近年代表性国家级项目
项目名称：基于桥臂构造的高增益双向DC-DC变换器拓扑生成及性能优化方法
项目主持人：荣德生
项目编号：52477191（国家自然科学基金面上项目）
项目摘要: 双向DC-DC变换器作为能量转换装置在分布式发电、电动汽车等新能源系统中具有广泛的 应用。因此，对高效率、高增益以及宽范围的双向DC-DC变换器需求日益增加。本项目从双向DC-DC变换器存在的电压增益低、调制范围窄、硬开关、模块间功率不均衡等问题入手，提出一种基于桥臂构造的双向DC-DC变换器拓扑构造方法，攻克传统双向DC-DC变换器元器件过多、开关器件电压电流应力过大、开关损耗大、增益和调制范围窄等技术问题；根据桥臂调制以及拓扑构造原理，提出双向DC-DC变换器的自均流/均压方案，实现变换器内部模块间的功率自平衡从而减少控制系统的复杂程度；采用有效的参数和控制设计方法，实现复杂模型下的精确参数优化，实现双向DC-DC变换器高效稳定的运行。本项目的研究将推进新能源技术的发展，有助于新能源系统走向更为复杂环境下的实际应用。
项目名称: 多智能体系统一致性的网络化多电机转速协同机理及控制
项目主持人:侯利民
项目编号:52177047（国家自然科学基金面上项目）
项目摘要: 现有多电机转速协同控制通常采用改进型耦合结构与非线性控制相结合的方法，缺点是系统结构的复杂性和计算量较高，无法满足系统对灵活性、可靠性和自组织能力的需求。为了解决上述问题，提出多智能体系统一致性的网络化多电机转速协同控制方法，实现多电机系统高品质运行性能。项目将探究多智能体系统一致性理论与多电机转速协同控制之间的相通性机理，揭示多智能体与网络化多电机系统关联关系；研究单永磁同步电机驱动系统协同控制方法，揭示电机、逆变器与控制器参数间耦合机理与优化匹配规律，设计带参数辨识的电流环信号控制器和能量控制器，寻求最优协调机制；深入研究在实际的非理想网络环境和约束条件下多电机智能体系统的一致性理论，设计鲁棒分布式非线性控制协议并证明稳定性；构建基于多智能体一致性理论的3台网络化永磁同步电机转速协同控制系统。项目研究将为多电机同步协调控制系统在工业多机械臂、电动汽车轮毂等领域的应用提供理论与关键技术。
项目名称：电极检测式磁粒子浓度磁声电成像新方法研究
项目主持人:闫孝姮
项目编号:52477007（国家自然科学基金面上项目）
项目摘要: 磁粒子成像是为纳米医学前沿提供示踪的全新分子影像学方法。然而，电磁式、电磁超声式成像所需的梯度磁场和交变磁场电磁激励过大，设备易损严重制约其临床应用；超声电磁式成像在脉冲磁场下能够成像的磁粒子尺寸不小于100nm，超过人体安全代谢极限而无法应用。本项目提出电极检测式磁粒子浓度磁声电成像新方法，采用超声激励替代电磁激励，静磁场替代脉冲磁场的物理方式，阐明成像新方法机理，基于电磁场能量互易定理和Langevin顺磁理论建立成像声场-电磁场数物耦合模型，研究不同超声激励参数、磁场强度、磁粒子浓度的磁声电信号响应规律，建立相对最优超声-静磁场激励参数匹配方法；研究磁声电肌电信号降噪算法、磁粒子浓度图像重建算法，开展实验研究找出成像有利条件。形成具有中国自主知识产权的新型多物理场耦合磁粒子浓度成像基础理论、方法与技术，为肿瘤诊断与治疗、靶向载药等纳米医学精准医疗领域提供行之有效的影像学方法。
项目名称：矿井供电系统串联型故障电弧数学模型及智能诊断方法研究
项目主持人：刘艳丽
项目编号：52104160（国家自然科学基金青年项目）
项目摘要：矿井供电系统串联型故障电弧可能引发电气火灾甚至引起瓦斯、煤尘爆炸事故，目前缺少有效检测手段。项目采用现场调研、实验研究、仿真实验、理论分析和综合研究相结合的研究方法，研究具有矿井供电系统串联型故障电弧预测、诊断及选线功能的智能诊断方法。项目在理论分析与现场调研基础上，初选适合矿井的电弧数学模型，开展不同工况下电机、变频器负载串联型故障电弧实验，通过数值分析、相关性分析、函数逼近等，获得电弧模型参数和实验参数之间的函数关系，建立矿井供电系统串联型故障电弧数学模型。通过仿真分析，得到不同工况下矿井供电系统正常运行、弧前、燃弧时的干路电流以及其他电气故障干路电流，建立样本库。研究深度神经网络模型架构及模型训练方法，建立具有故障预测、诊断及选线功能的智能诊断模型。研究成果将为研发矿用智能型故障电弧断路器提供理论支持，对其他行业故障电弧保护也具有一定的参考价值。
项目名称: 混沌重构下多区间LSTM状态传递的油井工况长期预测建模方法研究
项目主持人: 韩莹
项目编号: 62203197（国家自然科学基金青年项目）
项目摘要: 实现油井工况的长期预测，对准确掌握油井连续生产动态和提高油井生产效率有重要意义。油井生产数据与时间相关，可采用时间序列分析方法进行处理。目前关于时间序列长期预测方法的研究，多侧重采用数据相关性和复杂的建模机制，而忽略了数据的时序一致性和长期时序特征连续性受限的问题。对此，本项目首先根据混沌特性对同源和非同源油井数据进行区间重构，构造具有相同变化规律和可预测性的不同数据区间，解决长期预测数据的时序一致性问题。然后由LSTM方法对每个数据区间进行分别建模，在考虑不完备和非准确先验知识下，设计多区间状态传递机制将多个区间的时序特征进行有效连接，解决长期时序特征的连续性受限问题。最后在以上基础上构造基于混合建模的工况识别模型，完成油井工况的长期预测建模。本项目的研究目标是提出一种基于区间数据重构和多区间LSTM的长期预测建模方法，能够在解决长期预测的数据一致性和时序特征连续性问题上取得标志性成果。
项目名称: 基于磁声耦合的超顺磁纳米粒子浓度成像新方法研究
项目主持人:闫孝姮
项目编号:52207008（国家自然科学基金青年项目）
项目摘要:磁粒子成像（MPI）是一种使人工调控微米纳米尺度磁学特性成为可能的成像方法。但该技术驱动线圈和检测线圈之间的电磁干扰降低了重建图像的分辨率，0.5mm分辨率被认为逼近了理论上限。本项目提出采用超声接收方式取代MPI成像的线圈接收方式，即基于磁声耦合的超顺磁纳米粒子浓度成像新方法。揭示基于磁声耦合的磁粒子浓度成像方法的电磁场-声场耦合机理；研究不同激励信号、不同磁粒子浓度、磁粒子饱和磁化状态对磁粒子磁力、声压的影响规律，提高信噪比；研究时间反演法与有限差分法相结合的磁粒子磁力密度散度重建算法，研究采用截断奇异值分解方法直接反求浓度分布的重建算法，提高成像质量。拟采用基于B型 、C型扫描超声成像信号提取方法，完成新方法在仿体和离体猪肉组织中的综合性实验验证。该项目为磁粒子在生物医学中的有效应用提供了一种新型高分辨率成像理论。