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基于Koopman滤波的双条状抗温光学电流传感器设计及实验研究
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作者 张静 李岩松 +2 位作者 张子傲 侯凯允 刘君 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第5期20-31,共12页
光学电流传感器符合新型电力系统智能化,数字化的发展需求,但目前光学电流传感器在电力系统宽温域测量中没有同时满足实时性和长期运行稳定性的抗温方案。为此,提出了一种基于Koopman自适应滤波的双条状抗温磁光式光学电流传感器(DS-MO... 光学电流传感器符合新型电力系统智能化,数字化的发展需求,但目前光学电流传感器在电力系统宽温域测量中没有同时满足实时性和长期运行稳定性的抗温方案。为此,提出了一种基于Koopman自适应滤波的双条状抗温磁光式光学电流传感器(DS-MOCT)。首先介绍了磁光传感原理以及磁光传感温度扰动机理,应用琼斯矩阵构建了直通光路式光学电流传感器起检偏器任意角度光学电流传感偏振解析模型;然后分析起检偏器不同角度对传感器输出结果的影响并提出了起检偏器特殊角度温度补偿方法,构建了DS-MOCT抗温结构,包括测量臂和温度补偿臂,测量臂输出待测电流信号,温度补偿臂输出温度补偿信号,使用温度补偿信号对待测电流信号实时抗温补偿,DS-MOCT输出抗温扰动测量电流值;分析了DS-MOCT的误差来源并提出了基于Koopman理论的降噪方法;接着,在有限元仿真软件中模拟了实验系统中DS-MOCT多物理场耦合环境,可视化了DS-MOCT光波抗温过程,验证了DS-MOCT的抗温性能;最后搭建了软硬件协同设计的DS-MOCT实测系统。实验结果表明,在-40℃~40℃宽温域内,DS-MOCT测量误差<0.2%,满足GB/T 20840.8—2007对电子式互感器的0.2级测量标准;动态响应时间<14 ms,满足电力系统实时监控需求。所提基于Koopman自适应滤波的DS-MOCT,解决了新型电力系统中光学电流传感器的抗温性、实时性与长期运行稳定性之间的三重矛盾。 展开更多
关键词 直通光路式光学电流传感器 线性双折射 温度补偿 起检偏器特殊角度 koopman自适应滤波
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基于径向基Koopman-Kalman的光学电流传感器误差预测 被引量:1
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作者 曹睿康 李岩松 +2 位作者 耿聪 刘逸伦 刘君 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第5期84-94,共11页
光学电流传感器(OCS)对温度的变化非常敏感,温度的变化导致其测量产生误差,难以达到电力系统计量的要求,因此准确预测由温度变化引起的OCS测量误差对监测其运行稳定性和保证电力系统的安全运行具有重要意义。由于OCS输出电流受温度的影... 光学电流传感器(OCS)对温度的变化非常敏感,温度的变化导致其测量产生误差,难以达到电力系统计量的要求,因此准确预测由温度变化引起的OCS测量误差对监测其运行稳定性和保证电力系统的安全运行具有重要意义。由于OCS输出电流受温度的影响具有强非线性,提出了一种适用于非线性动力系统的径向基Koopman-Kalman预测算法,解决了温度影响下OCS输出电流因强非线性而难以预测的问题。首先通过径向基函数将非线性的OCS输出电流状态量映射至高维空间形成扩展状态,采用扩展动态模态分解算法分解扩展状态计算高维空间中Koopman算子的近似矩阵。其次,采用近似的Koopman算子在高维线性空间中进行批量预测。最后,采用Kalman滤波对批量预测的最后一个预测值更新校正,以跟随系统的状态变化。以实验测量得到的OCS温度-电流数据进行实验,结果表明在不同温度变化情况下,相较于标准Koopman预测和长短期记忆(LSTM)预测,所提出预测算法的均方误差(MSE)均减小90%以上,证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 光学电流传感器 径向基函数 koopman算子 卡尔曼滤波 实时预测
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基于降阶Koopman理论的金属结构模态参数识别方法
3
作者 舒亮 党章 +1 位作者 吕勇 余震 《武汉科技大学学报》 北大核心 2025年第3期199-207,共9页
本文提出一种降阶Koopman方法用于提取金属结构的模态参数。首先介绍基本Koopman理论及Koopman-A算法,通过单自由度振动系统来论证Koopman-A算法在结构振动领域的适用性。Koopman-A算法虽然能有效提取出单自由度振动系统的固有频率及阻... 本文提出一种降阶Koopman方法用于提取金属结构的模态参数。首先介绍基本Koopman理论及Koopman-A算法,通过单自由度振动系统来论证Koopman-A算法在结构振动领域的适用性。Koopman-A算法虽然能有效提取出单自由度振动系统的固有频率及阻尼比,但对噪声的鲁棒性较差且无法识别干扰模态。为此提出Koopman-SVD(奇异值分解)降阶算法对Koopman-A算法进行改进,使用SVD替换Koopman-A算法的Krylov子空间迭代过程,通过奇异值阈值筛除干扰模态。通过构建固定梁实验装置,从识别精度和模态筛选能力两个方面来分析评价Koopman-SVD降阶算法和Koopman-A算法对于工况条件下金属结构模态参数的识别能力。结果表明,Koopman-SVD降阶算法适用于金属结构的模态参数识别,相比于Koopman-A算法性能更优,其作为一种结构模态参数分析方法具有很大的发展潜力。 展开更多
关键词 模态参数识别 koopman理论 金属结构 降阶算法 奇异值分解
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基于Koopman理论的暂态电压轨迹在线预测方法
4
作者 高晗 杨德友 +2 位作者 吕艳玲 王丽馨 陈卓 《高电压技术》 北大核心 2025年第1期248-256,I0030-I0032,共12页
通过微分代数方程求解暂态电压动态轨迹在大规模互联电力系统中计算困难,求解速度慢,无法满足在线分析需求。因此,提出了基于Koopman理论的暂态电压轨迹在线预测方法。首先,分析了复杂系统故障后暂态过程中电压响应的多模式耦合振荡特性... 通过微分代数方程求解暂态电压动态轨迹在大规模互联电力系统中计算困难,求解速度慢,无法满足在线分析需求。因此,提出了基于Koopman理论的暂态电压轨迹在线预测方法。首先,分析了复杂系统故障后暂态过程中电压响应的多模式耦合振荡特性;接着,提出基于Hankel矩阵增强扩展动态模式分解(Hankel-EDMD)算法的暂态电压轨迹预测方法,通过Hankel矩阵实现对量测数据的扩维处理,降低对系统响应数据的依赖性,提升方法的计算效率;最后,结合递推滑窗手段,通过动态跟踪Koopman模式提取,进一步提升所提轨迹预测方法在实际应用中的准确性。北欧Nordic32测试系统仿真和中国电科院标准算例计算结果表明,采用所提方法实现暂态电压轨迹预测的均方根误差仅为0.42%和0.44%,远远小于当前先进算法,且预测时间相较于当前方法至少降低一个数量级,证明所提方法可通过较短量测时间窗口(0.5 s)实现暂态电压轨迹在线预测,计算效率与准确性更高,同时所提方法具有较好的噪声鲁棒性,为后续暂态电压稳定分析与控制提供了一定的技术支撑。 展开更多
关键词 暂态电压 koopman理论 递推滑窗 广域量测 轨迹预测
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基于改进Koopman算子在线预估器的海洋浮体路径跟踪预测控制算法
5
作者 丁博文 付东飞 +1 位作者 金志豪 黎明 《控制与决策》 北大核心 2025年第3期863-870,共8页
针对具有强非线性动力学特性的海洋浮体路径跟踪问题,提出基于改进Koopman算子在线预估器的模型预测控制(MPC)算法.在算子可观测函数中引入状态时延变量与状态导数,将浮体动态系统提升到希尔伯特空间,使其高维线性化模型包含更多系统模... 针对具有强非线性动力学特性的海洋浮体路径跟踪问题,提出基于改进Koopman算子在线预估器的模型预测控制(MPC)算法.在算子可观测函数中引入状态时延变量与状态导数,将浮体动态系统提升到希尔伯特空间,使其高维线性化模型包含更多系统模态.据此提出基于Koopman算子的线性预估器,该数据驱动方法通过在提升空间中解决最小二乘问题,对系统的输入-输出数据进行非线性变换.将扩展动态模式分解得到的线性模型作为MPC控制器的内模,以此方式设计的MPC优化问题与一般线性动态系统的MPC优化问题具有相同的计算复杂度.此外,既可以以线性的方式对状态和控制输入施加线性不等式约束,也可以施加源自海洋浮体动态特性的非线性约束.为了减少计算时间,在线预测器采用增量更新策略.将所提出控制方案应用于海洋浮体的路径跟踪控制,并通过仿真实验验证其有效性. 展开更多
关键词 海洋浮体 koopman算子 模型预测控制 路径跟踪 扩展动态模式分解 增量更新
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基于Koopman算子的连续搅拌反应釜的模型预测控制 被引量:1
6
作者 辛丽平 牛先铎 +2 位作者 单文悦 冯伟 刘守元 《控制与决策》 北大核心 2025年第4期1181-1188,共8页
针对连续搅拌反应釜系统的浓度和温度的跟踪控制问题,提出基于Koopman算子的模型预测控制方法.基于Koopman算子建立CSTR的有限高维线性模型(24维),以CSTR的高维线性Koopman模型作为预测模型,结合预测控制滚动时域多目标优化,考虑状态约... 针对连续搅拌反应釜系统的浓度和温度的跟踪控制问题,提出基于Koopman算子的模型预测控制方法.基于Koopman算子建立CSTR的有限高维线性模型(24维),以CSTR的高维线性Koopman模型作为预测模型,结合预测控制滚动时域多目标优化,考虑状态约束、控制目标、性能优化等约束条件,设计连续搅拌反应釜系统的温度和浓度跟踪控制算法.利用Matlab/Simulink仿真实验验证所提出方法的有效性.通过与CSTR的局部线性化模型预测控制算法(LMPC)和非线性模型预测控制算法(NMPC)进行仿真对比,验证所提出方法的优越性.实验结果表明,所提出方法无需依赖系统的精确数学模型,能避免求解非凸优化问题,而且收敛速度更快,控制精度更高. 展开更多
关键词 koopman算子 模型预测控制 连续搅拌反应釜 浓度控制 温度控制 均方根误差
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Koopman算符理论在新型电力系统分析与控制中的应用与挑战
7
作者 郑乐 王子涵 +3 位作者 沈沉 徐式蕴 赵兵 李庚银 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第15期5881-5901,I0011,共22页
随着新型电力系统建设的不断深入、新能源电源的占比不断增加,电力系统的动态特性发生显著变化,传统预案式分析模式失配风险加剧。响应驱动式分析与控制模式是保障新型电力系统安全稳定运行的重要支撑。作为连接响应信息与复杂非线性系... 随着新型电力系统建设的不断深入、新能源电源的占比不断增加,电力系统的动态特性发生显著变化,传统预案式分析模式失配风险加剧。响应驱动式分析与控制模式是保障新型电力系统安全稳定运行的重要支撑。作为连接响应信息与复杂非线性系统动态特性的桥梁,Koopman算符使得基于量测数据分析复杂大电网特征成为可能,从而为响应驱动式分析与控制提供新的研究框架。该文首先对Koopman算符的概念、性质和计算方法进行归纳梳理;在此基础上,从电力系统感知、评估和控制3大应用场景出发,分类综述国内外学者的相关研究工作及关键技术评述,并分析Koopman算符应用的挑战;最后,结合响应驱动式分析与控制的特点和需求,重点阐述Koopman算符在响应驱动的新型电力系统安全稳定研究中的前景,对其应用场景进行展望。 展开更多
关键词 koopman算符 响应驱动 电力系统分析与控制
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基于S-Koopman能量矩阵的互联电网扰动事件分类及区域定位
8
作者 周书宇 杨晶莹 +2 位作者 蔡国伟 刘铖 姜超 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第11期105-115,共11页
扰动类型及扰动发生的区域位置信息对互联电网稳定分析与调控具有重要作用。为此,提出了一种基于S-Koopman能量矩阵的扰动事件分类及区域定位方法。该方法利用子空间最优模式分解算法(subspace optimal mode decomposition algorithm,Su... 扰动类型及扰动发生的区域位置信息对互联电网稳定分析与调控具有重要作用。为此,提出了一种基于S-Koopman能量矩阵的扰动事件分类及区域定位方法。该方法利用子空间最优模式分解算法(subspace optimal mode decomposition algorithm,Sub-OpMD)计算得到包含随机系统动态信息的S-Koopman算子的低维最优矩阵。并根据最优低维矩阵的特征分解结果构建S-Koopman能量矩阵。S-Koopman能量矩阵与系统动态行为相关;其行/列向量可以提取系统扰动事件发生后的不同特征数据以及不同位置PMU数据波动强弱。并进一步根据不同扰动类型以及扰动区域下的PMU数据动态变化规律,提出系统扰动事件分类及区域定位的量化评估指标。新英格兰10机39节点仿真系统和CEPRI-SSFS 197节点实际系统的计算和分析验证了所提方法的合理性、有效性和准确性。 展开更多
关键词 扰动事件分类 扰动区域定位 S-koopman能量矩阵 量化指标
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基于深度学习的Koopman算子的数据驱动近似
9
作者 梁培培 冯进钤 +1 位作者 封霞 李瑞瑶 《河南科学》 2025年第6期781-786,共6页
Koopman算子通过升维函数将低维非线性动力系统映射至高维(或无穷维)线性系统。该算子具有高维或无穷维特征,其精确刻画极具挑战性。Koopman算子的数据驱动近似往往与升维函数紧密相连,而神经网络可以灵活地表征不同函数。本文将升维函... Koopman算子通过升维函数将低维非线性动力系统映射至高维(或无穷维)线性系统。该算子具有高维或无穷维特征,其精确刻画极具挑战性。Koopman算子的数据驱动近似往往与升维函数紧密相连,而神经网络可以灵活地表征不同函数。本文将升维函数通过神经网络来刻画,并引入傅里叶核积分。构建了深度学习框架下Koopman算子的数据驱动高效近似。并以一维离散系统和二维连续系统为例验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 koopman算子 升维函数 神经网络 傅里叶核积分 数据驱动
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基于Koopman算子与一维自编码卷积神经网络的模拟电路软故障诊断
10
作者 段涛 刘美容 +1 位作者 高雄 何怡刚 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第3期92-101,共10页
模拟电路是现代电子系统中的核心组成部分,随着电子设备日益复杂,传统的故障诊断方法已无法应对现代模拟电路中的故障检测需求,尤其是在软故障诊断中,因信号响应相似而导致故障定位困难。为解决这一问题,提出了一种基于Koopman算子的纯... 模拟电路是现代电子系统中的核心组成部分,随着电子设备日益复杂,传统的故障诊断方法已无法应对现代模拟电路中的故障检测需求,尤其是在软故障诊断中,因信号响应相似而导致故障定位困难。为解决这一问题,提出了一种基于Koopman算子的纯数据驱动故障检测方法。首先,通过延迟嵌入法构建Hankel矩阵,将电路输出信号映射至高维空间,从而实现系统全局线性化;然后,利用动态模式分解求解Koopman算子,在Koopman算子的特征空间内分析模态分布及信号的模态能量占比,通过提取储存特征值变化的范德蒙矩阵得到关键模态,来构建具有良好可区分度的特征向量;最后,将其输入到卷积神经网络中来完成故障识别。为验证该方法的有效性,搭建了基于Pspice与Simulink的四运放双二阶高通滤波器电路的联合仿真模型,利用SLPS模块结合电路网表实现模拟电路状态参数自动采集。实验结果表明,所提出的方法具有较高的准确精度,平均准确率99.86%,高于其他方法。 展开更多
关键词 koopman算子 HANKEL矩阵 动态模式分解 故障诊断 模拟电路
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基于Koopman算子的新能源高占比电网暂态电压失稳识别方法
11
作者 张秀琦 刘鸿清 +2 位作者 王立强 李勇 高晗 《电力科学与技术学报》 北大核心 2025年第2期10-20,41,共12页
暂态电压失稳是威胁电力系统稳定的重要因素之一。新能源高占比电网动态无功储备与支撑能力的大幅降低,且并网新能源控制模型与运行特性复杂多变,常常导致故障发生后系统无功电压快速波动,使电网的电压稳定问题更突出。提出一种基于Koop... 暂态电压失稳是威胁电力系统稳定的重要因素之一。新能源高占比电网动态无功储备与支撑能力的大幅降低,且并网新能源控制模型与运行特性复杂多变,常常导致故障发生后系统无功电压快速波动,使电网的电压稳定问题更突出。提出一种基于Koopman算子的暂态电压失稳识别方法,以及时避免电力系统因电压不稳定而造成的停电事故的发生。首先,基于故障后短时广域量测数据,提出Hankel矩阵增强动态模式分解(Hankel enhanced dynamic mode decomposition,HeDMD)的Koopman算子提取方法;其次,定义Koopman算子幅值,并按照降序排列获取主导Koopman模式;再次,基于主导Koopamn模式时域预测信号,计算最大李雅普诺夫指数(maximum Lyapunov exponent,MLE)识别暂态电压失稳;最后,对修改后Nordic32测试系统和中国电力科学研究院标准算例这2个新能源高占比电网进行实验仿真,验证了所提方法的有效性。与传统方法相比,所提方法在暂态电压失稳识别的准确性和快速性方面更具优势。仿真实验证明了所提方法在新能源高占比电网中的适应性。 展开更多
关键词 暂态电压 新能源高占比电网 koopman算子 最大李雅普诺夫指数
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基于Koopman算子的PVC聚合温度模型预测控制
12
作者 穆涵 刘庆 《现代信息科技》 2025年第14期188-192,198,共6页
由于聚氯乙烯(Polyvinyl Chloride,PVC)聚合过程是时变、非线性且具有大时滞的反应过程,生产中存在诸多不确定性及外界扰动,因此难以建立精确的数学模型,传统控制方法也难以满足控制需求。针对这一问题,文章从数据驱动角度出发,提出基于... 由于聚氯乙烯(Polyvinyl Chloride,PVC)聚合过程是时变、非线性且具有大时滞的反应过程,生产中存在诸多不确定性及外界扰动,因此难以建立精确的数学模型,传统控制方法也难以满足控制需求。针对这一问题,文章从数据驱动角度出发,提出基于Koopman算子的PVC聚合温度模型预测控制方法。该方法利用径向基函数神经网络(Radial Basis Function,RBF)训练扩展动力学模式分解(Extended Dynamic Mode Decomposition,EDMD)的字典函数,以此提取Koopman算子的有限维近似,进而构建PVC聚合过程的状态空间方程,最终采用模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)与比例积分控制串级的方法对PVC聚合过程的温度进行控制。该方法无须先验知识与系统机理模型,实现了数据驱动的建模与控制。仿真实验结果证实了该方法在PVC聚合反应温度控制中的有效性。 展开更多
关键词 koopman算子 模型预测控制 聚氯乙烯
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Koopman原理内嵌MLP神经网络模型驱动的电力系统非线性振荡特征分析方法 被引量:2
13
作者 周一辰 李金泽 +3 位作者 李永刚 陈鹏伟 郭通 孙浩潮 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期132-139,共8页
针对电力系统非线性动态特性表征与物理机理融合不清晰、精度低的问题,提出了一种Koopman原理内嵌多层感知机(MLP)神经网络模型驱动的电力系统非线性特性表征与分析方法。阐明了Koopman算子的基本原理,分析了Koopman算子在非线性系统时... 针对电力系统非线性动态特性表征与物理机理融合不清晰、精度低的问题,提出了一种Koopman原理内嵌多层感知机(MLP)神经网络模型驱动的电力系统非线性特性表征与分析方法。阐明了Koopman算子的基本原理,分析了Koopman算子在非线性系统时序演化中的作用。采用MLP神经网络构建编码、解码映射,进而形成Koopman原理内嵌的神经网络深度学习模型,通过深度学习实现非线性系统“编码映射-线性演化-解码映射”3种结构的演化逼近。分析了将所提方法应用于电力系统动态特性分析的物理机理,建立了所提方法的求解与应用流程。通过单机与4机系统算例对所提方法进行对比验证,结果表明所提方法可以精确表征平衡点稳定域内的系统动态过程,可用于电力系统非线性振荡动态特性解析。 展开更多
关键词 电力系统 非线性振荡 koopman算子理论 多层感知机神经网络 科学人工智能
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基于Koopman算子与卡尔曼滤波的同步发电机动态状态估计 被引量:6
14
作者 焦鹏悦 杨德友 蔡国伟 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期27-35,共9页
动态状态估计是监测同步发电机动态行为的重要手段,准确的动态状态估计结果对于指导电力系统安全运行与高效控制具有重要意义。从数据驱动的角度出发,提出了基于Koopman算子与卡尔曼滤波的同步发电机动态状态估计方法。该方法首先利用... 动态状态估计是监测同步发电机动态行为的重要手段,准确的动态状态估计结果对于指导电力系统安全运行与高效控制具有重要意义。从数据驱动的角度出发,提出了基于Koopman算子与卡尔曼滤波的同步发电机动态状态估计方法。该方法首先利用汉克尔动态模态分解算法从发电机动态响应数据中提取Koopman算子,进而以提取的Koopman算子为基础构建同步发电机状态空间模型,并利用卡尔曼滤波对同步发电机状态变量进行动态估计。该方法无须事先构建发电机模型及参数,实现了完全数据驱动的动态状态估计。仿真实验结果表明,在发电机模型及参数失配的情况下该方法估计精度明显高于传统以模型为基础的估计结果,具有较好的自适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 动态状态估计 模型 数据驱动 koopman算子 卡尔曼滤波 汉克尔动态模态分解
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基于Koopman理论的风电场调频动态等值建模
15
作者 孙展域 刘瑶 +1 位作者 杜兆斌 夏成军 《电气自动化》 2024年第6期11-13,21,共4页
针对风电场动态运行条件下等值建模精度偏低、模型复杂度高的问题,提出一种基于Koopman理论的动态等值建模方法。首先,基于风电场实际运行数据,得到各风机参与调频的动态过程曲线,完成数据的采样和处理;其次,基于Koopman理论,从风机可... 针对风电场动态运行条件下等值建模精度偏低、模型复杂度高的问题,提出一种基于Koopman理论的动态等值建模方法。首先,基于风电场实际运行数据,得到各风机参与调频的动态过程曲线,完成数据的采样和处理;其次,基于Koopman理论,从风机可观测量出发,考察定义在状态空间中相关函数的演化,将非线性风机系统近似转化为更高维函数空间中的线性系统,得到能描述各风机调频动态特性κ算子;然后,采用间隙测度方法对各机组的κ算子进行聚类分群,根据分群结果建立风电场的等值模型;最后,通过算例仿真表明所提方法的准确性。所提方法可有效表征风电场参与调频的复杂响应特性,提高了等值模型的精度。 展开更多
关键词 风电场 一次调频 koopman理论 间隙测度 等值建模
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A fuzzy compensation-Koopman model predictive control design for pressure regulation in proten exchange membrane electrolyzer
16
作者 Haokun Xiong Lei Xie +1 位作者 Cheng Hu Hongye Su 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第12期251-263,共13页
Proton exchange membrane(PEM)electrolyzer have attracted increasing attention from the industrial and researchers in recent years due to its excellent hydrogen production performance.Developing accurate models to pred... Proton exchange membrane(PEM)electrolyzer have attracted increasing attention from the industrial and researchers in recent years due to its excellent hydrogen production performance.Developing accurate models to predict their performance is crucial for promoting and accelerating the design and optimization of electrolysis systems.This work developed a Koopman model predictive control(MPC)method incorporating fuzzy compensation for regulating the anode and cathode pressures in a PEM electrolyzer.A PEM electrolyzer is then built to study pressure control and provide experimental data for the identification of the Koopman linear predictor.The identified linear predictors are used to design the Koopman MPC.In addition,the developed fuzzy compensator can effectively solve the Koopman MPC model mismatch problem.The effectiveness of the proposed method is verified through the hydrogen production process in PEM simulation. 展开更多
关键词 Hydrogen production PEM electrolyzer Nonlinear control Model predictive control koopman operator Fuzzy logic system
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对Ramsey-Cass-Koopmans模型再思考 被引量:1
17
作者 李炎亭 高新才 沈志远 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第17期12-16,共5页
宏观经济学中的ramsey-cass-koopmans模型,仅通过指数增长模式下的相对风险厌恶家庭的终生效用最大化问题,来进行经济分析。文章从多种效用模式和多种增长方式,以及多种贴现方式下对经济发展进行更为全面的动态分析。
关键词 ramsey-cass—koopmans 效用 变分法 相对厌恶 相对偏好 贴现
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基于Koopman算子的差速驱动AGV数据驱动控制
18
作者 丁承君 吴礼荣 +2 位作者 朱雪宏 任超 张统 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第3期109-112,117,共5页
针对差速驱动AGV(automated guided vehicle)动力学的非线性、强耦合性、以及未建模问题导致无法建立精确模型进行轨迹跟踪控制任务,为此提出一种基于Koopman算子的数据驱动控制策略(koopman data-driven control,KDC)。首先,基于Koopma... 针对差速驱动AGV(automated guided vehicle)动力学的非线性、强耦合性、以及未建模问题导致无法建立精确模型进行轨迹跟踪控制任务,为此提出一种基于Koopman算子的数据驱动控制策略(koopman data-driven control,KDC)。首先,基于Koopman算子理论,利用扩展动态模态分解(EDMD)方法,得到了该AGV系统的近似高维线性动态显式表达式,即Koopman算子的近似表达。然后,基于导出的该高维线性Koopman动态表达式,设计线性模型预测控制器(MPC)实现AGV轨迹跟踪控制。最后,通过仿真测试对Koopman模型进行了对比验证,同时仿真实验验证轨迹跟踪效果,结果表明从数据中获取的模型信息精确,能高度拟合AGV的动力学模型,所设计的控制策略计算耗时少,在轨迹跟踪控制的精度和稳定性方面具有一定的有效性和先进性。 展开更多
关键词 差速驱动AGV 数据驱动 koopman算子 模型预测控制 轨迹跟踪
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基于Koopman算子的软体机器人数据驱动建模方法研究 被引量:3
19
作者 彭柯瑞 陈天翼 +2 位作者 唐梓轩 李东蒲 刘兆冰 《武汉理工大学学报》 CAS 2022年第11期73-78,共6页
针对软体机器人的精确建模问题,采用了一种基于Koopman算子的数据驱动建模方法,应用于提升的无限维状态空间中来全局线性化高度非线性动态系统。该方法通过一种称为扩展动态模式分解(EDMD)的算法来近似无限维线性Koopman算子,并建立了... 针对软体机器人的精确建模问题,采用了一种基于Koopman算子的数据驱动建模方法,应用于提升的无限维状态空间中来全局线性化高度非线性动态系统。该方法通过一种称为扩展动态模式分解(EDMD)的算法来近似无限维线性Koopman算子,并建立了软体机器人非线性动力学系统的线性和非线性模型。结果表明,建立的两种Koopman模型的精度都优于现有的状态空间模型,Koopman非线性模型的建模和预测精度最高。 展开更多
关键词 软体机器人 koopman算子 数据驱动建模 非线性系统
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具有内生人口生育率的Cass-Koopmans模型 被引量:4
20
作者 蔡东汉 《数学杂志》 CSCD 1998年第2期209-215,共7页
本文在[1]的基础上合理地假设人口生育率的取值范围。通过引入强可分的效用函数和含有有效劳动时间的生产函数,得到一个具有内生生育率的Cass-Koopmans经济增长模型。证明此模型的家庭企业的人口生育率由家庭的人均资... 本文在[1]的基础上合理地假设人口生育率的取值范围。通过引入强可分的效用函数和含有有效劳动时间的生产函数,得到一个具有内生生育率的Cass-Koopmans经济增长模型。证明此模型的家庭企业的人口生育率由家庭的人均资本和人均消费唯一确定。当人均消费不变,而人均资本上升时,人口生育率下降;当人均资本不变,而人均消费上升时,人口生育率上升。给出此模型至少存在一个稳态解的条件。最后讨论了可能存在的多重最优增长路径和多重稳态解及其几何性态和相互关系。 展开更多
关键词 内生人口生育率 C-K模模型 经济增长模型
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