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腐蚀控制工程全生命周期国家标准3项: rczeng 2020-4-5 01:21; 腐蚀控制工程全生命周期国家标准3项 1. GB/T 37181-2018 钢筋混凝土腐蚀控制工程全生命周期通用要求，刘福云、曹擎宇、吴希革、邢峻、王宝柱、杨卫科、高玉柱、曾荣昌、王贵明、曹东、赵相月。 2. GB/T 37190-2018 管道腐蚀控制工程全生命周期　通用要求，任振铎、赖广森、邸建军、王贵明、张大刚、吴希革、王皖、曾荣昌、高扬、欧阳明辉、周美五、何军山、郑中胜、张国玉、赵星、孙兆儿、欧曙辉、金拥军、邢琳琳、许吉专、刘建辉、刘严强、陈建强 3. GB/T 37590-2019 腐蚀控制工程全生命周期管理工作指南。刘福云、刘兴唐、高玉柱、庄锁良、詹耀、李依璇、刘严强、欧曙辉、李侠、王昊、高扬、洪峰、曾荣昌、叶群策、于海成、马征、张国祯、金辉、张琪、修海辰。来源：全国标准信息公共服务平台; 个人分类: 国家标准|2042 次阅读|0 个评论

我对鄱阳湖控制工程的意见: 热度 3 jiangming800403 2016-12-5 16:48; 我对鄱阳湖控制工程的意见：（一）湖控工程意义不大，（二）鄱阳湖江湖分离是大势所趋。建国以后，随着长江大堤体系的完善，长江沿岸的湖泊逐渐建闸控制，实现江湖分离。目前长江中下游没有闸坝控制的通江湖泊只有洞庭湖、鄱阳湖、石臼湖等三座。当然长江下游通江湖泊江湖分离的历史其实很早，晚清名臣张之洞都鄂时候，就曾修筑武金堤、武清堤，使武昌东湖、南湖等湖泊与长江分离。江湖分离主要是为湖区围垦蓄洪服务，防止汛期长江洪水倒灌，增加圩堤的防洪压力。洞庭湖、鄱阳湖由于上游汛期来水量太多，难以抽排，所以一直未建闸坝控制，保留为通江湖泊。但规划中的鄱阳湖湖控工程与一般的江湖分离工程不同，目的是调枯不调洪，维持鄱阳湖枯水期的水位与水面。鄱阳湖本身就是一个吞吐型的湖泊，可以分为上、下（南、北）两部分，北鄱阳湖基本上类似为河道，每年水面积剧变主要在南鄱阳湖。每年动库容超过200亿立方米，对于吸纳长江汛期洪水，长江下游的防洪供水都有重要意义。鄱阳湖水位与湖区供水和候鸟越冬的关系不大。而湖控工程非汛期下闸拦水，会进一步加剧长江下游非汛期的低水位、低流量，加重长江口咸潮入侵。鄱阳湖的历史水位比现在低得多，而且水面比现在靠北，鄱阳湖中心西汉时期还曾经有个枭阳县。以目前湖口最高洪水位，如果没有圩堤挡水，鄱阳湖汛期水面将淹没南昌，达到上万平方千米。鄱阳湖水面扩大，一方面与地质沉降有关；另外一方面也是长江和赣江泥沙在九江附近形成三角洲淤积，造成古彭泽解体，并抬高了水位。长江清水下泄，干流河床下切，连带湖口和鄱阳湖水位下降，从地质过程上讲，不值得什么大惊小怪。鄱阳湖越冬候鸟主要栖息地是消落带而不是水面，鄱阳湖冬季水位过高，反而不利于候鸟觅食，如97-98、07-08年的冬汛期间。因此，湖控工程对鄱阳湖湖区而江西全省的积极意义有限，反而可能影响长江下游沿江地带的供水。赣江流经鄱阳湖区西部，并分为三支，形成鸟嘴状三角洲，其中北支是赣江主流，与修水汇合后，经北鄱阳湖注入长江。赣江三角洲沙嘴持续向东北发展，所形成的沙坝迟早会和对岸的都昌县相连，从而将鄱阳湖分为上、下（南、北）两部分，下（北）鄱阳湖成为赣江入江水道的一部分，鄱阳湖由过水湖泊，转变为与长江、赣江分离，就如同长江对岸的龙感湖、大官湖、黄湖、泊湖等江北湖群都曾经是古彭泽的一部分，现在已经与长江分离。实际上，上、下鄱阳湖之间已经存在松门山、吉山等沙山（沙岛），即使没有人类活动影响，上下鄱阳湖分离可能也会在几百年以后发生。; 个人分类: 水利工程与水域生态|3857 次阅读|4 个评论

浅谈动态系统的线性化: yujiangnb 2016-4-1 20:53; 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。作者：Yu Jiang 链接：http://zhuanlan.zhihu.com/p/20694858 来源：知乎 (本文只代表个人观点) (这里所说的线性化，包括下面会用到的Exact Linearization, 都是指基于一阶泰勒展开的线性化近似，而不是基于微分几何的全局线性化或者输出反馈线性化。) 1 为什么要探讨线性化？很多人看到这个题目，或许第一感觉会是：“为什么要研究线性化？线性化不就是一阶泰勒展开吗？这再简单不过了，用小学数学就好啦！” 在理论上，这一点也没错。比如我们要在原点线性化如下的非线性模型，相信大多数人不假思索的就能告诉我：线性化的结果是 y = u 既然如此，我们为什么还要探讨线性化呢? 答案很简单，上面一个例子是理论上的，也就是经过很大程度上简化了的，几乎完美的。那么实际上，工程中需要线性化的问题是什么样的呢？看看下面的例子，假如有这样一个遥控飞机的模型。工程师现在想把控制器参数优化一下。为此，他需要线性化从飞机控制器的输入到导航控制器的输入之间这个可能含有几千个模块，几万个信号的子系统。很显然，想要解析的泰勒展开这样一个模型，在实际中是相当费时费力的。那么，我们来看看难点都在哪吧： 1) 没有非线性方程：理论上，动态系统总是可以用光滑的ODE来建模。而实际上，在工程应用中，系统往往是用框图来搭建的，比如用Simulink等软件。用框图来建模有非常多的好处，比如可以方便的模块化，通过观察某个具体的信号值来debug, 还有其他的好处就不一一列举了。但是像这样复杂的框图模型是很难等价的转化成一组非线性方程组的。甚至有些模块，根本就不存在解析表达式。所以，很难对一个非线性方程去求偏导数来获得泰勒一阶展开项。 2）不光滑：有些模块或许存在解析数学表达式，但是根本不可导；有些可能存在大量的奇异点；有些甚至导数无从定义，比如enabled subsystem, triggered subsystem等。 3）多重采样时间：在很多实际模型里面，有些模块是连续的，例如积分器。有些模块是离散的，采样时间可以是0.1秒，可以是10秒，甚至可以是无穷大，比如constant block。那么，最后线性化出来的系统到底应该是连续的，还是离散的？ 4）牵一发而动全局：假设，在最理想的情况下：我们真的把这个模型对应的非线性方程组表示出来了，并且最终验证了模型的准确性，然后成功的进行了线性化。可是，第二天模型的作者表示：”我把某几个子系统里的几条信号删掉了，然后把其它几条信号的连接方式重新设计了一下，你再帮我泰勒展开一下吧“。很不幸，这很大程度上意味着我们之前的解析方程组被彻底改变了，所有的工作需要重头在来过。这样的分析方式在实际的工程开发中是很不现实的，因为时间成本太高。 2 数值扰动既然解析方法不行，那么应该怎么做呢？一个比较传统而且有效的方法是数值扰动。我们还是来看看第一个例子。用数值扰动的方法，我们可以在输入端输入一个常数，比如说du = 0.1。然后，我们测量输出信号，发现 dy = 0.0998, 两者相除，我们得到了一个基于数值线性化的结果 y = 0.998*u 如果用更小的du，事实上我们可以得到更精确的结果。现在这个方法看起来比解析方法好用了很多。在某种程度上，它的思想其实就是把整个系统当成是一个黑箱，通过输入输出来进行辨识。事实上，对于比较小和比较简单的模型，数值扰动的效果都还是不错的。那么，它有什么问题呢？看几个例子就能明白了。 2. 1 延时的处理我们来看看下面这个例子：在“黑箱”中，有一个隐藏的很深的延时模块。在这种情况下，我们给这个系统提供扰动输入，然后去测量输出的时候，会发现输出信号过了很久都没有发生变化。由此，我们很有可能会错误的把这个系统线性化成一个 0 增益！当然了，如果事先能知道其中有一个这样的Delay block，是可以采取一些措施来进行更好的辨识的。但即使如此，自动控制原理告诉我们，在频域上逼近一个Delay Block的一个很好的方式是用Pade Approximation。但是这种逼近用数值扰动是很难做到的，特别是对于复杂的，含有多个具有不同时间长度的延时环节的系统。现在，你也许已经可以看出此处存在的一个矛盾：数值扰动是把整个模型当成一个黑箱，不需要知道黑箱里面的信息。但是我们实际上是知道这个黑箱里所有模块的具体情况的。可是这些信息在数值扰动的过程中没法有效的利用上。 2.2 一些特殊的模块再看看下面这个例子假如我们用数值扰动来线性化这个模型，那么我们会遇到两个不同的情况：1）扰动的足够小，我们得到的是一个 0 增益的线性化结果。2）扰动信号大到一定的程度，我们会得到一个线性的关系。那么，哪个结果是对的呢？答案是：都对，也都不对。这取决于用户的具体问题。如果用户故意用这样一组quantizer, 目的就是想分析在一个很小的范围内此模型的动态。在此情况下那么1）是所期望的。还有一种可能，就是用户本身是不想用Quantizer的，但是在用数字电路实现某个部件的时候，不得已的让一个本来应该是线性增益的关系变成了这样的Quantization的结果。那么在这种情况，2）是用户所期望的。对于这样一个特殊的模块，我们的确可以通过调整干扰信号的大小来得到不同的结果。但是假设有无数多个类似这样的模块存在于某个模型中，有些模块是属于情况1）的，有些是属于情况2）的，那么整个基于数值扰动的线性化结果就无法如用户所期望的了。 Simulink Control Design工具箱和Block-by-Block方法 Simulink Control Design 工具箱的一大特点就是它提供了Block-by-Block的线性化方法。这个方法有时也叫Exact Linearization (不同于基于微分几何的全局线性化）。简单来讲，在线性化的过程中，每个模块会先被线性化，算出各自的Jacobian矩阵。然后由Simulink Control Design工具箱把这些信息有效的整合在一起（这是一个非常复杂的过程），从而计算出整个模型的线性化结果。在这个例子中，线性化通路上有3个模块，他们的Jacobian分别是 cos(0) = 1, n阶的pade approximation的状态空间表达式，和1. 那么对于这个简单的系统而言，整个线性化的结果就是这三个线性系统的级联。在第二个例子中用户可以打开Quantizer的窗口，然后把 Treat as gain when linearizing 的选项打上勾，这样就会使得这个模块被线性化成一个线性增益。 Simulink Control Design工具箱还带有各种高级的功能。例如，对于一些很难线性化的模块，用户可以自己配置此模块的线性化结果，用于整个模型或者子系统的线性化。更多的内容请参考Simulink Control Design的官方文档： Simulink Control Design Documentation; 7925 次阅读|0 个评论

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