第３９卷 第ｌ０期 计算机工程 ２０１３年１０月 Ｖｌｏ１＿３９ Ｎｏ．１０ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｏｃｔｏｂｅｒ ２０１３ ・开发研究与工程应用・ 文章缩号：１００ｏ—＿３４２８（２０１３）１ｏ＿－＿０２７１—０４ 文献标识码：Ａ 中圈分类号：ＴＰ３０１ 基于模糊Ｐｅｔｒｉ网的海上风电场运行维护研究 郑小霞，张秦墉，符杨，李东东 （上海电力学院电力与自动化工程学院，上海２０００９０） 摘要：针对海上风电场运行维护任务作业时问的不确定性及传统网络规划方法缺乏数学表达能力等问题，利用模糊Ｐｅｔｒｉ网对海 上风电场运行维护策略进行研究。用模糊时问函数表示维护任务执行时间的不确定性，给出模糊时间Ｐｅｔｒｉ建模方法和模糊关键路 径计算方法，在此基础上结合实例计算某故障发生后维护任务在约束条件下按时完工的可能性。结果表明，该方法可以正确、直 观地表达运行维护任务，并能对其进行形式化描述和有效分析。 关健词：海上风电场；模糊时间；Ｐｅｔｒｉ网；关键路径；运行维护 Ｒｅｓｅａｒｃｈ ０ｎ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｆ０ｒ ｏｆｆｓｈｏｒｅ Ｗｉｎｄ Ｆａｒｍ Ｂａｓｅｄ ０ｎ Ｆｕｚｚｙ Ｐｅｔｒｉ Ｎｅｔ ＺＨＥＮＧ Ｘｉａｏ－ｘｉａ，ＺＨＡＮＧ Ｑｉｎ－ｙｏｎｇ，ＦＵ Ｙａｎｇ，ＬＩ Ｄｏｎｇ－ｄｏｎｇ ’ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０００９０，Ｃｈｉｎａ） ［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｉｎ ｖｉｅｗ ｏｆ ｔｈｅ ｔｉｍｅ ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ｏｆ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ（Ｏ＆Ｍ）ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｆｏｒ ｏｆｆｓｈｏｒｅ ｗｉｎｄ ｆａｒｍ ａｎｄ ｔｈｅ ｌａｃｋ ｏｆ ｍａｔｃｈ ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｏｆ ｎｅｔ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ，ａ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｕｚｚｙ Ｐｅｔｒｉ ｎｅｔ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅ ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ｉｓ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ａｓ ｆｕｚｚｙ—ｔｉｍｉｎｇ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｒｉｔｉｃａｌ ｐａｔｈ ｉｓ ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄ ｉｎｔｏ ａ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｉｆｎｄｉｎｇ ｔｈｅ ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｂｙ ｓｏｌｖｉｎｇ ｓｔａｔｅ ｅｑｕａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｆｕｚｚｙ—Ｔｉｍｉｎｇ Ｐｅｔｒｉ Ｎｅｔ（ＦＴＰＮ）．Ｔｈｅ ｐｏｓｓｉｂｉｌｉｙｔ ｏｆ Ｏ＆Ｍ ｐｒｏｊｅｃｔ ｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎ ｉｓ ａｌｓｏ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｔｉｍｅ ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ＦＴＰＮ ｃａｎ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｅｘｐｒｅｓｓ ｔｈｅ Ｏ＆Ｍ ｐｒｏｊｅｃｔ ｐｒｏｐｅｒｌｙ，ｂｕｔ ａｌｓｏ ｇｉｖｅ ａ ｆｏｒｍａｌ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ． ［Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ］ｏｆｆｓｈｏｒｅ ｗｉｎｄ ｆａｒｍ；ｆｕｚｚｙ—ｔｉｍｉｎｇ；Ｐｅｔｒｉ ｎｅｔ；ｃｒｉｔｉｃａｌ ｐａｔｈ；Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ（Ｏ＆Ｍ） ＤｏＩ：１Ｏ．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１０００—３４２８．２０１３．１０．０５８ １概述 实际情况选择合理的维护人员、船只、备件和出海时机等， 拥有合理可靠的运行和维护策略及资源，不仅可以事半功 海上风电由于其资源丰富、风速稳定、对环境的负面 倍而且可以带来更大效益＿４Ｊ。 影响较少，风电机组距离海岸较远，视觉干扰很小，允许 海上风电场运行维护策略研究本质上是一个网络优化 机组制造更为大型化，可以大规模开发等优势，逐渐成为 （时间一资源）问题。就是在一定资源条件下，寻求最短的维 可再生能源开发的新方向和新动力 Ｊ。相比陆上风电机组， 护工期，或在一定维护工期前提下，使投入的资源最少。 海上风电机组面临的台风、气流、闪电、潮汐等恶劣环境， 近年来，众多学者对运行维护这类工作流建模问题进行了 加之建设和维护工作需要使用专业船只和设备，使得海上 大量研究。文献［４］提出将网络计划方法用于海上风电场的 风电场的建设和运行维护成本较高。据统计，欧洲海上风 运行维护策略研究，对不同方案的总成本进行比较。文献［５］ 电场的运行和维护成本占每度电价的２５％－３０％，平均每台 采用Ｐｅｔｒｉ网建立了装备维修系统模型，运用变迁使能优先 ２．０ ｍＷ的海上风机２０年总维护费用约２ ０００万～３ ０００万， 级和抑制弧等冲突解决方法实现不同资源运用策略建模。 海上风力机运行维护成本约为陆上的２倍～４倍 Ｊ。因此， 文献［６］采用层次化的Ｐｅｔｒｉ网技术建立设备系统维修流程仿 以降低总成本为目标的海上风电场运行维护策略研究是十 真模型。文献［７］针对传统网络计划方法缺乏数学表达能力 分重要的。目前海上风电场均采用远程监测系统对风电场 的问题，提出用模糊时间Ｐｅｔｒｉ网表达工程计划、求取关键 的现场情况进行监测，在定期维护或故障维护时，应根据 路径的新模型。 基金项目：国家“８６３”计划基金资助项Ｉ￣１（２０１２ＡＡ０５１７０３）；上海市科技攻关计划基金资助重点项目（１０ｌ１０５０２１００）；上海市教委重点 学科建设基金资助项Ｈ（Ｊ５１３０１）；上海市教委科研创新基金资助项目（ｚ２０１０—６４） 作者简介：郑小￣（１９７８一），女，副教授、博士，主研方向：系统仿真，故障诊断；张秦墉，硕士研究生；符杨、李东东，教授、 博士 收稿日期：２０１２—０７—３０ 修回日期：２０１２—１０—０８ Ｅ＿ｍａｉｌ：ｚｈｘｉａｏｘｉａ＠１２６．ｃｏｍ ２７２ 计算机工程 ２０１３年１０月１５日 本文在综合现有研究成果的基础上，将模糊Ｐｅｔｒｉ网用 定义３模糊时间Ｐｅｔｒｉ Ｉ￣（Ｆｕｚｚｙ－Ｔｉｍｉｎｇ Ｐｅｔｒｉ Ｎｅｔ，ＦＴＰＮ） 是一个六元组 ，ＴＪ，０，Ｍｏ，Ｏ ｏ 其中： Ｐ：｛Ｐ１，Ｐ２，…』 ｝为有限非空集合，表示任务的状态； ｛ ， ，…， ｝为一个有限变迁集，表示任务的执行， 且有ＰＮＴ＝￣，ＰＵ ； 于海上风电场运行维护策略研究，对维护任务执行时间不 确定性用模糊时间函数表示，并给出模糊时间Ｐｅｔｒｉ建模方 法和模糊关键路径计算方法。 ２模糊Ｐｅｔｒｉ网基础 Ｐｅｔｒｉ网是一种基于形式化建模与分析方法的网络理 论。作为图形化的建模工具，Ｐｅｔｒｉ网具有直观、易懂和易 用的优点，对描述和分析系统的并发现象有独到之处，而 ，：Ｐ× Ⅳ０（ｔＰ负整数）为变迁输入弧，定义了从尸到 的有向弧的重复数或权的集合； Ｄ：ＴｘＰ一Ⅳ０（非负整数）为变迁输出弧，定义了从 到Ｐ 作为一种数学化工具，它又是严格定义的数学对象，可以 通过建立各种状态方程、代数方程及其他数学特性对静态 结构特性及行为特性予以分析。 ２．１经典Ｐｅｔｒｉ网 定义１经典的Ｐｅｔｒｉ网是一个满足如下充要条件的三元 组（Ｐ， 。其中，Ｐｕ殍 （网非空）；Ｐｎ （二元性）； Ｆ∈（尸× Ｕ（７１×尸）（流关系仅在Ｐ和 的元素之间）； ｄｏｒａ（Ｆ）Ｕ ｃｏｄ（Ｆ）＝ＰＵ 没有孤立元素），其中，ｄｏｒａ（Ｆ）和ｃｏｄ （ 分别为，的定义域和值域。 Ｐ和 分别为Ⅳ的库所集和变迁集，Ｆ为流关系。库 所和变迁又称为Ｐ元素和 元素，Ｆ是一个由Ｐ元素和一 个 元素组成的有序偶的集合，称为Ⅳ的流关系。在图上 库所一般用“０”表示，变迁用“口”或“ｌ”（时间函数 为０）表示，从库所到变迁或从变迁到库所的有向弧表示流 关系。Ｐｅｔｒｉ网的动态行为用令牌或托肯的分配来描述，在 图上通常用黑点“・”表示。 ２．２模糊时间Ｐｅｔｒｉ网 定义２模糊时间是一种可能性分布，该可能性分布是 从时间轴ｒ到区间［０，１］的一个映射［８ 】。设ａ为某一时问点， 用／ａ。表示与ａ相关的可能性分布函数。 在工程维护计划中，某个任务尸完成的作业时间一般 有最短完成时间ａ、最可能完成时间ｂ和最长完成时间ｃ这 ３种时间，用模糊三角数表达就是［ ，ｂ，ｃ］，其对应的隶属函 数如图１所示。 ％（ｒ】 ｌ 一 ０ ａ ｂ ｃ 图１模糊时阕的三角函数 设路径上所有变迁的模糊时间参数已知，路径长度为 模糊时间参数的扩展加。的和运算。例如：２个三角模糊数 １：【 ｌ，ｂ１，ｃ１］， ２＝【ａ２，ｂ２，Ｃ２］，则 １。 ２ ［ａｌ＋ａ２，ｂｌ＋ｂ２，Ｃ１＋Ｃ２］。 若有ｒ１个模糊三角数ｐｌ＝［ａｌ，６ｌ，ｃｄ， ２ ［ａ２，ｂ２，ｃ２］，…， 一 ［ａｎ，ｂ ，ｃ 】，其极大值为：ｍａｘ（ｕｌ，ｌｆ２，… ） ［ｍａｘ（ａｌ，ａ２，…，ａｎ）， ｍａｘ（ｂ１，ｂ２，…，６ ），ｍａｘ（ｃ１，Ｃ２，…，Ｃｎ）】。 的有向弧的重复数或权的集合； Ｐ一Ⅳ０为ＦＴＰＮ的标识，系统的每一个状态对应于 库所的一个标识向量， 而是初始标识； ｏ为模糊数集合，代表库所的属性，其元素代表Ｐ中 库所对应任务的完工时间，此处用模糊时间戳表示。模糊 时间戳记作ｘ（ｒ），它表示某个托肯在时间点 达到某个库 所的可能性分布。 定义４关联矩阵ｃ：ＰｘＴ－－－＋Ｚ，其对应的矩阵元素： Ｃｏ＝ｗ（ｔｊ，ｐｉ）－ｗ（ｐｉ， ） 其中： ， 、 Ｉ１（ｔｊ，Ｐ ）∈０ ，ｐ Ｊ ｌＯ（ ｐ ０ 、 ， １ｆ ０（１（ ）Ｐｆ，ｆ，）∈Ｉ茌， 则 与ＦＴＰＮ存在一一对应关系。 定义５在一个Ｐｅｔｒｉ网中，设其关联矩阵为Ｃ，则Ｐ 不变量为满足Ｘ Ｃ－－０的非负整数列向量，其对应的物理含 义为在初始标识％中，经 不变量加权后的初始托肯数 之和为一个常量。 定义６若Ｘ是对应Ｐｅｔｒｉ网的 不变量，称Ｉｌｘｌｌ－ ， （ｆ）＞０｝为Ｐ＿不变量的支集合，若Ｐ１ Ｐ是尸＿不变量的支 集，ＶＰ２ｃＰｌ都不是ＦＴＰＮ的支集，则称Ｐ１为ＦＴＰＮ的 不变量的极小支集。 ２．３模糊关健路径计算 定义７假定三角模糊数为Ａ，隶属度为 ），则其综 合均值ＧＭＶ（ ）为 ｕＪ： ＧＭＶ（Ａ）＝Ｂ 』４（ ） ／ ／ｚＡ（ｘ）ｄｘ （１） 其中， 为 的模糊集。 定义８设三角模糊数日＝（ ，，ａ ，口 ），６＝（６，，ｂ ，ｂ ），则ａ。６＝ （ａｌ，ａ ，ａ ）。６＝（６ｆ，ｂ ，ｂ ）＝（ ６，，ａ ＋ ，ａ ＋６ ）。设路径上所有变 迁模糊时间参数已知，路径长度为模糊时间参数的扩展加 ０的和运算。 定义９模糊关键路径：设从 到Ｐｅｎｄ的路径有ｋ条， 用Ｄ ｆ：１，２，…，Ｄ表示每一条路径，对应的长度为Ｌ』，则模糊 关键路径记为Ｄ ，对应的长度为Ｌｍ＝ｍａｘ（Ｌ１上２，…上 。 定义１０设关键路径的隶属度函数为 ●，则工程在 工期 ０内完成的可能性为： 第３９卷第１０期 郑小霞，张秦墉，符杨，等：基于模糊Ｐｅｔｒｉ网的海上风电场运行维护研究 ２７３ （ ≤ ）：Ｊ （ ）ｄｘ／ （ ）ｄｘ ３基于模糊Ｐｅｔｒｉ网的维护工作建模 （２） 。（７）依据模糊路径长度，求取模糊关键路径 ，在工期 约束下，求得对应的隶属度并进行相应的分析。 ４算例分析 以海上风电场发生故障后维护为例。当海上风电机组 发生故障时，首先要通过现场经验和ＳＣＡＤＡ系统提供的 数据对故障进行初步分析，制定相应的维修方案，必要时 要到备件库取可能需要的零部件。在保证经济上可以接受 的天气状况下，由海上运输船将技术人员和相应的备品备 件运抵现场，由技术人员对可能故障的部件进行拆卸、检 ３．１任务节点属性及关系 对海上风电场运行维护工作进行建模时，基本任务通 过变迁体现，任务之间的衔接状态通过库所表现，模糊工 期通过变迁模糊时延反映。模糊时延表示在ＦＴＰＮ模型中 变迁触发后，Ｔｏｋｅｎ由弧到达其相应输出库所耗费时间服从 三角模糊函数分布。设计任务问具有的关系可以分为４种： 开始．开始，开始．结束，结束一开始和结束一结束，它们的具 体含义如表１所示 ，对应的Ｐｅｔｒｉ网模型如图２所示。 表１任务链接关系含义 查故障，并对损坏的部件进行修理或更换。如果没有随运 输船带相应的部件，那么还要再去取备品备件，根据备品 备件存放的仓库，可能还需要到工厂调货。整个维护工作 包括故障分析、人员及分组方式、轮班系统、船只资源及 能力、备件库存或供货期等环节，需要一个组的通力合作 才能使得如此大的工程顺利有效地完成。在某海上风电场 维护过程中，假设某故障发生后要进行维护工作，该维护 Ｐ Ｐ，．Ｐ Ｐ 尸 ２ 工作可由１３项子任务协同工作完成，维护任务的组成如 表２所示。 表２维护任务的组成 ℃ ｉ Ｂ ｉ Ｂ ． （ｄ）结束一结束 （ｃ）结束－开始 图２任务链接关系的Ｐｅｔｒｉ两模型表示 ３．２基于ＦＴＰＮ的运行维护模型及求解步骤 运行维护模型及求解步骤如下： （１）确定维护任务分解结构、各任务所需的模糊时间及 各任务间的衔接关系。 （２）画出对应的ＦＴＰＮ表达图，对所有库所标上对应的 模糊时间。 （３）对照ＦＴＰＮ任务流表达图，依据定义４计算其关联 矩阵 。 在具体建模过程中，可将子任务映射为ＦＰＴＮ工作流 网模型中的变迁，对于具有先后顺序的２个变迁 和 ， 可以把库所 与 合并，形成设计任务间的串连关系 …。 为了保证整个维护过程只有一个起点和一个终点，根 （４）设ＦＴＰＮ的初始标识为 眦，结束标识为 ｄ，求 取全部Ｐ不变量。 （５）依据 不变量，求得 不变量的极小支集，并提 取极小支集库所之间的变迁，形成对应的变迁序列。 （６）依据变迁序列，求取所有库所序列的模糊路径长 度厶。 据基于ＦＴＰＮ的工作流模型建模原则，添加２个虚拟变迁 和 ，并标识出对应的库所，设虚拟变迁的模糊时间函 数为０。由表１任务链接关系的Ｐｅｔｒｉ网表示和任务信息构 建出ＦＴＰＮ模型，如图３所示。 图３海上风电场运行维护工作的ＦＴＰＮ表达 ２７４ 计算机工程 ２０１３年１０月１５日 计算得到关联矩阵Ｃ为 一１ １ ～１ １ —１ １ —１ —１ １ —１ ● 根据不变量Ｐ的定义，求得该Ｐｅｔｒｉ网的不变量Ｐ为： １２ １３＿ 知－÷ Ｐ１＝［１１ ｌ１ ｌｌｏ０ｏ００００００１１ ｌ１】 由此可计算出各路径对应的模糊时间长度分别是： Ｐ２＝【ｌ１１ｏ００１１００１ｏ０ｏ０１１１１］ Ｌ１－［８．５，３４，６０．５］，Ｌ２ ［７．５，３６，６５．５］，Ｌ３ ［１６．５，５８， ＝［１１１０００１１ｏ００ｌ１１１ｌ１１１］ １０２．５】，Ｌ４＝［１６，５７，１０１］，Ｌ５＝［９．５，８７，６４．５］，Ｌ６＝［１８．５，６０， ｅ４＝［１１１０００００１１１００００１１１１］ １０１．５］，Ｌ７＝［１８，５９．５，１０１］ ＝［１１１０００００１１０１１１１１１１１ｒ 可知模糊关键路径为Ｄ６，其长度为Ｌ６＝［１８．５，６０， －－［１１１０００１００００００００００１１］ １０１．５］；计算模糊综合均值ＧＭＶ（Ｌ６）＝６０ ｈ，设其工期约束 且ＩＩ＇／１１１ ｛Ｐ０，Ｐｌ， ，Ｐ３，尸４，Ｐ５，Ｐ１５，Ｐ１６，Ｐ１７，Ｐ１８｝；ｆ ｌＩ＝｛Ｐ０，Ｐ１， ０＝４０ｈ，７０ ｈ，９０ｈ。 尸２，尸６，ｔ＇７，Ｐｌｏ，Ｐ１５，Ｐ１６，Ｐ１７，Ｐ１８）；ｌ ｌＨ－｛Ｐｏ，ＰＩ， ，Ｐ６， ，Ｐｌｌ， （１）对约束条件Ｌ０－－４０ ｈ，则维护工作按时完工的可能性 Ｐ１２，ＰＩ３，Ｐ１４，ＰＩ５，Ｐ１６，Ｐ１７，Ｐ１８｝；ｌＩ＇／４１１＝｛ｅｏ，ＰＩ，／＇２，Ｐ８，Ｐ９，ＰｌＯ， 为１３．４２％； Ｐｌ５，Ｐ１６，Ｐ１７，Ｐｌ８｝；ｌ慨ＩＩ＝｛Ｐｏ，Ｐ１，Ｐ２，Ｐ８，Ｐ９，Ｐ ＰＩ２，Ｐ１３，Ｐ１４， （２）对约束条件Ｌ０－７０ ｈ，则维护工作按时完工的可能性 Ｐ１５，Ｐ１６，Ｐ１７，Ｐ１８）；ｌｌｅ６ｌ ｌ｛尸０，Ｐ１，尸２，Ｐ６，Ｐ１７，Ｐ１８）。 上述不变量只有 不是极小支集，其他均为Ｐ不变量 为７１．１９％； 的极小支集，而且它们都是０／ｌ向量。 （３）对约束条件Ｌｏ＝９０ ｈ，则维护工作按时完工的可能性 根据前述的计算步骤（５），可以得出从开始变迁 到结 为９６．１６％。 束变迁 共有７条变迁序列，即： ５结束语 Ｄｌ： ＿÷ －÷ ＿÷ ２ ３＿÷ ＿÷ 与陆上风电机组相比，海上风电机组运行维护成本较 Ｄ２： 一 一 一 一 １１一 ２一 ３一丁知一 高，本文将基于模糊时间Ｐｅｔｒｉ网的建模方法用于海上风电 Ｄ３： ＿÷ －÷ ＿＿＋ ｌ－÷ ２ ４＿ ２ ３ 场运行维护策略研究中，给出了模糊时间Ｐｅｔｒｉ网的形式化 ＴＦ Ｔｅ 描述和维护工作任务之间链接关系的Ｐｅｔｒｉ网模型表示。实 Ｄ４： ＿ ＿÷ １ ２ ＿＿＋ ４ ２－÷ ３ 例表明，改方法用库所表示维护子任务，用变迁表示子任 ＴＦｒ Ｔｅ 务的起始和完成，比传统网络图用箭线表示子任务、用圆 Ｄ５： ＿÷ ＿ ＿ ０ ｌ１＿ ２．÷ ３一÷ 圈表示子任务的开始或结束更加直观、含义更加明确，同 Ｄ６： ＿÷ ＿ ＿÷ －÷ ｌ０ １＿÷ ２＿ Ｉ４ 时把基于图形的任务问题转变成一个代数问题，可以方便、 丁ｌ２－÷ｒｌ３ Ｆ＿÷ 动态地计算各子任务的完成时间。 Ｄ７： ＿ ＿ ＿÷ ＿＿÷ ０＿÷丁ｌ１－÷ ２ ４＿÷ （下转第２７８页） ２７８ ４４ ４ 计算机工程 ２０１３年１０月１５日 本单元目标比特数分配更合理。仿真结果表明，与ＪＭ８．６ 相比，本文提出的改进算法在保证图像质量的前提下，具 有更好的码率控制精度，同时视频序列的ＰＳＮＲ波动、输 ３８ 誊３６ 鸳 出码流更加平稳。本文提出的算法主要针对基本单元层的 码率控制，基本单元的大小会影响码率控制的精度，因此， 基本单元的大小对算法性能的影响将是后续研究的内容。 图３ ＧＯＰ＝３０时ａｋｉｙｏ序列峰值信噪比波动曲线 图４、图５给出了２种算法测试序列的编码输出比特数 曲线，码率为１２８ Ｋｂ／ｓ。可以看出本文提出的算法编码输 另外，在其他格式测试序列以及目标码率下算法的性能测 试是下一步研究的方向。 参考文献 ［１］Ｔｅｓｔ Ｍｏｄｅｌ Ｅｄｉｔｉｎｇ Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ．ＩＳＯ／ＩＥＣ／ＪＴＣＩ／ＳＣ２９／ＷＧ１ １／ ９３—２２５ｂ一１９９３ ＭＰＥＧ一２ Ｔｅｓｔ Ｍｏｄｅｌ ５［Ｓ】．１９９３． ［２】ＩＴＵ Ｓｔｕｄｙ Ｇｒｏｕｐ．ＩＴＵ－Ｔ／ＳＧ１５—１９９７ Ｖｉｄｅｏ Ｃｏｄｅｃ Ｔｅｓｔ Ｍｏｄｅｌ ＴＭ￣８［Ｓ］．１９９７． ［３】Ｖｉｄｅｏ Ｇｒｏｕｐ．ＩＳＯ／ＩＥＣ １４４９６—２—１９９７ ＪＴＣ１／ＳＣ２９／ＷＧ１ １ ＭＰＥＧ一４ Ｖｉｄｅｏ ＶＭ—Ｖｅｒｓｉｏｎ ８ＩＳ］．１９９７． 【４】Ｌｉ Ｚｈｅｎｇｇｕｏ，Ｐａｎ Ｆｅｎｇ，Ｐａｎｇ Ｋｅｎｇ．Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｂａｓｉｃ Ｕｎｉｔ 出比特数波动较ＪＭ８．６更平滑，更有利于信道的有效传输。 ４Ｏ 童３０ 娄２０ 曩１０ Ｏ Ｌａｙｅｒ Ｒａｔｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ ＪＶＴ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃ．ｏｆ ｔｈｅ ７ｔｈ Ｊｏｉｎｔ Ｖｉｄｅｏ 图４ ＧＯＰ－－１０时ａｋｉｙｏ序列编码比特数 Ｔｅａｍ Ｍｅｅｔｉｎｇ．Ｐａｔｔａｙａ，Ｔｈａｉｌａｎｄ：Ｉｓ．ｎ．】，２００３． ［５】石迎波，吴成柯，王养利，等．一种新的Ｈ．２６４基本单元码 率控制方法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２００６，２８（１ １）：１７６６—１７６９． ［６］蔡克炬，张长明，于鸿洋．基于ＪＶＴ－Ｈ０１７码率控制算法的 号暑 改进［Ｊ］．微计算机信息，２００９，２５（３）：２６５—２６６． ［７】Ｌｅｅ Ｈｕｎｇｊｕ，Ｃｈｉａｎｇ Ｔｉｈａｏ，Ｚｈａｎｇ Ｙａｑｉｎ．Ｓｃａｌａｂｌｅ Ｒａｔｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ ＭＰＥＧ一４ Ｖｉｄｅｏ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｖｉｄｅｏ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０００，ｌＯ（６）：８７８—８９４． 簿 图５ ＧＯＰ＝１０时ｃａｒｐｈｏｎｅ序列编码比特数 ［８】王友炳，蔡灿辉．一种Ｈ．２６４／ＡＶＣ码率控制的改进算法［Ｊ］． 计算机工程与应用，２００８，４４（１ １）：１９９—２０２． 【９］Ｊｉａｎｇ Ｍｉｎｑｉａｎｇ，Ｌｉｎｇ Ｎａｍ．Ｏｎ Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ Ｈ．２６４／ＡＶＣ Ｖｉｄｅｏ Ｒａｔｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｂｙ ＰＳＮＲ—ｂａｓｅｄ Ｆｒａｍｅ Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ［Ｊ］ ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２００５，５ ｌ（１）： ２８１—２８６． ６结束语 本文从２个方面对Ｈ．２６４码率控制算法进行了改进。 方面，采用时间线性预测模型与时空加权预测模型相结 合的方法进行基本单元ＭＡＤ预测，并根据当前帧中前一基 一本单元的ＭＡＤ预测误差对当前基本单元ＭＡＤ预测值进行 修正，使基本单元ＭＡＤ预测更加准确。另一方面，采用基 于ＰＳＮＲ与ＭＡＤ相结合的方法估计基本单元复杂度，使基 （上接第２７４页） 参考文献 【１］何杰，赵鑫，杨家胜．我国海上风电产业发展的对策和 建议［Ｊ］．人民长江，２０１ １，４２（１）：３７—３９． 【１０］周明朗，李征．一种对Ｈ．２６４视频编码码率控制算法的改 进［Ｊ］．微计算机信息，２００６，２２（１８）：２６０－２６２． 编辑顾逸斐 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