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Nonlinear Control for Unstable Networked Plants in the Presence of Actuator and Sensor Limitations Using Robust Right Coprime Factorization
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作者 Yuanhong Xu Mingcong Deng 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 2025年第3期516-527,共12页
In this paper,a nonlinear control approach for an unstable networked plant in the presence of actuator and sensor limitations using robust right coprime factorization is proposed.The actuator is limited by upper and l... In this paper,a nonlinear control approach for an unstable networked plant in the presence of actuator and sensor limitations using robust right coprime factorization is proposed.The actuator is limited by upper and lower constraints and the sensor in the feedback loop is subjected to network-induced unknown time-varying delay and noise.With this nonlinear control method,we first employ right coprime factorization based on isomorphism and operator theory to factorize the plant,so that bounded input bounded output(BIBO)stability can be guaranteed.Next,continuous-time generalized predictive control(CGPC)is utilized for the unstable operator of the right coprime factorized plant to guarantee inner stability and enables the closed-loop dynamics of the system with predictive characteristics.Meanwhile,a second-Do F(degrees of freedom)switched controller that satisfies a perturbed Bezout identity and a robustness condition is designed.By using the CGPC controller that possesses predictive behavior and the second-Do F switched stabilizer,the overall stability of the plant subjected to actuator limitations is guaranteed.To address sensor limitations that exist in networked plants in the form of delay and noise which often cause system performance degradation,we implement an identity operator definition in the feedback loop to compensate for these adverse effects.Further,a pre-operator is designed to ensure that the plant output tracks the reference input.Finally,the effectiveness of the proposed design scheme is demonstrated by simulations. 展开更多
关键词 Actuator and sensor limitations identity operator definition network-induced limitations robust right coprime factorization unstable plant
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Robust Control for Uncertain Nonlinear Feedback Systems Using Operator-based Right Coprime Factorization 被引量:3
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作者 Ni Bu Wei Chen +1 位作者 Longguo Jin Yandong Zhao 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2019年第3期824-829,共6页
The robust control issue for uncertain nonlinear system is discussed by using the method of right coprime factorization. As it is difficult to obtain the inverse of the right factor due to the high nonlinearity, the p... The robust control issue for uncertain nonlinear system is discussed by using the method of right coprime factorization. As it is difficult to obtain the inverse of the right factor due to the high nonlinearity, the proving of the Bezout identity becomes troublesome. Therefore, two sufficient conditions are derived to manage this problem with the nonlinear feedback system as well as that with the uncertain nonlinear feedback system under the definition of Lipschitz norm. A simulation of temperature control is given to demonstrate the validity of the proposed method. 展开更多
关键词 BEZOUT IDENTITY NONLINEARITY RIGHT coprime factorIZATION (RCF) robust control
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基于神经网络模型的县域尺度农业碳排放研究
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作者 张合兵 潘怡莎 +2 位作者 聂小军 王重洋 张慧芳 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期111-120,共10页
目的为测算平顶山市各县区2010—2020年农业碳排放,开展基于神经网络模型的县域尺度农业碳排放研究。方法从县域角度出发,从投入与产出角度对各影响因子进行分析,并在此基础上建立农业碳排放预测模型。采用灰色关联分析和Robust回归分析... 目的为测算平顶山市各县区2010—2020年农业碳排放,开展基于神经网络模型的县域尺度农业碳排放研究。方法从县域角度出发,从投入与产出角度对各影响因子进行分析,并在此基础上建立农业碳排放预测模型。采用灰色关联分析和Robust回归分析,得出各影响因素的关联程度及对农业碳排放的影响,初步确定各影响因素权重,建立神经网络预测模型,并将预测结果与实际值进行检验评价。结果结果表明:(1)平顶山市受农业生产分布区域影响,环中心城区县市承担主要农业生产活动,农业碳排放量较高;(2)灰色关联分析结果显示,农资投入要素对平顶山农业碳排放量影响显著,其中化肥与碳排放量相关度最高,产出因素相关度存在一定差异;(3)Robust回归分析结果给出了各影响因素的影响方向,指出玉米种植对农业碳排放的产生呈负相关关系,油料,瓜果,农业劳动力与农业碳排放关系不明显;(4)预测模型结果与实际值相关系数R2为0.99,拟合度较好。结论研究结果可为区域农业高质量发展和农业碳减排政策的制定提供一定理论支持与技术支撑。 展开更多
关键词 农业碳排放 灰色关联 神经网络 robust回归分析 农业碳排放影响因素
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基于LOF和改进Elman的锂电池健康状态估计
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作者 曹铭 曾骥 +3 位作者 谢世坤 邱嵩 张文祥 付艳恕 《井冈山大学学报(自然科学版)》 2025年第2期97-106,共10页
实现锂离子电池健康状态的准确估计,对于提高电池组的安全性能和使用性能、延长电池寿命以及提高能源利用率是至关重要。为了提高电池健康状态估计的准确性和鲁棒性,提出基于LOF异常值检测和改进Elman网络的电池健康状态估计方法。通过... 实现锂离子电池健康状态的准确估计,对于提高电池组的安全性能和使用性能、延长电池寿命以及提高能源利用率是至关重要。为了提高电池健康状态估计的准确性和鲁棒性,提出基于LOF异常值检测和改进Elman网络的电池健康状态估计方法。通过容量增量分析提取IC曲线峰值、峰值位置、峰左右斜率四个特征,然后作为模型输入,利用LOF算法对输入数据异常值进行检测和处理,并采用SCA算法和集成学习Bagging方法,实验设计对Elman网络进行改进。最后,使用NASA数据集进行模型验证,结果表明,LOF-SCA-Elman-Bagging模型的估计平均均方根误差为1.04%,与BP、SVM、GPR相比,具有更高的估计准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 电池健康状态 容量增量分析 神经网络 局部异常因子 鲁棒性
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考虑多不确定性和需求响应的综合能源系统鲁棒优化调度研究
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作者 张玉 曾繁敏 +1 位作者 林意杰 王胜 《太阳能学报》 北大核心 2025年第9期688-695,共8页
为应对可再生能源出力和负荷不确定性,实现系统鲁棒、经济、低碳平衡优化,提出一种考虑多不确定性和需求响应的综合能源系统两阶段鲁棒优化调度模型。在运营商侧,构建价格型需求响应模型和替代型需求响应模型;在用户侧,构建用户激励型... 为应对可再生能源出力和负荷不确定性,实现系统鲁棒、经济、低碳平衡优化,提出一种考虑多不确定性和需求响应的综合能源系统两阶段鲁棒优化调度模型。在运营商侧,构建价格型需求响应模型和替代型需求响应模型;在用户侧,构建用户激励型需求响应模型;此外,引入禀赋效应和环境意识等用户心理因素描述用户参与激励需求响应的度;以风电、光伏、负荷以及用户心理因素构建可调不确定参数集合,并以系统运行成本最低为目标函数构建两阶段鲁棒优化模型。最后,通过仿真进行数据分析和场景对比,验证所提模型的经济性、鲁棒性和低碳性。 展开更多
关键词 不确定性 综合能源 需求响应 两阶段鲁棒 用户心理因素
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双自适应权重非负矩阵分解鲁棒半监督学习
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作者 李春忠 靖凯立 +1 位作者 周硕兵 口洋洋 《工程数学学报》 北大核心 2025年第4期705-720,共16页
高维数据建模在机器学习和模式识别领域是非常有价值的研究内容。高维数据在数据分析过程中存在的“维数灾难”问题制约了机器学习模型的有效介入,子空间和非负矩阵分解方法从空间变换的角度提供了一种有效策略。非负矩阵分解在无监督... 高维数据建模在机器学习和模式识别领域是非常有价值的研究内容。高维数据在数据分析过程中存在的“维数灾难”问题制约了机器学习模型的有效介入,子空间和非负矩阵分解方法从空间变换的角度提供了一种有效策略。非负矩阵分解在无监督和半监督学习中通过改进损失函数和增加先验的方式提高算法的鲁棒性和普适性。构造了一种基于双自适应权重学习的非负矩阵分解的损失函数,分别在高维空间和低维空间上根据数据集的类结构信息进行学习,利用加权L_(2,1)范数提高模型鲁棒性,利用权重学习的策略学习低维空间上的相似性度量,从而获得比较好的算法鲁棒性。在Benchmark数据集和高光谱图像上的实验验证了新算法的优越性。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 自适应权重 半监督学习 鲁棒
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永磁同步电机的自耦PID直接转矩控制方法 被引量:1
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作者 张国林 曾喆昭 唐钰淇 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第3期189-194,共6页
针对永磁同步电机直接转矩控制存在转矩和磁链脉动大、鲁棒性差等问题,根据自耦PID控制理论提出了自耦PI新型直接转矩控制方法。该方法分别将转速环、磁链环以及转矩环的已知或未知内部动态、外界扰动与模型的不确定性等一切复杂因素定... 针对永磁同步电机直接转矩控制存在转矩和磁链脉动大、鲁棒性差等问题,根据自耦PID控制理论提出了自耦PI新型直接转矩控制方法。该方法分别将转速环、磁链环以及转矩环的已知或未知内部动态、外界扰动与模型的不确定性等一切复杂因素定义为3个总扰动,并在转速控制环节引入虚拟控制量来获得q轴虚拟转矩指令,进而将PMSM控制系统等价映射为线性扰动系统,构建了在总扰动激励下的受控误差系统,据此设计了基于速度因子的自耦PI控制器。仿真实验结果表明了自耦PI控制方法具有响应速度快、无超调、无振荡的动态品质与控制精度高、抗干扰能力强的稳态性能。 展开更多
关键词 永磁同步电机 直接转矩控制 自耦PID 速度因子 抗扰动鲁棒性
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双有源桥变换器自适应参数辨识鲁棒预测控制 被引量:1
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作者 尹政 邓富金 +1 位作者 黄堃 詹昕 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第2期74-84,95,共12页
针对双有源桥(DAB)变换器传统模型预测控制(MPC)输出电压性能对系统参数变化较为敏感的问题,提出一种基于自适应参数辨识的DAB变换器鲁棒预测控制方法。本研究采用递归最小二乘法构建参数辨识矩阵,通过在线实时校正DAB系统的电感与电容... 针对双有源桥(DAB)变换器传统模型预测控制(MPC)输出电压性能对系统参数变化较为敏感的问题,提出一种基于自适应参数辨识的DAB变换器鲁棒预测控制方法。本研究采用递归最小二乘法构建参数辨识矩阵,通过在线实时校正DAB系统的电感与电容动态参数,有效增强了MPC在变工况下的鲁棒特性;通过参数误差反馈及门槛值设置,在每个控制周期中根据误差大小自适应调整遗忘因子,提高参数辨识准确性及收敛速度;结合系统采样和参数辨识结果,实现未来时刻的电压预测,并通过价值函数评估最优移相角,应用在下一个控制周期。该方法可以实时辨识DAB系统电感和电容参数,消除了参数失配对预测控制的影响,保证了输出电压性能。最后,通过仿真和硬件实验平台验证了所提方法在稳态、动态以及参数辨识下的运行性能。 展开更多
关键词 双有源桥变换器 模型预测控制 参数辨识 递归最小二乘法 自适应遗忘因子 鲁棒性
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基于抗差方差分量估计的多系统GNSS定位因子图优化算法 被引量:1
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作者 施闯 王智新 +2 位作者 张昊 李团 王志鹏 《航空学报》 北大核心 2025年第6期182-194,共13页
随着全球卫星导航(GNSS)技术的发展,得益于可用卫星数量的增加和更优的几何分布,多星座全球导航卫星系统定位能为用户提供更为精确的定位结果。近期研究表明,基于因子图优化(FGO)的多系统GNSS定位相较于传统算法呈现出更好的性能。然而... 随着全球卫星导航(GNSS)技术的发展,得益于可用卫星数量的增加和更优的几何分布,多星座全球导航卫星系统定位能为用户提供更为精确的定位结果。近期研究表明,基于因子图优化(FGO)的多系统GNSS定位相较于传统算法呈现出更好的性能。然而,基于FGO的多GNSS定位随机模型的精细化及系统间自适应定权问题仍未充分研究。提出了一种基于赫尔默特方差分量估计(HVCE)的多系统GNSS定位因子图优化方法,通过系统间自适应定权进一步提升复杂城市环境中基于因子图优化的多系统GNSS定位的性能。此外,利用抗差算法IGG-Ⅲ进一步提高了HVCE及FGO状态估计的鲁棒性。在城市环境中的车载测试结果表明:相对于单一FGO方案,所提方法在北向、东向和垂直方向上的多系统GNSS定位精度分别提高了35.4%、8.7%和25.1%。总体而言,所提方法通过精细化随机模型并实现系统间自适应定权,能够在因子图优化方法的基础上进一步提升复杂城市环境中多系统GNSS的定位性能。 展开更多
关键词 多系统GNSS定位 HELMERT方差分量估计 抗差算法 自适应定权 因子图优化
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考虑协变量因素的多能微电网两阶段分布鲁棒优化调度 被引量:6
10
作者 李鸿 朱继忠 董瀚江 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第3期822-833,I0002,共13页
为有效应对新能源出力、负荷需求等多种不确定量同时波动对多能微电网系统安全稳定运行带来的影响,提出一种考虑协变量因素的多能微电网两阶段分布鲁棒优化模型。首先,基于分布鲁棒优化方法,初步构建包含光伏发电机组、冷热电联产机组... 为有效应对新能源出力、负荷需求等多种不确定量同时波动对多能微电网系统安全稳定运行带来的影响,提出一种考虑协变量因素的多能微电网两阶段分布鲁棒优化模型。首先,基于分布鲁棒优化方法,初步构建包含光伏发电机组、冷热电联产机组、冷热电负荷和热储能的多能微电网系统两阶段优化调度模型;然后,考虑协变量因素,建立基于多元决策树回归的Wasserstein模糊集,刻画源荷双侧不确定量之间、不确定量与协变量因素之间的内在联系;接着,运用线性决策规则及对偶定理,给出模型的混合整数线性规划形式;最后,将模型应用于33节点多能微电网系统进行算例分析。结果表明,相比于经典鲁棒优化和分布鲁棒优化模型,引入协变量因素能够有效提高模型的经济性。在蒙特卡洛样本外测试中,所提出的两阶段分布鲁棒优化模型对不确定量波动表现出良好的可靠性。 展开更多
关键词 微电网 经济调度 Wasserstein模糊集 分布鲁棒优化 协变量因素
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基于自耦PID控制理论的自行高炮随动系统
11
作者 沈凯 韩崇伟 +3 位作者 曾喆昭 李长红 张子雒 耿晓虎 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第2期121-128,共8页
针对自行高炮随动系统高精度、快速响应、强鲁棒性的特点,以及存在参数摄动和外部干扰等问题,设计了一种基于自耦PID控制理论的控制方法,将高炮内部动态与外部不确定性定义为总和扰动,构建了总和扰动激励下的高炮受控误差系统,设计自耦... 针对自行高炮随动系统高精度、快速响应、强鲁棒性的特点,以及存在参数摄动和外部干扰等问题,设计了一种基于自耦PID控制理论的控制方法,将高炮内部动态与外部不确定性定义为总和扰动,构建了总和扰动激励下的高炮受控误差系统,设计自耦PID控制律,并在系统的过渡过程中设计跟踪微分器,理论分析了高炮随动系统的鲁棒稳定性和抗扰动鲁棒性,仿真和实验结果表明了控制方法的有效性,在高炮随动系统设计中具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 自行高炮 自耦PID 鲁棒控制 跟踪微分器 速度因子
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基于稳健地理探测器的滨湖农田土壤有机碳影响因子分析——以江苏沛县为例
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作者 吴子豪 樊德昊 +3 位作者 刘耀林 包鑫宇 闫庆武 张杨 《生态学报》 北大核心 2025年第20期10262-10276,共15页
滨湖农田区土壤肥沃且有机碳含量高,是推动农业固碳减排和应对气候变化的关键着力点。准确识别滨湖农田土壤有机碳(SOC)的主控因子对提高土壤肥力和实现农业可持续发展至关重要。地理探测器模型是识别影响因子及其交互作用的有效工具,... 滨湖农田区土壤肥沃且有机碳含量高,是推动农业固碳减排和应对气候变化的关键着力点。准确识别滨湖农田土壤有机碳(SOC)的主控因子对提高土壤肥力和实现农业可持续发展至关重要。地理探测器模型是识别影响因子及其交互作用的有效工具,但常用的最优参数地理探测器方法(OPGD)难以稳定获得自变量的最优离散化结果,限制了自变量的解释力。因此,研究构建了基于方差变化点检测的稳健地理探测器模型(RGD),以徐州市沛县滨湖农田为研究对象,探究自然要素、人类活动及其交互效应对SOC的影响。结果表明:(1)RGD在各变量的运算速度、数据离散化效果和解释力方面均优于OPGD;(2)RGD结果显示气候因子、到微山湖距离、地形因子和农田土地利用类型是研究区SOC的主要影响因子;(3)东部近湖区水田SOC含量显著高于西部旱地,且SOC随湖距增加衰减,在18.8 km处接近稳定,该临界距离与水旱田分界线在空间上耦合,揭示了湖泊通过调控种植和灌溉模式主导SOC格局;(4)环境变量间普遍存在非线性增强或双因子增强型交互效应,其中年均降水量与年均最低气温的交互效应q值最高,达到0.536,进一步研究显示高降水量和高年均最低气温有利于SOC积累。研究证实了RGD模型的优越性,也为其他滨湖农田区土壤属性主控因子分析研究提供了参考。未来研究将整合更多水文因素(如湖泊水位波动)和农业管理措施(如施肥量、耕作方式),进一步揭示该区域SOC的空间异质性。 展开更多
关键词 滨湖农田 土壤有机碳 稳健地理探测器 主控因子 交互作用
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基于卡方检验改进自适应鲁棒SVDCKF算法
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作者 蒋飞云 贾小林 +2 位作者 杜彦君 田邾宇 谭雷 《测绘地理信息》 2025年第6期67-72,共6页
针对GNSS/INS组合导航进行解算时,容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)中状态协方差阵非正定导致滤波发散和观测值异常时组合导航鲁棒性差的问题,本文提出了基于卡方检验改进自适应鲁棒SVDCKF算法。该算法使用奇异值分解(singul... 针对GNSS/INS组合导航进行解算时,容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)中状态协方差阵非正定导致滤波发散和观测值异常时组合导航鲁棒性差的问题,本文提出了基于卡方检验改进自适应鲁棒SVDCKF算法。该算法使用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)代替CKF中的Cholesky分解,提高了状态协方差矩阵分解迭代的稳定性;利用卡方检验和马氏距离准则构造观测异常检验门限,当观测值异常时通过抗差因子对量测噪声进行调节。车载实测数据实验结果表明,在观测值异常的情况下,该算法的导航定位精度相较于SVDCKF算法和Sage-Husa自适应SVDCKF算法分别提升了27.73%和3.27%,提高了组合导航系统的鲁棒性。 展开更多
关键词 组合导航 容积卡尔曼滤波 奇异值分解 卡方检验 抗差因子
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基于自抗扰的微电网鲁棒优化调度模型研究 被引量:1
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作者 陈郑平 王芳东 +4 位作者 李军良 谢博 代天淇 岳振铎 周琦 《电气自动化》 2025年第1期64-67,共4页
针对微电网在多重外部扰动的影响下出现的鲁棒性下降、控制效果不佳而导致的调度效率和精准度低等问题,设计了一种基于自抗扰的鲁棒优化调度模型。为提高自抗扰观测器对外界多重扰动的观测能力和控制器对外界扰动的抵抗能力,额外引入新... 针对微电网在多重外部扰动的影响下出现的鲁棒性下降、控制效果不佳而导致的调度效率和精准度低等问题,设计了一种基于自抗扰的鲁棒优化调度模型。为提高自抗扰观测器对外界多重扰动的观测能力和控制器对外界扰动的抵抗能力,额外引入新观测器,与初始观测器形成级联结构,对经初始观测器输出的观测值再次进行观测,并设计对于的线性误差反馈律进行扰动补偿。同时为提高系统的鲁棒性和优化调度能力,引入了参数整定因子,对观测带宽和控制带宽进行实时调整,不仅提高了系统的稳态运行能力,而且提升了系统在负载突变、直流侧电压突变等多种外界扰动下的暂态过渡能力。最后,在MATLAB/Si-mulink仿真平台中搭建微电网的数字仿真模型,将所提优化调度模型应用到微电网中,与其他优化模型进行试验对比,验证了所提鲁棒优化调度模型的正确性和优异性。结果表明,所提鲁棒优化调度模型不仅提高了系统的鲁棒性,而且使调度效率和调度精准度可达95%以上。 展开更多
关键词 微电网 自抗扰 鲁棒性 优化调度 参数整定因子
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碳纤维/环氧树脂拉扭多耦合效应层合板设计与试验验证
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作者 崔达 张鸣昊 李道奎 《复合材料学报》 北大核心 2025年第4期2257-2269,共13页
针对碳纤维/环氧树脂(Carbon fiber reinforced epoxy resin,CF/EP)拉扭多耦合效应层合板湿热稳定机制不明、耦合效应不强的问题,开展碳纤维/环氧树脂拉扭多耦合效应层合板设计与试验验证研究。引入复合材料层合板的几何因子,推导了拉... 针对碳纤维/环氧树脂(Carbon fiber reinforced epoxy resin,CF/EP)拉扭多耦合效应层合板湿热稳定机制不明、耦合效应不强的问题,开展碳纤维/环氧树脂拉扭多耦合效应层合板设计与试验验证研究。引入复合材料层合板的几何因子,推导了拉扭多耦合效应层合板湿热稳定条件。基于湿热稳定条件,建立了拉扭多耦合效应层合板的非对称铺层优化设计模型,利用遗传算法-序列二次规划(Genetic algorithm-sequential quadratic program,GA-SQP)混合优化算法求解得到了拉扭耦合效应最大的层合板的铺层角度规律。基于三维数字图像相关方法 (Three-dimension digital image correlation,3D-DIC)完成了层合板拉扭耦合效应的测量试验。数值仿真和试验结果表明,当拉扭多耦合效应层合板的铺层角度满足其湿热稳定条件时,层合板不会发生固化变形;多耦合效应的引入能够显著提升层合板的拉扭耦合效应,最大可达30%以上。 展开更多
关键词 湿热稳定 拉扭多耦合效应层合板 优化设计 试验验证 几何因子 鲁棒性分析
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基于自耦控制理论的火炮俯仰电液伺服系统技术研究
16
作者 沈凯 韩崇伟 +3 位作者 曾喆昭 李长红 张子雒 耿晓虎 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第2期74-82,共9页
针对火炮泵控缸电液伺服系统中存在非线性、外部扰动以及内部参数摄动等问题,以角度跟踪为目标,提出了一种基于自耦PID理论的控制方法。该方法将火炮泵控缸电液伺服系统中的不确定性以及外部扰动定义为总和扰动,在外环设计虚拟控制量,... 针对火炮泵控缸电液伺服系统中存在非线性、外部扰动以及内部参数摄动等问题,以角度跟踪为目标,提出了一种基于自耦PID理论的控制方法。该方法将火炮泵控缸电液伺服系统中的不确定性以及外部扰动定义为总和扰动,在外环设计虚拟控制量,将三阶非线性不确定扰动系统映射为外环二阶线性扰动系统和内环一阶线性扰动系统。据此,分别对外环二阶、内环一阶线性扰动系统设计基于自适应速度因子的自耦PD、自耦PI控制器,在复频域分析了系统的鲁棒稳定性和抗扰动鲁棒性。结果表明,相较于PID和ADRC,所设计的控制器具有鲁棒性好、抗扰动强、控制简单等特点,在火炮电液伺服系统中具有重要研究价值。 展开更多
关键词 火炮电液伺服系统 自耦PID 鲁棒控制 虚拟控制器 速度因子 总和扰动
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超临界机组燃水比系统的自耦PID控制方法
17
作者 张国林 曾喆昭 唐钰淇 《发电技术》 2025年第2期344-352,共9页
【目的】针对超临界机组燃水比(firing rate to feed water ratio,FR/FW)控制过程中存在强耦合性、负荷量大和抗扰动能力弱等问题,根据自耦PID控制理论提出了自耦PI(auto-coupling PI,ACPI)新型控制方法。【方法】将多变量FR/FW系统等... 【目的】针对超临界机组燃水比(firing rate to feed water ratio,FR/FW)控制过程中存在强耦合性、负荷量大和抗扰动能力弱等问题,根据自耦PID控制理论提出了自耦PI(auto-coupling PI,ACPI)新型控制方法。【方法】将多变量FR/FW系统等效为多个单变量闭合回路系统,并将FR/FW系统的耦合性、已知或未知内部动态、外界扰动等一切复杂因素定义为总扰动,进而将FR/FW控制系统等价映射为线性扰动系统,构建了在总扰动激励下的受控误差系统。在此基础上,对每个单变量系统设计了基于速度因子的自耦PI控制器,并在复频域理论分析了控制系统的鲁棒稳定性和抗扰动鲁棒性。【结果】与PI、自抗扰控制方法相比,ACPI控制方法具有响应速度快、无超调的动态品质与抗扰动能力强的稳态性能。【结论】研究成果对提升超临界机组FR/FW系统的控制精度与鲁棒性具有重要意义。 展开更多
关键词 火力发电 超临界机组 燃水比(FR/FW) 自耦PI(ACPI) 速度因子 抗扰动鲁棒性
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新型电力系统下电网技改配置鲁棒优化研究 被引量:2
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作者 李勇杰 席小娟 +1 位作者 李旭阳 李万鹏 《智慧电力》 北大核心 2025年第2期65-72,共8页
伴随着新型电力系统建设,电力系统源荷双侧变革驱动电网开展设备改造更新,深化研究电网投资精准配置优化技术具有重要作用。首先系统分析电网技改投入影响因素,引入灰色关联分析,挖掘电网技改投入关键影响指标;其次,基于得到的技改投入... 伴随着新型电力系统建设,电力系统源荷双侧变革驱动电网开展设备改造更新,深化研究电网投资精准配置优化技术具有重要作用。首先系统分析电网技改投入影响因素,引入灰色关联分析,挖掘电网技改投入关键影响指标;其次,基于得到的技改投入关键影响指标及各地区电网的关键影响指标水平,计算各指标信息熵从而确定指标权重,构建电网技改投入基础分配模型;最后,以单位投入增供电量及单位投资可靠性提升为目标,考虑增供电量不确定性构建鲁棒优化模型,在基础分配结果上实现电网技改投入二阶段优化分配。算例分析表明,基于鲁棒优化的两阶段配置优化模型不仅显著提高了资源配置的精准度,还有效降低了系统运行成本和风险,为电网生产的科学管理提供了重要支持。 展开更多
关键词 电网 技改投入 影响因素 灰色关联性 信息熵 配置 鲁棒优化
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基于鲁棒非负矩阵分解的增量式学习研究
19
作者 杨亮东 赵妍杰 李亚东 《科技创新与应用》 2025年第8期64-67,共4页
针对随着新增样本增多鲁棒非负矩阵分解的运算规模不断增大的现象,提出一种鲁棒非负矩阵分解的增量式学习算法。该算法对初始和新增样本采用L2,1范数来度量,首先对初始样本进行鲁棒非负矩阵分解;然后利用其分解结果参与后续迭代运算。... 针对随着新增样本增多鲁棒非负矩阵分解的运算规模不断增大的现象,提出一种鲁棒非负矩阵分解的增量式学习算法。该算法对初始和新增样本采用L2,1范数来度量,首先对初始样本进行鲁棒非负矩阵分解;然后利用其分解结果参与后续迭代运算。通过对ORL和YALE人脸数据库进行实验得出,与鲁棒非负矩阵分解算法、稀疏限制的非负矩阵分解算法结果进行对比,该算法的目标函数值在求解时最先达到平衡,得到最佳收敛效果节省运算时间。 展开更多
关键词 增量式学习 鲁棒非负矩阵分解 新增样本 稀疏限制 L2 1范数
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鲁棒图正则化多视角函数型聚类算法
20
作者 高海燕 程莞莞 《四川大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期751-760,共10页
多视角聚类方法是机器学习和人工智能技术中一类重要的数据分析和挖掘工具.通过整合利用不同视角间的差异性和互补性信息,此类方法能够更加全面地揭示数据的内在结构和特征,给出更具解释性的聚类结果.当多视角数据中存在噪声和冗余信息... 多视角聚类方法是机器学习和人工智能技术中一类重要的数据分析和挖掘工具.通过整合利用不同视角间的差异性和互补性信息,此类方法能够更加全面地揭示数据的内在结构和特征,给出更具解释性的聚类结果.当多视角数据中存在噪声和冗余信息时,多视角聚类方法的性能可能受到严重影响.本文基于非负矩阵分解方法提出了一种新的函数型聚类算法—鲁棒图正则化多视角函数型聚类算法(Robust Graph Regularized Multi-view Functional Clustering Algorithm,RGMFC).该算法利用结构化稀疏l2,1范数来抑制噪声或异常值的影响,同时,考虑到数据的局部几何特征,该算法引入了图正则化策略,以集成多视角异构特征.在随机模拟数据集和Growth数据集上的模拟结果表明,该算法在提高聚类性能的同时表现出较强鲁棒性.最后,本文将该算法应用于北京市空气质量监测站点空间布局的聚类识别,验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 非负矩阵分解 多视角函数型聚类 鲁棒性 图正则化
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