PSCAD_EMTDC与Matlab接口
PSCAD_EMTDC与Matlab接口，用PsCAD建立接口模型．启动Matlab数据引擎调用M文件，实现接口模型的参数设置。第I了期杨使,等:FCAD/ EMTDC与Maah接口研究500∠0°kV下的样本,利用接口软件所获得的数据经过计算小500∠0°kY500∠30°kvc波能量熵后,将其随机分为2个部分,一部分为训练--50 km样本,另一部分为测试样本,这样极大减轻了工作量。100 k2764k训练样本与训练的目标向量作为神经网络输入数1μF据进行网络训练,测试样本输入训练后的网络,将输壬出与期望输出进行比较,进而得到暂态识别的结果。图9500kV输电线路模型示意图利用接口软件随机产生不同工况下的单相接地ig. 9 Model of 500 kv transmission line短路和开关操作数据共1000组采用3层BP神经型,本文模型的采样频率为40kHz线路模型采用网络对2种暂态信号进行分类,取用其中的200组频率相关模型。利用文献[2所述的小波能量熵测进行网络训练,其余800组用来测试。度来识别开关操作与单相接地故障。网络设计步骤如下识别各暂态信号,采用小波能量熵提取暂态信a,构造特征向量,直接选取各暂态信号在1~16号特征,然后将其作为神经网络的输人来进行识尺度上的小波能量熵作为特征向量;别。识别过程如图10所示。b.为了便于分析,归一化处理小波能量熵电压/电流信号「训练c设计输人层神经元共16个、隐含层神经元标向量小波变换」[训练样本P-网络训练33个输出层神经元1个;d设计网络的训练函数为 trainlm,训练误差小波时频嫡和小波L构造特测试样本训练后0001。熵权的征提取征向量「识别结果下的网络通过训练和测试,利用接口与3层BP神经网络图10暂态信号识别过程综合应用,成功地实现了暂态信号的分类,其中单相Fig 10 Process of transient signal recognition短路故障的误判率为5%,开关操作的误判率为0。人工神经网络:6的训练需要大量不同工况·表1给出了部分数据及其识别结果。表1小波能量熵神经网络识别结果举例Tab. 1 An example of wavelet energy entropy nn detection类别输人数据(归一化后)期望输出实际输出测试结果03121018660.312302709021930.22410,23080.23640%881正确开关0.24120.24580.2499025370257202604026340.2663操作0.25270.254202522025189.25190.25170251402508024650.2469024710.24800.24880.2501024880247410.9622正确0.325501410019560187502064022l8023430.2441单相025250.260102662027150.2762028040.28430287000178正确短路0387701584027200.186502023021510224402204005364错误0226902322024280253602626027130278202848注:在误差允许情况下,认为大于5为1小于.5为04接口软件运用的优点对梭型进行参数]运行程序]「得到1组短路电设置短路电阴为进行仿真阻为0时的数据通过对以上2个仿真实例的分析,对所研究的图11传统软件获取一组数据的示意图接口软件的运用有了更深入的了解。应用传统的仿Fig 11 Data group access of traditional software真软件获取数据,对于每一种工况的实验都需要对1组数据的示意图,此时短路电阻为0。如果要完成模型的参数以及仿真的条件进行重新设置,这样,做述10种不同工况的仿真就需要等待短路电阻为个大数据量的仿真实验,大部分的时间都将消耗0的仿真数据获取以后,修改模型参数,再进行实在重复的点击工作和等待上,工作效率不高;而这里验即要顺次进行图11的流程10次,才能达到最终所研究的接口软件与传统的仿真软件相比,最大的的目的。如果要获取1000组数据,那么就要顺次重优点就是可以一次获取大量不同工况下的数据,对复图1l的流程1000次,工作量之大,耗费时间之不同的工况进行伤真实验,只需要编写相应的M文长可想而知。传统仿真软件的这种缺点也迫切的需件,数据将实现自动获取极大解放了人的劳动。获要研究一种能实现数据自动获取的新型软件。取文中用于BP神经网络算法的1000组实验数据,图12是这里所研究的接口软件获取数据的示使用所研究的接口软件将带来很大的方便,下面以发意图。可知,对于单相短路故障时电阻由0~900g生单相短路故障时短路电阻分别为0、100、200、变化的仿真,只要编写相应的M文件,使电阻按照300400,500600、700、8009009的10种工况为需要变化,就可以实现数据的自动获取,在M文件例来说明应用本文接口软件的优点中,还可以设置电阻为0不变时,在不同的时刻发生图11是利用传统的仿真软件获取一种工况下故障,这样,通过设置,就可以实现仿真一次获取电力自动化设各第27卷电阻为0的数据and its application[J]. Electric Power Automation Equipment编写M文件运行程序进行仿分段电阻为10的数据2006,26(11):67-70使电阻按照真得到10种不[7]朱瑜,梁旭,闵勇,基于 PSCAD/ EMTDC的高压直流输电线路保合要变化同电阻时的数据」读出护仿真研究].现代电力2006,23(2):35-38电阻为909的数据ZHU Yu, LIANG Xu, MIN Yong Simulation of line protection of图12接口软件获取数据示意图HVDC transmission based on PSCAD/EMTDC[J ] ModernFig 12 DataElectric Power, 2006, 23(2): 35-388]张志酒.精通 Matlab65版[M].北京:北京航空航天大学出版个系统数据文件,它包含了所需要的不同工况下的杜,2003所有数据。接口软件由于要调用 Matlab的M文件[9韩笑,徐曦陈卓平.基干 Matlab与VB数据交换的继电保护仿而占用了更多的CPU时间,但由于仿真的过程中不真[J电力自动化设备,2006,26(5)92-95需要对模型参数作任何修改,编写适合的M文件HAN XiaO, XU Xi, CHEN Zhuo- ping. Protection simulation后,程序自动运行,数据文件自动存储,研究人员可based on data exchange between Matlab and VB[J].Electric利用程序运行的时间去做其他研究工作,这样就不Power Automation Equipment, 2006, 26(5): 2-95会像应用传统的仿真软件那样,把时间浪费在点击10许允之刘吴冯字等.Mulb在电力系统仿真实验中的应用[丁.实验技术与昏理,2007,24(1):103-105,125和等待上,大幅提高了研究人员的工作效率。XU Yun-zhi, U Hao, FENG Yu,ct al. The application of the5结论Matlab in the power system simulation experiments[J]. Experimental Technology and Management, 2007, 24(1): 103-105, 125.对学习与研究传统的继电保护算法以及新型的11.钟2,赵华,BCAD围MmDC程序与M言接口的研究电力智能算法而言,能方便、快捷地产生多种工况数据的ZHONG Bo, ZHAO Hua- jun. Study on PSCAD/EMTDC仿真软件是至关重要的。这里所研究的接口软件能Matlab interface[J]. Guangdong Electric Power, 2005, 18(8):1-3减少仿真时间,提高仿真效率,有助于研究者更好地12】何正友陈小勤.基于多尺度能量统计和小波能量嫡测度的电研究电力系统的规律。力暂态信号识别方法[J].中国电机工程学报,2006,26(10)这里所述的接口软件能对不同工况的故障进行仿真与分析。它能一次产生数以万计的不同工况的HE Zheng-you, CHEN Xiao-qin. A study of electric数据。此软件具有较好的解耦性:对于不同的电力system transient signala identification method based on模型以及不同的分析算法,都不需要进行大的改动,scales energy statistic and wavelet energy entropy[]. Proceedinge of the CSEE, 2006, 26(10>: 33-39甚至不必修改。[I3]李洪,王晟.基于小波包和神经网络的电力输电线故障诊断研小波能量熵与BP神经网络在暂态识别上确实究[].数据采集与处理,2004(4);16有较好的性能,但也存在误判的情况。此算法仍然L Hong, WANG Sheng. Fauit diagmosis in power transmission需要研究者的进一步分析研究。line based on wavelet packets and neural network approach[J]. Jourmal of Data Acquisition Processing, 2004(4): 1-6.参岩文献[14]杜选高明峰.人工神经网络在数字识别中的应用].计算机系统应用,2007(2):2127]吴天明,谢小竹,彭彬,等. Matlab电力系统设计与仿真!M].北京:国防工业出版社,2004[2]李广觊,李庚银.电力系统仿真软件综述电气鬼于教学学报,2005,27(3):61-65Applications, 2007(2): 21.2LI Guang-kai, LI Geng-yin. The summary of power system simu15]张亚軍,刘志刚,张大渡.一种基于多神经网络的组合负荷预lation software[J]. Journal of Electrieal Electronic Engineering测模型[J,电网技术,2006,30(21)21-25Education42005,27(3):61-65ZHANG Ya-jun, LIU Zhi-gang, ZHANG Da-bo. A combination[3]KEZUNOVIC M, CHEM Q Novel approach for interactive protectionload forecasting model based on multinetworks[JIsystem simulation [J]. IEEE Trans on Power Delivery, 1997Power System Technology, 2006, 30( 21>: 21-2512(2):668674矗任编辑:李玲)[4] ZHANG Nan, KEZUNOVIC M. Implementing an advanced simulalion tool for comprehensive fault analysia[J]. IEEE on Trans作者简介mission and distribution conference and exhibition .2055.15杨健牟(1983-),女,辽宁凌源人,硕士研究生,主要研究(18):1-6.方向为电力系统继电保护(E·mai: yangjlanwei0910@163[5]林良真,叶林,电磁暂态分析软件包 PSCAD/EMTDC[J.电网技术,200,24(1):65-65麦瑞坤(1980-),男,广东东莞人,博士研究生,主要研究LiN Lipng-zhen, YE Lin. An introduction to PSCAD/EMTDCEJIPower System Technology, 2000,24(1):65-66领战为电力系統故障诊断中信号处理和信息理论的应用、新6]肖异,尹项根,张哲等 PSCAD/EMTDC程序与继电保护仿真模型线路保护理接口技术及应用[J].电力自动化设备,2006,26(11):67-70何正友(1970-),男,四川自貢人,教授,博士研究生导师XAOY, YIN Xiang-g=n, ZHANG Zhe et al. Interface technique主要从事馆号处理和信息理论在电力系統故障诊嘶中的应between PSCAD/ EMTDC and relay protection simulation model用、新型继电保护原理、配电网自动化等方向的研究工作。第27卷第11期电力动化设备Vol27 No 112007年11月Electric Power Automation EyuipmentNy.2007种新的适合分布安装的消弧线圈唐轶,陈庆(中国矿业大学信电学院,江苏徐州221008)摘要;可自恢复性单相接地故障点的电弧是否能自然熜灭的决定因素是接地故障残流的大小。以降低单相接地故障点的残流为出发点,从理论上分析了谐振接地系统残流产生的原因:消弧线自动跟踪补偿只能有效地降低零序回路的无功电流,不能降低零序回路的有功电流。通过仿真计算得出结论:消弧线圈分布安装是降低谐振接地系统接地故障点残流有功分量的有效方法。针对我因6kⅤ和10k中压配电网一般均为Δ接线,无辅助中性点供消孤线图接入的特点,设计了一种新颖的消弧线图。该消弧线图为三相五柱电抗器结构,通过调节两边柱的气隙大小改变补偿电流的大小,结枘简单,适合于分布安装。实验室试验证明其补偿电感线性度好、补偿效果好。关键词:消弧线團;单相接地故障;中性点接地中图分类号;TM55文献标识码:A文章编号:1006-6047(2007)11-0087-04地故障电弧自行熄灭、故障自恢复为原则的。因此0引言消弧线圈的安装、运行应该以使接地故障点的残流配电网故障的80%左右为单相接地故障1。尽量小为目标。单相接地故障中的绝大多数为可自恢复的故障,尤不管是城市电网还是农村电网,用电负荷都在急其是自然条件差(台风、雷电频繁)的架空线电网需剧增加,电网的结构及规樸在不断扩大;城镇电网的要分断电路处理的永久性单相接地故障更是极少改造中,电缆网络正在逐渐取代架空线路;过去采用数。因此,从提高供电可靠性考虑,我国中压配电单电源的辐射式供电或树状供电方式,已不能满足用网绝大多数采用小电流接地方式。小电流接地电网电负荷增长的要求,而需要采用网孔形或环形等供电中,单相接地故障相当大一部分为可自恢复的故障。方式;这些因素都使其单相接地故障电流急剧增加可自恢复性单相接地故障点的电弧是否能自然熄灭单体大容量自动跟踪补偿消孤线圈被局。当的决定因素是接地故座残流的大小:残流小,有利于消弧线图的单体容量不能满足补偿电网接地电流的电弧过零时媳灭;残流小,电弧对介质绝缘的破坏程要求时在同一电网安装2台或多台自动跟踪补偿度低有利于故障点绝缘介质的恢复使电弧不易重弧线圈的也有之。实际上,消弧线圈只能减少接燃:残流小,也有利于降低故障相恢复电压的初始速地故障电流的无功分量,即脱谐度只是单相接地残度,使电弧不易重燃。小电流接地方式是以单相接流中无功分量大小的决定因素。即使采用自动跟踪补偿的方法来实现理想调谐,使接地电流中的无功收稿日期:2006-11-16;修回日期:2007-03-30分量几乎为零后,零序回路的有功损耗电流仍然不Interface between PSCAD/EMTDC and MatlabYANG Jian-wei, MAI Rui-kun, HE Zheng-youof elng, Southwest Jiaotong University, Chengdu 61003Abstract. Theen PsCad emtdc and matlaTo make ththe electromagnetic transient analysis program PSCAD/EMTDC and the math model software packageMatlab, the interface model is built using PSCAD and its parameters are set by calling the M filesing the data engine of Matlab. Massive data under different conditions could be accessed via thisinterface once it runs. An application example of power transmission line is analyzed. Data got viathe interface are processed in segments and sent to BP neural network to detect single -phaserounding fault from switch operations. Simulation results point out that this interface softwarefacilitates the acquisition of massive dataThe project is supported by National Natural Science Foundation of Ching(50407009)and DistinguishedScholars Fund of Sichuan Province(06ZQ026-012)Key words: PSCAD/EMTDC; Matlab; BP neural networkPSCAD/ EMTDC与Mat1ab接口研究旧WANFANG DATA文献链接作者:杨健维,麦瑞坤,何正友, YANG Jian-wei, MAI Rui-kun, HE Zheng-you作者单位:西南交通大学,电气工程学院,四川,成都,610031刊名:电力自动化设备 TICEIPKU英文刊名:ELECTRIC POWER AUTOMATION EQUIPMENT年,卷(期)2007,27(11)被引用次数1次参考文献(15条1.KEZUNOVIC M; CHEM Q Novel approach for interactive protection system simulation 1997(02)2.李广凯;李庚银电力系统仿真软件综述[期刊论文]电气电子教学学报2005(03)3.吴天明;谢小竹;彭彬 Matlab电力系统设计与仿真2004.韩笑;徐曦;陈卓平基于 Matlab与ⅦB数据交换的继电保护仿真[期刊论文]电力自动化设备2006(05)5.张志涌精通 Matlab6.5版20036.朱瑜;梁旭;闵勇基于 PSCAD/ EMTDC的高压直流输电线路保护仿真研究[期刊论文]现代电力2006(02)7.张亚军;刘志刚;张大波一种基于多神经网络的组合负荷预测模型[期刊论文]电网技术2006(21)8.杜选;高明峰人工神经网络在数字识别中的应用[期刊论文]计算机系统应用2007(02)9.李洪;王晟基于小波包和神经网络的电力输电线故障诊断硏究[期刊论文]数据采集与处理2004(04)10.何正友;陈小勤基于多尺度能量统计和小波能量熵测度的电力暂态信号识别方法[期刊论文]中国电机工程学报2006(10)11.钟波;赵华军 PSCAD/EMTDC程序与 Matlab语言接口的研究[期刊论文]广东电力2005(08)12.许允之;刘昊;冯宇 Matlab在电力系统仿真实验中的应用[期刊论文]实验技术与管理2007(01)13.肖异;尹项根;张哲 PSCAD/ EMTDO程序与继电保护仿真模型接口技术及应用[期刊论文]电力自动化设备2006(11)14.林良真;叶林电磁暂态分析软件包 PSCAD/EMTDC[期刊论文]电网技术2000(01)15. ZHANG Nan; KEZUNOVIC M Implementing an advanced simulation tool for comprehensive fault analysis2005(18)引证文献(1条)王朕.朱琳.温渤婴基于 PSCAD的继电保护电压电流发生器的硏制[期刊论文]电力自动化设备2010(8)本文链接http://d.g.wanfangdata.com.cn/periodiCaldlzdhsb200711021.aspx
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动态贝叶斯网络
动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network, DBN），是一个随着毗邻时间步骤把不同变量联系起来的贝叶斯网络。这通常被叫做“两个时间片”的贝叶斯网络，因为DBN在任意时间点T，变量的值可以从内在的回归量和直接先验值（time T-1）计算。DBN是BN（Baysian Network）的扩展，BN也称作概率网络（Probabilistic Network）或信念网络（Belief Network）。前言不确定性理论在人工智能机器学习、自动控制领域已经得到越来越广泛的应用。本书以当前国际上不确定性研究领域的核心工具—动态贝叶斯网络为线索,进行了动态网络推理算法、平稳系统动态贝叶斯网络结构学习模型设计、非平稳系统动态网络变结构学习模型设计、基于概率模型进化算法的动态贝叶斯网络结构寻优算法的研究。推理算法以隐变量作为划分依据,讨论了离散、连续、混合模型的推理算法,并进行了算法复杂度及应用领域的讨论;结构学习研究首先从度量体制人手,讨论了动态网络度量体制的可分解性,提出了平稳及非平稳系统网络结构学习模型,以及基于贪婪算法思想的遗传算法寻优思想;最终将推理及结构学习理论用于无人机路径规划、战场态势感知、动态数据挖掘、自主控制领域,并通过大量仿真检验。本书的研究工作得到了西安工业大学专着甚金及国家自然科学基金重大研究计划(90205019)的资助。本书全面系统地介绍了动态贝叶斯网络的相关理论,重点介绍了动态网络的经典应用和国内外的新发展。全书共分9章。第1章概述了动态贝叶斯网络的产生与发展、基本操作及表达。第2章和第3章为本书的理论基础部分,首先从静态网络已经取得的理论成果及研究内容人手,由浅入深引出动态贝叶斯网络的基本概念及研究方向,确定本书将要解决的主要问题:DBN推理问题和连续变量的DBN结构学习问题。第4章在第3章基础上,详细讨论了三类动态贝叶斯网络的推理即隐变量离散、隐变量连续、隐变量混合DBN推理;隐马尔科夫模型是所有离散动态网络的基础,故首先介绍其表达及推理,由此派生出其他离散动态网络,并讨论了奶何将复杂离散网络转化为简单HMM的方法,通过算法复杂度实验分析,明确了离散动态网络的相应属性,得出了相应结论,为合理选择DBN推理算法提供依据;在推理中,若系统参数未知或为时变系统,必然涉及参数学习,故在讨论三类网络的推理中亦涉及参数学习问题。第5章从静态网络结构度量机制入手,讨论并推导出动态贝叶斯网络结构用于网络结构度量的BIC及BD度量机制;通过描述基于概率模型进化算法的构图基础,引出动态贝叶斯网络结构学习机制,即基于贝叶斯优化(BOA)的动态网络结构寻优算法,BOA算法的关键是根据优良解集学习得到动态贝叶斯网络,以及根据动态贝叶斯网络推理生成新个体,前者更为重要,按照本书提出的基于贪婪箅法思想的遗传算法解决动态网络学习,然后应用动态贝叶斯网络前向模拟完成后一步。第6章在此基础上,刻画了基于BD度量体制的平稳动态系统DBN结构学习模型设计,并通过仿真验证了其有效性针对非平稳随机系统DBN的结构学习模型,提出了一种自适应窗口法用于在线自适应学习变结构DBN结构,仿真结果可行。第7章在第4章DBN推理理论的基础上,从以往UCAⅴ路径规划中使用的方法以及涉及的定义、术语等出发,讨论了静态路径规划、动态路进规划及空间路径规划三方面的基本问题,通过对原始 Voronoi图的改进,提出了平面改进型Voronoi图、空间改进型 Voronoi图的概念,以及平面及空间动态路径重规划区域原则等,为动态路径规划提供有力的整体构型支撑,进而应用前几章理论基础,建立基于DBN的战场环境感知模型,仿真结果均表明了构图及动态决策模型的正确性。第8章在DBN推理及结构学习的理论基础上,将其用于自主优化及动态数据挖掘。将BOA及基于概率模型的遗传算法的静态图形的优化机制进行推广,提出了一种动态优化的新方法,利用DBN作为t到t+1代转移网络,适时改变优化的基本条件,实时确立新的种群及优化的方向,使得自主智能体在无人干预下顺利完成一系列复杂任务成为可能,将变结构DBN结构学习模型设计用于动态数据挖掘,实时确定个因素之间的关系。第9章通过两个典型的应Ⅳ用实例,将DN推理学习理论进行融合,并用于实际模型。附录给出了与DN结构度量相关定理、性质的证明,为读者进一步研究和学习动态贝叶斯网络提供参考。本书是作者近年来潜心学习和研究国内外不确定性算法理论、方法和应用成果的一个总结。在本书的编写过程中,得到了西安电子科技大学焦李成教授和清华大学戴琼海教授及英国BankUniversity陈大庆教授的热心指导和鼓励,新加坡南洋理工大学的王海芸博土后审阅了书稿,并提出了许多宝贵意见,特向他们表示衷心的感谢。由于涉及内容广泛及限于作者的学识水平,书中疏漏和不当之处在所难免,希望读者不吝赐教指正。作者目录第1章图模型与贝叶斯网络1.1图模型简介1.2动态贝叶斯网络鲁+垂香曲1.3动态贝叶斯网络应用研究1.3.1动态时序数据分析与挖掘曾··會世57781.3.2无人机的态势感知与路径规划1.3.3.进化算法与动态贝叶斯网络混合优化…10第2章静态贝叶斯网络…112.1静态贝叶斯置信网络2.2贝叶斯网络的特点与应用范围……………152.3贝叶斯网络的研究内容162.3.1计算复杂性162.3.2网络结构的确定问题2.3.3已知结构的参数确定问题…………182.3.4在给定结构上的概率计算…4福通而看高自曲着看西画192.3.5贝叶斯网络推理算法…………………19第3章动态贝叶斯网络基础283.1从静态网到动态网283.1.1概述283.1.2推导…………………………293.1.3动态贝叶斯网络表达要鲁垂鲁鲁中t曲·曹市壘曾曹吾普·量313.2动态贝叶斯网络的研究内容…………353.2.1动态贝叶斯网络推理……………………363.2.2动态贝叶斯网络学习…………………………39第4章动态贝叶斯网络推理464.1隐变量离散动态网络推理464.1.1模型数学描述…………………464.1.2马尔科夫的研究内容…4.1.3隐马尔科夫推理学习仿真…534.1.4隐马尔科夫其他拓扑形式…………564.1.5一般离散动态网络和隐马尔科夫关系584.2动态贝叶斯网络推理算法性能分析604.2.1动态网络转化隐马尔科夫仿真…614.2.2离散动态网络推理算法比较仿真……634.2.3连续动态网络推理比较仿真………724.3模糊推理与隐马尔科夫结合炮火校射……………754.3.1概述…音曲曹香音音音吾晋自粤吾·自·754.3.2模糊动态网络环境感知框架754.4隐变量连续动态网络推理4.4.1模型数学描述…794.4.2卡尔曼滤波图模型推理·日·曹曹曾鲁····804.5混合隐状态动态贝叶斯网络834.5.1模型数学描述……b音量章申曾要中命要即命·甲看834.5.2混合动态贝叶斯网络推理864.5.3混合动态贝叶斯网络学习89第5章动态贝叶斯网络结构学习算法……915.1动态贝叶斯网络结构度量体制…………915.1.1概述…………915.1.2动态网络的贝叶斯信息度量935.1.3动态贝叶斯网络BD度量965.2动态贝叶斯网络度量分解性能分析省着带鲁曹曹曹鲁鲁鲁虚鲁鲁中·985.3构建动态网络结构寻优算法…1145.3.1基于概率模型的进化算法…1155.3.2基于贝叶斯优化构造动态网络结构算法…1165.3.3学习动态贝叶斯网络……………1185.3.4动态夏叶斯网络推理1275.4基于贝叶斯优化构建动态网络结构算法仿真…128第6章动态贝叶斯网络结构学习模型1346.1平稳系统动态网络结构学习模型设计1346.1.1模型设计1356.1.2仿真试验1386.2变结构动态网络自适应结构学习模型设计…………1446,2,1模糊自适应双尺度1446.2.2动态系统非平稳程度和平稳性的测量1516.3非平稳系统网络结构学习仿真试验153第7章基于动态贝叶斯网络的路径规划1657.1无人机平面静态路径规划…1657.1.1基本概念……………1657.1.2基于相同威胁体的路径规划…1667.1.3不同威胁体下平面路径规划1717.1.4路径细化暨要命要曹吾帝吾辛事壶要面要吾吾曹中垂要晋吾曹事1767.2无人机动态路径规划1787,2.1概述1797.2.2平面动态环境下局部路径构图原则1797.2.3威胁变化下无人机平面路径规划………1827.2.4突发威胁体下无人机平面路径重规划研究1867.3无人机空间路径规划研究………………………1907.3.1空间改进型 Voronoi图………1907.3.2威胁变化下局部路径构图区域原则1957.3.3局部路径选择原则及战场感知模型…197第8章基于动态贝叶斯网络的自主控制…1998.1概述…1998.2快速构建决策网络结构方法…2008.2.1链形决策网络模型的建立………2018.2.2决策网络树形模型结构学习算法…2048.2.3一般决策网络结构学习算法2058.3进化算法与动态网络混合优化……2068.3.1算法基本思想2068.3.2转移网络作用中鲁鲁··章鲁···自··………2108.3.3混合优化自主控制算法描述…2108.3.4混合优化自主控制算法软件实现………211第9章无人机自主控制应用研究2249.1基于混合优化的无人机路径重规划.2249.1.1自主控制过程描述2249.1.2混合优化无人机路径规划仿真…2259.2无人机攻击多目标路径规划………………2379.2.1自主控制过程描述……………2389.2.2初始动态网络图构型2399.2.3无人机自主攻击多随机运动目标仿真240附录贝叶斯网络局部结构度量数学基础250A.1链形模型局部结构度量250A.2树形模型局部结构度量253A.3局部贝叶斯网络度量………………………………257参考文献…………………………………262
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