,所以基于临界振荡的Z-N法难以用在实际应用中。Astrom和Hagglund提出用继电器代替Z-N法中的比例控制[3],利用继电反馈测试所引起的极限周期振荡来辨识过程的临界增益和临界周期。继电反馈辨识系统框图如图1所示。

假设误差输入信号为正弦信号e(t)=asin ωt,则继电输出是方波信号u(t),继电特性描述函数为:

$Ν (a) = 4 h / (π a) (1)$

式中:h为继电特性幅值,则过程临界等价增益 $Κ_{u} = 1 / | G (j ω_{u}) | = Ν (a) = 4 h / (π a)$ ,而临界周期Tu可以通过过程输出振荡曲线上两个相邻峰值之间的时间来计算。

虽然继电反馈辨识方法广泛应用于过程控制,但继电反馈辨识容易导致辨识误差,如导致Ku产生5%～20%误差[4],主要原因是传统的描述函数分析法使用的是非线性系统线性化近似产生误差。继电反馈由于使用描述函数分析法描述继电特性,是对非线性特性在正弦信号作用下的输出进行谐波线性化处理,假设过程被正弦信号激励,继电输出产生谐波,以基波分量近似方波而且忽略高次谐波,如果过程频率响应具有低通特性,就能实现较精确的辨识,但对于其他过程就不能实现精确辨识。

一般改进继电反馈辨识有两种方法,一种是对其进行滤波,理论上是用描述函数分析的高阶残留项来改进继电反馈辨识[5],另一种方法是希望更改理想继电器本身,例如用饱和继电代替理想继电使输出产生近似正弦波而不是方波来提高继电反馈辨识[6]。但以上改进方法都还是以描述函数分析为基础的,脱离不了其算法的局限性。因此这里引用了一种基于锁相环原理的过程非参数辨识方法[7],并应用于在线控制器自整定中,代替控制器自整定中的继电非参数辨识。

2 锁相环辨识方法

2.1 锁相环原理

锁相环路是一个能够跟踪输入信号相位的闭环自动控制系统[8]。其基本结构如图2所示。

图2中:θ1(t)=Δωot+θi(t),Δωo=ωi-ωo称为环路的固有频差,θ2=θo(t)。

这个反馈控制系统是由鉴相器(Phase Detector)、环路滤波器(Loop Filter)和压控振荡器(Voltage Controlled Oscillator)三个基本部件组成。鉴相器是一个相位比较装置,用来检测输入信号相位θ1(t)和反馈信号相位θ2(t)之间的相位差θe(t)=θ1(t)-θ2(t),输出的误差信号ud(t)是θe(t)的函数。环路滤波器具有低通特性,对环路参数调整起着决定性作用。压控振荡器是一个电压-频率变换装置,其振荡频率随输入控制电压uc(t)线性变化。由误差相位θe(t)产生误差电压ud(t),经过环路滤波器的过滤得到控制电压uc(t),将其加到压控振荡器上使之产生频率偏移,来跟踪输入信号频率ωi(t)。若ωi(t)为固定频率,则环内被控振荡器的振荡频率ωv(t)等于ωi(t),两信号之间只差一个固定的稳态相差εθe,环路稳定,达到锁定状态。

2.2 锁相环辨识

以锁相环概念为基础的锁相环过程辨识框图如图3所示,环路用来获得过程测试状态下的相位信息,并且向过程提供正弦激励。

就其中主要组成部分分别讨论如下:

(1) 压控振荡器(VCO)提供以辨识频率ω(t)为频率的正弦激励信号:

$u_{1} (t) = 2 \sin ω t u_{2} (t) = \cos ω t$

(2) 正弦信号激励被控过程得到过程的频率响应:

$u_{3} (t) = G (j ω) = \frac{1}{| G (j ω) |} \cos (ω t + φ)$

$\begin{array}{l} u_{1} (t) * u_{3} (t) = u_{4} (t) \\ = \frac{1}{| G (j ω) |} [\sin (2 ω t + φ) - \sin φ] \end{array}$

(3) u4(t)通过滤波器SF削弱为频率为2ω的信号;

(4) u5经过反正弦模块INV,就能得到频率为ω(t)的相位φ(t);

(5) 频率ω(t)与相位误差信号φe(t)=φref(t)-φ(t)成正比,φref(t)为参考相位信号,φ(t)为输出相位;

(6) 积分器使相位收敛。

整个环路使输出相位值收敛于参考相位值,若参考相位值为-3.14,也即过程频率响应Nyqusit曲线穿越负实轴相位,则可得到过程临界振荡,并从振荡曲线上获得临界幅值和临界频率。

3 系统设计

由于锁相环辨识过程具有简单易执行、辨识精度较高的优点,提出基于虚拟仪器平台的锁相环过程辨识实现系统,系统框图如图4所示。

3.1 被控过程仿真器

本文中,被控过程采用以TI公司的TMS320LF2407 DSP芯片为核心的仿真器,来仿真典型被控过程如一阶时滞过程、二阶时滞过程、高阶过程和二阶振荡过程。被控过程仿真器通过接口电路及A/D转换将外部的模拟信号转换为内部的数字信号,再通过D/A转换和接口电路将仿真结果转换为模拟信号。这样,在仿真器内部对典型被控过程的仿真采用纯数值计算,可以保证仿真精度。芯片的模/数转换模块是带内置采样和保持的10位模/数转换器,而且其处理速度达到30 MIPS,完全可以实时仿真。

在DSP中计算过程响应采用数值迭代法,将被控过程的数学模型传递函数转化为数字差分方程,由每一拍的过程响应量和仿真器输入计算下一拍的过程响应量。对于延时过程,则采用若干拍以前的仿真器输入量计算过程响应量。

3.2 数据采集

本系统采用NI公司的DAQ数据采集系统组件,包括PCI-6024E数据采集卡及其软件模块。通过在LabVIEW上设置数据采集模块AI Sample Channel Vi和AO Update Channel Vi的输入输出通道,从DSP采集过程响应模拟信号,经A/D转换送给计算机作数字计算,或将计算机输出过程激励模拟信号经D/A转换送给DSP。采样时间使用LabVIEW的循环模块While Loop和计时模块Wait Until Next ms Multiple来设置,其中Wait Until Next ms Multiple的设定值为采样时间。

3.3 软件设计

锁相环辨识算法软件设计[9]采用迭代算法:内部迭代算法是正弦测试,并计算出过程响应频率、幅值和相位;外部迭代算法是反馈控制系统,使系统输出相位收敛于参考相位。相位锁定后就可以找到过程频率响应所包含的过程特征参数,达到过程辨识的目的。具体算法如下[10]:

(1) 设置压控振荡器VCO初始频率ω0和初始辨识时间t0,以初始状态激励被控过程;

(2) 当t>t0时,进入辨识状态,VCO产生正弦信号激励被控过程,计算过程频率响应幅值、频率和相位;

(3) 相位是否收敛于参考相位:如果是则停止辨识;如果否则转入第(2)步;

(4) 输出过程响应频率、幅值和相位。

4 实验结果分析

基于虚拟仪器LabVIEW平台的锁相环辨识实时系统界面如图5所示,以高阶过程G(s)=1/(s+1)4为例,操作者输入参考相位值,经过一段时间后该系统辨识相位能跟踪到参考输入值,并辨识出过程临界幅值和临界频率。

实验结果表明,本过程辨识系统能得到较精确的辨识值,具有良好的应用价值,但其缺点是辨识过程时间较长。

5 结语

本文对提出的基于锁相环辨识方法,利用虚拟仪器LabVIEW提供的强大的软件功能设计了该系统,并通过DAQ数据采集卡与DSP被控过程仿真器连接组成过程辨识系统,且应用于实际系统中,该系统数学模型辨识精度高,具有较好的应用前景。

摘要：针对广泛应用的继电反馈自整定控制器辨识方法的局限性,提出一种基于锁相环原理的过程非参数模型辨识方法。以NI公司的虚拟仪器软件LabVIEW为开发平台设计了锁相环过程辨识系统,包括被控过程仿真器、PCI-6024E数据采集卡和锁相环辨识软件设计三部分。实践证明,该系统具有操作简单,辨识精度较高的特点,具有良好的应用前景。

关键词：过程辨识,继电整定,锁相环辨识,LabVIEW

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科技创新团队关键和谐要素辨识篇4

关键词：科技创新团队,和谐要素辨识,和谐主题要素,和则要素,谐则要素

科技创新团队是为实现特定目标以重大科研项目或创新平台为依托由优秀中青年科研人才凝聚而成的创新研究群体, 是科研学术组织中维持学科固有关系、顺应现代学科发展趋势的一种新型人才组织模式[1,2,3]。从政策的引导方向与科技的发展趋势看, 科技创新团队正逐步成为实施科教兴国、人才强国战略的中坚力量。例如, 国家自然科学基金委从2000年开始设立“创新研究群体科学基金”, 教育部从2004年开始实施“长江学者与创新团队发展计划”, 国防科工委于2007年开始执行“国防科技创新团队建设计划”, 甚至一些地方政府和科研院所也都不同程度地开展了创新团队建设。为实现我国强国战略, 加强科技创新团队管理刻不容缓。

迄今, 国内外学者主要从概念/特征、组织结构、管理模式、绩效评价等方面对科技创新团队管理开展了一些研究[1,2,3,4,5,6], 但遗憾的是, 现有研究仍处于前期探索阶段, 研究思路与研究方法仍存在众多有待完善之处, 特别是能够深入结合科技创新团队固有特征开展研究的成果还未见报道。我们认为, 深刻把握科技创新团队的 (成员) 关系灵活性、集成创新性的固有特征, 是对其内部合作行为进行科学研究和实施有效管理的关键。其原因在于:其一, 科技创新团队一般由知名的教授、博导、工程师、博士、硕士等高级人才构成, 成员之间不仅存在着管理与被管理的上下级关系而且还存在着指导与被指导的师徒关系, 某些成员在肩负着创新团队中的工作任务的同时还可能承担着其他科研或行政工作, 为保证团队成员的合作效率与合作效果对成员关系具有灵活性的创新团队实施有效管理是非常必要的。其二, 科技创新团队内部成员在研究领域、研究专长、研究资源等方面既是相互独立的又是彼此互补的, 而只有通过制度创新与管理创新在有效激励团队成员合作积极性的条件下才能够实现各种创新资源的充分整合与优化配置, 因而制度创新与管理创新是保证科技创新团队高绩效运行的重中之重。

有鉴于此, 营造一种以人为本、自由宽松、团结融洽、富于创造的和谐环境对实现科技创新团队的有效管理是尤为必要的。和谐环境不仅有利于科学管理机制的建立而且也有利于互助合作氛围的形成, 为科技创新团队不断开拓进取、实现预期研究目标创造条件。但不容忽视的是, 科技创新团队的固有特征决定了和谐环境的营造必然会受到诸多要素 (和谐要素) 的影响 (详见后文) , 倘若对所有和谐要素开展全面控制虽然在理论上不失为一种营造和谐环境的管理策略, 但是就实际情况而言却会因其中存在“二八定律”现象而造成创新资源与管理能力的巨大浪费[7]。为此, 本文在分析科技创新团队中可能存在的和谐要素及其内部结构的基础上构建了关键和谐要素的识别方法, 并通过具体案例对提出的理论和方法予以应用和分析。

1 和谐要素分析

针对社会中广泛存在的非理性、非线性的复杂管理问题, 我国著名学者席酉民教授提出了和谐管理理论。该理论倡导和谐思想, 主张以关键问题或核心任务 (和谐主题) 为目标导向, 在有机结合人的能动致变机制 (和则) 与物化资源的优化控制机制 (谐则) 的基础上, 实现主客观要素的互动耦合、促进系统高效运行[8]。和谐主题、和则、谐则是和谐管理理论的三要素, 其中, 和则是用于激发组织成员的积极性、主动性和创造性, 谐则是用于形成理性设计和科学优化的控制机制, 而和谐主题是和则与谐则相互作用、彼此影响的耦合动力与驱动方向。考虑到科技创新团队内部具有特定的组织结构, 工作性质相近或者目标任务相同的成员会被划归为同一专题组, 也可以说, 科技创新团队是由若干个具有横向或者纵向联系的专题组构成[9]。为此, 我们结合科技创新团队的组织结构, 分别从和谐主题、和则、谐则三个方面对影响科技创新团队和谐环境营造的和谐要素予以分析。

1.1 和谐主题要素

和谐主题要素指的是能够从驱动方向上影响科技创新团队和谐环境营造的要素, 主要包括团队目标、专题组核心任务与关键问题等。团队目标是科技创新团队在一定时期内活动的期望成果, 是团队使命在一定时期内的具体化, 是衡量团队活动成果的标准。按照特定规则, 团队目标会被分解并以专题任务 (核心任务) 的形式下达至各个专题组, 同时专题组在接受分配任务时都会基于自身条件估计执行任务过程中可能存在的问题 (关键问题) 。然而, 团队成员内部关系的灵活性使团队目标在分解过程中的公正性与合理性难以把握, 倘若过分地考虑某些专题组的利益, 则可能会导致其他专题组任务过重或者存在问题难以解决而丧失科研积极性、缺乏合作热情, 从而影响科技创新团队的和谐关系。

1.2 和则要素

和则要素是指能够从主观态度上影响团队成员参与科技创新团队建设 (执行任务或者解决问题) 的要素, 主要包括各个专题组内部的合作精神、行为规范、价值观念、风俗习惯、伦理道德等。人的行为受控于思想观念, 是对外界刺激信息进行反应、选择、整合、内化后的思想矛盾运动过程[10]。行为方式按其原动力可分为主动行为与被动行为, 其中前者是在思想意图与行为方向高度一致的情况下积极主动地执行任务, 而后者则是在思想意图与行为方向不一致的情况下迫于某种压力消极被动地执行任务。就执行同样的任务或者解决同样的问题而言, 主动行为方式较被动行为方式显然会得到更好的效果, 因此上述能够影响成员思想观念的要素即是和则要素。

1.3 谐则要素

谐则要素指的是能够从控制机制上影响团队成员参与科技创新团队建设的要素, 主要包括各个专题组内部的对于成员管理的评价机制、激励机制、成长机制, 以及对于任务执行或者问题处理的进度管理机制、成本管理机制、质量管理机制、范围管理机制、集成管理机制、风险管理机制、沟通管理机制等。机制是体制与制度的综合表现形式, 就专题组而言, 机制是对专题组任务执行与问题处理的原则性规定, 是对内部成员责任与权力关系的阐释, 是提供专题组基本结构、行为、程序和相互关系的框架。机制的建立一方面能够推动任务的执行与问题的处理, 另一方面还能够控制和调节相关要素的运行范围和管理秩序。由此可见, 上述能够从理性设计和科学优化方面影响团队建设的要素即为谐则要素。

2 和谐要素网络结构

和谐要素 (和谐主题要素、和则要素、谐则要素) 之间是相互关联、相互影响的关系, 不仅会因专题组内部资源约束使同一专题组中的和谐要素之间存在关联影响关系, 而且还会因各个专题组彼此依存而使不同专题组中的和谐要素之间也存在关联影响关系。具体如下:

2.1 专题组内部和谐要素的关联与影响

和谐主题 (核心任务与关键问题) 是专题组的整体行动意向, 对专题组发展具有全局性的影响。围绕核心任务, 谐则要素之间通常以结构设计、制度安排、流程优化等方式实现对专题组中各项客体性资源要素 (简称客体要素, 如资金、设备、技术等) 配置关系的合理安排和优化, 使客体要素配置的有序方向与和谐主题保持一致。围绕核心任务, 和则要素之间则会利用心理上的或者行为上的措施, 如道德观念教育、价值观念引导等诱导各项主体要素 (具有主观能动性的人) 尽可能地表现出专题组所期望的行为, 使主体要素的行动方向与和谐主题保持一致。和谐主题中关键问题是专题组接受任务时基于自身条件 (和则要素与谐则要素的当前状态, 如价值观念的一致性、激励机制的有效性等) 估计执行任务过程中可能存在的重要问题。另外, 和谐主题的完成质量有赖于和则要素与谐则要素相互配合的有效程度, 当和则要素与谐则要素之间得以有效配合时, 则会产生“1+1>2”的涌现效应, 提高和谐主题完成质量, 反之则会产生“1+1<2”的内耗效应, 降低和谐主题完成质量。出现上述现象的原因在于和则要素与谐则要素之间存在影响关系, 如激励机制只有与成员价值观念匹配才能起到激励作用, 或者说价值观念对激励机制有影响作用。由此可见, 在专题组内部, 和谐主题要素、和则要素、谐则要素三者之间存在着相互影响关系。

2.2 专题组之间和谐要素的关联与影响

以重大科研项目或者创新平台项目为依托的特性决定了科技创新团队的专题组之间的和谐要素必然存在着关联与影响关系。其原因在于:将重大科研项目或者创新平台项目按照特定规则分解成若干个项目活动 (课题) 并由一个或多个专题组独立承担或者共同承担特定的项目活动是开展项目实施的必由之路。项目活动之间的彼此关联与相互影响, 使各个专题组之间在利益上形成了既对立又统一的关系。当某个项目活动未能及时完成或质量不合格时, 不仅会损害其承担主体 (专题组) 的自身利益, 而且还会因障碍相关项目活动的进度或质量而损害其他专题组的利益;而当所有项目活动都能顺利完成时, 整个项目因其能够实现预期目的而使所有专题组受益。因此, 各专题组一方面为了保证所承担的项目活动能够顺利完成, 另一方面也为了实现整个项目的预期目标, 彼此之间会在任务分配或者问题处理上进行协调。倘若协调结果令相关专题组都满意, 各个专题组会围绕和谐主题要素积极主动地优化配置和谐要素的结构关系, 有利于整个项目目标的实现, 反之, 各个专题组会因任务过重或者问题难以解决而消极被动地配置和谐要素结构关系, 不利于整个项目目标的实现。由此可见, 各个专题组的和谐要素之间必然存在着关联与影响关系。

综上所述, 和谐要素在专题组内部及专题组之间错综复杂的关联影响关系构成了一个网络结构。特别地, 科技创新团队的和谐要素网络结构会因所依托的项目类型、项目规模或者项目性质的不同而存在差异, 所以在实际和谐要素网络结构的构建中应结合具体情况而构建。这里以课题组存在9个和谐要素为例, 绘制和谐要素网络结构, 具体如下图所示 (图中专题组si对专题组sj有影响表示si中所有和谐要素对sj中所有和谐要素均有影响) 。

3 关键和谐要素辨识方法

为了对科技创新团队实施科学有效管理, 首先要从众多的和谐要素中辨识出关键和谐要素。考虑到在复杂的和谐要素网络结构中, 和谐要素的重要性等价于该要素连接其他要素而使其具有的显著性[11], 我们基于DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory, 又称决策实验室分析法) 方法对关联影响关系具有复杂网络特征的关键和谐要素予以辨识。DEMATEL方法是一种运用图论与矩阵工具进行系统因素分析的方法[12]。该方法通过分析系统中因素之间的逻辑关系与直接影响矩阵计算因素的影响程度、被影响度、原因度与中心度从而揭示出重要影响因素以及内部构造。设en为第个和谐要素, 则由和谐要素组成的集合可表示为G={gn|n=1, …, N}。关键和谐要素辨识方法的步骤具体如下:

Step 1:绘制关联关系有向图。邀请专家群组根据所专业知识分析各个和谐要素之间的相互影响关系, 若对有直接影响, 则在二者之间标记一条由前者指向后者的单向箭头。同理, 即可绘制出反映所有和谐要素关联关系的有向图 (参见图1) 。

Step 2:绘制影响关系有向图。若和谐要素gn对有直接影响, 则针对 “gn对gn的影响程度”问题令专家群组按照1-3标度法 (影响程度与标度值对应关系为:强⇔3, 中⇔2, 弱⇔1) 共同确定出影响程度评价值πn→n′, 并将πn→n′ 在影响关系有向图中gn→gn′中标记或体现出来。同理, 即可标注出反映所有和谐要素影响程度的影响关系有向图。

Step 3:初始化直接影响矩阵。按照影响关系有向图构造和谐要素初始化直接影响矩阵A=[ann′]N×N, 其中, 当gn对gn′有直接影响时令ann′=πn→n′ (n, n′∈{1, …, N}, n≠n′) , 否则, 令ann′=0。

Step 4:测度综合影响矩阵。基于公式T=B (I-B) -1=[tnn′]N×N测度各和谐要素在受到其他所有和谐要素的直接和间接影响后所形成的综合影响矩阵T, 其中, I为单位矩阵, B=[bnn′]N×N为规范化直接影响矩阵, bnn′=ann′/max{∑πn′|1≤n≤N}。

Step 5:计算和谐要素中心度与原因度。由综合影响矩阵T可以推知和谐要素gn的影响度与被影响度分别为fn=∑n′与en′=∑ntnn′, 进而可以推知用于表示gn在所有和谐要素中作用大小 (重要程度) 的中心度mn=fn+en (∀n) 以及用于表示gn内部构造的原因度rn=fn-en (∀n) 。

Step 6:确定关键和谐要素。利用中心度mn (∀n) 对所有和谐要素予以相对重要性排序, 并根据实际环境需要或者资源约束条件确定关键和谐要素;另外还可依据原因度rn对关键和谐要素管理提出相应的管理建议。

4 案例应用

下面以国家社会基金重点项目为依托的某科技创新团队为例, 分析并识别其中可能存在的和谐要素及关键和谐要素。该项目是针对支柱产业的技术选择问题而开展的实证研究, 具体包括五块内容即基本理论与方法研究u1、支柱产业现状及技术存在问题研究u2、支柱产业A-C技术跨越模式研究u3、支柱产业D-E技术跨越模式研究u4、技术选择对策与建议研究u5。项目研究内容u1-u6分别由科技创新团队中的五个专题组s1-s6负责。如前文所述, 对于专题组来说, 和谐主题要素主要包括核心任务w1与关键问题w2;和则要素主要包括合作精神h1、行为规范h2、价值观念h3、风俗习惯h4、伦理道德h5;谐则要素主要包括评价机制x1、激励机制x2、成长机制x3、进度管理机制x4、成本管理机制x5、质量管理机制x6、范围管理机制x7、集成管理机制x8、风险管理机制x9、沟通管理机制x10。由于对和谐要素的识别需要与项目研究内容密切相关, 并且对和谐要素之间关联影响关系的判断也需要与项目有关的知识, 因此我们邀请创新团队内部具有资深经验的4位专家以问题研讨的形式共同给出相关决策信息。研讨问题如下: (1) 在专题组 - 中, 分别存在哪些和谐要素 (w1-w2, h1-h5, x1-x10) (2) 在存在的和谐要素之中, 哪些和谐要素之间存在关联影响关系?影响程度如何 (强, 中, 弱) 针对第一个研讨问题, 专家给出如表1所示的决策信息;针对第二个研讨问题, 将专家所给出的决策信息按照第3节中步骤1-2绘制如图2所示的和谐要素的影响关系有向图。

注:各行中标记“●”的为各专题组中存在的和谐要素。

按照第3节方法步骤, 基于图2信息首先构造并测度和谐要素的初始化直接影响矩阵及综合影响矩阵, 然后通过计算各和谐要素的影响度与被影响度推知他们的中心度和原因度, 最后利用中心度指标对所有和谐要素进行相对重要性排序 (详见表2) , 并根据原因度指标对和谐要素管理提出相应建议。

依据表2中和谐要素排序信息, 结合科技创新团队的项目经费状况, 将位于前10位的和谐要素设定为关键和谐要素, 即专题组s4中的风险管理机制x9、集成管理机制x8、评价机制x1、合作精神h1、价值观念h3、关键问题w2;专题组s5中的伦理道德h5、沟通管理机制x10、关键问题w2、质量管理机制x6。由于上述关键和谐要素的原因度均小于0, 故应该从增强抵抗外界干扰能力的方向对这些和谐要素加强管理。该创新团队的专家表示, 上述分析结论不仅为科技创新团队营造和谐环境指出了关键性问题, 而且还为如何营造和谐环境指明了方向。由此可见, 本文提出的科技创新团队和谐要素分析理论与关键和谐要素辨识方法能够对指导科技创新团队中和和谐环境营造起到积极的作用, 具有应用可行性。

5 结束语

从我国有关政策的引导方向与科学技术的发展趋势来看, 科技创新团队正逐步成为实施科教兴国和人才强国战略的中坚力量。为了能够在科技创新团队中创造一种以人为本、自由宽松、团结融洽、富于创造的和谐环境, 提高合作效率与合作效果, 本文首先基于和谐管理理论对科技创新团队中可能存在的和谐要素即和谐主题要素、和则要素、谐则要素予以分类分析, 并从科技创新团队固有的关系灵活性、集成创新性特征出发提出了能够表征和谐要素之间错综复杂关联影响关系的网络结构, 然后基于DEMATEL方法构建了能够从存在复杂关联影响关系的和谐要素中辨识出关键和谐要素的决策方法, 最后结合以国家社会基金重点项目为依托的某科技创新团队对本文提出的理论与方法予以案例应用。案例应用结果表明, 本文提出的理论与方法具有应用可行性。需要说明的有以下两点:其一, 为遵从DEMATEL方法的原始形式, 本文仅将影响关系有向图中的影响度设置为三级标度 (强↔3, 中↔2, 弱↔1) , 而在实际应用中可以考虑根据决策信息的充分程度将影响度设置为五级标度 (强↔5, 较强↔4, 中↔3, 较弱↔2, 弱↔1) 或者七级标度 (很强↔7, 强↔6, 较强↔5, 中↔4, 较弱↔3, 弱↔2, 很弱↔1) 。其二, 本文和谐要素网络结构是针对决策信息有限而以整体影响形式表征和谐要素在专题组之间的关联影响关系, 但本文理论与方法同样适用于决策信息充足即能够明确专题组之间和谐要素关联影响的情形, 此时仅需将关联影响关系在和谐要素网络结构中体现出来, 然后直接带入关键和谐要素辨识方法即可。

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突破性技术创新的辨识论文篇5

随着电力系统规模的不断扩大,以及互联及大型机组快速励磁系统的大量采用,低频振荡问题日益突出,严重威胁着电力系统的安全稳定运行[1,2,3]。及时、准确地掌握低频振荡特征信息已成为有效抑制电网低频振荡现象的重要基础之一。

广域测量系统的出现为大规模互联电网的监测、分析和控制提供了有利条件,实现了同一参考时间框架下系统内各地点的实时稳态、动态信息的准确捕捉。观察发现,电网广域测量信号可分为明显扰动时系统响应信号和类噪声信号两大类。前者由系统内某种短时且明显的扰动引起,发生概率相对较小;后者则是由系统正常运行过程中持续存在的负荷变化等随机性质的小幅扰动所引起,数据量丰富且易于采集。

目前,大量学者就电力系统低频振荡特性分析问题开展了工作。文献[4,5,6,7,8,9,10,11,12,13]基于明显扰动时的系统响应信号,实现电网振荡参数辨识;文献[14,15,16,17]从类噪声信号中成功提取系统振荡特征信息。上述研究充分证明,这2种信号均包含了丰富的互联电网动态特性信息。同时由分析可知,电力系统振荡分析过程中,辨识方法发挥了关键性作用。Prony方法就是一种在实际工程领域中应用最为广泛的成熟方法。文献[4,5]将Prony模型应用于电网低频振荡特性分析。文献[6]成功将Prony方法用于离线数据提取振荡特征。文献[7,8]提出利用奇异值分解确定模型阶次的改进Prony方法。模糊滤波[9]、小波预处理[10]和滑动数据窗[11]等也逐渐引入,有效改善了Prony方法的抗噪性。

然而值得注意的是,现有研究主要涉及模型阶次选择和提高抗噪性等问题,但上述方法的应用对象仍集中于明显扰动时的系统响应信号。如前所述,在实际电力系统中,明显扰动的发生概率相对较小,且不可人为操控,数据量有限,辨识结果难以及时、准确地反映电网当前运行特性,这就在一定程度上限制了Prony方法的应用性。针对这一情况,文献[18]尝试采用Prony方法处理实际电网中更为常见的类噪声信号,但分析却发现其无法准确估计系统振荡模式阻尼比参数,即该方法并不适用于直接辨识电网低频振荡特征的类噪声信号。究其原因,一方面,类噪声信号是因电力系统中持续存在的小幅波动引起的,这种随机响应信号与系统输入信号之间存在密切联系;另一方面,Prony方法的基本思路认为,被分析信号在当前时刻的取值只与该信号过去时刻的取值有关,与系统输入信号无关,即可采用被分析信号过去若干时刻取值的线性组合拟合信号当前时刻的取值。显然,类噪声信号的产生机理与Prony方法信号建模思想存在着本质性差异,这正是导致辨识效果不佳的关键原因。

针对上述问题,本文提出引入随机减量(random decrement,RD)技术与Prony方法结合使用,实现基于广域测量类噪声信号的电力系统低频振荡特性辨识。RD技术是一种提取结构自由衰减信号的有效方法,实现简单、高效、灵活,在振动模态分析、结构损伤检测等领域均得到了广泛应用[19,20,21]。在采用RD技术对类噪声信号进行预处理,提取得到系统自由衰减信号的基础上,使用Prony方法处理自由衰减信号,实现电力系统低频振荡特性估计。这种方式的辨识在电网正常运行过程中可随时进行,能及时、准确地反映系统当前动态特性,为更具适应性的系统分析及控制器设计等奠定了良好的基础,在实际电力系统中具有较高的应用价值。

1 RD技术

RD技术是一种从结构的随机响应信号中提取该结构自由衰减信号的处理方法,由Cole[22]在20世纪70年代提出,成功地用于识别空间飞行器模型结构的振动模态参数。RD技术的基本思想是建立在线性系统的叠加原理基础上的。具体来说,对于一个线性系统,在任意激励下某测点的振动响应可表示为:

$y (t) = y (0) D (t) + \dot{y} (0) V (t) + \int_{0}^{t} h (t - τ) f (τ) d τ (1)$

式中:y(0)和 $\dot{y} (0)$ 分别表示系统振动的初始位移和初始速度;D(t)表示初始位移为1且初始速度为0的系统自由振动响应;V(t)表示初始位移为0且初始速度为1的系统自由振动响应;h(t)表示系统单位脉冲响应函数;f(t)表示外部激励。

选取一个适当的常数A截取系统随机振动响应信号y(t),如图1所示。

可得到一系列不同的交点时刻ti。对于自ti时刻开始的响应y(t-ti),可以看成3个部分的线性叠加,即由ti时刻初始位移引起的自由振动响应,由ti时刻初始速度引起的自由振动响应,以及由ti时刻开始的随机激励f(t)引起的强迫振动响应[23]。于是有

$\begin{array}{l} y (t - t_{i}) = y (t_{i}) D (t - t_{i}) + \dot{y} (t_{i}) V (t - t_{i}) + \\ \int_{t_{i}}^{t} h (t - τ) f (τ) d τ (2) \end{array}$

由于激励f(t)是平稳的,时间起点并不影响其随机特性,因此,可将y(t-ti)的一系列时间起点ti移至坐标起点,从而获得一系列随机过程的子样本函数zi(t)(i=1,2,…,K,其中K为子样本函数个数),即

$z_{i} (t) = A D (t) + \dot{y} (t_{i}) V (t) + \int_{0}^{t} h (t - τ) f (τ) d τ (3)$

取zi(t)的统计平均得到:

$\begin{array}{l} z (t) = \frac{1}{Κ} \sum_{i = 1}^{Κ} z_{i} (t) \approx E (A D (t) + \dot{y} (t_{i}) V (t) + \\ \int_{0}^{t} h (t - τ) f (τ) d τ) \approx A D (t) + \end{array}$

$E (\dot{y} (t_{i})) V (t) + \int_{0}^{t} h (t - τ) E (f (τ)) d τ (4)$

同时,考虑到激励f(t)的随机性质,存在 $E (f (t)) = 0, E (\dot{y} (t)) = 0$ ,有

z(t)≈AD(t) (5)

由此,通过对时间的平均,即可从系统随机响应中提取其对应的自由衰减信号。

RD技术实际应用中,触发条件是一个重要的关键因素,其选择合理与否,将直接关系到样本平均次数,进而影响RD函数估计的准确性[24]。若触发条件不适当,样本平均次数过少,则以算术平均作为RD函数估计值的效果将很差。为提高样本平均次数,必须降低触发值,而小幅值触发产生的位移值相对偏小,平均效果也可能不理想。因此,需重点考虑触发条件的选择问题。只有触发条件适当,才能确保足够的有效样本数,进而实现系统随机响应中自由衰减信号的准确提取。

随机信号y(t)的一般触发条件定义如式(6)所示,通过调节触发条件[a1,a2]和[b1,b2]可以得到不同的RD函数。

$Τ_{y (t)} = {a_{1} \leq y (t) < a_{2}, b_{1} \leq \dot{y} (t) < b_{2}} (6)$

考虑到方法在实际工程领域的应用性,本文重点介绍以下3种常用的触发条件。

1)水平穿越触发条件

传统水平触发条件定义如下:

$Τ_{y (t)} = {a \leq y (t) < a + Δ a, - \infty \leq \dot{y} (t) < \infty} (7)$

式中:常数a>0。

基于应用的更一般性,同时为了增加平均次数,对此触发条件进行扩展,即

$\begin{array}{l} Τ_{y (t)} = {\forall a_{1} > 0, a_{1} \leq y (t) < a_{1} + Δ a_{1}, \forall a_{2} > 0, \\ a_{2} \leq y (t) < a_{2} + Δ a_{2}, - \infty \leq \dot{y} (t) < \infty} (8) \end{array}$

2)零穿越触发条件

采用随机信号过零点时刻作为触发点,即

$\begin{array}{l} Τ_{y (t)} = {0 \leq y (t) < 0 + Δ a, 0 \leq \dot{y} (t) < \infty, \\ - \infty < \dot{y} (t) < 0} (9) \end{array}$

3)极值触发条件

选取随机响应的极值点作为触发点,即

$\begin{array}{l} Τ_{y (t)} = {0 \leq y (t) < \max (y (t)), \\ \min (y (t)) \leq y (t) < 0, 0 \leq \dot{y} (t) < 0 + δ_{0}} (10) \end{array}$

分析发现,上述触发条件的适用性各有不同:利用水平穿越触发条件得到的自由衰减信号初始位移可能略大;利用零穿越触发条件可得到给定初始速度时的自由衰减信号;当小幅值的激振效果较差、结构响应信号较小时,利用极值触发条件能得到比较理想的计算效果。本文将结合各种触发条件在电力系统中的实际应用效果,选用适当的触发条件用于截取样本函数。

此外,RD技术使用过程中,为了准确提取系统振荡模式参数,各样本长度设置应不低于一个最小模态周期。同时,为了保证各子样本函数的独立性,取样时应使各样本间有一定时间间隔。

2 Prony方法

Prony方法[4,5,6,7]假设系统响应序列{y(n)}(n=0,1,…,N-1,其中N表示辨识用数据长度)可由一组具有任意振幅、相位、频率和衰减因子的减幅谐波项所组成的序列 ${\hat{y} (n)}$ 来逼近,如下式所示:

$\hat{y} (n) = \sum_{m = 1}^{p} A_{m} e^{j θ_{m}} e^{(α_{m} + j 2 π f_{m}) Τ n} (11)$

式中:p为模型阶数;Am为振荡模式幅值;θm为振荡模式初相位;αm为振荡模式衰减因子;fm为模式频率;T为采样时间间隔。

Prony方法采用误差平方和最小为模型参数估计原则,具体步骤如下。

1)构造扩展阶的样本函数矩阵R。

$r (i, j) = \sum_{n = p}^{Ν - 1} y (n - j) y^{*} (n - i) (12)$

$R = [\begin{matrix} r (1, 0) & r (1, 1) & \dots & r (1, p_{e}) \\ r (2, 0) & r (2, 1) & \dots & r (2, p_{e}) \\ ⋮ & ⋮ & ⋮ \\ r (p_{e}, 0) & r (p_{e}, 1) & \dots & r (p_{e}, p_{e}) \end{matrix}] (13)$

式中:y*(n-i)为y(n-i)的共轭;pe为线性预测模型阶数,且有pe≫p,其中p为矩阵R的有效秩。

2)确定样本函数矩阵R的有效秩p。

3)建立如式(14)所示的线性矩阵方程,求解参数ci。

$R [\begin{matrix} 1 & c_{1} & \dots & c_{p} \end{matrix}]^{Τ} = [\begin{matrix} 0 & 0 & \dots & 0 \end{matrix}]^{Τ} (14)$

4)求解多项式方程(15)的特征根Zi,根据式(16)可计算得到拟合信号 $\hat{y} (n)$ 。

1+c1Z-1+…+cpZ-p=0 (15)

$\hat{y} (n) = - \sum_{i = 1}^{p} c_{i} \hat{y} (n - m) (16)$

5)根据式(17)计算得到电力系统低频振荡模式频率fi和阻尼比ξi。

${\begin{cases} f_{i} = \frac{1}{2 π Τ} \arctan (\frac{Ι m Ζ_{i}}{Re Ζ_{i}}) \\ ξ_{i} = - \frac{\ln | Ζ_{i} |}{2 π f_{i} Τ} \end{cases} (17)$

3 仿真分析

以图2所示36节点系统为例,仿真检验RD技术和Prony方法相结合应用于基于类噪声信号的电力系统低频振荡特性辨识的准确性。

通过特征值分析可知,36节点系统存在2个低频振荡主导模式,如表1所示。

为了模拟实际电力系统中的小幅度随机扰动,在36节点仿真系统各负荷处注入随机小扰动功率信号,该信号由高斯白噪声通过低通滤波器获得。采集母线19与21之间联络线有功功率信号为分析对象,如图3所示。

在对类噪声信号进行去趋势、归一化预处理后,采用RD技术提取出自由衰减信号。分别采用水平穿越触发条件(通过前期大量试验,确定参数a1=1.2σx,a2=-1.2σx,其中σx为信号标准差)、零穿越触发条件和极值触发条件截取样本函数,样本时间长度设为30 s。在此基础上,采用Prony方法对自由衰减信号进行处理,估计系统低频振荡模式参数,同时列出Prony方法直接辨识结果,如表2所示。

将上述分析结果与特征值计算结果进行比较,得出结论如下:直接采用Prony方法处理类噪声信号,虽然能基本准确地估计系统振荡模式频率参数,但对阻尼比参数的辨识效果却非常不理想,误差甚至超过100%;而采用RD技术和Prony方法结合处理类噪声信号,能有效改善对阻尼比参数的辨识准确度,各参数分析误差均控制在20%之内。同时,对比不同触发条件下的识别结果可发现,3种情况下的辨识准确度较为接近。考虑到方法在实际工程中的应用性,触发条件在计算上需简单易行,因此,本文采用水平穿越触发条件实现自由衰减信号的提取。

为了进一步提高分析的准确性,采用Monte Carlo思路,进行50次仿真,采用水平穿越触发条件的RD技术和Prony方法计算系统振荡特性参数。仿真类噪声信号辨识结果如图4所示。

综合50次仿真结果,平均化估计得到36节点系统低频振荡特征参数,如表3所示。

综合图4和表3结果,将RD技术和Prony方法结合使用,基于类噪声信号的电力系统低频振荡辨识结果与理论计算结果基本吻合,相对误差基本控制在13%之内,基本满足工程应用要求。

4 南方电网实测数据检验

以中国南方电网实测信号为例,进一步检验本文所述方法的准确性。

以南方电网中广东电网与西南的云贵桂三省电网之间的关键联络线梧罗线为分析对象。2008年7月20日,南方电网天广直流处实施单机闭锁,采集闭锁发生时联络线有功功率响应信号、闭锁发生后联络线有功功率类噪声信号进行分析,如图5所示。

在对类噪声信号进行去趋势、归一化预处理的基础上,采用水平穿越触发条件的RD技术和Prony方法从实测类噪声信号中提取系统振荡特性信息,样本时间长度设为30 s,使用Prony方法直接处理明显扰动时的系统响应信号,2种情况下分析得到的南方电网低频振荡主导模式参数如表4所示。

从表4可看出,基于类噪声信号的系统低频振荡辨识结果和基于明显扰动后的系统响应辨识结果基本一致,再次证明本文所述方法的可行性和准确性。

5 结语

本文提出将RD技术和Prony方法相结合用于电力系统低频振荡模式类噪声信号辨识。在采用RD技术从类噪声信号中提取系统自由衰减信号的基础上,使用Prony方法拟合信号进而提取系统振荡特征参数。将该方法分别应用于处理36节点系统仿真数据和南方电网实测数据,对比分析结果可知:基于类噪声信号的本思路辨识结果分别与特征值计算结果、基于实测扰动后系统响应的分析结果一致,计算准确度满足工程应用要求,可基本准确地实现互联电网在正常运行状态下的动态稳定性预警。

摘要：弱阻尼低频振荡是影响大规模互联电网安全稳定运行的主要因素之一。观察广域测量系统实测信号发现,电力系统正常运行过程中,因持续存在的负荷变化等随机性质的小幅扰动,导致系统响应始终存在小幅波动现象,这种类噪声信号数据量丰富且易于获得。文中提出基于随机减量技术和Prony方法实现电力系统低频振荡类噪声辨识。首先采用随机减量技术从类噪声信号中提取自由衰减信号,分析不同触发条件的适用性;进一步采用Prony方法拟合自由衰减信号,实现对系统低频振荡模式参数的估计;最后将该方法应用于处理36节点系统仿真信号和中国南方电网实测信号,证明其准确性。

突破性技术创新的辨识论文篇6

运用新型组织模式

传统的组织模式不适合突破性创新, 目前能在突破性创新方面发挥优势的组织结构是新型创业小组。新型创业小组是一些大企业如3M、诺基亚、IBM等探索的一种适合突破性创新的组织形式, 它是相对独立于企业母体的法人组织, 不仅负责科研, 而且兼顾市场, 一切创新成果都要拿到市场上进行检验。新型创业小组虽然独立于企业的原有机构, 但是企业对其运作提供资金支持, 所以一旦有新的突破性技术, 企业根据控股权可享有优先选择的权利。企业可根据其总体发展战略, 作出项目处理的决定———或继续在内部孵化, 以期将来获得更大的收益, 或将项目推向风险投资市场或直接变卖。若决定在企业内部孵化, 企业便会进一步给予人力、物力、财力上的支持。当然根据企业的实际情况, 也可采取合作或战略联盟的方式分担风险, 产品生产出来后由小组成员进行市场推广。项目成功商业化后, 企业和小组成员按照契约的规定分成, 并将分成部分作为收入或进行滚动开发, 为创业小组的新项目提供资金。而对剩余资金, 新型创业小组拥有绝对控制权。

新型创业小组的优势主要是:

1.克服了传统组织缺乏激励的弊端。新型创业小组项目研制成功后的收入可以分成, 还拥有剩余索取权, 这样就调动了员工的主动性和创造性, 可使创新更有效率。

2.解决沉没成本带来的战略转型困难。沉没成本是指已经付出且不可收回的成本。大企业由于沉没成本大而导致突破性创新动机不强, 而新型创业小组既可与企业保持密切的关系, 从母体企业获得资源支持, 又可不受母体企业沉没成本和核心能力的刚性影响, 以局部的自主性避免整体的组织僵化。

3.可吸收外部资金。突破性创新需要大量资金, 由一家企业对突破性创新项目进行投资, 风险较大, 而吸收外部资金可降低风险。新型创业小组相对于独立的法人资格, 不仅保障了它在某种程度上可自主决策, 而且在项目转化阶段可联合外界其他机构共同对项目进行投资。

建立新产品核心开发团队

新产品开发能否实现, 在很大程度上取决于是否拥有一支高效、团结的团队。在传统的新产品开发管理中, 研发过程一般是由每个职能部门按照顺序参与产品开发:市场营销部门提出对产品的要求, 并将要求反馈到技术部;技术部门准备说明书、开始设计产品, 再将新的设计传到生产制造部门;产品生产出来后, 由销售部门进行销售。这种方法最大的缺陷在于: (1) 营销部门提出的建议都是来自已有市场的调研活动或主流用户的要求, 不适应突破性创新; (2) 技术人员局限在实验室中, 远离市场, 不能更多地听取领先用户的声音; (3) 每个部门为了获得好的绩效表现, 都会努力使本部门的工作做到最好, 但组织目标与部门目标往往有时不一致。

相对于小企业, 主导企业虽拥有资源和规模经济的优势, 但同时也更容易形成组织僵化, 层级较多, 不利于部门之间的沟通, 因此主导企业应建立核心开发团队。核心开发团队一般包括五六个到八九个不同专长的人员和一个领导者。团队中的每个人都有自己的专长, 各自负责一个方面, 所有团队成员都是平等的, 没有哪个职能比其他职能更特别。在核心开发团队中, 不仅有各个职能部门的专家, 而且还有领先用户和供应商;每个人都有一个目标———把产品尽快送到用户手中。团队的各个职能部门的专家很少关注他们所代表的部门利益, 而更多的从事有助于项目最终成功的活动。他们并不局限于某种特定的工作, 而是更强调作为一个团队来工作。核心开发团队与传统的项目开发组织不同, 他们直接对项目的成功负责, 这使得他们的决策更贴近于行动, 在确定了某项技术可能成为突破性技术后, 团队成员与领先用户、供应商共同设计, 进行不断的试错和完善, 最终推向市场。

核心开发团队的主要特征是:

1.有效的交流。突破性技术作为新技术, 不为现有主流用户所认可, 要想成功实现产品开发, 就要求开发人员不仅在内部进行有效沟通, 而且还要与市场、领先用户、供应商交流。只有不断的沟通、试错才能开发出适应市场需求的产品。

2.项目主管能够协调大量活动。核心团队中的项目主管应由企业中职位较高的行政人员担任, 这样他们在新产品开发中, 更有能力和威望去推动项目的实现, 同时获得项目组成员的尊重。并且, 他们更容易获得资源和人力, 能够保障开发周期不会因资源的限制而延长, 能有足够的动力去克服新产品开发过程中的障碍。

3.领先用户和供应商的参与。领先用户是指那些在同一市场上虽然对某一产品与普通用户有相同需求, 但是这种需求比普通用户早几个月或几年, 并且期望从中得到较多好处的用户。领先用户通常能识别新产品的最佳性能和最基本的服务需求。在新产品开发过程中, 用户参与并对设计提出建议, 可帮助企业更好的满足用户的需求。同时, 与研究人员一起进行产品开发, 还可挖掘用户自己也未意识到的潜在需求。供应商与领先用户参与的逻辑是一样的, 研究证明, 供应商可能会提供一种更节约成本的方法, 或缩短开发周期。许多企业通过引入供应商参与产品研发工作, 用更短的时间、更低的成本研制出了更高质量的产品。例如, 波音公司“777”开发团队邀请用户和供应商参与开发工作, 从而确保设计出的飞机具有更好的性能和舒适性。

4.由多职能部门专家组成。传统的产品开发管理往往使得市场营销、研发和生产等职能部门之间缺乏沟通, 而由多职能部门专家组成的团队能够为产品开发提供一个更为广阔的知识平台, 有利于各种想法之间的交流和融合。不同职能部门的专家通常阅读大量的杂志、参加专门的会议, 在本领域有较高的造诣。在产品开发过程中出现冲突时, 不同思想的碰撞往往产生创新的火花。

实现企业内外部知识的融合

企业是知识的集成体, 其核心内容是生产知识和知识的载体 (产品等) , 是不断创造、维护和利用知识的动态过程。企业的创新活动表现为知识的积累、整合、创造和应用。突破性创新之所以复杂, 其中一个重要原因是它需要企业掌握大量的知识, 不仅是企业内部的, 还有企业外部的。企业应建立一种吸收、消化、处理各方面知识的有效机制, 即实现知识的融合。这种融合不仅包括企业内部与外部、也包括企业之间的知识融合。

知识有显性与隐性之分。显性知识是指可用语言文字表达、交流和存储的知识, 也称之为可编码知识;隐性知识则因为其包含经验、技巧、诀窍等, 很难用编码的形式表达、交流和存储, 只能靠实践和体验来获得。

对于渐进性创新来说, 主流用户通过接触产品的显性知识, 再结合实际使用, 会形成自己的一些看法。企业通过市场调研等方式了解用户的需求, 并结合自身的技术发展来进行创新活动。对了解到的知识进行隐性和显性的转换, 逐步形成具体的研发内容和结果, 形成新的产品或服务知识, 再投入市场。

相对于渐进性创新, 突破性创新具有关于市场的隐性知识所占比重更大的特点。突破性创新不仅要考虑主流用户的需求, 还要深度挖掘潜在用户的隐性知识, 因为许多用户还未意识到有这方面的需求, 这时企业就要与用户尤其是领先用户密切沟通。当然, 并非所有的沟通都会使突破性创新产品研发成功和形成新市场, 但深入的沟通可为知识积累由量变到质变提供基础。在与领先用户合作的过程中, 领先用户有时不能明确说出自己的隐性知识, 这时需要研发人员与他们进行深入交流。企业可制作一些模型, 让领先用户试用, 然后再进行修正、调整、开发, 以挖掘他们的隐性知识。企业不仅要与领先用户进行知识交换, 而且要积极吸收外部的新知识, 例如其他行业的技术成果、高校和科研机构的基础研究成果、供应商和技术合作伙伴甚至竞争对手的创新成果, 并将这些知识进行筛选, 纳入企业知识库, 同时对现有知识库进行更新、整理和重构, 摒弃旧知识、补充新知识。

进行更有效的组织学习

突破性创新虽然引进了大量的新知识和资源, 但是由于这些知识和资源可能具有破坏性, 因此现有的组织结构和组织学习模式往往不适应突破性创新的要求。例如, 便携式注射对于原来的针剂式注射是一项破坏性的技术, 它增加了电子仪器感应设备, 可使患者通过简单调节电子设备控制来适量、适时注射。而针剂注射技术知识简单的机械原理, 不需要复杂的部门进行研发, 这样原来的研发组织结构不可能支持便携式注射技术的研发, 而后者则需建立更复杂的电子仪器测试部门。由于突破性创新与现有组织框架存在冲突, 因此有效的组织学习就不能仅仅为了适应内部环境, 而应以打破常规的洞察力, 与外部环境进行交流, 进行各种探索性的实验。

转向开放式创新模式

传统的产品研发管理往往采取封闭性创新模式, 在企业内部进行产品研发, 新产品来自企业的“内部孵化”。但是, 随着信息技术的快速发展、人力资源的快速流动、知识的大面积扩散、风险投资市场的兴起, 使得许多成功的创新不是来自企业内部, 而是其拥有更广阔的来源。例如, 可能来自小企业的竞争者、原受聘于企业的技术人员、领先用户或其他领域的技术转移。很多大企业获得成功的创新往往来自其他人的研究发现, 因此哈佛大学商学院的教授认为:我们正在见证一种“产品创新范式的转型”, 即企业从“封闭性创新”向“开放式创新”转变。

在开放式创新模式中, 企业可利用组织内外所有有价值的创意, 同时利用内部、外部两条市场通道。企业内部的创意可通过外部渠道实现市场化, 外部的创意也可通过购买、持股、参与、沟通、模仿等方式使之内部化。例如, Merck公司的研发能力居世界领先地位, 该公司也一直为其拥有大量的内部研发投资而自豪。但该公司在2000年的年度报告中指出, 在世界生物医学研究成果中, 该公司仅占1%, 为了获得剩下的99%, 公司要求内部研究人员在其研究领域建立虚拟实验室。这意味着科研人员不再是仅仅在自己的实验室里搞创造, 而是要与其他成果斐然的实验室建立联系, 而不管这些实验室的地理位置和组织归属。

开放式创新模式相对于突破性创新模式的优势是:

1.降低开发的风险。突破性技术由于是开辟原来不存在的市场, 所以风险较大。而开放式创新可采取与外部实验室合作开发的方式、采取风险投资的方式投资于技术创新活跃的小企业, 或采取技术转让、合资合作等方式, 降低市场开发的风险。

2.更有利于取得创新成果。在开放式创新模式中, 组织的边界是虚拟的。在风险投资、技术转让和收购等市场行为下, 组织内外部的技术创新层出不穷。组织内外部的机构可共同分享创新成果, 使创新成果更有可能为市场所接受, 创新行为也可大大得到鼓励和支持, 由此形成了正反馈的效应, 有助于更多创新成果出现。

突破性技术创新的辨识论文篇7

1 突破性技术创新合作伙伴选择的考虑因素

1.1 企业之间的技术创新目标一致

技术创新目标的一致性是企业之间进行合作的纽带, 选择与本企业技术创新目标一致的企业合作是第一考虑要素, 企业之间只有以相同的目标为导向, 才能保持合作的稳定性, 促进合作达到预期效果[1]。

1.2 实现技术能力与资源的互补

突破性技术创新, 需要对原有技术进行颠覆。由于企业之间的技术能力和资源配置是不平衡的, 所以需要进行多种不同领域和不同学科的技术和资源的合作。通过合作, 相互交流创意与技术, 可以使多方技术和资源实现优化配置, 各种技术能力与资源实现优化互补。在研发中, 利用合作伙伴的有利技术和信息, 还可以可以有效加快突破性技术创新的研发进程, 缩短研发周期, 节约时间和成本。因此在突破性技术创新合作伙伴的选择上要坚持以实现技术能力与资源的互补为原则[2]。

1.3 企业资源的质和量的保证

突破型技术创新需要资源的大量投入, 企业之间仅仅实现了资源互补是远远不够的, 如果资源的质和量达不到要求, 会导致在技术创新中出现各种各样的问题, 还会对资源造成浪费, 甚至对突破性技术创新的成功率也有影响, 所以, 在寻求合作伙伴时, 还要充分考虑对方资源的质与量是否符合技术创新的要求, 是否能推动技术创新的有效进行, 从而为突破性技术创新的成功创造有利条件。

1.4 合作中的风险性

突破性技术创新中存在着很高的风险性和不稳定因素, 企业之间通过合作要能有效地分担风险, 降低不稳定性。企业之间的合作也存在着一定的风险, 在合作中企业之间要分享本企业的技术, 这就面临着企业技术外泄的风险, 如果合作伙伴存在合作道德问题, 那么也会提高风险性[3]。因此, 在选择合作伙伴时要充分考虑合作中的风险性, 尽量选择信誉度良好的企业。

2 建立突破性技术创新合作伙伴选择评价指标体系

突破性技术创新合作伙伴选择评价指标体系的建立是选择合作伙伴、评价合作伙伴的基础, 一个有效科学的的合作伙伴选择评价指标体系有利于企业选出最佳的合作伙伴。

在建立突破性技术创新合作伙伴选择评价指标体系中, 本文在参考前人相关文献的基础上, 首先确定的是准则层和指标层两个层次[4], 准则层主要包括三个方面:一是合作伙伴之间技术能力与资源的互补;二是合作伙伴之间的相容性或兼容性水平;三是合作伙伴的承诺性, 如表1所示。

这三个方面是根据企业之间合作需要考虑的因素来划分的, 另外又根据这三个方面确定了指标层, 指标层是对准则层进一步的阐述, 进一步的细化。指标层囊括了合作伙伴之间技术能力与资源的互补、合作伙伴之间的相容性或兼容性水平、合作伙伴的承诺性这三项具体的评价指标。评价合作伙伴之间技术能力与资源, 主要从合作伙伴的基础技术能力、生产制造能力、市场营销能力以及资源水平这四个层次出发。评价合作伙伴之间的相容性或兼容性水平主要从合作伙伴的企业目标和合作伙伴的企业文化这两个层次来考量。评价合作伙伴的承诺性主要是对合作伙伴的合作历史、合作项目的战略地位以及合作伙伴的退出难度进行考虑。

合作伙伴之间技术能力与资源的互补的准则主要是根据突破性技术创新中对企业在技术能力与资源水平方面的要求来确定的, 企业的技术能力与资源水平是决定其能否参与创新的基础。合作伙伴之间的相容性或兼容性水平准则是从合作的稳定性考虑的, 它是决定企业之间能否进行稳定合作的重要依据。合作伙伴的承诺性是出于规避风险的考虑。企业之间进行合作, 存在着一定的风险性, 为了最大程度地降低风险, 必须对合作企业进行承诺性考评。

3 结语

随着经济全球化和对技术要求的提高, 越来越多的企业希望通过突破性技术创新来适应社会的发展, 增强市场竞争力。然而, 突破性技术创新存在着很大的难度, 因此寻求企业合作共同实现突破型技术创新目标逐渐成为许多企业的首选。但是在选择合作伙伴上让许多企业产生了困难, 本文认为在选择合作伙伴上要考虑企业之间的目标是否一致, 在技术能力上和资源水平上能否实现互补, 还要考虑企业资源的质与量能否得到保证, 在合作中能否最大程度的降低风险。由于现在市场上关于突破性技术创新合作伙伴选择评价指标体系还不够完善, 本文主要从合作伙伴之间技术能力与资源的互补合作伙伴之间的相容性或兼容性水平、合作伙伴的承诺性这三个大的方面来建立选择评价指标体系。更完善的选择评价指标体系还有待学者进行进一步的研究。

摘要：突破性技术创新往往不是由某一个企业单独完成的, 而是通过企业之间相互合作的方式达成的。为了取得良好的合作效果, 充分发挥合作的优势, 趋利避害, 在选择合作伙伴上就产生了瓶颈, 合作伙伴的正确选择关乎着突破性技术创新运行的效果。基于此, 本文围绕突破性技术创新合作伙伴选择及其评价问题进行探究, 从突破性技术创新合作伙伴选择考虑因素与评价体系方面来分析。

关键词：突破性技术创新,合作伙伴选择,评价

参考文献

[1]游达明, 黄曦子.突破性技术创新合作伙伴选择及其评价[J].系统工程, 2014, 32 (3) .

[2]宋景华, 张艳红, 刘彩茹.企业构建产学研创新联盟的价值分析与伙伴选择[J].广西社会科学, 2012 (2) .

[3]赵世贤, 张华, 何娜.基于技术创新能力评价的企业技术联盟合作伙伴的选择[J].西南科技大学学报, 2010, 27 (1) .

突破性技术创新的辨识论文篇8

1. 信息通信技术能够帮助提高效率。

现在的企业重视信息化, 就是因为很多东西信息化之后能够节约发展成本, 在发展手段得到创新的同时又能够很大程度地提高企业的营运效率。作为服务业中的金融业来说, 现在主要依靠就是信息通讯技术, 因为这样能够为不同的客户提供更多更好的服务, 只有依靠先进的信息通信技术, 他们才能够以最快的速度知道到市场的动态。

2. 信息通信技术能够帮助促进行业之间的合作创新, 发展新产业。

因为现在信息通信技术的发展, 很多企业都将传统的经营和管理模式走向了信息化而后技术化, 企业内部的分工更加明确清晰。就好比现在很多服务部门都不断在发展自助服务, 这就要有信息通信技术的支持, 信息技术的发展帮助改善了传统人工服务的操作速度, 在生活中我们常见的有银行一些业务的办理, 或者是电信服务等等, 正因为现在很多服务业都趋向信息通信技术的应用, 所以这就帮助了计算机服务公司的诞生, 他们主要为这些服务的发展设计软件程序、制造自助机器。

3. 信息通信技术的发展能够帮助提高服务业的国际化和专业化的水平。

现在的互联网已经走向了开放式通信, 信息技术水平的提高为很多服务开启了贸易性。为很多客户提高便捷的远距离的服务, 这就促进了国际范围的服务外包行业的发展, 让很多企业的服务走向了国际, 服务的水平得到了很大的提高。

二、那么现在的信息通信技术又是怎么样作为服务业的突破性技术呢?其实从一些贸易、旅游等等一些服务业来说, 确实能够将这些传统型的服务业进行服务和管理上的创新。

1. 信息服务业已经成为新的服务业。

随着网络的发展, 这为传统的服务业带来了信息通信技术的突破性发展。现在的电子商务等等的一些网络服务都需要信息通信技术的支撑, 有了这样一个平台, 需要依靠网络的服务业就会有创新的服务模式和服务流程。于是这样的服务就不会再受到地域等等的限制, 很多信息我们都能够通过电子信息通过现代的通信技术进行沟通和交易。

2. 信息通信技术促进商贸性服务业的创新和发展。

现在经济的全球性发展都是有赖于信息技术的发展, 作为批发和零售这两大服务业来说, 发展的速度相对更是较快。因为信息通信技术的快速发展, 现在主要都是通过信息技术和网络贸易来开展服务, 在线服务在现在更是普遍和生活、工作息息相关的, 基本都能够进入零售业, 好比移动技术, 现在很多人都是用手机来消费。只要有一个信息通信技术的发展平台, 服务业的贯穿和发展就会不断。

3. 信息通信技术帮助提高物流的服务水平和创新。

物流的网络信息平台主要是建立在现代的信息通讯技术平台上, 这样能够保障物流业务的顺利运作。我们从网上购物之后查询自己的商品的物流动态的时候就可以知道, 现代的物流已经走向了电子化和信息化, 每去到一个站点, 都会有进仓和出仓的时间等等。从货物信息登记开始, 货物走的就是信息化的路线。这样的技术支持, 使得全球化的物流效率都有了很大程度地提高。现在的信息技术都已经贯穿看整个物流过程, 不但创新了物流行业的服务形式, 而且提高了运行的效率, 也更节省资源, 提高新时代物流的服务水平。

4. 信息通信技术的应用创新了旅游业的发展。

现在出国旅游是一件很简单的事情, 有了旅游信息的服务平台, 旅游业就有了服务和管理上的创新。因为信息通信技术的发展, 现在很多人去旅游都更喜欢先在网上进行班车和住宿等等的预定。我们更可以从旅游信息中心了解我们想去游玩的地方, 有什么出游的注意事项等等。

如今的经济在不断快速发展, 服务行业的发展也越来越快, 对于我国的经济和世界经济的贡献都不容小觑。在信息时代的今天, 想要更好地发展服务业, 就不得不依靠现代化信息技术的帮助, 这样才能让传统的服务业得到现代化和信息化的突破性发展。

参考文献

[1]黄煌.信息通信技术作为服务业突破性技术的研究[D].北京邮电大学, 2013.

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