劳动力分布（通用7篇）
劳动力分布 篇1
一、资源转移效应—劳动力分布—城市化文献综述
荷兰病顾名思义是一种经济病,而且起于荷兰,一般指一个国家或地区某种自然资源丰富,所以大量出口类初等产品,引起了资源转移效应,损害了经济发展。那么,什么是中国式荷兰病呢?中国是世界第一人口大国,劳动力资源极其丰富,与传统意义上的荷兰病相同,中国大规模的劳动力开发也产生了“荷兰病”效应,称之为“中国式荷兰病”。我国通过对外向型劳动力密集型产业的大力开发获取了巨大的财富,与此同时,也产生了全国范围内的转移,即资源转移效应。从事农业的青壮年劳动力大规模涌向城市,在城市里寻找就业机会;中西部地区经济发展落后,这里的劳动力大量涌入经济发达的东部沿海地区;有些国有企业发展困难,前景看淡,这里熟练技术的工人和工程师都开始转向待遇更好的其他所有制企业工作,其中外资企业最多。
21世纪以来,中国加入了世贸组织后,经济发展迅速。外向型劳动力密集型产业逐渐发展起来了,我国的东、西部地区经济发展的差距很大,东部沿海地区较发达,中西部地区较落后,收入水平和生活水准的差距也大。想要缩小贫富差距,实现和谐社会首先要解决的就是城乡差距,差距最明显的体现就是收入,提高农村居民的收入是首要问题。使农村的部分劳动力转到城市是一种方法,竞争少了收入就会上涨。想要使农村部分劳动力转向城市,一方面得加强农村的教育建设,文化素质的提高会加快向城市转移的脚步;再者就是在城市发展劳动密集型产业,劳动力的需求量增大自然好转移了,还有提高待遇和福利以提高他们转向城市的积极性。农村居民的文化程度提高后其生活生产方式也会改变,机械化、科技化的大规模生产;小楼房、天然气的进步的生活方式。但是城乡间的劳动力转移同样是要适度的,不能过度盲目转移,使农业荒废,一定要城乡结合,共同发展。在此过程中,乡镇企业的作用犹为重要,它既是一个农村转向城市的重要途径,也是一个过渡跳板,不至于农民冒然入城以至盲目,进而实现城市化。
二、基于三螺旋模型的资源转移效应—劳动力分布—城市化的关系
(一)三螺旋模型
三螺旋模型最初研究政府、产业、大学在创新方面的互相合作的模型,但与此同时,他们还都持有自己的创新模式和独立的身份,它是创新科研的重要组成部分,为国家创新提供了动力的螺旋型创新模型,这就是三螺旋模型。
在政府—产业—大学的三螺旋体系中,政府给予产业政策上的支持,给予大学政策和经济上的支持,产业也会给大学经济上的支持。企业谋发展,大学搞科研,大学的研究成果反过来支持着政府的发展与决策。这就是他们三者间的关系,在创新型国家中这种关系尤为密切。三者间的相互作用和互相合作得到了不少产物和成果,其中有形的和无形的都有,最明显的还是专利和科学论文,特别是专利,它是政府—产业—大学三螺旋体系的重要产物,他们多数来自大学,没有政府和企业的支持,大学的研究是很难进行的。
(二)资源转移效应—劳动力分布—城市化的关系
类比于政府—产业—大学三螺旋模型,资源转移效应—劳动力分布—城市化也有着三螺旋效应。R:资源转移效应;L:劳动力分布;U:城市化。
以影响资源转移效应;劳动力分布;城市化的要素分布来反映三者之间的影响程度。R、L、U区域分别表示仅单独影响R、L、U的要素,RL、RU、LU分别表示共同影响资源转移效应和劳动力分布、资源转移效应和城市化、劳动力分布和城市化的要素,RUL表示共同影响资源转移效应、劳动力分布、城市化三者的要素。
运用TH算法,对于R来说,所有的要素分为影响R和不影响R两种可能,设其概率分别为P1和P2,N为要素总和,则N=R+L+U+RL+RU+LU+RLU。用k表示属于N的任意要素,则:
对于RL来说,所有的要素分同时影响R和L;只影响R不影响L;只影响L不影响R;既影响R又影响L四种可能,设其概率分别为P1,P2,P3,P4。则:
对于RLU来说,所有的要素分为只影响R,只影响L,只影响U,同时影响R和L不影响U,同时影响R和U不影响L,同时影响L和U不影响R,同时影响R、L、U七种可能;设其概率分别为P1,P2,P3,P4,P5,P6,P7,则
但是,若想真正表示R、L、U三者的关系,还要求平均量,也就是各个区的交互影响程度,即T(RLU)=H(R)+H(L)H(U)+H(R)-H(RL)-H(RU)-H(UL)+H(RLU),先把每一项看作一个个体,分别求出每一项在整体要素中发生的概率,再求它们的交互平均量来判断它们互相之间的影响程度。
三、资源转移效应—劳动力分布—城市化三个的相互作用过程
在整个分析中可见,资源转移效应变化的时候,劳动力分布会随之改变,劳动力分布变化了,城市化也会随之改变,自然资源越的转移,产业结构和地区就会发生或大或小的变化,劳动力的分布也会随之移动,劳动力分布越密集的地方,城市化的程度就越高。一般是这样的影响情况,但也不是绝对的单向主导作用,也会互相产生影响,要想整体的经济良好发展,还是要掌握好影响三者的要素平均和资源转移效应—劳动力分布—城市化三者的平衡关系。
四、结论
从模型分析可以看出,在资源转移效应—劳动力分布—城市化这个三螺旋结构中,虽然存在单向的影响和主导作用,但三者也是互相作用相辅相成的,每一个都能成为任意一个的影响因素。控制好三者的平衡关系才能使经济良好稳定地发展。
(一)调控农业和制造业发展以控制劳动力的流动进而控制城市化进程
劳动者是城市化进程中最主要的流动要素,而致使劳动力流动的主要因素就在于工作收入和生活成本的高低。制造业的发展会吸引劳动力转向城市和城市的形成,农民对土地的依附和人们对农产品的需求会减缓劳动力向城市的转移,同时,农产品和制造业产品的运输成本和消费份额也会对城市化的进程产生影响。所以,一方面要加大城市经济制造业的发展吸引劳动力,促进社会进步,加快城市化进程,城市发展起来经济才能快速增长;一方面也要鼓励农业发展,鼓励大学生走回农村,建设社会主义科技新农村,给农民良好的政策,让农民生活得更好,使他们安于农业,如果农业出了问题,其后果的严重性不容小觑,粮食问题直接指向的就是生存问题。
由于运输成本的存在,人们会在选址的时候把企业定位于靠近市场的位置,消费者亦如此,从而双方都会定居于此,企业会吸引外来劳动者,生活在城市的人口就会不断增加,劳动力越多城市越发展人口越多,会这样循环起来。再者,农业发展与城市化不仅存在着制约作用,也有正向的作用,提高农业生产率能够加快城市化进程,农业的生产是必须保证的,当农业生产率提高时,生产同样多的农产品所需的劳动量就会减少,由此“节省”的劳动力就可以投入到城市中,从而加快城市化的发展。最终要强调的还是平衡二字。
(二)控制资源转移效应、劳动力分布、城市化三者的要素平衡,以求经济和社会的稳定发展
荷兰病是资源转移效应最为明显的表现,渐渐成为资源转移效应的代名词,而中国式“荷兰病”就是中国劳动力资源大规模开发而产生的经济问题,前文已做过介绍。劳动力资源的转移与劳动力分布的变化其实是一回事,劳动力资源的大开发,会促使外向型劳动密集型产业和其连带的加工业快速发展,而且成为了中国21世纪初对外贸易稳定持续发展的强大推动力。产业和经济发展起来了城市特征自然就越来越明显,也就是说促进了城市化进程。但是若想让经济持续稳定地发展必须把握好程度,常言道事极必反。劳动力的大开发会带动经济增长和促进城市化进程,但是这样长此以往不进行控制的话,势必造成通货膨胀等经济问题。城市化的“大跃进”也会造成农业发展滞后,城乡贫富差距越来越大等问题,这也是与社会主义社会发展的最终目标——大同社会相悖的。所以,控制好资源转移效应、劳动力分布、城市化三者的要素平衡关系和发展程度对经济稳定发展来说是至关重要的。
摘要：荷兰病是典型的资源转移效应,中国是人口大国,劳动力资源丰富,中国式荷兰病是中国典型的“资源”转移效应。三螺旋模型原指政府—产业—大学间相互作用的关系,本文以三螺旋算法为理论基础,类比于政府—产业—大学体系,用三螺旋模型研究在中国,资源转移效应—劳动力分布—城市化之间的关系。研究得出,由于全国的产业发展和地区经济发展的差距造成了中国的劳动力资源转移,使得劳动力集中分布在东部沿海地区、经济发达的城市和第一产业、第三产业中,这样的劳动力分布情况,使得人口逐渐从农村转向城市,许多乡镇也越来越小城市化,同时城市化也会加剧劳动力资源的转移效应。即资源转移效应影响劳动力分布,劳动力分布进而影响城市化,城市化也反过来对资源转移效应造成影响,他们三者是相互影响的,这就是他们三者之间的“三螺旋”。
关键词：资源转移效应,劳动力分布,城市化,三螺旋模型
参考文献
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劳动力分布 篇2
当前, 我国农村劳动力供求关系的典型特征是剩余与短缺并存 (韩俊等) 。具体而言, 一方面, 农业剩余劳动力的规模仍然十分庞大, 另一方面, 农民工短缺日趋加剧。引致这一现象的原因何在?应如何缓解这一矛盾?是关系到农村人力资源开发政策选择的大问题, 值得深入研究。
对农村劳动力剩余与短缺并存的主要原因, 学术界达成的共识之一是农村剩余劳动力以剩余劳动时间的形式存在, 难以转移 (韩俊崔传义范皑皑, 2007) 。另外, 观察发现, 以“剩余劳动时间”形式存在的农村剩余劳动力, 在很大程度上表现为农村劳动力农业就业的低效率, 或者说, 是农业就业的不充分。以上两点表明:当前, 缓解农村劳动力剩余与短缺矛盾的关键, 是促使农村劳动力把务农时间更多转移到非农就业上来。这使农村劳动力务农时间问题的研究成为必要。
鉴于以上原因, 本文以山东省3052位农村劳动力的问卷调查资料为研究对象, 运用频数分析法和最优尺度回归分析法, 对当前我国农村劳动力务农时间的分布及影响因素进行了剖析, 以期对制定促使农村劳动力把更多务农时间转移到非农就业上来的政策有所启示。
二、数据来源与概念界定
本文研究的基础数据来源于实地问卷调查。2009年笔者组织了聊城大学在校大学生对“农村劳动力的就业结构”问题进行了问卷调查。这次调查的对象是农户。调查实施过程分3个环节:第一, 以各地市农村劳动力占全省农村劳动力的比例为依据确定各地市应调查的户数;第二, 选拔调查员并对其进行调查培训;第三, 每个调查员在其户口所在地随机选择5个农户, 进行入户调查。调查共计发放问卷1500份, 回收有效问卷1068份, 回收率为71.2%。回收的有效问卷涵盖了山东省17个地市的98个县 (市、区) 、249个乡 (镇) 、469个村、3486个农村劳动力, 其中3052人对自己的务农时间做出了明确的回答。本研究以这一群体作为研究对象。
本次调查, 农村劳动力和务农时间的含义为:农村劳动力, 是指户口在农村、年龄16~64岁的劳动人口。这一统计口径宽于我国劳动年龄人口的定义。之所以采用这一统计口径是基于以下可以观察到的事实:随着农民平均寿命的延长和农业生产技术的进步, 农村中55~64岁的女性劳动力和60~64岁的男性劳动力已在事实上作为一个整劳动力从事着农业生产活动。务农时间, 是指农村劳动力在一年内从事农业生产的时间。其中的“农业”一词取广义的涵义, 包括种植业、林业、畜牧业和渔业。
三、农村劳动力务农时间的分布
我们依据务农时间的长短, 将农村劳动力分为5个观察组:务农时间10~12个月、7~9个月、4~6个月、1~3个月和1个月以下的劳动力。
调查显示, 以上各个观察组占农村劳动力的比例依次为14.2%、12.6%、16.4%、26.1%和30.7% (见表1) 。
以上数据揭示出我国农村劳动力的农业就业具有以下特点: (1) 农村绝大多数的劳动力没有脱离农业生产。在山东省这样的北方地区, 农忙时间平均每年在1个月左右。因此, 如果务农时间超过1个月, 就可以说这个劳动力, 仍然保持着与农业的直接联系。目前, 农村务农时间超过1个月的劳动力占农村劳动力的比例接近70%, 这说明农村绝大多数的劳动力还在从事农业生产。 (2) 农村从事农业生产的劳动力尽管很多, 但以农业就业为主的劳动力并不多。如果务农时间超过7个月的劳动力是以农业就业为主的劳动力, 那么, 当前农村以农业就业为主的劳动力只有26.8%。 (3) 兼业劳动力是农村劳动力的主体。如果务农时间1~6个月的劳动力被看作兼业劳动力, 那么, 农村兼业劳动力占的比例是42.5%。
农村劳动力农业就业的特点表明, 农村以农业就业为主的劳动力向非农产业转移的空间已经很小了。因而, 当前我国缓解农村劳动力剩余与短缺并存矛盾的政策的着力点应在于促使兼业劳动力增加非农就业的时间。
四、农村劳动力务农时间影响因素的最优尺度回归分析
(一) 回归模型选择及变量说明
回归模型的因变量是按务农时间由短到长排列的5类劳动力, 自变量是农村劳动力的家庭特征 (包括家庭人口数、耕地数、是否赡养老人、是否抚养孩子和收入水平) 与个体特征 (包括劳动力的性别、年龄、受教育年限、婚姻和家庭身份) 。模型变量简况 (见表2) 。
由以上因变量、自变量建立的回归模型阐述的问题是:农村劳动力由务农时间短的劳动力转化务农时间长的劳动力到底在多大程度上、受哪些家庭特征和个体特征的影响。
模型选用最优尺度回归分析法。因为, 本研究的自变量和因变量多为有序分类变量, 采用最优尺度回归模型处理可以得到最为满意的结果。因为最优尺度回归分析不同于一般的回归分析, 它允许因变量和 (或) 自变量为各种类型的分类变量。通过采用一定的非线性变换对原始分类变量进行转换, 然后反复迭代直到找出一个最佳回归方程式, 从而使其在处理分类变量数据时有着独特的优越性 (张文彤, 2002) 。
最优尺度回归模型的一般形式如下:
其中:Y为务农时间, X1为人口数, X2为耕地数, X3为是否赡养老人, X4为是否抚养孩子, X5为收入水平, X6为性别, X7为年龄, X8为受教育年限, X9为婚姻, X10为家庭身份;β1、β2、……、β10为各自变量的系数, ε为误差项。
(二) 回归结果分析
1. 回归模型检验。
运用SPSS15.0对调查数据进行最优尺度回归。回归分析结果显示, 模型的确定系数为0.517, 调整的确定系数为0.515, 表明模型在整体上具有较高的拟合优度。模型各自变量的容忍度, 在变换前、后都大于0.1, 表明该模型不存在共线性问题 (1) 。人口数、是否赡养老人和是否抚养孩子三个自变量的相伴概率值>0.001, 表明它们在模型中没有统计学意义;其他变量的相伴概率值<0.001, 有统计学意义。自变量的标准化系数 (见表3) 。
2. 回归结果解释 (经济含义) 。
从回归模型的相关参数 (见表3) 可以看出:与务农时间相关的家庭因素主要是家庭耕地数和家庭纯收入。具体情况是:
(1) 农村劳动力的务农时间与其家庭耕地数呈正相关关系。在其他条件不变的前提下, 家庭耕地增加模型所确定的1个标准单位 (非线性变换后分为6个标准单位) , 农村劳动力将由务农时间较短的一组向务农时间较长的一组转化0.144。这表明, 减少农村家庭可支配耕地的数量, 将促使农村劳动力把更多的劳动时间投入到非农就业上。
(2) 农村劳动力的务农时间与其家庭收入水平呈负相关关系, 即家庭收入水平越高, 农村劳动力的务农时间越短。在其他条件不变的前提下, 家庭收入增加模型所确定的1个标准单位 (非线性变换后分为6个标准单位) , 农村劳动力由务农时间较长的一组向务农时间较短的一组转化0.098。对这一现象可作如下解释:务农的收益率低, 非农就业的收益率高, 农村劳动力的务农时间越长, 家庭收益就越低。由于务农的收益率较低, 农村劳动力倾向于非农就业是理性选择。由此知之, 提高非农就业的收益率也是激励农村劳动力延长非农就业时间的有效措施。
与务农时间相关的个人因素依次为年龄、婚姻、家庭身份、受教育年限、性别。具体情况是:
(1) 农村劳动力的务农时间与其年龄呈正相关关系, 即农村劳动力的年龄越大, 务农时间就越长。在其他条件不变的前提下, 年龄提高模型所确定的1个标准单位 (非线性变换后分为7个标准单位) , 农村劳动力由务农时间较短的一组向务农时间较长的一组转化0.294。这就是说, 年龄大的农村劳动力更倾向于务农。因而, 提高农村中老年劳动力的非农就业倾向, 对于缓和农村劳动力剩余与短缺并存的矛盾意义重大。
(2) 农村劳动力的务农时间与其婚姻状况呈正相关关系, 相对未婚者而言, 已婚劳动力的务农时间更长。在其他条件不变的前提下, 已结婚的劳动力增加模型所确定的一个标准单位, 农村劳动力由务农时间较短的一组向务农时间较长的一组转化0.216。观察发现, 这一现象可以由我国农村的耕地制度及其所具有的保障功能来解释。我国农村耕地平均分配, 人人有份但数量有限。农村劳动力, 结婚前其耕地一般由父母耕种, 结婚后则自己耕种。因耕地的保障功能, 即使收益不高, 他们也不会放弃对耕地的经营, 所以结婚的农村劳动力务农时间往往较长。因而, 改革农村的耕地制度, 促使一部分农村家庭主动放弃对耕地的经营, 可以促使一部分农村劳动力进一步脱离农业, 实现劳动力转移。
(3) 农村劳动力的务农时间与其家庭身份呈负相关关系。在其他条件不变的前提下, 子女相对父亲、父亲相对母亲增加模型所确定的一个标准单位, 农村劳动力由务农时间较长的一组向务农时间较短的一组转化0.155。这就是说, 当前母亲、父亲倾向于农业就业。由此推论, 采取有效措施激励母亲与父亲增加非农就业时间是农村人力资源开发不可忽视的问题。
(4) 农村劳动力务农时间与其受教育年限呈负相关关系。在其他条件不变的前提下, 受教育年限增加模型所确定的一个标准单位 (非线性变换后分为7个标准单位) , 农村劳动力由务农时间较长的一组向务农时间较短的一组转化0.168。因为受教育年限可以被视为人力资本投资水平, 因而务农时间与受教育年限呈负相关关系, 就意味着提高农村劳动力的人力资本投资水平可以促使农村劳动力进一步向非农产业转移。
(5) 农村劳动力的务农时间与其性别呈负相关关系。在其他条件不变的前提下, 女性劳动力增加模型所确定的一个标准单位, 农村劳动力由务农时间较短的一组向务农时间较长的一组转化0.061。这就是说, 农村的女性劳动力更倾向于务农。因而, 改变农村女性劳动力的务农倾向, 鼓励她们把更多的劳动时间投向非农就业, 也可以提高农村劳动力的转移水平。
五、结论与启示
尽管农村绝大多数的劳动力没有摆脱与农业生产的联系, 但以农业就业为主的劳动力并不多;务农时间1~6个月的兼业劳动力是农村劳动力的主体。这验证了农村剩余劳动力主要以“剩余劳动时间”形式存在的研究结论。
农村以农业就业为主的劳动力向非农产业转移的空间已经很小了。因而, 当前缓解农村劳动力剩余与短缺并存矛盾的政策的着力点, 在于激励务农时间1~6个月的劳动力延长非农就业的时间, 直至转变为完全非农就业的劳动力。
最优尺度回归分析显示:农村劳动力的务农时间与家庭耕地数、年龄、性别、婚姻呈正相关关系, 与家庭收入水平、受教育年限、家庭身份呈负相关关系。
以上关系表明:激励农村劳动力增加非农就业时间的政策应主要针对农村的中老年劳动力、女性劳动力、家庭中的父亲和母亲, 提高他们的非农就业倾向。可采取的措施, 一是促使一部分农村家庭放弃其可支配的耕地, 二是进一步提高农村劳动力的非农就业收益率, 三是提高农村劳动力的人力资本投资水平。
参考文献
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开式分布式动力系统的节能性分析 篇3
随着热泵技术的发展提高以及逐渐增加的环境压力, 利用热泵实现对江、河、湖水以及再生水等低品质的能源进行回收利用的区域供热 (供冷) 有了较大规模的发展。低位热能的提取方式主要有两种, 一种是闭式间接利用系统, 在源水处设板式换热机组, 就近将低位热能提取;另一种是开式直接利用式, 将源水输送到热用户处水源热泵机组中进行换热。相比传统的集中供热系统, 再生水等低位热源的可利用温差较小, 常规的水源热泵机组的蒸发器进出水温差为8℃[1], 为了实现区域供热, 源水的流量通常比较大。取水点至热用户的高差一般只有几米, 由高差引起的两种系统形式的能耗差别不大, 而闭式系统既增加了初投资又增加了换热的热损失, 因此对于水质相对清洁的水体宜采用开式系统。供热系统主要由热源、输配管网、末端热用户三大部分组成, 其中管网输配系统是决定系统节能与否的关键, 是整个系统的重要组成部分, 因此, 管网输配系统的设计和运行将决定着整个供热系统的能耗水平, 对于区域规模的水源热泵系统来说源水输配系统的优化设计具有重要意义。
1 开式分布式水系统
源水输送采用分布式动力系统, 即在水源点设源水提升泵站, 克服源水去程到最不利点的阻力损失, 在各用户处的热泵站内设一次侧加压泵, 克服水泵站内及回程的阻力。首站源水提升泵和各用户侧加压泵均宜采用变频控制, 前者是为了适应每年系统总用水量的变化, 后者是为了适应每个采暖期内末端负荷的变化而引起的再生水量的小幅变化。
开式分布式动力系统, 与闭式循环的分布式变频系统不同, 前者必须保证再生水能被输送到最远端, 保证管道内充满水, 因此开式系统的“零压差点”必须取在系统的最不利点。在末端负荷较低的前几年, 首站的再生水提升泵可以满足最不利用户的资用压头, 各个用户侧变频加压泵不需要开启, 属于集中式动力系统。随着用水量的增加, 个别较远端的热用户需要开启一次侧提升泵, 来满足热泵机组的需求。图1是几种不同形式的动力配置示意图。
比较常用的是图d所示的结构形式, 王红霞[2]等人将主循环泵、沿途加压泵、用户侧变频加压泵三种功能的动力系统灵活组合, 给出六种不同的方案, 六种方案相对于传统方案的节电率均为33.75%, 六种方案的设计均是按照热源、热网、用户的阻力和资用压头的情况提供动力, 没有剩余压头, 因而能达到相同的节能效果。然而理想的模型系统付诸实践必须满足工程应用的可及性、可靠性、经济性等方面的要求。分布式动力系统由多泵组合实现, 需要精确的计算流量、扬程以及控制。
2开式系统水泵扬程的确定
动力分散系统中通常不设调节阀, 节省了由于节流阀造成的能量损失, 文献[3, 4]通过实例计算说明了分散式动力系统的节能性, 且系统越大节能性越明显。然而在应用推广方面并不乐观, 主要的一个原因是对系统设计方面的技术问题, 动力分散系统中的水泵, 包括主循环泵、支线泵等都是相互协同并且水力关联的, 要使得管路中的流量分布达到设计工况, 必须正确确定系统中各个泵的扬程。
开式动力分散供热输配系统的设计思路与闭式系统的设计类似, 一般来说有以下几点[5]: (1) 对源水系统进行水力计算, 得出管网的特性曲线; (2) 确定最不利用户, 将最远端选为零压差点, 主循环泵和分布式泵的配置就唯一确定了, 零压差点的位置决定了系统的造价和运行费, 当系统中所有的热用户均没有剩余压头时, 系统没有节流损失, 也就是最优的配置; (3) 确定主循环泵, 主循环泵的选取要能够满足全部的流量需求, 负责克服水源点到零压差点的阻力, 还需结合管网的特性, 尽量选择Q-H曲线比较平坦的水泵, 在流量变化范围内还能够保证稳定的扬程; (4) 各个分布式泵的选择主要考虑满足所对应的用户流量和该用户机房内的损失和源水回程的扬程要求。
开式系统主循环水泵的扬程H包括源水去程的流动阻力和进出口高差形成的静水压力, 如公式 (1) 式所示:
而各个热泵站内的分布式水泵克服站内的阻力损失和源水回程的阻力损失。
3工程案例分析
某再生水源热泵工程的管网输配系统如下图所示, 共5个热用户, 设计流量为5219t/h, 通过水力计算可知各个管段的阻力损失, 标于各个节点之间, 流量标于字母下方, 系统简图如图2所示。
主循环泵的扬程为H0, 各支路水泵扬程为H1, H2, H3, H4, H5, 分布式变频动力系统是否设计合理, 是否能达到比传统集中式输配系统节能的目的, 主要由两个方面的参数来决定, 一是压差控制点的选取, 二是系统的背压的作用, 即循环泵的压头中用来提升流体势能的那部分, 用于提升流体势能的这部分越大水泵的效率越低[6]。由于系统的首站主循环泵的吸入口和各个热用户机房内机组进水口的高差最大为2.1m, 本系统不考虑背压对动力系统的影响。
设循环泵效率均为70%, 其轴功率的计算公式为:
其中:E-系统总的输送功率, k W;Q-循环泵的流量, t/h;H-水泵扬程, m;η-循环泵效率, 定为70%。
系统的动力设计方案有2种, 方案1为传统的动力集中式系统, 首站的主循环泵克服最不利用户的阻力损失, 各个热用户站内不设分布式泵;方案2以5-5'为压差控制点, 主循环泵克服源水到最不利用户 (5) 的阻力损失共26m, 热用户机房内的分布式泵克服站内源水的回程阻力损失, 得到相应的动力配置。分别将各个方案的数据代入公式 (2) 可得两个方案的能耗及配置情况:
从表1可以看出, 当各个热用户均没有剩余压头时, 一次系统不存在节流损失, 源水输送的总功率等于系统的需用功率, 开式分布式系统与动力集中式系统相比, 节省了8.7%的水泵装机功率。开式系统采用分布式的动力系统, 一个采暖季连续运行120天, 节约的电能是290880k Wh, 由此带来的经济效益较为可观, 在分布式动力系统中可以不设电动调节阀, 取而代之的是分布式变频泵, 系统的初投资及后期的运行检修费用都会降低。
对于区域规模的供热系统, 末端的热用户通常是10万以上的一个小区, 对于水源地附近的热用户通常建设进度不一, 各个热用户的同时使用系数较小, 与传统动力集中的系统形式相比较, 采用动力分布式系统更灵活, 首站泵站的规模可以根据末端的需求逐渐投入建设, 住循环泵和分布式泵均采用变频控制, 在投入使用的前几年负荷较低时采用变频可以降低启动及运行电流, 降低运行费用, 随着负荷的增加最终首站达到满负荷。
4 结束语
为了适应区域规模的再生能源热泵供热系统, 源水的输配采用开式分布式动力系统不仅降低了主管网内的压力, 而且减少不必要的能源浪费, 与传统的系统相比输配能耗减少了8.7%, 而且满足了末端负荷不同时存在的特点, 降低了首站的初投资。根据末端热用户的工程进度情况, 再生能源系统采用开式分布式动力系统较为合理。
参考文献
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劳动力分布 篇4
随着人们节能意识的提高以及动力分布式系统的推广,越来越多的人采用动力分布式供热系统来作为集中供热输配系统。动力分布式供热输配系统除了在热源处设置主循环泵外,在管网干管或( 和) 用户支路还设置分循环泵,运用“接力”的方式共同实现热媒的输送,循环泵采用变频控制以实现对系统流量的调节。动力分布式供热输配系统具有如下优点: 1) 降低了主循环泵的扬程,管网运行压力随之降低,有利于系统的安全运行。2) 该系统在用户处设置用户泵代替传统集中供热系统的调节阀,由原来在调节阀上消耗的多余资用压头改为由用户泵提供必要的需用压头,这种做法减少了阀门的节流损失,几乎无无效电耗,此外系统稳定性、可调性也有所提高[1,2]。
目前,学者们大多是笼统的讨论动力分布式系统的特点,如节能性高、稳定性强、可调性好等,然而动力分布式系统按分循环泵的放置情况分为动力分布式二级泵供热系统和动力分布式三级泵供热系统,具体针对这二者之间的关系及动力分布式三级泵供热系统的特点鲜有文献提及,故文中就从水压图、能耗、经济性这三方面分析动力分布式三级泵供热系统相比较传统集中供热系统、动力分布式二级泵供热系统的特点,进而为暖通设计人员方案确定时提供一定指导。
1动力分布式三级泵与二级泵的系统形式比较
动力分布式供热系统按分循环泵位置不同分为动力分布式二级泵供热系统和动力分布式三级泵供热系统。动力分布式二级泵供热系统由热源主循环泵和各支路用户泵组成,动力分布式三级泵供热系统由热源主循环泵、干管泵及各支路用户泵组成,这两种系统的系统示意图如图1、图2所示。
由于动力分布式三级泵供热系统与动力分布式二级泵供热系统中泵的作用不同,进而设置位置及设置个数也不同,从而带来二者的水压图、能耗及经济性都具有差异。文中将从这3个方面具体分析动力分布式三级泵供热系统的特点。
2动力分布式三级泵供热系统的特点
2. 1从水压图分析动力分布式三级泵的特点
动力分布式二级泵水压图如图3所示。动力分布式三级泵水压图如图4所示。
由图3和图4水压图分析可知: 在动力分布式二级泵供热系统中,用户泵需要克服的阻力由两部分组成,分别是零压差点到用户处的干管阻力和用户自身阻力。随着供热半径的增大,远端用户所需的扬程增大很多,这时很难选取一款扬程很大,而流量很小的泵,或者选取的普通泵难以满足需要, 需要选取多级泵,进而造成部分泵和管网的承压要求加大,导致造价升高及使用寿命的减少。然而在动力分布式三级泵系统中,经过干管泵这一级提供动力,使得远端用户泵的扬程大大减小,有利于管网系统安全稳定的运行,但近端用户可能会使用调节阀来消耗掉多余压头,会造成一些无谓能耗。
所以动力分布式三级泵供热系统可以解决动力分布式二级泵供热系统远端用户泵选择困难这一不足,但能耗会相对增加。
2. 2从能耗分析动力分布式三级泵的特点
通过压力工况分析得出: 在供热半径达到一定程度时,三级泵供热系统可以弥补二级泵供热系统在远端用户泵选择上的不足。实际上不仅仅影响到系统压力工况的变化,还影响到系统的能耗和经济性。
从水压图可以看出,动力分布式三级泵供热系统某些用户存在一些无谓的能耗损失,传统供热系统存在更大的能耗损失,动力分布式二级泵供热系统没有无谓的能耗损失,因此动力分布式三级泵供热系统能耗介于二者之间。
以一工程算例为模型,分别计算传统集中供热系统、动力分布式二级泵供热系统与动力分布式三级泵供热系统的能耗与经济情况。假设5个用户间隔均匀分布; 供回水管道总长4300m; 比摩阻为60Pa / m; 供回水温度为85℃ /70℃ ; 每个用户的流量均为32t/h,每个用户资用压头为,热源损失为,局部阻力为沿程阻力的30% ,且假设循环水泵的效率为75%[3]。
循环泵的能耗为:
式中: N—泵的能耗,k W;
Q—泵的循环流量,t/h;
H—泵的扬程,mH2O;
η—泵的效率,取η=70%。
以下是对3种方案进行能耗分析:
2. 2. 1方案一: 传统集中供热输配系统
传统集中供热系统的示意图及水压图如图5、 图6所示。
主循环泵流量: Q = 32 × 5 = 160t/h;
主循环泵扬程: H = 10 + 5 + 60 × 4300 × ( 1 + 30% ) /10000 = 48. 54m H2O;
主循环泵功率:
供回水干管压降损失P = 60 × 860 × ( 1 + 30% ) = 67080Pa = 6. 708m H2O。
外网提供的资用压头: P = 48. 54 - 10 - 6. 708 = 31. 83m H2O。
阀门b所消耗的能耗:
其他用户计算同用户1,模拟计算结果如表1所示。传统供热系统运行设计工况各项能耗分析如表2所示。
综上所述,方案一传统供热输配系统泵的总能耗为28. 11k W,其中阀门能耗为7. 78k W,占到泵的总能耗为27. 57% 。
2. 2. 2方案二: 主循环泵与用户加压泵相结合的动力分布式二级泵系统
主循环泵加用户加压泵形式的动力分布式二级泵系统示意图及水压图如图7、图8所示。
主循环泵的扬程: H = 10 + 60 × 430 × ( 1 + 30% ) × 2 /10000 = 16. 708m H2O;
主循环泵的流量: Q = 160t/h。
则主循环泵的功率:
方案二泵耗计算结果如表3所示。方案二投运设计工况各项能耗分析如表4所示。
注: 总能耗为20. 44k W。
综上所述,方案二主循环泵加用户加压泵形式的动力分布式二级泵供热系统中泵的总能耗为20. 44k W,阀门消耗掉能量为0。
2. 2. 3方案三: 主循环泵,干管泵与用户加压泵相结合的动力分布式三级泵系统
主循环泵、干管泵与用户加压泵相结合的动力分布式三级泵供热系统示意图及其水压图如图7、 图8所示。
主循环泵的扬程:;
主循环泵的流量:Q=160t/h。
则主循环泵的功率为:
方案三的调节阀能耗计算结果如表5所示。 方案三泵耗计算结果如表6所示。方案三运行设计工况各项能耗分析如表7所示。
由上述计算分析可得,方案三主循环泵、干管泵与用户加压泵相结合的动力分布式三级泵供热系统为25. 89k W,阀门能耗为5. 274k W,占到泵总能耗的20. 37% 。
3种方案泵的能耗情况及阀门能耗占比例如表8所示。
由此可得: 方案一中泵的能耗为28. 22k W,阀门能耗占到泵的总能耗的27. 57% ,方案二中泵的能耗为20. 44k W,阀门能耗为0,方案三中泵的能耗为25. 89k W,阀门能耗占到泵的总能耗的20. 37% 。动力分布式三级泵供热系统的能耗介于传统供热系统与动力分布式二级泵供热系统之间。 此结论与定性分析结论保持一致。动力分布式三级泵供热系统节能性不如动力分布式二级泵供热系统,但相比较于传统供热系统具有一定的节能意义。
2.3从经济性分析动力分布式三级泵的特点
2.3.1年费用法
从前面的模拟计算比较中发现动力分布式三级泵供热系统的能耗介于二级泵供热系统与传统集中供热系统之间,一个完整的设计方案还需要考虑它的经济效益,这样才能对设计方案有一个全面的评价。下面采用年费用法对3种系统进行分析:
年费用法静态计算公式为:
式中: S—方案i的年计算费;
Ci—方案i的初投资;
N—方案i的使用寿命年限;
TCAi—方案i的年运行费用。
其中,年运行费用TCAi文中只考虑水泵的电费、忽略计算维修费、热损失费、人员费等[3]。
2. 3. 2经济模拟分析
对于上面各方案进行经济性模拟分析,假设某地区采暖期为120d,电价为0. 50元/k Wh,水泵变频调速的相对电耗统计值为0. 678,总初投资包括变频器及电动调节阀的费用,变频器的价格取800元/ k W,水泵的价格取300元/ k W,电动调节阀的价格取700元/个,各方案的使用寿命均为15a[3]。3种方案的经济性比较如表9所示。
由分析可得: 方案一初投资最少,年运行费用最多,但回收期最短; 方案二初投资最多,年运行费用少,但回收期最长; 方案三动力分布式三级泵供热系统的初投资、年运行费用、回收期皆介于方案一与方案二之间,在具体系统方案选型时,根据工程实际需要以及现场情况做出合理选择。
3结语
1) 动力分布式三级泵供热系统解决了动力分布式二级泵供热系统远端用户泵选择困难这一不足之处。
2) 动力分布式三级泵供热系统能耗介于传统供热系统与动力分布式二级泵供热系统能耗之间, 其节能性不如动力分布式二级泵系统,但相比较于传统供热系统具有一定的节能意义。
3) 动力分布式三级泵供热系统初投资、回收期介于传统供热系统与动力分布式二级泵供热系统初投资之间。其相比于传统供热系统节省了初投资,相比于动力分布式二级泵系统缩短了回收期。在实际系统方案确定时,可以根据实际工程情况进行合理选择。
4) 动力分布式三级泵供热系统可以解决二级泵供热系统远端用户泵选择困难这一问题,但其能耗节省情况并没用动力分布式二级泵系统那么明显。通过计算过程可以发现: 动力分布式三级泵供热系统能耗与供热规模即热用户数量、主干线管段压降大小和热用户需用压力大小有关[5]。当这些因素是什么趋势的时候动力分布式三级泵供热系统能耗最低,有必要继续进行下一步探讨。
参考文献
[1]王红霞,石兆玉,李德英.分布式变频供热输配系统的应用研究[J].区域供热,2005,(1):31-38
[2]袁丽娟,吴志湘,靳贵铭,等.动力分布式供热系统适用性研究思路的探讨[J].节能,2015,34(11):30-34.
[3]杜瑞环.动力分布式变频输配管网的节能分析[D].邯郸:河北工程大学,2012.
[4]苗庆伟,由世俊,张欢.新型分布式变频三级泵供热系统[J].暖通空调,2013,43(12):145-147.
劳动力分布 篇5
ECIPS system is a complex nonlinear dynamic system,with uncertainty(e.g.change of system parameters arising from factors like temperature&humidity changes,and aging),unmodeled dynamics(e.g.accurate systematic model is unavailable,or it is unable to make accurate models;then a simplified reduced-order model is chosen,to lead to the loss of some dynamic characteristics of the system),measurement noise(e.g.torque sensor and current sensor measurement noise)and interference(e.g.pavement high frequency excitation interference and unknown bounded disturbances)[3,4].And its operation involves many factors and the condition is complex and changeful,automotive steering has high controlling requirements for power condition,return condition and damping condition,so the traditional control strategy can not cover ECIPS system’s operating characteristics and its steering performance requirements for coordinating different conditions;on the other hand,the ECIPS,with complex environment and complex controlling process,is a hybrid control system including both discrete event and continuous dynamics,capable of dealing with external contingencies(e.g.the start and stop of ECIPS system’s operation arising from the changes in engine speed or the start and stop of the engine)[5],fault and monitoring(e.g.the start and stop of ECIPS system as a result of the occurrence and the elimination of the internal fault),dynamic change of the system(system error,state changes of subsystems,sensor and actuator’s failure,external disturbances and parameter variations and the control mode change due to the operation condition change,etc.)[6],rather than dealing with the traditional control problems(such as slow or timevarying parameters)[7].And the traditional control strategy can not reflect the coexistence of discrete event and continuous dynamics in ECIPS system,the discrete event’s effect on continuous dynamic behavior and the integration and transformation of various control modes.
ECIPS system,a hybrid dynamic system,including both discrete event and continuous dynamics,has the typical characteristics of hybrid control system[8].Since it is a complex dynamic system containing discrete event and continuous dynamics[9],according to the multi-state characteristics of ECIPS system and to coordinate the steering requirements under different conditions,this paper aims to establish dynamics model and vehicle steering dynamics model for ECIPS system,analyze motor performance and control structure,its system control structure,and the mixed characteristics to establish an ECIPS hybrid dynamics system controller[10].
1 Dynamic behavior of RE-EV ECIPS system
The structure and working principle of distributed electric drive vehicle ECIPS system are shown in figure1,and it is mainly composed of a vehicle speed sensor,a steering wheel torque sensor,a motor armature current sensor,a controller,a power driving circuit,a fault indicating lamp,a clutch and a direct current motor[11].
The ECIPS dynamic equation is established by the following.
and
Adopt the state variable,the input variable u1=[ThTmFδ]T,the output variable,the state space equation is established by
Where,Jsrepresents the inertia of steering-column shaft;Bsrepresents the damp coefficient of input column;θsrepresents the angle of input column;Threpresents the steering torque of the steering wheel;Tsenrepresents the reverse torque;Ksrepresents the rigidity coefficient;Jmrepresents the moment of inertia of the motor and clutch;Bmrepresents the damp coefficient of motor;θmrepresents the angle of motor;Tmrepresents the torque of motor;Kmrepresents the rigidity coefficient of the motor and reduction gear;G represents the ratio of worm wheel-worm reduction gear;xrrepresents the rack displacement;rprepresents the radius of steering column pinion;Fδrepresents the random force of road.
Adopt the state variable X2=[ωrβωpφ]T,the input variable U2=[δ]T,the output variable Y2=[ωrβωpφ]T,the state space equation is established by
Where,
and
Where,M represents the mass of the vehicle;Bsrepresents the mass of the chassis;IZand IXrepresent respectively the moment of inertia of z-axes and x-axes;ωrrepresents the yaw rate;IXZrepresents the product of inertia;Py1and Py2represent respectively the lateral force of the front wheer and the rear wheel;a and b represent respectively the distance between front wheel and rear wheel and center of the mass;Cφ1and Cφ2represent respectively the rolling angle stiffness of the front chassis and rear chassis;Dfand Drrepresent respectively the rolling angle damp of the front chassis and rear chassis;Efand Errepresent respectively the roll steering coefficient of the front chassis and rear chassis;2k1and 2k2represent respectively the effective lateral rigidity;2N1and 2N2represent respectively the return-to-center torque rigidity;h represents the lateral arm of the force;φrepresents the angle between the center of gravity and the absolute coordinate;u represents the vehicle speed;βrepresents the slip angle of the center of the gravity;ωprepresents the roll angel velocity.
2 Hybrid control dynamics of ECIPS system
ECIPS system,in accordance with different running conditions,provides different control algorithms,in order to get the control effect in line with actual situation.ECIPS system control structure is shown in figure 2.Within the scope of the working conditions,the whole system is divided into several intervals of working conditions;and in each interval,local model and controller structure are established,then the whole system is further analyzed to obtain control performance better than that of the single model and controller.
As shown above,ECIPS system has typical hybrid system characteristics[12].
The input signals of ECIPS system are mainly divided into three categories:the first category is“working input signal of steering torque Tsen,speed uvehicleand armature current of motor Im”,and this kind of signal functions as the input of ECIPS system control strategy,to output the appropriate motor armature voltage and control the rotation direction and output torque of the motor;and the signal is continuous analog signal.The second category is“switch input signal of uvehicle&Tsen,and engine speed uengine”,and this kind of signal functions as the start signal of ECIPS system,and it starts and works only when the above three meet certain conditions respectively;and this type of signal is a continuous analog signal,but in working process it is used as control signal,so it could function as the discrete control signal.The third category is“monitoring input signal of motor end voltage Vm&Im”,and this kind of signal functions as monitor signal of ECIPS system,when the two meet certain conditions,they will stop the work of ECIPS system;and this type of signal is a continuous analog signal,but in working process it is used as the control signal,so it could function as the discrete control signal.
The output signals of ECIPS system are mainly divided into two categories:the first category is“working output signal of Vm”,and this kind of signal functions as the output of ECIPS system’s control strategy(motor’s armature voltage),to control the motor’s rotation direction and output torque;and this type is continuous analog signal.The second category is“monitoring output signal of clutch control voltage Vtorqueand fault protection voltage Vfault”,and this kind of signal functions as monitoring signals of ECIPS system:Vtorquecontrols the clutch on and off,while Vfaultcontrols the operation of the motor when it is switched on and off,to protect the direction safeguard;this type of signal is a continuous analog signal,however,when working,it is used as a monitoring signal,thus plays the role of discrete control signal.As can be seen,ECIPS system not only has continuous working process,but is affected by discrete processes like switch input and control input,and it shows the switching-control dynamics behavior.
ECIPS system has a variety of different running conditions,any of whichcalled ECIPS control mode.There are four categories:power control mode,return control mode,damping control mode and pure mechanical steering mode(when ECIPS stops working,it is switched into the mode),and they are represented as M={m1,m2,m3,m4}correspondingly.
The discrete events of ECIPS hybrid control system refers to the occurringconditions of working condition during ECIPS’s operation,thereby shaping the driving situations’evolution driven by discrete events.ECIPS system’s discrete event is all kinds of control mode jump arising from its state parameters or operational evolution,each control mode are represented as following:
c1refers to Td<Td,0,means input torque of steer-ing wheel within the dead zone scope Td,0,and Td,0=1N·m;c2refers to┐c1,means input torque of steering wheel over the dead zone scope;c3refers to uengine>uengine,0,means the current engine speed higher than the limit value uengine,0,and uengine,0=100 r/min;c4refers to Vm>Vm,min,means motor armature voltage higher than the minimum threshold value Vm,min,and Vm,min=2V;c5refers to Im<Im,max,means motor armature current below the maximum threshold value,that is Im,max,and Im,max=45 A;c6refers to|Tsen,1+Tsen,2-5|<ε,means the difference between sum of main&auxiliary torque sensors and 5 V is satisfiedε=0.1 V;c7refers to Vtorque(on),means the clutch in a combination state;c8refers to c3∧c4∧c5∧c6∧c7,means"And"operation of e3~e7,that is e3~e7occur simultaneously;c9refers to┐(c3∧c4∧c5∧c6∧c7),means nand operation of e8,that is any one dosen’t occurred in e3~e7;c10refers to uvehicle<uvehicle,max,means the current speed lower than the damping control threshold value uvehicle,max,and uvehicle,max=80 km/h;c11refers to┐c10,means the current speed over than the damping control threshold value;c12refers to,means the steering wheel torque and speed in the same direction;c13refers to┐c12,means the steering wheel torque and speed in the reverse direction.
The escription of control mode are:c2∧c8∧c10∧c12refers to currently in assistance condition;c1∧c8∧c11refers to currently in damping condition;c2∧c8∧c13refers to currently in return-to-center condition;┐(c3∧c4∧c5∧c6∧c7)refers to currently in purely mechanical working[13].
ECIPS hybrid control system’s state trajectory,refers to the system’s running track under all working conditions and it ispiecewise and continuous.And the description of logical relationship between each control mode and the continuous dynamic of all models makes it possible to fully describe the dynamic behavior.
The contro lmode change is represented as a directed graph C={M,E},where M is a control mode set,E={e=(i,j):mi,mj∈M}is a set of control mode changes,and e=(i,j)C shows the change from control mode mito control mode mj.
The change of control mode is described as follows:at the initial moment t0,the control mode is mi;before the occurrence of discrete event e=(i,j)(before the time t1),the continuous dynamic behaviorshould be followed;at the moment t1,the discrete event e=(i,j)occurs,and the control mode jumps to mj,i.e.the occurrence of the event e=(i,j)leads to the control mode change from mito mj,and the continuous dynamic behavioris followed.
ECIPS hybrid control system,refers to a closedloop hybrid system obtained by the hybrid controller designed to meet the ECIPS hybrid system control objectives;it is a complex control system covering discrete event dynamic and continuous variable subsystems:the system state contains both discrete and continuous states,its evolution is driven together by the time and events,and the system dynamic behavior is described together by a set of motion equations based on continuous variables and discrete ones[14].
Considering the implementation of ECIPS hybrid control system,its implement model structure is shown in figure 3.
This structure is a Trinity structure consisting of a discrete decision-making layer,a continuous charged layer and an interface conversion layer between the two,and it could be represented as a fourteen-tuple,that is
Discrete decision-making layer is described by
It describes the occurrence of ECIPS hybrid control system’s discrete event,recognition of control pattern and choice of control strategy.ΣM={m1,m2,m3,m4}is a finite control mode set of ECIPS hybrid control system;ΣE={e1,e2,…,eM}is a finite discrete event set;ΣS={s1,s2,s3}is a finite control strategy set of ECIPS hybrid control system and against different control modes,flexible PID control strategy,Fuzzy-PID control strategy and Bang-Bang-PID are adopted respectively;XS(tk)∈Rsis a monitoring parameter space of vehicle ECIPS system,XSis an s-dimensional discrete monitoring parameter sequence space through the monitoring parameter converter,and xs(tk)is the corresponding discrete monitoring parameter sequence;XP(tk)∈Rlis a l-dimensional sequence space composed of PWM duty cycle of each bridge-arm of H-Bridge and produced by control strategy;and xp(tk)is the corresponding sequence of each bridge-arm’s PWM duty cycle,i.e.xp(tk)=[pLH(tk),pLL(tk),pRH(tk),pRL(tk)]is the sequence made of PWM duty cycle of up left bridge-arm,of down left bridge-arm,of up right bridge-arm and that of up down bridge-arm of the corresponding H-Bridge;ECIPS system control strategy is implemented in essence for the H-Bridge power driver circuit design,namely,the control strategy implementation plan.
ε,according to the monitoring parameter sequence XS(tk),through the discrete event analyzer,control pattern recognizer and control strategy generator,generates the corresponding control strategy,i.e.
Underε,monitoring parameter sequence xs(tk)generates the corresponding control strategy si,represented as
λ,according to the strategy,generates the corresponding sequence made of each bridge-arm’s PWM duty cycle,i.e.
Underλ,the control strategyΣSgenerates the corresponding sequence composed of each bridge-arm’s PWM duty cycle xp(tk)represented as
The continuous charged layer C'=(XE,YE,UE,XS,g)describes the evolution of continuous state variables.XE∈Rnis an n-dimensional state space of continuous dynamic,and xe(t)∈XEis the corresponding state vector,that is
It is the system state parameter vector,and they refers to the output torque of ESP torque sensor,vehicle current speed,engine speed,motor speed,steering angle,steering wheel angular velocity,motor armature voltage and motor armature current component respectively;UE∈Rris an r-dimensional control input space of continuous dynamic,ue(t)∈UEis the corresponding input variable,UE=(Um,Uv),um(t)∈Umis a motor control input vector,and uv(t)∈Uvis an ECIPS system input vector,that is
It is the continuous state input vector of ECIPS system.
The ECIPS motor input vector is
It refers to the output torque oftorque sensor,vehicle current speed,steering angle and steering wheel angular velocity component respectively.
is an ECIPS system input vector,and they refers to the motor output torque,the driver’s output torque and pavement random force component respectively;XS∈Rsis an s-dimensional ECIPS system monitoring parameter space,i.e.xs(t)=xe(t)∪ue(t)∪ye(t)is a monitoring parameter vector of ECIPS hybrid control system,and it serves as the set collection of all the above parameter vectors;xs(tk)=[Tm(tk),Th(tk),Fδ(tk)]is the corresponding discrete monitoring parameter sequence;YE∈Rtis a t-dimensional output space of ECIPS system,and ye(t)∈YEis the corresponding output vector,i.e.
is the output vector of ECIPS system;is the output vector of ECIPS system,and they refers to the restoring torque of torsion bar,motor output torque,input shaft rotation speed,motor angular velocity and rack displacement component respectively;[ωr(t),β(t),ωp(t),φ(t)]R4is vehicle system output vector,and they refers to the vehicle yaw velocity,vehicle sideslip angle,body roll angle speed and body roll angle component respectively.
g is a continuous state change mapping,and it describes the dynamic behavior of continuous system,i.e.
The dynamic behavior is represented as
Interface conversion layer I'=(ρ,ξ)describes the information extraction process,and completes the expression and processing of two kinds of dynamic behavior-response relationship signals;it is the key to the entire system in design,while it is also the bottleneck.ρconverts the monitoring parameter vector of continuous vehicle ECIPS system XSto the discrete monitoring parameter vector sequence XS(tk)to serve as a signal converter,converting analog continuous signal to discrete digital sequence signal,i.e.
ξ makes the sequence composed of each bridgearm’s PWM duty cycle go through four bridge-arms of H-Bridge,then the signal is driven and amplified,and the sequence is converted into the analog continuous input voltage signal of the motor;andξserves as not only a converter to convert discrete digital signals to continuous analog signal,but a power-driven amplifier,i.e.
3 Switching control of ecips system
Based above,switching-control of ECIPS hybrid system including assistance condition,return-to-center condition and damping condition is designed shown in figure 4.And flexible PID control strategy,fuzzy-PID control strategy and Bang-Bang-PID controlstrategy are designed for assistance condition,return-to-center condition and damping condition respectively[15].
The pylon course slalom test is executed as the lane changes in high or middle speed and low steering angle condition[11],the switching-control stateflow is established by figure 5.
Some parameters are listed by the flowing,Mass of vehicle M is 900 kg,Total mass Msis 1 330 kg,Distance between front wheel and center of the mass a is1 360 mm,Distance between rear wheel and center of the mass b is 1 355 mm,Moment of inertia of z-axes Izis 1 591.2 kg·m2,Moment of inertia of x-axes Ixis293 k·gm2,Front wheel lateral rigidity 2k1is 35 000N/rad,Rear wheel lateral rigidity 2k2is 35 000 N/rad,Heeling lever h is 0.5 m,Torque coefficient of motor CTis 0.02 N·m/A,EMF constant of motor Kbis 0.02 V·s/rad,Transmission ratio G is 16.5,Restiance of motor R is 0.1Ω,Inductance of motor L is0.01 H,Moment of inertia of steering wheel Jsis0.001 2 kg·m2,Damp coefficient of steering wheel Bsis 0.261 N·ms/rad,Rigidity coefficient of column Ksis 90 N·m/rad,Pinpion radius rpis 0.007 8 m,Moment of inertia of motor Jmis 0.000 47 kg·m2,Damp coefficient of motor Bmis 0.003 34 N·ms/rad,Rigidity coefficient of motor output axis Kmis 90 N·m/rad.
The simulation speeds are 25 km/h and 45 km/h respectively and the simulation results are shown in figure 6 and table 1.
At 20 km/h speed condition,the peak vaule and standard deviation of steering torque are 6.79 Nm and3.35 N·m under no control condition,and 3.96N·m and 1.95 Nm under Switching-control condition.The steering portability is improved 41.68%and41.79%respectively.At 40 km/h speed condition,the peak vaule and standard deviation of steering torque are 5.11 N·m and 2.25 N·m under no control condition,and 3.53 Nm and 1.56 Nm under hybrid condition.The steering portability is improved30.92%and 30.67%respectively.
4 Conclusions
Electric vehicle industry becomes one of the national strategic emergingindustries while ECIPS system is one of the key components of electric automobile in its design and assembly.And the system is controllerswitching hybrid dynamic behavior,including both discrete and continuous dynamic;study of the system's structure,function and behavior features as well as specialized tools and methods,enables us to fully characterize the ECIPS system dynamic behavior and operation characteristics,to provide a new way for solving the complex ECIPS control problem.
ECIPS hybrid system model structure reflects the system’s operating characteristics,provides premise for the design of ECIPS hybrid control system and its implementation;and it can not only effectively can help to solve the problem that the separate use of neither continuous variable dynamic system nor discrete variable dynamic system can well reveal the insufficient dynamic behavior,but provide effective method for solving the complicated problems concerning the switch of ECIPS system controller.
劳动力分布 篇6
近来,基于图形处理器(GPU)的通用计算技术(GPGPU)得到了飞速的发展,图形处理器被越来越广泛地应用到图像处理以外的计算领域[1]。虽然,GPGPU的概念在很早就被提出,但因受限于编程复杂度和精度问题,而一直没有得到广泛的应用。随着CPU性能瓶颈的到来,以及现代GPU在可编程性上的不断提高,GPGPU开始得到越来越多的重视,主要的GPU厂商NVIDIA和AMD都推出了自己的GPGPU编程模型,并不断地提供改进。统一计算设备架构CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA公司提供的面向GPU的并行通用计算构架,提供支持使用C语言进行开发的编程模型,降低了开发难度,并在计算能力1.3以上的GPU设备中加入了对双精度的支持。使其可被广泛应用于分子动力学、气象预报、市场分析、天体物理学、机器学习等领域。
分子动力学模拟指使用经典力学,通过分析系统内每个粒子的受力状态,求解系统内粒子位置和速度,确定粒子的运动状态,进而推知系统的性质。分子动力学模拟效果很大程度上取决于分子力场,现在广泛使用的分子力场大多使用原子中心固定点电荷来计算静电相互作用势能,忽略了非原子中心电荷的作用和分子随外势变化而引起的静电极化和电荷转移。文献[2,3]根据密度泛函理论和电负性均衡原理提出了原子键电负性方法(ABEEM)[4]计算大分子的电荷分布情况,并基于此提出ABEEMσπ模型。该模型能够更好地反映非原子中心电荷的作用和分子外势的影响,更加精确地描述大分子体系的电荷分布和极化作用,进而提供更恰当的静电作用势能描述,最终取得良好的分子动力学模拟效果。
本文基于MPI+CUDA混合并行环境,实现了应用ABBEMσπ模型计算大分子电荷分布。通过将占据大部分程序运行时间的解线性方程组运算移植到集群GPU上进行,借助GPU的并行计算能力加速整个程序。
1 ABEEM σπ模型
ABEEMσπ模型是依据密度泛函理论和电负性均衡原理提出的有机和生物大分子体系的电荷分布计算方法,有较好的精确度。相比于使用以原子为中心的固定电荷模型[3],ABEEMσπ模型充分考虑到分子中化学键的存在,它将分子划分为原子区域和化学键区域,并进一步考虑到化学键中的双键结构,将化学键双键区域划分为一个σ键区域和四个π键区域(每个双键原子各有两个π键区域),σ键电荷置于构成双键的两个原子之间共价半径之比处,π键区域电荷中心垂直于双键所在平面,位于双键原子上下两侧[4]。 最终将大分子划分成六种不同的区域:单键原子、双键原子、孤对电子lp、单化学键区域、双键σ键区域和双键π键区域。ABEEMσπ分子体系总能量表达式如下:
其中N表示整个体系中分子的个数,u
由式(1),根据电负性均衡原理可以得到体系内第i个分子的任意一个区域a的有效电负性,表达式如下:
其中x*ia=-u*ia,是分子i在区域a的价态电负性。
ABEEMσπ模型中,单个中性分子的总电荷可以表示为:
即,分子i的总电荷等于它的所有区域电荷之和,成中性。
根据电负性均衡原理,当分子处于平衡结构时,各区域的电负性相等,等于分子电负性。即
2 算法GPU加速
实验发现在使用ABEEM σπ模型计算大分子的电荷分布时,串行程序95%以上的时间用于解大型线性方程组。因为该分子模型的电荷分布方程组的系数矩阵是正定矩阵,所以原程序使用Cholesky分解进行方程组求解。将程序中的Cholesky分解部分运算移植到GPU上进行能够极大地提高整个算法的效率,借助CUDA可以实现算法到NVIDIA GPU的映射。
2.1 CUDA概述
CUDA作为NVIDIA推出的GPU通用计算模型,包含了从开发工具到底层驱动一直到硬件构架的一整套综合体系。NVIDIA已经在最新的GPU内核构架Fermi上将通常的流处理器SP(Streaming Processor)更名为CUDA核心(CUDA Croe), GPU正走出专业图像处理领域,更多进入到通用计算领域。相比于CPU明显的性能优势使得GPU在应用方也得到越来越广泛的重视,G200核心的浮点运算能力达到1TFlops以上,Fermi (G300)核心的浮点运算能力达到2.4TFlops,超过同期CPU十倍以上速率。
CUDA编程模型可以采用C语言进行开发,不需要借助图形学API。一个CUDA程序通常包含两部分:CPU的部分和GPU部分。通过CPU和GPU的协作完成整个任务的运算,这也是其名字Compute Unified Device Architecture的由来。GPU内部只有很少的逻辑控制元件,需要CPU来进行任务调度和一些串行方面的工作,GPU则主要用于并行数据运算。CPU通过调用核心函数来启动GPU线程组。GPU的线程组分为三级结构:grid、block、thread,每一个block(线程块),可以最多包含一定数量(G80核心521个、G300核心1536个)的thread(线程),而多个block组成一个grid。Block中thread可以采用一维、二维或三维的形式,通过threadid进行线程识别。Block也以同样的形式被组织在grid中,并通过blockid识别。数据也同样采用不同的维度形式存储到GPU存储器中,合理的数据存储形式可以满足数据对齐[6]的要求,合并线程访问,提高带宽利用率,CUDA程序中带宽的优化往往比计算更重要[7]。
2.2 Cholesky分解GPU移植
Cholesky分解是线性代数计算领域重要的基础运算,是求解系数为对称正定矩阵的线性方程组的主要方法。N阶正定矩阵A,可以分解成A=LLT的形式,L是下三角矩阵,LT为其转置矩阵。为避免分解过程中对矩阵A对角线元素的开方运算,通过对L和LT矩阵的对角线归一化处理,得到改进后的cholesky分解A=LDLT,公式如下:
算法基于集群并行计算系统,集群的各节点机采用CPU+GPU混合构架,并提供CUDA运行环境支持,节点之间采用MPI消息传递接口进行通信。N阶电荷分布线性方程组,其系数矩阵A,集群节点数为p。将准备好的系数矩阵A以行块卷帘的形式分割存储在各节点中,即将矩阵A的每m行划分为一个块,将每个块以卷帘的形式分发存储在各节点中,这种存储方式可以兼顾负载平衡度和通信开销。在本算法中考虑对齐GPU线程束warp[8](32个线程),m的大小最好选取为16×2n。
集群的所有节点,进行i=0,1,2,…,N-1循环。对于第i次循环,具体算法描述如下:
① 若系数矩阵A的第i行存储在本节点,则将其以一维形式拷贝至GPU全局存储器,并对调用GPU计算aij/aii,j>i。将计算结果拷贝回节点然后广播给其他节点。若第i行并未存储在本节点,则进入循环后接收i行所在节点发送来的数据,并将其拷贝至GPU。
② 将节点机中存储的行块拷贝至GPU全局存储器,拷贝依靠以下三条规则进行:一,块中数据的行号必须大于i,i行所在的块只拷贝其中大于i的部分。二,块中的数据只截取一部分拷贝至GPU存储器中,假设块中数据是矩阵A的第j行(j>i)到第j+m-1行,则截取块中j列之后的数据进行拷贝,如图1的阴影部分所示。三,数据以二维的形式拷贝至GPU存储器。
③ 每当完成一个块拷贝,CPU调用内核函数,启动GPU线程组对该数据块进行计算。线程组采用每个block含有256个thread,以16×16二维形式组织在block中,block同样以(m/16)×[(n-j)/16](产生余数时向上取整)形式组织在grid中,这样线程和块数据做到了一一对应,每个线程只负责处理块中的一个数据。
④ 将处理完的块从GPU存储器拷贝至节点内存,从节点将下一个符合规则的块拷贝至GPU进行计算,直至所有块完毕,完成本次循环。
当所有循环完毕就完成了分解运算。
2.3 GPU移植算法优化
上述算法,数据在异构系统中的计算和拷贝是依次串行进行的,GPU设备在数据计算和数据传输之间相互等待,而CPU在这个过程中一直处于空闲状态。这使通信开销在算法中所占比重过大,浪费了部分计算资源,影响算法性能。为此,采用异步并发的方法,对算法进行优化。即通过对任务合理划分,使异构平台各设备,能在同一个时间段分别处理各自的任务,从而提高资源利用率,提高算法性能。任务能够并发的基本要求就是并发各任务不存在直接相关性,算法优化分为两个方面:
(1) 主机和设备之间的异步并发。其中包括主机和设备内核执行的并发、主机和数据传输的并发。CPU在调用设备内核函数或带有Async后缀的CUDA API存储器拷贝函数后,在完成任务之前,就会将线程控制权返回给CPU,此时可以使用CPU进行其他任务。在此,将原算法中小部分计算任务分配到CPU进行,来提高资源利用效率。我们将原算法中①步骤分配到CPU进行,即,对于i次循环,CPU负责计算系数矩阵A的第i+1行的运算a(i+1)j/a(i+1)(i+1), GPU负责其他部分的计算,CPU的计算将与GPU的计算以及数据传输并发进行。
(2) 设备内核函数的执行和数据传输的并发。CUDA支持数据传输和内核执行的并发(需要计算能力1.1以上的设备),即GPU在处于计算状态的同时,也可以进行与正在进行的计算不相关的数据在设备存储器和主机存储器之间的传输。将原算法中②、③、④步骤改为并发进行,具体优化方法为:在设备存储器中开辟同大小的缓存区1、缓存区2,在第i次循环,对节点机中的等待GPU处理的数据块,将一个数据块传输到设备存储器缓存区1中,传输完毕后,调用GPU内核函数对缓存1中的数据进行分解,此时GPU处于忙状态,控制权返回到CPU线程,调用Async后缀的拷贝函数将下一个待分解数据块发送至缓存2中,系统总线PCI-E进入忙状态,此时数据传输和内核执行重叠。当数据传输与GPU执行的完毕后,调用GPU内核函数对缓存2中的数据进行分解,并将缓存1中计算完毕的数据拷贝至节点机内存中,然后将下一个待分解数据块发送至缓存1中,此时再次进入并发状态。重复上面的流程,直到本次循环待分解数据处理完毕。
通过优化,寻找到不存在直接相关性的任务,将其同时并发到系统的各个设备,使CPU、GPU、PCI-E总线这三个设备在某些时间段同时处于工作状态,各自独立完成部分任务。提高利用效率,减少系统资源浪费。
3 性能测试
实验环境采用由5台通用PC构建的集群系统。配置为主频2.4GHz的Intel Xeon CPU,4GB DDR3内存,GeForce GT 260显卡,主机与显卡直接通过PCI-E2.0X16总线连接。集群采用Linux RH9系统,安装CUDA Toolkit2.1与MPI并行编译环境。
实验采用了分子系统电荷区域总数分别为1728、3956、8497的三个模型,对模型在不同节点数下,MPI程序MPI、MPI+CUDA程序M_CU、优化后的MPI+CUDA程序M_CU_O计算时间进行测试,结果如表1所示。
从表1中,可以发现GPU的加速效果随着模型的增大而越来越明显,当模型电荷区域总数很小时,几乎没有加速效果,当模型达到8497时单节点的加速比可以达到2倍以上,随着节点数目的增加,GPU的加速效果也逐步降低。说明GPU在进行大数据量单指令流计算时有很高的性能优势,当计算量减小后,通信开销对性能影响变大。优化后的算法相比于未优化的算法节省了25%-30%左右的时间。通过优化,将一部分任务交由CPU完成,提高了CPU的利用率,减少了由这部分任务引发的PCI-E通信开销。并且将GPU计算和数据传输重叠,提高了GPU和系统总线PCI-E的利用率,尽量减少了各部分资源的相互等待时间,提高了算法效率。
4 结 语
本文实现了基于MPI+CUDA异构并行计算平台的ABEEMσπ模型分子电荷分布算法,针对ABEEMσπ模型电荷分布计算的特点,通过将主要的计算部分移植到GPU上进行,利用GPU对计算加速。基于异构平台的特点,采用异步并发的方法对算法进行优化。通过测试对比证明了移植优化后的算法是高效可靠的,在大分子电荷分布计算方面有大的性能提升,为下一步分子动力学模拟中静电力计算提供了精确的电荷分布模型。
摘要：在集群与GPU组成的异构并行计算平台上,使用MPI+CUDA混合编程模型,实现基于ABEEMσπ模型的分子动力学模拟中电荷分布的计算。通过对电荷分布分布求解中的计算部分移植到GPU上进行,并针对算法中通信开销大和资源未充分利用的问题,通过异构平台的异步并发方法进行优化,提高了求解效率。性能测试结果表明,相比于单纯MPI并行算法,优化后GPU加速的异构并行算法,在化学大分子模型电荷分布计算上,有着明显的性能优势。
关键词：GPU通用计算,集群系统,分子动力学,电荷分布,ABEEMσπ模型
参考文献
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劳动力分布 篇7
关键词：分布式驱动电动汽车,动力学,驱动防滑控制,发展现状,分析研究
0 引言
在电动汽车发展的同时,人们最关注的问题就是汽车行驶的安全性能,那么在对汽车进行研究的时候,将主要的研究目标放在了电动汽车驱动力学控制上。为了使汽车行驶过程中更加安全稳定,本文针对驱动防滑与制动防抱死控制和直接横摆力矩控制两个主要的方面进行了分析,并且根据对力学的研究,逐渐实现了对汽车稳定性的综合控制,在研究的过程中,将电动汽车的个别车轮当作研究的对象,对其施加制动力矩将车辆的运动状态进行改变,以此来提高电动汽车安全行驶的性能。
1 驱动防滑与制动防抱死控制
电动机的转矩具有很大的优势,它不仅具有可控性、准确性高的特点,并且响应非常迅速。和过去比较传统的ABS和ASR相比较来说,其可以将电动汽车车轮的滑移率进行改善,增强控制效果。
经过不断研究发现,电动机的制动转矩的转动速度非常快,并且能够在短时间之内达到预定值,所以我们可以看出,制动时间和制动的距离在很大程度上有所减小。电动机不仅具有驱动的功能,同时也具有制动的功能,所以,除了在低转速之下会将制动转矩进行限制,分布式驱动电动汽车的驱动防滑与制动防抱死的控制方法是一样的。
控制变量。在这里的控制变量主要指的是电动汽车车轮的滑移率。由于驱动防滑和制动防抱死的主要控制目的就是避免车轮出现滑转或者抱死的现象,并且判断车轮是否出现这一现象的主要根据就是车轮的滑移率,并且其控制比较直接,产生响应的时间非常迅速。但是对滑移率进行研究的时候要注意,电动汽车在不同的路面上,产生的滑移率也有所不同,所以要根据车轮对路面的附着系数对滑移率进行计算。另外,滑移率的计算除了受到附着路面的影响,同时还会受到电动汽车的行驶速度和车轮转动速度的影响。对于四轮驱动的分布式电动汽车来说,在对其驱动式车速进行计算的时候,根本不会和非驱动车的车速进行对比,所以对车速进行计算的方法要求更高一步。将对车速进行参考的计算方法忽略,把车轮的速度作为控制变量来计算。在电动汽车开始行驶的时候,汽车开始转动的速度比较慢,当汽车车轮转动的速度达到很大的值的时候,在车轮开始转动到达到一定值之间会有一段距离的缓冲,因此,就导致了以电动汽车车轮转动速度为控制变量的控制一定会有所落后。但是电动汽车的车轮加速度的相位和车轮速度相位提前到90°。如果将角加速度当作控制变量,那么就可以对车轮速度的发展变化对时滞进行减少和控制。但是应该注意的是,电动汽车车轮的加速度是不能通过传感器来获得,而是需要根据对车轮速度信号进行测量和微分,与此同时,会将车轮速度信号进行放大,产生噪音。
2 直接横摆力矩控制
分布式驱动电动汽车为车辆利用直接横摆力矩控制实现操纵稳定性控制提供了一些硬件基础,电动机具有控制快速,准确性高的特点,同时还能够以最快的速度在驱动以及制动状态之间进行转换,所以使操纵稳定性控制的能力范围有所扩大。根据目前的分布式电动汽车来看,其直接横摆力矩控制普遍采用分层控制结构具体如图1所。图的上层部分属于运动跟踪层,使用的是参考模型跟踪的控制算法,通过电动汽车驾驶员对信号的输入、电动汽车目前的状态以及参考模型的理想状态等等有用信息,对控制力进行计算。另外,下层部分属于转矩分配控制层,把广义控制输入分配到每一个车轮上,这样有利于很好的对车辆的运动进行控制,当然,也有一部研究采用不分层的直接控制结构。
运动跟踪控制。在对分布式驱动电动汽车进行运动跟踪控制时,如果通过制动方式对直接横摆力矩进行控制,一定会导致速度有所损失,同时还会对电动汽车驾驶员产生很大的影响。所以说ESP不是可以持续的控制车辆,在对其进行控制的时候也存在死区,那么就可以允许电动汽车运行的状态和参考模型之间的响应存在一些差距。其中,分布式驱动电动汽车可以充分发挥自己的优势,对每一个车轮的驱动转矩和制动转矩进行准确的控制,并且在完成横摆运动控制同时还可以满足驾驶员的加速目的。因此现有分布式驱动电动汽车运动跟踪控制都不存在死区,而是持续的控制车辆跟踪参考模型响应。
3 结语
在电动汽车发展的同时,人们最关注的问题就是汽车行驶的安全性能,那么在对汽车进行研究的时候,将主要的研究目标放在了电动汽车驱动力学控制上。为了使汽车行驶过程中更加安全稳定,本文针对驱动防滑与制动防抱死控制和直接横摆力矩控制两个主要的方面进行了分析,希望能够提高分布式驱动电动汽车的安全稳定性。
参考文献
[1]左建令.基于四轮驱动电动汽车的路面识别及驱动防滑研究[D].上海:同济大学,2006.
[2]张弦,罗禹贡,范晶晶等.电动车辆驱动防滑控制方法的研究[J].车辆与动力技术.2007(03):13-19.