相空间结构范文

相空间结构范文（精选11篇）

相空间结构 第1篇

关键词：变压器保护,差动保护,励磁涌流,相空间,时间序列重构,嵌入定理

0 引言

变压器内部故障检测的主要方法是纵联差动保护,其可以反应出变压器内部接地和相间短路故障。但是在变压器发生励磁涌流时,纵联差动保护常会出现误动现象。因此,正确识别出励磁涌流,并且及时闭锁差动保护是变压器保护研究的一个重要课题。现有的励磁涌流识别方法主要包括3类[1]。第1类是仅使用电流量的制动方法,如二次谐波制动方法和间断角制动方法[2]。目前这2种方法广泛应用于工程实际当中,但是随着变压器铁芯材料的改进,导致其磁饱和点降低,文献[3]指出在一定的剩磁和合闸角情况下,二次谐波含量可能小于15%,其中最小一相可能低于7%,其间断角也会小于30°。此时,纵差保护不会闭锁,不可避免地会发生误动作。第2类方法同时使用电流量和电压量判别涌流,如磁通制动方法[4]、磁阻制动方法[5]。第3类方法在使用电流量和电压量的同时,引入开关信号量的状态变化等辅助判别量,如多条件制动方法[6]。但是后2种方法要求使用2个或多个变量,由于一些变量难以准确测量以及计算量的增加等各种原因,加大了在实际应用中的难度。

由于上述3类方法均不能保证非常好的可靠性,在原来的判据基础上又出现了一些利用现代数字信号处理工具来改进自身性能的方法,如小波理论、神经网络理论、模糊理论等[7,8,9]。但是这些方法仅仅是采用了新的数学工具, 在励磁涌流识别判据上依然没有改进,其依据的励磁涌流特征依然是二次谐波或间断角。

本文研究能用于识别励磁涌流的新特征,提出一种基于相空间[10]识别变压器励磁涌流的新思路。通过仿真验证了同一变压器在不同运行参数下可以通过时间序列重构出一个高度相似相空间,而相空间中的相轨迹可以作为判别变压器励磁涌流的一种新特征。

1 时间序列重构相空间

相空间的定义是动力系统中坐标是状态变量或状态向量的分量组成的空间;而时间序列重构相空间是指一组时间序列信号通过嵌入定理映射到一个更高维的相空间。嵌入定理最初是为了动力系统提出的,对于混沌动力学的研究表明:连续的动力系统中任何一维时间序列中都涵盖着整个系统演化的信息,因此,可以从任何一维时间序列中提取动力系统的信息,进而对系统进行重构,嵌入定理从理论上证明了从系统的一个变量的时间序列就可以重构一个同胚于原来系统的相空间[11]。因此,当采样信号映射到相空间中后,就可以更清楚地观察出这些采样信号的特征。

嵌入定理即Takens定理[12]:设M是d维流形,φ:M→M,φ是一个光滑的微分同胚;y:M→∏,y为M映射到量度空间∏的函数,y有二阶连续导数;ϕ(φ,y):M→∏2d+1,其中ϕ(φ,y)=(y(x),y(φ(x)),y(φ2(x)),…,y(φ2d(x))),是M到∏2d+1的一个嵌入。

由Takens定理可以看出在d维时间序列,可以在dE(dE≥2d+1)维状态空间重构出原d维系统的完整流形,并保证重构相空间与原相空间是拓扑等价的,这样重构后的相空间所观察出的状态特征就完全符合原来d维时间序列的状态特征[13]。

时间序列重构相空间的具体方法如下。如果观测序列为某动力学变量的一个标量k(s),其中k被称为测量函数。时间序列的延迟时间可以由τd表示,状态变量s随着时间i可以表示为函数F(si)=si+τd,把标量转化为重构相空间后的矢量:

式中:dE为嵌入维数。

使用时间序列重构相空间的方法,只需要对励磁涌流的采样点序列进行重构,就能够保持原系统的完整流形。这样既没有增加变量所产生的测量误差和运算量大的困难,也可以不再依赖二次谐波和间断角的判据。

2 相空间的确定

选取适合的延迟时间τd和嵌入维数dE是重构相空间的关键步骤。本文在实验中采用的τd选取方法是C-C法[14],dE的选取方法是Cao氏法[15]。C-C法应用关联积分能够同时估计出τd和延迟时间窗口τw,其中τw=(dE-1)τd,这样就可以使τd的计算不再独立于dE,所以估算出的τd更加符合实际。在C-C法中,τs是指时间序列的采样间隔,τd=kτs,k的取值可以通过计算得到。通过程序计算后得出$\overline{S}$(k)和Δ$\overline{S}$(k),绘制$\overline{S}$(k)和Δ$\overline{S}$(k)关于k的关系曲线,从曲线可以观察到$\overline{S}$(k)的第1个零点或Δ$\overline{S}$(k)的第1个极小值点,其所取k对应的τd,即为估算出的一个合适的τd。Cao氏法是判断伪临近点的改进方法,能够使用较小的数据量求得dE。经过程序计算后得到量度参数E1关于dE的图形,当dE逐渐增加到E1且不再发生变化时,dE即为最小嵌入维数。

励磁涌流波形呈现出一种有一定规律的非周期性特征且满足嵌入定理,函数连续且有二阶连续导数的要求,所以其时间序列可以通过嵌入定理映射到相空间中。但是,由于变压器的系统频率、合闸角、剩磁等各种运行参数会有所变化,导致励磁涌流波形会略有不同。所以在运行参数不同时,经过计算所得到的相空间参数τd和dE不一定相同,即其重构成的相空间可能不同。本文比较了变压器各种不同运行参数下所得到的τd和dE,得出了重构以后的相空间具有高度的相似性的结论,即可以用一个相同的相空间来表征不同运行参数下的变压器励磁涌流特征。

为了验证在不同运行参数下,变压器励磁涌流重构后相空间的高度相似性,即验证其是否具有相同的τd和dE,本文对建立的模型进行了空载合闸实验。实验中取系统频率f=50 Hz;采样间隔τs分别取1,0.5,0.25 ms;合闸角α分别取0°,30°,60°;剩磁Φr为0,40%,80%(标幺值)。以上参数取值构成27种不同情况,将得到的励磁涌流采样序列导入MATLAB中,用C-C法和Cao氏法程序计算出τd和dE。下面取3种不同采样间隔的其中一种情况分别计算τd和dE。

1)τs=1 ms时,嵌入参数计算结果如图1所示。

由图1(a),(b)可见,当k=5时,$\overline{S}$第1次在零点附近,Δ$\overline{S}$是第1个极小值点,因此可以选定τd在k=5时,即τd=5 ms。由图1(c)可见,当dE=3以后E1基本不再发生变化,所以取dE为3。

2)τs=0.5 ms时,嵌入参数计算结果如图2所示。

由图2(a),(b)可见,当k=9时,$\overline{S}$为第1个零点,当k=8时,Δ$\overline{S}$是第1个极小值点,因此可以选定τd在k为8或9时,取k=9,则τd=4.5 ms。由图2(c)可见,当dE=3以后E1不再发生变化,所以取dE为3。

3)τs=0.25 ms时,嵌入参数计算结果如图3所示。

由图3(a),(b)可见,当k=20时,$\overline{S}$在零点,Δ$\overline{S}$是明显的极小值点,因此可以选定τd在k=20时,即τd=5 ms。由图3(c)可见,当dE=3以后E1不再发生变化,所以取dE为3。

对27种情况分别进行试验,保存采样数据,并且使用C-C法确定的τd基本在5 ms附近。具体相空间τd计算后所取得数值,以及τd取值的次数占27种情况下的百分比,如表1所示。

经过对大量非线性系统研究指出,重构相空间时,τd不取最佳延时只会影响重构相空间后相轨迹的欧几里得几何形状进而影响关联维数的计算,并不影响重构相空间无歧义地反映系统的动力学性质[12]。所以,完全可以认为τd=5 ms。再使用Cao氏法确定dE为3。由上面确定的τd=5 ms,dE=3,可以知道各种不同运行参数下变压器系统具有相同的重构相空间,也就证实了时间序列重构相空间的方法应用在变压器励磁涌流识别上的可行性。

3 仿真与分析

本文用PSCAD/EMTDC软件对变压器励磁涌流进行仿真。建立一个变压器空载合闸模型,具体模型参数如下:电源电压230 kV,正序阻抗j7.08 Ω,零序阻抗j15.3 Ω;变压器接线方式Ynd11,电压比230 kV/115 kV,容量160 MVA,短路阻抗为13.1%,空载损耗P0=900 kW,短路损耗Pk=2.4 MW。考虑磁饱和,用折线近似变压器铁芯的励磁曲线,设变压器饱和磁通为1.2倍的额定磁通。剩磁由直流电源仿真,且一般不超过0.8倍的额定磁通。

由于已经能确定变压器在不同运行参数时,所重构出的相空间相同,所以下面以τs=0.25 ms,f=50 Hz,α=0°,Φr=0.8时的励磁涌流为例进行相空间重构,并且在相空间中作出励磁涌流、25%处内部绕组接地故障电流的相轨迹,并对其进行比较分析。

1)变压器空投发生励磁涌流

在变压器空载合闸的时候,变压器会发生励磁涌流现象,在τs=0.25 ms,f=50 Hz,α=0°,Φr=0.8时,变压器的非对称性励磁涌流和对称性励磁涌流的波形如图4所示。

设A相励磁涌流为It、A相励磁涌流的5 ms延迟为It+5以及A相励磁涌流的10 ms延迟为It+10。则原来的一维时间序列It,经过重构以后得到τd为5 ms、dE为3的相空间{It,It+5,It+10}。由于励磁涌流随时间衰减,所以重构后的相轨迹逐渐收敛,如图5所示。在重构时间序列相空间图中的3个坐标轴,分别是励磁涌流时间序列及其延迟变量的坐标,由嵌入定理可知,在该空间中这3个坐标轴只是量度坐标。

2)变压器发生内部接地故障

仿真实验取在绕组25%处发生接地故障,得到短路电流波形如图6所示。

设A相故障电流为It′,A相故障电流的5 ms延迟为It+5′以及A相故障电流的10 ms延迟为It+10′。则原来的一维时间序列It′,经过重构以后得到τd为5 ms、dE为3的相空间(It′,It+5′,It+10′)。若有It′=Imsin(ωt),且周期T=20 ms,故相空间为

$\begin{array}{l}({\rm I}{}_{t^{\prime }},{\rm I}{}_{t+5}´,{\rm I}{}_{t+10}´)=\\ \left({\rm I}{}_{\text{m}}\sin (\omega t),{\rm I}{}_{\text{m}}\sin \left(\omega t+\frac{\text{π}}{2}\right),{\rm I}{}_{\text{m}}\sin (\omega t+\text{π})\right)=\\ ({\rm I}{}_{\text{m}}\sin (\omega t),{\rm I}{}_{\text{m}}\cos (\omega t),-{\rm I}{}_{\text{m}}\sin (\omega t))(2)\end{array}$

由式(2)可知重构相空间后It′2+It+5′2=It+10′2;It′+It+10′=0;It+5′+It+10′=0;所以当采样电流为正弦时,重构相空间后随着时间的推移相轨迹图形为一个圆环。由于内部故障其稳定后波形接近于正弦,在内部故障刚开始时有一个很大的突变,一段时间后它的波形逐渐稳定,所以重构后的相轨迹是一个逐渐收敛的圆环相轨迹,其形状如图7所示。

由以上的仿真和分析可得到在变压器发生励磁涌流和发生内部接地故障情况下,重构相空间后相轨迹的图形。把这些相轨迹放到一起进行比较,如图8所示。由图8可以看出,励磁涌流相轨迹与内部故障电流相轨迹之间有明显的区别,因此可以通过相轨迹在短时间内清楚地识别出励磁涌流。

4 结语

本文通过时间序列重构相空间的方法,对励磁涌流数据进行相空间重构。通过多组实验证明,在不同的系统运行参数下,重构的相空间具有高度的相似性,所以利用励磁涌流重构相空间能够作为识别励磁涌流的方法。重构相空间后的励磁涌流相轨迹图与变压器内部故障电流相轨迹图有着明显的差别,可以清晰地区分出两者的相轨迹,由于两者的相轨迹仅有个别的相轨迹点重合,所以该方法可以有效地识别出励磁涌流。

由于相空间的方法还是在变压器保护中的初次应用,所以利用此方法识别励磁涌流还有一些工作有待开展。首先,需进一步考虑变压器的电流互感器饱和、和应涌流、超饱和等现象;其次,要在相轨迹图形的基础上得出励磁涌流相轨迹的数学表达式,进一步根据数学表达式得到识别励磁涌流判据;最后,还需在变压器保护中实际应用测试。

2 X射线衍射仪的结构及物相分析 第2篇

实验学时：2

一、实验目的

1.了解X射线衍射仪的构造及基本原理

2.了解衍射仪法测得粉末衍射花样的基本特征，并掌握定性分析方法 3.测试并鉴别一个粉末样品

二、实验内容

本实验涉及了三个知识点： 1．X射线衍射仪的构造及基本原理 2．X射线衍射物相定性分析的原理 3．多相粉末样品的鉴别 三．实验原理、方法和手段

（一）X射线衍射仪的基本构造

本实验使用的X射线衍射仪。仪器主要分为如下几部分：X射线发生器、X射线测角仪、辐射探测器、电脑。主要部件如图1所示，简述如下：

1.X射线管

图1 X射线管示意图

X射线管是由玻璃外罩将发射X射线的阴极与阳极密封在高真空(10-5~10-7mmHg)之中的管状装置。

（1）阴极：由绕成螺线形的钨丝组成，用高压电缆接负高压，并加到灯丝电流，灯丝电流发射热电子。管壳做成U形，目的是加长阴极与阳极间放电的距离。

（2）阳极：又称靶，是使电子突然减速和发射X射线的地方，靶材为特定的金属材料（例如铜靶，钼靶等）。靶安装在靶基上（多为铜质），靶基底部通冷却水管，在工作过程中不断喷水冷却，并与衍射仪的管座相接并一起接地。

操作时由高压电缆接预高压，并加以灯丝电流，管壳应经常保持干燥清洁。2．测角仪

测角仪安装在衍射仪前部，用于安置试样，各类附件及各种计数器，其相对位置如图2所示：

（二）测角仪的工作原理

入射线从X射线管焦点S出发,经过入射光阑系统DS投射到试样P表面产生衍射,衍射线经过接收光阑系统RS进入计数器C。注意：试样台H、计数器C可以分别独立地沿测角仪轴心转动，工作时试样与计数管以1：2的角速度同时扫描（θ-2θ连动）。试样与计数管的转角度数可在测角仪圆盘上的刻度读出。

（三）X射线物相分析原理

任一种结晶物质都具有特定的晶体结构。在一定波长的X射线照射下，每种晶体物质都给出自己特有的衍射花样，每一种晶体物质和它的衍射花样一一对应，多相试样的衍射花样只是有它所含物质的衍射花样机械叠加而成。

为便于对比和存储，将d和I的数据组代表衍射花样。将由试样测得的d-I数据组与已知结构物质的标准d-I数据组进行对比从而鉴定出试样中存在的物相。

四、实验组织运行要求

分批组织实验，要求学生在实验前预习实验指导书，了解实验内容，实验过程中能独立完成实验指导书中的要求。

五、实验条件

所用仪器设备：日本岛津XRD-6000型X射线衍射仪。实验材料：混合粉末样品

六、实验步骤 1．制备试样

将待测混合粉末样品用样品盛放片盛放，将样品轻轻压紧刮平、固定，就可插到衍射仪的样品台上进行扫描测试.2．辐射的选择

不管是哪种方法,其辐射的选择原则相同.根据化学成分的原则,阳极靶面材料的原子序数Z最好比被测物质的原子序数Z小1-2或相等,即

Z靶

衍射仪选用采用计数率的闪烁计数器SC-70，可以实现70万CPS的计数线性。

4．测量参数的选择

测量参数的选择应该说比较繁复，它包括光阑、时间常数、扫描速度、倍率等，受很多因数制约，只能靠实验的积累。

5.衍射实验

对待测样品进行衍射实验，电脑显示衍射花样。6.XRD实验分析（1）计算机检索

实验室配备了PDF卡片库，采用该系统可检索全JCPDS-PDF卡片。只要将待测样品的实验衍射数据（d-I）及其误差(d±△d)考虑输入，也可以输入样品的元素信息以及物相隶属的子数据库类型（有机、无机、金属、矿物等），计算机按照给定的程序将之与标准的花样进行匹配、检索、淘汰、选择，最后输出结果。

（2）分析各个峰的归属（3）计算聚合物材料的结晶度

七、实验报告 要求如下：

1．简述X射线衍射仪技术的原理及各主要部分的作用 2．掌握物相定性分析的基本原理 3．分析混合粉末样品衍射实验结果

八、安全防护

相空间结构 第3篇

2 两种正弦绕组的气隙磁密有限元分析

两种正弦绕组[8-9]均采用双层绕组，接下来就两种正弦绕组绕组形式分析其基波与各次谐波在气隙磁场中的磁动势：

（1）第一种正弦绕组

此类绕组以定子齿中心线为对称轴，其中红线表示A相绕组，蓝线表示B相绕组，每层绕组的基波绕组系数为0.776，每槽线数百分比（%）如表1所示。

其接线图如图1所示：

应用Ansoft软件中的MAXWELL模块对嵌有第一类正弦绕组的4极24槽电机的1/4模型进行有限元分析，电机在MAXWELL中的1/4模型如图2所示，其中A和B分别代表A相绕组和B相绕组，且为电流流入的方向；-B代表B相绕组且为电流流出的方向；模型当中的数字代表槽编号。有限元分析完成后进入后处理，由于电机气隙当中的磁导材料为空气，其磁导率μ=1，所以气隙中的磁通密度均匀分布，故可以对1/4电机模型的空气隙的中心线取采样点数，并得到气隙磁密的采样数值，如图3所示。同时在后处理中，通过计算也可以得到电机一个极下的磁力线分布图，以观察磁场在电机模型中的分布状况， 呈现的是90°机械角度（即一个极下）的气隙磁密，其最大值B1max=1.1 T，由于定子槽是离散均匀地分布在定子冲片上，而导线分别嵌放在数量有限的定子槽内，所以气隙磁密的分布为具有正弦曲线趋势的阶梯波。其中，波形凹陷部分所对应部位为定子槽。

MAXWELL后处理中的磁力线实质上就是等势线，在图4中，磁力线的分布符合磁路路径的走向，且在定子齿、定子轭中心处和转子轭中心处分布较密，即这三个部位的磁密较大，反之其他部位磁密较参考文献

[1] 李隆年 朱东起 胡元德. 单相电机原理与设计[M].北京：清华大学出版社，1984.

[2] 李卿. 两相异步电机变频调速系统的研究[D]：[硕士学位论文]. 南京：南京航空航天大学电力电子与电力传动，2008.

[3] 关慧. 变频器驱动下的异步电机设计与分析[D]：[硕士学位论文].北京：清华大学电机系，2004.

[4] 张岚清. 起重变频调速异步电动机的设计[J]. 电机技术，2011（4）：8-12.

[5] 胡岩 武建文 李德成. 小型电动机现代实用设计技术[M].北京：机械工业出版社，2008.

[6] 许上明 胡仁芳. 单相异步电动机[M].上海：上海科学技术出版社，1985.

[7] （美）卡西. 电机原理与设计的MATLAB分析[M].北京：电子工业出版社，2006.

[8] 孙雅欣 姚俊琪. 图解电动机绕组嵌线技巧[M]. 北京：电子工业出版社，2011.

[9] 杨臣敏. 正弦绕组的数学分析[J]. 电机电器技术，1996（3）：16-25.

[10] 汤蕴璆，梁艳萍. 电机电磁场的分析与计算[M].北京：机械工业出版社，2010.

[11] 刘国强，赵凌志，蒋继娅. ANSOFT工程电磁场有限元分析[M].北京：电子工业出版社，2010.

[12] 李伟 韩力. 变频器供电的感应电动机谐波转矩分析与计算[J]. 微特电机，2005（4）：7-9.

作者简介

王胜博（1985-），男，现就读于山东理工大学电气与电子工程学院硕士研究生，研究方向为电力电子与电力传动，研究生期间的课题为变频调速两相异步电机的研究。

金刚石的烧结形貌及物相结构 第4篇

关键词：金刚石,烧结,Raman,形貌,结构

金刚石复合片 (PDC) 作为一种极限功能材料, 充分利用并发挥了金刚石本身超硬、超耐磨、耐高温、耐腐蚀、高热导率等诸多优异性能且具有无规则的解理面, 以及基体材料的韧性和可焊接性, 在高精密机械加工、石油与地质钻探、特种材料的切割、磨削等领域具有重要的应用[1,2,3,4]。由于PDC材料具有一系列优异的性能和巨大的应用市场, 国内外学者对其进行了广泛深入的研究[6,7,8,9,10]。PDC烧结方法及复合机制不同, 其性能将表现出明显差异, 目前主流方法为金刚石和烧结助剂微粉混合与硬质合金基体一并烧结的方法, 在烧结PDC的过程中, 由于烧结腔体各区域存在压力、温度梯度, 其烧结形貌及结构差异较大, 由此深入开展PDC材料中金刚石烧结形貌及结构的研究, 不仅可以改善产品的烧结环境及稳定性, 对提高PDC材料的性能有指导作用, 而且可以推断烧结过程及其机理。

本实验将借助SEM观察PDC的烧结形貌。在对金刚石碳的测试表征手段中, Raman峰形状及强度, 偏移情况体现了金刚石的烧结形态及结晶程度, 同时具有无损样品、容易制样、聚焦尺寸小 (1μm) 等优势[11,12,13], 由此, 将通过对金刚石的Raman频率及形状的分析, 讨论金刚石烧结结构的形成机制。

1 实验

1.1 PDC的制备

在国产SPD6×1200型六面顶压机上进行PDC合成实验, 使用叶腊石及白云石粉压成型块为传压介质, 烧结样品的腔体直径为8mm。

采用的原料:净化后的金刚石微粉 (河南飞孟金刚石工业有限公司, 平均粒度为20μm) , 质量为0.5g/片;采用雾化Ni70Mn25Co5合金微粉 (~38μm) 为烧结助剂 (触媒) ;厚2mm的WC柱 (YG16) 为基体材料;壁厚0.08mm的Mo杯为屏蔽材料。高温高压制备条件为5.0GPa、1500℃, 烧结保温时间为5~20min。图1为烧结样品的组装截面图。

1.2 PDC的表征

为了表征高温高压条件下金刚石的烧结形态, 对烧结的部分PDC样品进行了SEM (EMPA, 型号JEOLJXA-8200) 及微区Raman光谱分析。拉曼测试的设备是RENISHAE invia Raman Microscope (514nm 1kseries Ar+laser) , 扫描光斑直径为1μm, 所有测试的Raman数据均采用a×50物镜, 20mW激光能量, 60s采样时间。

2 结果与分析

2.1 PDC的SEM分析

为了对比观察金刚石的烧结形貌, 对金刚石及触媒微粉原料分别进行了SEM测试, 如图2所示, 金刚石微粉全部为破碎后的金刚石颗粒, 形状不规则, 棱角鲜明, Ni70Mn25Co5合金微粉则为雾化球形颗粒, 颗粒尺寸较均匀。

SEM测试结果表明, 初始的金刚石颗粒在熔融金属助剂的作用下, 经历了表面溶解-析出-再结晶生长的过程, 具有多种烧结形态, 在相对压力较高的区域, 如图3所示的高压低温区, 金刚石溶解析出再生长的驱动力大, 容易生成晶形完整的金刚石微晶, 尺寸为1~10μm, 如图4 (a) 所示。

PDC结合界面附近的晶粒间隙也容易生成晶形完整的金刚石微晶, 如图4 (b) 所示, 粒径远小于初始微粉, 分析是由于烧结过程中, PDC结合界面存在金属及其化合物的富集区, 其同属于高压区 (见图3标示) , 容易出现金刚石碳溶解过饱和后析出新金刚石晶粒的现象, 而这种微晶的生长模式为三维成核, 并非金刚石的二维外延成长模式。由此表明, 在金刚石烧结的过程中, 不同形式的颗粒形貌表现的烧结机制不同, 金刚石层的成功烧结是由温度梯度作为驱动力, 在金属助剂“扫越式”的作用下, 进行金刚石颗粒间的粘结生长 (金刚石-金刚石成键) 。

2.2 PDC的Raman分析

如图5所示, 从金刚石层的Raman光学照片可以发现, 碳具有不同烧结形貌, 除了有晶形完整、表面光洁的金刚石微晶, 也有晶形模糊、表面发黑的金刚石颗粒。对这种晶形模糊的颗粒进行了Raman表征。测试结果表明, 晶形模糊、表面发黑的颗粒为石墨化的金刚石, 其Raman峰频率值分别为1332.6cm-1和1588.87cm-1, 如图6所示。

部分金刚石颗粒表面石墨化发生在PDC烧结的过程中, 而石墨化过程是形成PDC成功烧结所经历的必然阶段[14]。金刚石所处温区的差异会造成其表面不同程度的石墨化, 由此对金刚石层径向从边缘到中心 (温度梯度方向) 依次取5个点测试其金刚石的Raman峰, 如图7所示, Raman的测试结果验证了温度较高的区域石墨化的程度高, 而金刚石逆转化, 晶格畸变等缺陷的产生, 导致了金刚石结晶度变差, 存在一定的宏观应力, 因此, Raman峰表现为偏移且强度低、宽化, 特别是在较高的温度条件下, 烧结腔体中心区域的“低压高温区”的金刚石表现得更明显, 而边缘高压低温区域未发生石墨化的金刚石单晶的Raman频率为1332.6cm-1, 峰形尖锐, 强度高;同时, 合成过程中的“温度积累”效应也会导致金刚石的石墨化, 给定温度一致的前提下, 长时间 (20min) 制备的PDC样品金刚石石墨化程度明显严重。更为重要的是, 由于混合粉末法在烧结过程中, 容易出现金刚石成键速率过快问题, 相比“熔渗法”[15,16], 金刚石及助剂颗粒的流动性较差, 排杂能力弱, 其烧结体内杂质含量较高且分布不均匀, 缺陷也明显增多。

在金刚石层的Raman测试中也发现了碳的其他烧结结构, 如图8所示, 表面分别形成纳米化的石墨相和无定形的碳[11], 其Raman峰频率值为1357.2cm-1。猜测这是低压高温条件下的产物, 初始的金刚石晶格被破坏, 发生了晶格畸变、金刚石石墨化等现象。

3 结论

相空间结构 第5篇

RhZr相结构稳定性和电子结构性质的第一性原理研究

摘要：用第一性原理计算研究RhZr两种晶体结构的结构稳定性和电子结构性质.采用基于第一性原理的平面波赝势法,分别用局域密度近似和广义梯度近似法,对晶体原子的结构进行优化,并分别对正交晶系RhZr和立方晶系RhZr的基态性质,如晶格参数、能态密度、形成能以及形成焓等进行计算.计算结果表明:正交晶系RhZr比立方晶系RhZr更容易生成,而且生成的正交晶系RhZr比立方晶系RhZr更稳定.能态密度计算结果表明:立方晶系RhZr比正交晶系RhZr稳定,是因为在立方晶系RhZr中不仪存在Rh-Zr还存在Rh-Rh或者Zr-Zr之间的相互作用键.由态密度分析还可看出,在费米面附近Rh的4d轨道与Zr的4d轨道存在较强的轨道杂化.Abstract：First-principles calculations were carried out to investigate the structural stabilities and electronic properties of RhZr.The plane wave based pseudopotential method was used,in which both the local density approximation (LDA) and the generalized gradient approximation (GGA) implanted in the CASTEP code were employed.The internal positions of atoms in the unit cell were optimized and the ground state properties such as lattice parameter,density of state,cohesive energies and enthalpies of formation of ortho-RhZr and cubic-RhZr were calculated.The calculation results indicate that ortho-RhZr can form more easily than cubic-RhZr and the ortho-RhZr is more stable than cubic-RhZr.The density of states (DOS) reveals that the strong bonding in the Rh-Zr and Rh-Rh or Zr-Zr interaction chains accounts for the structural stability of ortho-RhZr and the hybridization between Rh-4d states and Zr-4d states is strong. 作者： 胡洁琼潘勇谢明 Author： HU Jie-qiongPAN YongXIE Ming 作者单位： 昆明贵金属研究所稀贵金属综合利用新技术国家重点实验室,昆明,650106 期 刊： 中国有色金属学报(英文版) ISTICEISCI Journal： Transactions of Nonferrous Metals Society of China 年，卷(期)： 2011,21(10) 分类号： Q959 关键词： RhZr 第一性原理 相结构稳定性 电子结构性质 Keywords： RhZr first-principles phase stability electronic properties 机标分类号： TE3 O6 机标关键词： 相结构稳定性电子结构性质第一性原理原理研究electronic propertiesphase stability立方晶系正交晶系local density approximationthe structural stabilitygeneralized gradientlattice parameterdensity of states能态密度计算结果局域密度近似轨道ground stateinteractionCASTEP code 基金项目： the National Natural Science Foundation of China RhZr相结构稳定性和电子结构性质的第一性原理研究[期刊论文]中国有色金属学报(英文版) --2011,21(10)胡洁琼潘勇谢明用第一性原理计算研究RhZr两种晶体结构的`结构稳定性和电子结构性质.采用基于第一性原理的平面波赝势法,分别用局域密度近似和广义梯度近似法,对晶体原子的结构进行优化,并分别对正交晶系RhZr和立方晶系RhZr的基态性质,...

相空间结构 第6篇

关键词 英语技能 高职学生 三级考试

1 高职学生英语技能要求

面对我国高等职业教育发展的新形势，为了深化高职院校英语教学改革，提高其教学质量，满足当今社会和未来职业岗位对高职人才培养的需求，各高职院校应根据《高职英语教学要求》来指导高职英语教学，完成高职学生的英语学习任务。那高职院校对于学生的英语技能要求有哪些呢？

高职英语教学课程注重加强学生的英语语言基础知识，同时更应当重视学生英语基本技能的训练，侧重培养学生在未来职业岗位中实际应用英语进行交际和沟通的能力。

具体如下：（1）词汇：掌握3000左右英语单词以及相关的常用词组，对其中1500个积极词汇能在口头和书面表达时加以运用。另需掌握300个左右与行业相关的英语词汇。（2）语法：掌握基本的英语语法知识，并能基本正确地加以运用。（3）听力理解：能基本听懂日常生活用语和与职业相关的简单对话，语速为每分钟100词左右。（4）口头表达：能就日常话题和与未来职业相关的话题进行简单的交谈。（5）阅读理解：能基本读懂一般题材及与未来职业相关的浅易英文资料，理解基本正确。能看懂较简单的常见应用文，如信函、通知、图表及简单的使用说明等。（6）书面表达：能就一般性话题在30分钟内写出100词左右的命题作文，能填写和模拟套写常见的简短英语应用文，如表格、简历、通知、信函等。格式恰当，语句基本正确，表达清楚。（7）翻译：能借助词典等工具将一般性题材的文字材料和与职业相关的一般性业务材料译成汉语。理解基本正确，译文达意，格式恰当。

2 高职学生英语三级考试能力要求

“高等学校英语应用能力考试”是教育部批准实行的教学考试，其考试对象为职业技术学院、普通高等专科学校、成人高等学校的学生。本考试的目的是既测试考生的英语基础知识和技能，又考核其掌握应用性语言的能力。本考试对高职学生英语能力的要求，简单来说：使学生掌握一定的英语基础知识和技能，具有一定的听、说、读、写、译的能力，从而能借助词典阅读和翻译有关英语业务资料，和业务活动中进行简单的口头和书面交流，并为今后进一步提高英语的交际能力打下基础。具体地讲如下：

（1）听力理解，分为三个模块：①Dialogue；②Conversation；③Passage。

以上三个模块的重点都是考查学生在日常生活中基本的沟通和交际能力和水平。取材都是与日常生活或与未来职业相关的简短对话。此部分要求学生能够听懂并理解日常生活中简单的交际对话，并能够辨析出正确的信息。内容简洁，有代表性，与时俱进。比如：products， computer technology， sales promotion， meeting， travelling， weight， medicine and hospital， etc.

（2）语法词汇，分为两个模块：①Structure；②Grammar。

这个部分主要考查高职学生的语法掌握情况。要求学生能够正确理解并准确应用所学的语法词汇知识进行选择和填空，包括词汇的派生规则，也要根据具体的语境进行准确的变换。比如：形容词和副词的比较级和最高级变换，词性的转换， 时态的变化，连词的运用，虚拟语气的使用等。

（3）阅读理解。通常阅读理解部分都是由五篇文章组成。前面两篇是与社会生活相关的文章。后面的三个部分相对来说是与行业相关的文章或摘录词汇。本部分是三级考试中所占分数比例最重的模块，所以也是三级考试的重点。学生的三级考试成绩好与不好，在很大程度上取决于阅读理解答题的好坏，所以对于学生的要求也相对比较高。阅读理解部分要求学生在40分钟以内完成五个模块的答题，阅读速度在每分钟120个词左右，要求学生广泛阅读，包括与日常生活相关的资料，与未来的职业岗位相关的资料，时尚热点等，在规定）的时间内准确地查找出有用信息。

（4）翻译，分为两个模块：①Sentence translation；②Passage translation。

翻译部分的第一个模块相对来说比较简单，要求学生运用关键词来辨析出正确选项，但是第二个模块就比较难。因为学生必须有比较扎实的英语基础才可以把给定的70字左右的英文翻译成中文。一般文章都是与行业有关的或者是热点话题，内容简洁有力，要求学生在翻译的过程中词汇表达要准确到位，翻译要得体流畅，由于所占分值也较大，对高职学生来讲是一个不小的挑战。在翻译生词不超过总词数5%的实用文字材料时，笔译速度每小时250个英语词。

（5）实用写作。本部分要求学生能就一般性题材，在30分钟内写出80～100词的命题作文；能填写和模拟套写简短的英语应用文，如填写表格与单证，套写简历、通知、信函等，词句基本正确，无重大语法错误，格式恰当，表达清楚。

3 在高职英语教学的过程中，要注重和高等学校英语应用能力考试（三级考试）相结合，真正起到促进教学改革、提高毕业生质量的目的

我校的英语教学分为三个模块：前两个学期是基础英语阶段，第三或第四学期是专业英语阶段的教学。基础英语与专业英语的教学要互相渗透，互相融合。在教学过程中，应当体现“教、学、做”合一的教学理念，注重学生英语应用能力的培养，重视高职学生自主学习的能力培养。

三级考试能够测试出学生英语学习的基本能力和水平，所以在平时的英语教学过程中我们应当以三级考试的题型和考查方向为目标之一，注重学生英语应用能力的提高。在听力理解、语法词汇、阅读理解、翻译和实用写作方面，分模块进行教学和引导，正确处理测试和教学的关系，真正从根本上提高高职英语的教学质量。

针对目前我校的师资情况，各教学单位都有计算机多媒体、网络技术等现代化的教学手段，教师使用多媒体资源的水平也在逐渐提高，所有我们英语教师更应该珍惜这种机会，好好利用有利的教学设施，呈现给学生活泼生动的英语课堂。同时，利用课余时间或者是晚自习时间，组织学生参加丰富多彩的英语二课活动，营造良好的英语学习氛围，激发学生学习英语的自觉性和积极性。

孤岛油田河流相储层建筑结构研究 第7篇

经过三十多年的开发, 孤岛油田已进入中后期高含水开采阶段, 储层中宏观剩余油分布状况极其分散、复杂。要想稳定产量, 其有效方法之一就是深入挖掘油区的剩余油, 而影响剩余油分布的首要因素就是储层的非均质性[1]。因此对储层空间结构的精细解剖和分析, 认识储层非均质性, 是稳定产量, 提高开发效率首要任务[2]。河流相地层由于复杂的沉积和成岩作用, 导致了其外部几何形态和内部属性的严重非均质性[3]。不过, 世界上有相当一部分的油气保存在河流相储层中, 据统计, 在中国, 河流相储层油气储量占总储量的53%左右[4]。建立在层次分析基础上的储层建筑结构分析法是研究河流相储层非均质性的有效方法[5]。

1 储层的层次分析

沉积盆地的构造运动、沉积作用和气候变化的旋回性, 导致沉积物在时间上具有周期性, 垂向上具有分段性, 平面上具有分带性, 这种成因上的旋回性同时具有能量、周期和尺度上的层次性[6]。依据所研究对象的垂向和平面范围的大小, 储层的建筑结构可以分层次进行分析[7]。本文结合孤岛油田岩芯观察和测井曲线特征分析, 将孤岛油田储层划分为以下十个层次。

第一层次是第三系沉积地层段, 是以前第三系地层组成的潜山带为核部发育起来的巨型宽缓披覆型背斜构造。其底部界面为第三系底部区域性不整合面, 代表了前第三系地层经燕山运动被抬升遭受强烈剥蚀后在其上发育的一套盆地级披盖沉积。

第二层次是地层亚段。一次区域性的稳定隆升使第三系沉积分为上第三系和下第三系两套地层, 其界面为东营组与馆陶组的不整合面。下第三系遭受不同程度的剥蚀, 背斜翼部保留较厚, 但总体厚度不大。上第三系馆陶组和明化镇组为一套连续的盖层沉积。

第三层次是油层组, 代表了一次长尺度的沉积旋回。如上第三系可分为三个大型沉积旋回阶段, 即馆陶组下段的冲积扇—辫状河发育阶段、馆陶组上段的辫状河低弯度曲流河发育阶段和明化镇组的高弯度曲流河发育阶段。

第四层次是砂层组, 相当于一个中期旋回。它是一期相对连续的河道强化事件的完整记录, 其顶部为一套稳定的河流漫溢泛滥泥质沉积, 底部为冲刷面及滞留沉积。如目前油田馆上段所划分的N g 3、Ng4等砂层组, 顶部均有一套较厚且比较稳定的泥质泛滥沉积。

第五层次是小层, 相当于短期旋回。它是一次河流从形成到消亡整个过程的沉积物, 一般小层之间具有相对稳定的隔、夹层或冲刷面。在垂向上, 它可以是一个单砂体, 也可以是多个单砂体的复合体。

第六层次是单砂层, 相当于一个水动力相对稳定期形成的一套平面上相对连续的地层。一个单砂体平面上有几个主河道砂体、废弃河道砂体、决口扇砂体和泛滥沉积等组成, 垂向上一般只有一个成因砂体。

第七层次是成因砂体, 如主河道砂体、废弃河道砂体、决口扇砂体、天然堤砂体等, 其界面为河道沉积间歇期形成的泥质披覆或在其间形成的泥质隔层[8]。

第八层次是成因砂体内的一个沉积韵律, 相当于地层成因增量, 界面为成因砂体内的沉积间断或冲刷面, 代表成因砂体内部次一级沉积事件的开始或结束。

第九层次是交错层系组, 界面为交错层系组的界面。

第十级层次为交错层系, 界面为交错层系的界面。

八到九级层次由于分布范围小, 只能在露头和岩心上识别和对比, 而在地下无法进行追踪。六级及其以上各级层次通过对比便可确定。

孤岛油田以往的储层模型是以小层为单元建立起来的, 随着开采程度的提高, 这种模型已不能满足进一步开采生产的要求, 需要进一步对单砂层或成因砂体进行研究[9]。

2 储层建筑结构分析法

建筑结构要素分析法 (Architectual Element Analysis) 最早是由加拿大地质学家Miall于1985年提出来的[10]。他在研究河流砂体时, 针对河流储层的严重非均质特性, 提出用6级界面系列, 将储层划分为由8种基本结构要素组成的不同级次的相对均一体, 通过对结构要素的特征及其相互组合关系的表征来描述储层的非均质性[11,12,13,14,15,16]。

这一方法提出后, 受到了沉积学家的广泛关注, 并认为该方法是解决沟道化沉积非均质性的一种有效方法。目前运用储层建筑结构要素分析方法对露头的研究工作已经做得比较精细, 取得了许多认识成果, 丰富并加深了对陆相储层非均质性的认识[17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27]。在国内, 有地质学家应用建筑结构分析法对三角洲相进行了研究, 并取得了不少的成果[1,28,29,30,31,32,33], 但应用该方法对河流相储层的研究还比较少。河流相储层空间结构异常复杂, 它由若干呈渐变的微相 (或成因砂体) 组成, 同时, 由于河道的多次摆动、频繁改道、决口, 导致各种成因砂体互相切割、叠置, 再加上成岩作用的影响, 非均质性极其严重。本文用储层建筑结构法对单砂体进行解剖, 力图搞清不同成因砂体的分布及相互配置关系, 从更深层次认识储层非均质性。

所谓储层建筑结构是指沉积砂体内部由各级次沉积界面所限定的砂质单元和不连续“薄夹层”的几何形态、规模大小、相互排列方式与接触关系等结构特征。这里的“薄夹层”是指夹持在单一河道砂或席状砂体内部、主要起层内非均质作用、不连续分布的非渗透或低渗透薄层;相对而言“薄隔层”则是指分布于单一河道砂或席状砂体之间、主要起分层作用、相对连续分布的非渗透或低渗透薄层, 二者皆有岩性 (非渗透) 与物性 (低渗透) 之分。

3 建筑结构要素特征的分析

该项研究的目的层为孤岛油田Ng3段地层。通过单井相识别及岩芯观察, 该段地层为曲流河沉积, 并识别出主河道砂体、废弃河道砂体、决口水道砂体、决口扇砂体、天然堤砂体和溢岸席状砂, 六种建筑结构要素类型, 各结构要素的特征如下:

1) 主河道砂体

主河道砂体是河流主线所经过的水动力条件最强的部位沉积的砂体。岩石相主要是砾岩、砾状砂岩和粗砂岩。砂体厚度较大, 一般在3米以上, 河道中心砂体较厚, 向两岸变薄。在砂体底部有河床滞留沉积, 中下部发育有槽状、板状层理, 下部为波状层理。砂体在平面上为弯曲的条带状, 垂向上为顶平底凸透镜状分布, 侧向砂体多相互切割叠置。

主河道砂体的自然电位、微电极曲线以“钟形”、“箱形”或“圆头状”为主。另外, 根据处于河道的不同位置, 河道砂体的层序和测井相应特征有所不同。处于河道中心部位的河道砂体, 一般只保存有河道底部的泥砾岩、块状砂岩和交错层理砂岩, 整体上粒度没有明显变化, 因而其测井响应以钟形为主。处于河道侧缘部位的河道砂体, 常见的是原来河道向一侧迁移, 在原主流线附近, 水流能量越来越小, 粒度逐渐变细, 显示出正粒序特征, 在测井响应上以钟形和复合钟形为主;在主流线前移到的河道侧缘部位, 则形成一个整体粒度变粗的复合粒序, 在测井曲线上呈现漏斗形特征。 (图1)

2) 废弃河道砂体

废弃河道一般认为其周围为泛滥平原和泛滥盆地泥质沉积。纵向上可具体细分为上部和下部, 其中下部沉积粒度相对较粗, 物性相对较好, 其上部可以是泥质充填为主或砂泥薄互层。

废弃河道作为河道发育的衰退期, 不仅可以在泛滥平原和泛滥盆地中发育, 而且, 在复合曲流带内部亦可大量出现。

一般废弃河道分为突弃型和渐弃型两种。在测井曲线上突弃型废弃河道多呈指状, 渐弃型往往呈塔松状。 (图2)

可以看出, 与主体河道砂体相比, 废弃河道的测井曲线, 在形态、韵律、厚度、幅体上存在诸多差异。在平面上, 废弃河道多呈条带状、弧形带状、牛轭状等, 为同一成因的不同河道砂体的重要标志。在剖面上, 不同废弃河道砂体的顶底层位存在差异。并且, 其底部层位应与主河道砂体底部层位相当, 顶部层位应低于主河道砂体顶部层位。由于其整体物性差, 下部连通而上部不连通, 侧向上对流体渗流起遮挡作用, 是影响油田注采开发的重要因素之一。

3) 河道间砂体

发育于主河道间的高地上, 在洪水期由河道中的砂质沉积物溢出河道沉积而成, 以细粉砂和泥质粉砂为主, 砂体厚度较薄, 测井曲线多为薄的或交互的尖峰状。 (图3)

河间砂是一个笼统的概念, 具体又可分为四个成因砂体:天然堤、河漫滩, 决口水道和决口扇。天然堤和河漫滩属于溢岸沉积, 它们是在洪水期河流水位抬高漫过河岸时形成的, 通常紧邻河岸两侧或平行河岸分布, 以小朵状、小豆荚状镶于河道砂体的边部或嵌于河道砂体之间, 向河间延伸不超过一个井距。与河道砂体相对照, 层位较高、位于河道砂体顶部的河间砂体, 为天然堤砂沉积砂体, 层位偏中下的为河漫滩砂沉积砂体。决口水道和决口扇是洪水能量较强时, 河流冲裂河岸向河间洼地推进过程中沉积下来的。平面上, 通常与主河道砂体直交或斜交状分布, 且离主河道较远, 砂体面积也略大一些, 形状呈窄条带状、不规则片状或扇状。其中平面形态呈条带状的砂体为决口水道砂体;呈不规则片状, 带状或扇状的砂体为决口扇砂体。

4, 单砂体储层建筑结构模型的建立

单砂体储层建筑结构模型的建立有以下步骤:

1) 储层的划分与对比首先进行储层的细分, 使所分层垂向上只包含一个结构要素;第二是对比, 对比中首先要了解沉积的基本特征和沉积走向等基本问题, 利用地质知识库和现代沉积学理论, 尤其是高分辨率层序地层学进行指导。需要强调的是, 对比必须逐级对比, 反复进行, 选择几条较好的联井对比剖面也是很必要的。依据高分辨率层序地层学基准面变化规律来解决和解释对比中出现的新层和层尖灭问题。

2) 进行单井相建筑结构要素分析, 确定每一层的要素类型和对比剖面的剖面类型。

3) 形成基础数据表, 表上包括每一层的厚度、有效厚度、水淹状况、结构要素类型等。

4) 做砂体厚度等值线图, 确定砂体的形态和走向, 由结构要素平面形态知识库确定各层位的结构要素类型, 勾绘等厚图时要考虑砂体沉积形成机理, 用地质学的思维去做图。

5) 用砂体等厚图得出的砂体形态综合判定结构要素类型, 做建筑结构平面图 (图4) 。

结论

1) 依层次分析原理, 将孤岛油田地层划分为10个层次: (1) 第三系沉积地层段、 (2) 地层亚段、 (3) 油层组、 (4) 中期旋回、 (5) 短期旋回、 (6) 单砂层、 (7) 成因砂体、 (8) 成因砂体内的一个沉积韵律、 (9) 交错层系组、 (10) 交错层系。

2) 储层建筑结构分析法是研究河流相储层非均质性的有效方法, 以单砂体为研究单位, 通过不同成因砂体在空间上的配置关系的研究, 来进一步解剖储层的非均质性。

3) 通过测井相识别及岩芯观察, 研究区地层为曲流河沉积, 并识别出主河道砂体、废弃河道砂体、决口水道砂体、决口扇砂体、天然堤砂体和溢岸席状砂建筑结构要素类型。

摘要：依层次分析原理, 孤岛油田的储层可以划分为十个层次:地层段、地层亚段、油层组、砂层组、小层、单砂层、成因砂体、沉积韵律、交错层系组、交错层系。以往该区储层的研究主要是小层的层次, 本次研究以单砂层和成因砂体为目标层次, 进一步解剖储层的空间结构。建筑结构分析法是河流相储层研究的有效方法。在密井网条件下, 通过测井曲线特征分析和岩芯观察, 在研究区共识别出了六种结构要素类型:主河道砂体, 废弃河道砂体、决口水道砂体、决口扇砂体、天然堤砂体和河漫滩砂体, 并以单砂体为单元做出了储层建筑结构平面图。

相空间结构 第8篇

混沌振动是在确定性系统中发生的随机的不规则运动。传统观念认为当确定性系统的参数不具有随机特性时, 确定性激励的响应也必是确定的。但研究表明, 由于振荡系统的非线性, 满足一定条件的系统, 受规则激励后也会产生貌似随机的、永不重复的振动响应———混沌振振动。混沌重新定义了有序与无序, 确定与随机之间的关系。

近年来研究发现, 一些看似随机、类似白噪声的信号具有混沌特性, 如雷达海杂波信号、电力负荷变化的时间序列、船舰辐射信号[1]等。传统的预测和处理方法是将这些序列看作某种分布的随机信号, 如K分布, 韦布尔分布等。混沌信号不同于随机信号, 有着自身的特点。这些统计方法没有利用其混沌的本质特征。实际观测到的混沌信号往往为某一个变量的时间序列, 为研究系统的物理本质, 需利用混沌时间序列重构出原混沌的相空间。Takens嵌入定理[2]指出:对于无噪无限长, 关联维度为d的混沌动力系统的单变量时间序列, 只要延迟坐标的维数满足m≥2[d]+1, 就能保证重构的相空间与原动力系统保持拓扑不变。Takens嵌入定理为混沌时间序列相空间重构提供了理论依据。参数嵌入维m和时间延迟τ决定重构的相空间是否与原系统保持拓扑不变。目前, 嵌入维的计算方法主要有G-P法[3]、伪最近邻法[4]、Cao法[5]等。文献[6-7]提出了利用混沌时间序列可短期预测而长期不可预测的特点来检测混沌噪声背景中的微弱信号。文献[8]提出了混沌时间序列预测的局域法、全域法等多种方法。根据相空间重构理论, 研究对某个单变量的混沌时间序列进行重组, 设计预测模型具有重要的理论和应用价值。

本文基于Takens嵌入定理, 将混沌时间序列重组, 结合混沌时间序列可短期预测的本质特征, 采用BP神经网络设计了混沌时间序列预测器, 拟合混沌系统的非线性函数F。为研究该方法的预测性能, 对混沌序列进行了单步预测和多步预测。仿真结果表明, 该预测器可在单步预测中取得良好的效果, 预测误差小。多步预测的步长在大于50步时, 效果显著降低。这是由于误差积累和混沌时间序列具有短期可以预测而长期不可预测的特点所造成的。

1 混沌时间序列重组和预测模型建立

1.1 基于相空间重构的序列重组和预测模型

混沌系统往往包含多个自由度, 而常常观测采样得到的为某一个单变量时间序列:

{x1, x2, …, xj, …, xN},

其中, xj=x (tj) ,

若将这个时间序列看作某种随机分布来进行预测处理, 将会忽视其混沌的本质特征。为利用好混沌特性, 我们考虑由这个单变量的时间序列构建出原混沌系统的相空间。对于观测时间序列 (1) , 计算机相空间重构参数, 若嵌入维为m、重构时间延迟为τ, 则重构出的Nm个m维向量为:

由式 (2) 可以看出, Yj为m个矢量, 可以构造出Nm个m维矢量。那么这Nm个m维相空间描述出的轨迹可将原混沌系统吸引子完全展开, 恢复原来系统的动力学特性。根据相空间重构理论, 相空间轨迹中的每一点存在映射关系:

即m维相空间中延迟为τ的两个矢量Yj+τ和Yj存在着某种函数映射关系。本文利用矢量的映射关系, 分析单变量时间序列之间的关系, 进而构造预测函数。根据式 (2) 有:

对比式 (4) 和式 (3) , 可以看出, 相对于Yj+τ, Yj+τ中只有xj+mτ是新的变量信息, 故利用矢量Yj+τ和Yj+τ之间的关系, 可以得到单变量时间序列之间存在某种函数关系F。

由上面的推导可以看出, 如果某个时间序列具有混沌特性, 我们可以对时间序列进行重组, 构造Nm维矢量, 根据相空间重构理论, 得到构造的矢量之间必定存在某种函数关系F。而这个函数关系F也是时间序列中的某一个点xj+mτ与xj, xj+τ, xj+2τ, …, xj+ (m-1) τ这此点之间的函数关系。如果能实现对矢量之间函数关系F的建模, 就可以用该模型进行单变量时间序列的预测。而神经网络的以下几个特点使其对F的建模尤为合适。

①神经网络的输入和输出本质上是非线性的映射关系, 而非线性也是混沌系统的基本特征。

②神经网络具有强大的学习能力, 能通过样本训练来无限逼近任意的连续输入/输出映射;若选择合适的矢量对神经网络进行训练, 它将逼近于矢量之间的函数关系F。

为使输入样本的邻近点参与预测过程, 给预测输出提供更多的信息, 本文对式 (5) 的预测模型进行了改进, 得到利用神经网络建模的单步预测关系式为:

因此, 用[xj, xj+1, xj+2, xj+ (R-1) ]作为神经网络的输入向量, 用xj+R作为目标向量来训练网络, 凭借网络强大的学习能力, 训练后, 神经网络的模型函数非常逼近于预测函数F。得到的模型可以用来进行预测:

其中, 为利用神经网络拟合的函数预测的序列值。

根据以上的分析和推导, 选取典型的BP神经网络作为训练和预测模型。其结构如图1所示。输入层单元数R=mτ, m为嵌入维、τ为重构时间延迟。输出层单元数为1, 为了减少训练时间, 采用一个隐含层, 其单元数可以在训练过程中通过预测精度来调节。

1.2 单步预测和多步预测

从图1的预测模型示意图可以看出, 用过去的混沌时间序列可以预测下一个值, 根据得到的预测值是否又用来作为下一个预测时的输入, 分为下面两种情况讨论。

①单步预测。

每次用来预测的值都是已经观测到的某个单变量的时间序列, 而不是上次通过预测模型得到的预测值, 则称为单步预测。即用[xi, xi+1, xi+2, …, xi+ (R-1) ]作为神经网络的输入, 来预测, 用[xi+1, xi+2, xi+3, …, xi+R]来预测, 依次类推。本次得到的预测值不用来进行下一次预测, 每次观测到的时间序列作为预测模型的输入, 这种预测模式不存在预测误差的积累问题。

②多步预测。

若将本次的预测值继续作为下一次预测时神经网络的输入, 则称为多步预测。即用[xi, xi+1, xi+2, …, xi+ (R-1) ]来预测, 接着用来预测, 又用来预测, 依次进行下去。这样每次的输入元素中并不是实际得到的观测时间序列, 而还包含了先前的预测值。这种预测模式的输入也为预测值, 存在预测误差的积累。显然, 多步预测的效果不如单步预测。

2 仿真实验

本文以典型的Lorenz混沌系统的某个变量的时间序列为例, 研究以上方法进行单步和多步预测的效果。Lorenz系统的迭代方程为:

分别为它们对时间的微分。

选取初值x=1, y=0, z=0.1, 对x分量的幅值进行采样, 采样时间为0.01 s, 取15000个观测点, 得到观测时间序列x (n) 。记为{x (n) n=1, 2, …, 15000}。为保证系统完全进入混沌状态, 舍去前面的3000个点, 再连续取x (n) 的4000个点作为训练BP神经网络的样本{c (n) |n=1, 2, …, 4000}。根据前面分析的重构方法, 先将这些数据点进行重组, 将重组的矢量对BP神经网络进行训练, BP网络的结构和参数主要由嵌入维和时间延迟来确定。经训练后的神经网络非常逼近拟合后的混沌动力系统函数。利用拟合得到的非线性函数, 进行预测。取2000个新的连续点作为混沌时间序列, 研究单步和多步预测的预测效果。

图2是根据第2节提到的方法构建的神经网络的训练收敛的效果图, 训练后的网络对2000个点进行单步和多步预测。图3 (a) 和图3 (b) 是利用该方法单步预测和多步预测的结果。虚线为预测值, 实线为实际的观测时间序列。从图中可以看出, 利用相空间重构和神经网络进行的单步预测具有很好的预测效果。多步预测在开始的几十步也具有较好的效果, 预测误差小, 而随着预测的步数的加长, 随着误差的积累, 误差显著加大。

仿真结果表明, 神经网络可拟合混沌时间序列得到的矢量之间的映射关系, 而这个拟合的函数可以用来作为一个混沌时间序列的预测器, 预测结果也证明了混沌序列具有短期可以预测, 而长期不可预测的特点。这也是看似随机的混沌序列不同于随机噪声的地方, 随机噪声短期也是不可预测的。预测的最大步长与最大Lyapunov指数的关系有待进一步的研究[9]。

3 结束语

混沌时间序列表面看起来杂乱无章, 但却不同于随机的噪声信号。它具有长期可以预测而短期不可预测的特点。传统的混沌时间序列的预测和处理方法是将其看成某种分布的随机过程, 没有利用时间序列本质上的混沌物理特性。将混沌时间序列进行重组, 构造相空间重构的矢量, 根据重构理论, 这些矢量之间存在某个非线性函数关系, 神经网络具有的强大学习能力使其拟合该非线性关系成为可能。设计一个混沌时间序列预测器, 将重构好的混沌时间序列对该预测器进行训练。训练之后的神经网络就可以拟合混沌系统的函数F。利用该模型得到的函数F, 可以进行单步和多步预测。该方法具有适应范围广、预测误差小的特点。可以对一些现实中的混沌信号进行预测模拟, 如用来预测某些被证实有混沌特性的气象要素观测值等。

摘要：基于复杂非线性系统的相空间重构理论和神经网络本质为非线性映射关系的特点, 提出利用混沌时间序列重构相空间和BP神经网络构建其预测模型的方法。利用该方法对典型的Lorenz混沌时间序列进行了空间重构, 研究了预测模型的预测效果, 结果表明单步预测效果理想, 多步预测在50步以内也能取得较小的预测误差, 证明了混沌信号不同于随机噪声, 具有短期可预测、长期不可预测的特征。该方法为具有混沌特性的时间序列如心电信号、电力负荷等预测模型的建立提供了理论基础。

关键词：混沌,相空间重构,神经网络,预测

参考文献

[1]王福友, 罗钉, 季亚新, 等.海杂波多分形特性分析及小目标检测技术研究[J].信号处理, 2013, 29 (2) :239-247.

[2]Floris.Takens.Decting strange attractors in turbulence[J].Dynamical systems and turbulence, Springer, 1981:366-381.

[3]Peter Grassberger, Itamar Procaccia.Measuring the strangeness of strange attractors[J].Physica D:Nonlinear Phenomena, 1983, 9 (1-2) :189-208.

[4]Kennel M B, Brown R, H D I Abarbanel.Determining embedding dimension for phase space reconstruction using a geometrical construction[J].Phys.Rev.A45, 1992, 45 (6) :3403-3411.

[5]Liangyue Cao.Practical method for determining the minimum embedding dimension of a scalar time series[J].Physica D, 1997, 110:43-50.

[6]行鸿彦, 徐伟.混沌背景中微弱信号检测的神经网络方法[J].物理学报, 2007, 56 (7) :3771-3776.

[7]徐伟, 唐霜天, 周希辰.基于海杂波混沌特性的微弱目标信号检测[J].雷达与对抗, 2007 (2) :27-30.

[8]吕金虎, 陆金安, 陈士华.混沌时间序列分析及其应用[M].武汉:武汉大学出版社, 2002:93-109.

相空间结构 第9篇

近年来,随着CO2地质储存、废液的深部埋存、地热资源以及深层卤水资源开发等研究进展,深部水文地质学的研究逐渐受到重视[1,2],特别是深部含水层的刻画及水文地质要素对CO2储存的影响[3,4,5]。深部水文地质条件研究是CO2地质储存工程的重要组成部分,涉及储量评价、运移、储存安全性等过程[6],而含水介质的三维结构及其空间显示是深部水文地质条件研究重要内容之一,它很好地显示了关键含水层或弱透水层的分布,可为专题水文地质工作提供科学基础。用于三维地质结构建模的工具软件很多,如GOCAD(Geological Object Com- puter Aided Design)、MineSight、GMS(Groundwater Modeling System)、Petrel等[7,8,9,10,11,12],其中GMS软件因具有良好的图形界面、直接显示水文地质结构三维空间展布形态和空间组合特征,并能进行地下水流和溶质运移的数值模拟,在水文地质领域受到广泛应用[10,13,14,15]。由于地下深部条件复杂,水文地质研究程度比较低,资料难以获取,在研究中可借助地质和油气地质的成果进行深部水文地质条件研究。沉积相是油气地质分析中常用资料,它反映了沉积环境及在该环境中形成的沉积物或沉积岩的综合,控制着储层的空间展布,反映了地层的水力性质,是区分含水岩组的一个重要依据[16]。因此,将地质资料、钻孔数据与沉积相特征结合起来进行含水介质分析,构建水文地质结构模型,显示含水介质的空间展布形态,可为CO2深部咸水层储存容量评价、场地选择以及工程安全性评价等提供基础。

鄂尔多斯盆地是我国第二大沉积盆地,蕴含着丰富的油气资源,多项大型煤化工项目的开展为CO2地质储存提供了直接碳源。其地质条件稳定,沉积厚度大,沉积盖层发育完整,为CO2地质储存工程提供了有利的储存环境,并已开展了深部咸水层CO2注入示范工程[17,18,19,20,21]。本文以鄂尔多斯盆地为研究对象,利用GMS软件及其中的MODFLOW模块,结合沉积相特征分析含水层空间分布特征,构建盆地深部三维水文地质结构模型,重点刻画适宜CO2储存的800~3 500m深度内含水介质的空间展布[22,23,24]。

1研究区地质条件

1.1地质特征

鄂尔多斯盆地位于我国西北地区东部,东经106°20′~ 110°30′,北纬35°~40°30′,面积25万km2,跨陕、甘、宁、晋、内蒙五省,属黄河中游(图1)。盆地位于华北地台西部,中寒武世徐庄期开始在前寒武纪结晶基地上发育沉积盆地,是一个稳定沉降、坳陷迁移、扭动明显的多旋回沉积型克拉通类含能源盆地。盆地构造活动以整体升降运动为主,形成坡度宽、低幅度隆起、低角度平缓单斜地层,总体上呈东部翘起向西部倾斜的区域性斜坡面貌[18,25,26]。根据现今构造形态,结合盆地演化历史,鄂尔多斯盆地划分为伊盟隆起、渭北隆起、西缘逆冲带、晋西挠褶带、天环坳陷和陕北斜坡等六个构造单元(图1)。盆地主要发育周缘断裂和基底断裂,除西缘逆冲带断裂构造比较发育外,其他构造单元均相对比较稳定,CO2地质储存安全性高[27]。

盆地基底由太古界及下元古界变质岩组成,在大地构造制约下,经历了海相-海陆过渡相-陆相的发展过程。研究区沉积厚度巨大,沉积盖层发育比较完整,主要有中上元古界、下古生界海相碳酸盐岩、上古生界- 中生界的滨海相、海陆过渡相和陆相碎屑岩,为CO2地质储存提供了比较有利的储存环境(图2和图3)。

1.2沉积相特征

沉积环境是一个以沉积作用为主的自然地理单元,通常分为大陆环境、过渡环境和海洋环境三大类。沉积相是沉积环境及在该环境中形成沉积物或沉积岩的综合,分析不同沉积环境下沉积物特征及分布规律对预测油气远景和勘探起着重要作用,在石油地质领域受到广泛应用[16,29,30]。沉积环境和沉积相控制着储层的空间展布,并反映地层的水力性质,可作为划分含水层和弱透水层的一个重要依据。

鄂尔多斯盆地主要沉积地层为古生界、中生界和新生界沉积岩系,盆地的构造演化导致不同地层沉积模式存在差异。下古生界主要以海相碳酸盐岩沉积为主;上古生界主要为海陆交互相沉积;中生界主要以河流相、河湖相和湖泊沼泽相沉积为主。晚石炭世太原期,盆地自北往南发育冲积平原相、三角洲相、潮坪-泻湖-障壁岛和浅海陆棚,呈现海陆过渡沉积体系(图4)。早二叠世下石盒子期,研究区进入陆相湖盆演化阶段,从北往南依次出现冲积平原、三角洲平原、三角洲前缘和浅湖四个沉积环境(图5)。晚三叠世延长期,盆地为一大型淡水内陆湖泊,经历了湖盆扩张- 收缩的漫长过程,沉积相分布略呈环带状(图6)。早侏罗世,湖盆发育比较完整,西缘发育河流沼泽相,盆地内发育湖沼相与滨浅湖相,湖盆中心发育小范围浅湖相(图7)。

影响CO2深部咸水层地质储存的关键物性参数有孔隙度和渗透率[32],依据沉积相分区对钻井实测孔隙度和渗透率进行统计(表1)。由表1可以看出,除少数钻井外,随着深度增加,孔隙度和渗透率逐步降低趋势明显。在同期地层中,河流相的孔隙度和渗透率大,三角洲相次之,冲积扇相最小。这与针对沉积模式与生储油岩沉积类型得出河流相储集油气最多, 三角洲相次之,扇三角洲相和冲积扇相最低以及浅水区利于储集岩发育,能量较低相对深度较大的海域或湖区利于生油岩形成的结论相符[16]。由于研究区为整个鄂尔多斯盆地,面积大, 而部分沉积相的分布面积小,因此根据孔隙度、渗透率和沉积相发育规模等对沉积相进行合并,将研究区沉积相类型综合为河流相、三角洲相、冲积扇相、湖泊相、沼泽相、障壁海岸、陆棚沉积和陆地等八类,作为沉积相空间特征分析基础(表2)。

2水文地质结构模型构建

2.1数据来源与处理

(1)本次研究共收集到200余个钻孔地层数据资料,包括各地层的厚度和底界高程;由于钻孔不能控制整个盆地,在钻孔间隔较大的地区、钻孔分布密度小的边界附近以及深大断裂两侧,依据地层产状、出露和地层厚度,补充部分钻孔数据以控制地层的分布(图1)。

(2)研究深度范围内盆地沉积地层自下而上依次为本溪组(C2b)、太原组(C3t)、山西组(P1s)、下石盒子组(P1x)、上石盒子组(P2sh)、石千峰组(P2s)、三叠系(T)、早侏罗世(J1)、中侏罗世(J2)、早白垩世(K1)、古近系- 新近系(E-N)和第四系(Q)。利用MAPGIS数字化沉积相分布图[17,31],利用GIS中的点区相交分析,为各钻孔附加沉积相属性。

2.2结构模型可视化

利用GMS软件构建三维模型的方法有3种:1利用Bore- hole模块构建;2由TINs直接生成模型;3利用MODFLOW模块构建。MODFLOW模块中的Model Checker工具能够处理地层尖灭和缺失问,避免层交叉现象;通过对模型赋属性可以实现属性的空间展布形态,本次选用GMS中的MODFLOW模块构建模型。

建模过程为:1导入研究区边界文件(GMS能够识别的图形文件,如shp格式),形成模型区域边界;2确定模型剖分网格大小及垂向分层数目;3将各层顶底板高程采用克里金插值法赋到对应MODFLOW模型中;4利用MODFLOW模块对结构模型进行检查,处理层顶、底面交错问题,实现地层尖灭与缺失,建立三维地质结构模型;5导入沉积相分区图,将沉积相标识码作为MODFLOW模型中的某一参数属性(本次采用水平渗透系数,Horizon K)赋入模型;6对显示方式进行设置,选择Horizon K值作为指标来显示不同沉积相的空间展布(图8和图9)。

图8和图9清晰地显示了不同沉积相空间展布形态。从图8可以看出河流相沉积主要分布在研究区西缘,晚三叠世延长期盆地西缘河流相沉积发育,表明延长组地层出露;研究区北部、东南地区地层亦出露。沉积相模型反映了地层尖灭与缺失现象,这与鄂尔多斯盆地地质特征相符[17,28]。从图9可以看出沉积相空间分布与组合关系,研究区沉积相空间分布具有不均匀性,空间变异性强。河流相沉积主要分布在盆地北部,且两侧沉积厚度较大,中间较小;南部地区分布较少。三角洲相沉积主要分布在盆地北部与西南部分地区,北部分布面积广, 沉积厚度较西南部大;陕北斜坡构造单元底部沉积发育。研究区湖泊沉积相广泛发育,上古生界发育的湖泊相泥岩形成区域性封盖层,中生界湖泊相泥岩分布不连续,形成局部盖层;障壁海岸和浅海陆棚沉积主要发生在上古生界本溪期和太原期,研究区底部和西缘地层出露处分布。

沉积相空间展布形态反映了含水介质的空间特征,河流相沉积发育的水下分流河道砂体以及三角洲平原分流河道砂体、 三角洲前缘水下河道砂体等储层,储存物性条件好,适宜于CO2地质储存,是有利的储存区域。研究区上古生界湖泊相泥岩形成区域性盖层,为CO2地质储存提供了有利的封存条件。 根据上古生界储存物性参数,上古生界砂体储层属于低渗、特低渗透致密型储层,CO2注入难度大,储层容量有限,较不适宜CO2地质储存[31,33,34]。沉积相模型显示了研究区适宜CO2储存的关键储盖层空间展布,为CO2深部咸水层储存工程选址以及储存容量评价提供了基础。

3结论

将地质资料、钻井数据和沉积相特征相结合,以沉积相为基础,构建三维水文地质结构模型,克服了传统含水层划分需要大量水文地质参数的缺陷,可用于缺少深部水文地质参数的地区深部水文地质条件分析。

利用GMS软件及其中的MODFLOW模块构建三维水文地质结构模型,能够实现地层尖灭和缺失,避免层交叉现象,准确反映含水介质空间结构,很好地显示了研究区关键储盖层空间展布形态,为鄂尔多斯盆地CO2深部咸水层储存工程选址以及CO2储存容量评价提供了基础。

相空间结构 第10篇

文献[2]没有针对7 相系统提出PWM,而是推导出多相系统基于载波的UVM方法,文献[3]针对7 相逆变器提出的SVPWM引入矢量作用占空比,计算简化,均未考虑谐波问题。本文提出A,B两种SVPWM算法,分别减小3 次谐波子空间或同时减小3次,5次谐波子空间中合成矢量,以达到消除3 次或同时消除3次,5次谐波的目的。论文在7 相感应电机建模仿真基础上,通过DSPF28335 为核心的7 相感应电机调速平台试验验证了模型及算法的有效性。

1 7 相感应电机数学模型

7 相感应电机自然坐标系下方程可由Park变换矩阵空间解耦为零序空间(o1,o2)(定子Y接时可忽略)和3 个相互正交的子空间:基波子空间(α,β)、3 次谐波子空间(z11,z12)和5 次谐波子空间(z21,z22)。基波分量被映射到(α,β),提供气隙磁链和转矩;谐波分量被映射到两谐波子空间,不产生气隙磁链,且带来定子电流谐波[4]。图1为各子空间等效电路,基波空间数学模型为

式中: 分别为定、转子磁链;Ls,Lr分别为定、转子电感;M为互感;ωr为转速;np为极对数。

2 空间解耦7 相SVPWM技术

2.1 7相电压型逆变器及其电压矢量

如图2所示,7相电压型逆变器共有128个电压矢量,0,127为零矢量,非零矢量中除去35,75,70,…,101 和69,39,23,…,83 两组矢量外,剩余7 组矢量形成同心正14 边形,构成14 个扇区,以直流母线电压Vdc为基准1,矢量幅值VA∶VB∶VC∶VD∶VE∶VF∶VG=0.127∶0.159∶0.229∶0.286∶0.356∶0.515∶0.642。

7相逆变器有1-6,2-5,3-4 3 类等效电路,对应图2 中非零电压矢量{C16}、{C25}、{C34}集合。VD组14个矢量构成{C16};VF,VA,VE组这3组矢量虽都属C25 组合,但VA和VE组开关状态中的“1”或“0”不具备相邻性,不仅幅值小,且会造成矢量方向不一致,为“伪C25 集合”,应避免使用[7];同理{C34}集合中除VG组矢量外,VB组、VC组为“伪C34 集合”。因此,选定基波子空间VD,VF,VG3组矢量,并分别投影在两谐波子空间,见图3。在基波子空间施加电压矢量合成参考矢量的同时,在谐波子空间也会分别产生3次和5次谐波合成矢量。

2.2 消除谐波的7相SVPWM算法原理

2.2.1 A法消除3次谐波的7相SVPWM

每个扇区参考矢量选择VD,VG两组4 个矢量来合成,为消除3次谐波,需使3次谐波子空间合成矢量为0。由图3a、图3b可得:

在基波子空间,以扇区S1为例,开关周期Ts内除去零矢量作用时间t0,有效矢量按VD1(1)-VG1(67)-VG2(71)-VD2(111)顺序,作用时间分别为t1,t2,t3,t4,由伏秒平衡关系可得:

同样,在3次谐波子空间,有下式成立:

令Uα3= Uβ3= Uref3=0,求解式(4)、式(5),解得各矢量作用时间如表1所示。

表1中,

2.2.2 B法消除3 次,5 次谐波的7 相SVPWM

每个扇区参考矢量选择VD,VF,VG3组6个矢量来合成,为同时消除3次和5次谐波,需使两谐波子空间合成矢量均为0。

除式(2)、式(3)外,还需增加下式:

在基波子空间以扇区S1为例,电压矢量按照VD1(1)-VF2(3)-VG1(67)-VG2(71)-VF1(103)-VD2(111)在基波子空间作用的同时,也作用在两谐波子空间,见图3,有六元一次方程式(7)~式(9)成立。为消除3次和5 次谐波,令Uα3= Uβ3= Uref3= 0,Uα5= Uβ5=Uref5= 0,解方程组可得表2。

图4 分别为在扇区I内,A,B两种SVPWM算法各相桥臂开关动作电平变化图。

3 空间解耦的7 相感应电机仿真

Matlab下搭建7 相感应电机模型,采用A法和B法SVPWM分别仿真,结果如图5所示。

电机参数为:J=0.144 kg·m2,np=2,Rs=0.63Ω,Rr=1.1 Ω,Ls=Lr=10 m H,Lm=216m H 。直流母线电压Udc=300V;频率f=50 Hz;开关频率fs=3.3 k Hz;空载启动,2.5 s时突加15 N·m负载。

仿真结果看出:1)由于两种算法每个周期内矢量转换时刻分别为4 和6,故图5b所示桥臂开关时刻不再是传统三相的马鞍波;2)A法相电压为9 阶梯波,负载时相电流3 次谐波消除效果明显(3次,5次谐波含量与基波比值分别为1.54%,5.32%);B法相电压为13 阶梯波,相电流3 次,5次谐波均得到显著抑制(3 次,5 次谐波含量与基波比值分别为0.43%,0.25%),谐波失真率明显低于A法;3)因谐波空间电流大小与负载情况无直接关系,而基波电流随负载增大而增大,故两法负载电流波形正弦度均好于空载电流(谐波失真度分别为:A法空载10.12%,负载6.32%;B法空载5.17%,负载3.44%);4)A法的转矩脉动稍大。

4 7相感应电机调速系统实验

图6为7相感应电机变频调速系统主电路及结构框图。图7为实验结果。

图6 中逆变器采用DSP28335 为核心的主控板控制,其输出7 路SVPWM,经Concept公司108T模块驱动板半桥模式,生成14 路PWM驱动7 只BSM12050 型IGBT。7 相感应电机Y7160M-4为自行设计并定制,定子28 槽,单层集中整距绕组形式,设计额定相电压200 V,相电流12 A,额定功率7.5 k W,定转子参数同仿真试验参数。以同轴直流发电机带功率电阻作负载。

分别采用A,B两种SVPWM算法,对7 相感应电机进行试验。空载转速和负载转速分别为1 490 r/min,1 450 r/min左右,负载时电阻上功率约2 k W(折合成7 相电机转矩约14 N·m左右),由图7可看出同仿真分析结论吻合。

5 结论

相空间结构 第11篇

电力负荷预测是电力系统的一项基本工作,中、长期电力负荷预测结果用于确定是否安装新机组及装机容量的大小,电网的增容和扩建以及电网的发展趋势,因此其准确程度将直接影响到投资、网络布局和运行的合理性。几十年来,人们对电力系统负荷预测方法的研究取得了很大的进展。目前,解决电力系统负荷预测的问题,人们常用的方法有回归分析、时间序列、专家系统、神经网络、模糊理论、小波分析、灰色理论等。这些方法的优势在于它们能从多个角度综合分析负荷预测中的问题,并得到了相对令人满意的结果,然而,对于大型电力系统,这些方法常常具有一定的局限性,因为它们只是通过不同手段根据已获得数据的变换趋势来分析电力负荷,而没有从本质上分析电力系统固有的混沌特性。这里提供了一个解决电力系统负荷预测问题的新思路,即在相空间重构的基础上结合支持向量机回归基础上,既考虑电力系统的混沌特性,又结合了支持向量机非线性回归的优点。通过对深圳市1990-2001年的发展和用电情况进行分析预测取得了满意的结果。

二、相空间重构原理

延时嵌入的相空间重构方法是非线性时间序列处理的基础,其原理是从一维时间序列重构得到系统在相空间的吸引子,从而利用重构吸引子分析系统的动力学特性。Takens理论认为,任何一个系统状态的全部动力学信息包含于该系统任一变量的时间序列之中,把单变量时间序列嵌入到一个新的坐标系中所得到的状态轨迹保留了原相空间状态轨迹的最主要的特征。

具体思路如下:

假定时间序列{x(n),n=1,2,...,N}为系统中某一状态输出,给定整m>1,τ>0可以得到一个m维相量

式中:i=1,2,…,Nm,Nm=N-(m-1)τ为重构向量的个数,m为嵌入维数;τ为延时常数,它是一个正整数,可表示为相邻两次采样间隔的倍数.这种从时间序列{x(n),n=1,2...,N}中获得状态向量Y1的方法称为延时嵌入法。

在重构相空间中时间延迟τ和嵌入维数m的选取十分重要,其精度直接关系着相空间重构后描述奇异吸引子特征的不变量的准确度,要从实验或被测系统的测量信号中通过延时嵌入方法真正体现系统的动力学特性,必须仔细选择嵌入维数和延时常数。

Takens原理认为嵌入维数只要满足m≥2d+1(d为系统的分形维数),则重构相空间和系统的相空间微分同胚,即拓扑等价,它们的动力学特性在定性意义上是完全相同的。由此可得,即使无法判断系统独立变量的数量和性质,只要嵌入空间的维数足够大(即大于独立变量的数目),此重构空间与原始状态空间具有相同的行为,可在其中研究吸引子的性质。

选择一个好的时间延迟也非常重要,因为它可以有效降低所需的重构嵌入维数,从而使问题相对简化,对于单变量序列选择时间延迟的方法很多,比如平均位移法,互信息法,自相关函数法等,这些方法在许多文献中都有介绍。

三、基于相空间重构与支持向量机的电力负荷预测

根据电力负荷的不适定性,采用相空间重构技术对电力负荷时间序列数据进行相空间重构,再将重构后的数据作为SVM[4]的训练数据输入,通过机器自学习挖掘出电力负荷变化规律。其中SVM参数采用网格法优化调整。

设电力负荷时间序列为{x(n)},将其嵌入m维相空间,嵌入时间为τ,得:

以此重构状态矢量对电力负荷进行预测,构造映射即回归函数f:Rm→R得:

设当前数据时刻为n,重构后训练数据容量为N,则训练数据表示为:

采用SVM方法构造回归估计函数f,将m维输入空间变换到另一个高维特征空间,并在该特征空间中根据结构风险最小化原理,求取最优回归曲线。该最优问题描述如下:

其中c>0是惩罚因子,c(ξi),c(ξi*)表示损失函数,这里取ε不敏感损失函数适合电力负荷回归,同时算法适用于其他损失函数,所以这里选用ε不敏感损失函数。

采用Lagrange乘子法和核方法,求得原规划的Wolfe对偶规划:

在matlab中求解最优Lagrange乘子αi.αi*,由此得SVM的回归估计为:

这里K(XR(i),XR(j))为核函数,常用核函数有多项式核函数、高斯核函数、多层感知机核函数。本方法取高斯核函数。

四、实例分析

采用表4.1中深圳1990到2001的年负荷数据为实验数据,通过m取3,4,5时重构训练预测的误差对比,取训练和预测误差最优的组合为m=4,τ=1。通过上节的重构公式把1990-1999的负荷数据进行重构,通过重构数据进行模型训练。利用2000到2001的全年社会用电负荷为模型检验。

模型训练结果如图4.1所示,训练的均方误差MSE=0.00282165相关系数R=97.8395%。

用此模型对2000年和2001年作为输出数据,1996年到2001年的数据用相应重构方法进行重构作为预测的输入数据,进行预测检验结果如图4.2所示,预测均方误差MSE=0.00324792相关系数R=100%。

在表3.2可以看出训练误差对比发现基本SVM的训练误差比经过相空间重构后的支持向量机的训练误差小很多,但二者的预测误差看后者的误差小于前者,说明具有很好的泛化能力。

五、结论

本文汲取了混沌理论思想,对电力负荷进行相空间重构,减小电力负荷中的不稳定因数对电力负荷预测的影响。提出了基于电力负荷相空间重构在支持向量机回归预测中应用。通过实际分析取得了很好的预测效果,同时与简单支持向量机预测效果进行了对比,证实其优于简单支持向量机预测效果。但由于原始数据收集量比较少,有待进一步收集数据进行研究。

参考文献

[1]黄桂华.中长期电力负荷预测方法的简述[J].农村电气化.2002,(8):8-8

[2]Kandil.M.S.,EI-Debeiky.S.M.,Hasanien.N.E..Overview and Comparison of long-term Forecasting Techniques for a Fast Developing Utility:partI[J].Electric Power Systems Research,2001,58(1):11-17

[3]吕金虎,陆军安,陈士华.混沌时间序列分析及应用[M].武汉:武汉大学出版社,2002

[4]Suykens J A K,Vandewalle J.Least squares support vectormachines classifiers[J].Neural Network Letters,1999,19(3): 293-300

[5]Smola A,Scholkopf B.A tutorial on support vector regression[R].London:Royal Holloway Coll.,Univ.,1998