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Model algorithm control using neural networks for input delayed nonlinear control system 认领 引用 被引量：2
1
作者 Yuanliang Zhang Kil To Chong 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2015年第1期142-150,共9页
The performance of the model algorithm control method is partially based on the accuracy of the system＇s model. It is difficult to obtain a good model of a nonlinear system, especially when the nonlinearity is high. ... The performance of the model algorithm control method is partially based on the accuracy of the system＇s model. It is difficult to obtain a good model of a nonlinear system, especially when the nonlinearity is high. Neural networks have the ability to ＂learn＂the characteristics of a system through nonlinear mapping to represent nonlinear functions as well as their inverse functions. This paper presents a model algorithm control method using neural networks for nonlinear time delay systems. Two neural networks are used in the control scheme. One neural network is trained as the model of the nonlinear time delay system, and the other one produces the control inputs. The neural networks are combined with the model algorithm control method to control the nonlinear time delay systems. Three examples are used to illustrate the proposed control method. The simulation results show that the proposed control method has a good control performance for nonlinear time delay systems. 展开更多
关键词 model algorithm control neural network nonlinear system time delay
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Nonlinear Model Algorithmic Control of a pH Neutralization Process 认领 引用 被引量：11
2
作者 邹志云 于蒙 +4 位作者 王志甄 刘兴红 郭宇晴 张风波 郭宁 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2013年第4期395-400,共6页
Control of pH neutralization processes is challenging in the chemical process industry because of their inherent strong nonlinearity. In this paper, the model algorithmic control (MAC) strategy is extended to nonlinea... Control of pH neutralization processes is challenging in the chemical process industry because of their inherent strong nonlinearity. In this paper, the model algorithmic control (MAC) strategy is extended to nonlinear processes using Hammerstein model that consists of a static nonlinear polynomial function followed in series by a linear impulse response dynamic element. A new nonlinear Hammerstein MAC algorithm (named NLH-MAC) is presented in detail. The simulation control results of a pH neutralization process show that NLH-MAC gives better control performance than linear MAC and the commonly used industrial nonlinear propotional plus integral plus derivative (PID) controller. Further simulation experiment demonstrates that NLH-MAC not only gives good control response, but also possesses good stability and robustness even with large modeling errors. 展开更多
关键词 model algorithmic control nonlinear model predictive control Hammerstein model pH neutralization process control simulation
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Nonlinear model predictive control based on support vector machine and genetic algorithm 认领 引用 被引量：16
3
作者 冯凯 卢建刚 陈金水 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第12期2048-2052,共5页
This paper presents a nonlinear model predictive control(NMPC) approach based on support vector machine(SVM) and genetic algorithm(GA) for multiple-input multiple-output(MIMO) nonlinear systems.Individual SVM is used ... This paper presents a nonlinear model predictive control(NMPC) approach based on support vector machine(SVM) and genetic algorithm(GA) for multiple-input multiple-output(MIMO) nonlinear systems.Individual SVM is used to approximate each output of the controlled plant Then the model is used in MPC control scheme to predict the outputs of the controlled plant.The optimal control sequence is calculated using GA with elite preserve strategy.Simulation results of a typical MIMO nonlinear system show that this method has a good ability of set points tracking and disturbance rejection. 展开更多
关键词 Support vector machine Genetic algorithm Nonlinear model predictive control Neural network Modeling
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NONLINEAR MODELING AND CONTROLLING OF ARTIFICIAL MUSCLE SYSTEM USING NEURAL NETWORKS 认领 引用
4
作者 Tian Sheping Ding Guoqing +1 位作者 Yan Detian Lin Liangming Department of Information Measurement and Instrumentation,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200030, China 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 EI CAS 2004年第2期306-310,共5页
The pneumatic artificial muscles are widely used in the fields of medicalrobots, etc. Neural networks are applied to modeling and controlling of artificial muscle system. Asingle-joint artificial muscle test system is... The pneumatic artificial muscles are widely used in the fields of medicalrobots, etc. Neural networks are applied to modeling and controlling of artificial muscle system. Asingle-joint artificial muscle test system is designed. The recursive prediction error (RPE)algorithm which yields faster convergence than back propagation (BP) algorithm is applied to trainthe neural networks. The realization of RPE algorithm is given. The difference of modeling ofartificial muscles using neural networks with different input nodes and different hidden layer nodesis discussed. On this basis the nonlinear control scheme using neural networks for artificialmuscle system has been introduced. The experimental results show that the nonlinear control schemeyields faster response and higher control accuracy than the traditional linear control scheme. 展开更多
关键词 Artificial muscle Neural networks Recursive prediction error algorithm Nonlinear modeling and controlling
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Improvement of precision for pendulous integrating gyro accelerometer via adaptive internal model control 认领 引用 被引量：2
5
作者 Xu Fengxia Xia Gang +2 位作者 Zeng Ming Sun Baoku Zhao Xuezeng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI 2007年第4期841-845,共5页
An adaptive internal mode control is proposed to eliminate effectively periodic disturbance with uncertain frequency caused by input error angle of PIGA （Pendulous Integrating Gyro Accelerometer）. An adaptive algori... An adaptive internal mode control is proposed to eliminate effectively periodic disturbance with uncertain frequency caused by input error angle of PIGA （Pendulous Integrating Gyro Accelerometer）. An adaptive algorithm with periodic disturbance frequency identification on line is applied and the internal model controller parameters are adjusted to eliminate disturbance. Then the convergence of this algorithm and the stability of the system are proved by the averaging method. Simulation results verify the proposed scheme can eliminate periodic disturbance and improve the test precision for PIGA effectively. 展开更多
关键词 PIGA periodic disturbance adaptive algorithm internal model control
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PSO Optimal Control of Model-free Adaptive Control for PVC Polymerization Process 认领 引用 被引量：2
6
作者 Shu-Zhi Gao Xiao-Feng Wu +2 位作者 Liang-Liang Luan Jie-Sheng Wang Gui-Cheng Wang 《International Journal of Automation and computing》 CSCD 2018年第4期482-491,共10页
Polyvinyl chloride （PVC） polymerizing process is a typical complicated industrial process with the characteristics of large inertia, big time delay and nonlinearity. Firstly, for the general nonlinear and discrete t... Polyvinyl chloride （PVC） polymerizing process is a typical complicated industrial process with the characteristics of large inertia, big time delay and nonlinearity. Firstly, for the general nonlinear and discrete time system, a design scheme of model-free adaptive （MFA） controller is given. Then, particle swarm optimization （PSO） algorithm is applied to optimizing and setting the key parameters for controller tuning. After that, the MFA controller is used to control the system of polymerizing temperature. Finally, simulation results are given to show that the MAC strategy based on PSO obtains a good controlling performance index. 展开更多
关键词 Polyvinyl chloride（PVC） polymerization temperature model-free adaptive control particle swarm optimization（PSO）algorithm.
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基于风光水火储暂态控制参数协调的新能源基地储能优化配置方法 认领 引用 被引量：1
7
作者 李正曦 王恺 +3 位作者 贾一超 安娜 张红颖 陈宁 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期170-178,共9页
该文在采用风光水火储暂态控制参数协调优化的基础上,对新能源基地中的储能配置进行优化。首先,通过分析新能源基地中风光水火储的传递函数,确定各设备的暂态控制参数,建立新能源基地源-储综合控制模型;然后,在卷积神经网络的基础上,设... 该文在采用风光水火储暂态控制参数协调优化的基础上,对新能源基地中的储能配置进行优化。首先,通过分析新能源基地中风光水火储的传递函数,确定各设备的暂态控制参数,建立新能源基地源-储综合控制模型;然后,在卷积神经网络的基础上,设置3层卷积核大小不同的卷积层,并与长短期记忆网络相结合,建立混合神经网络模型,通过该模型对风光水火储暂态控制参数进行协调优化,提出新能源基地控制策略;最后,根据功率缺额建立储能双层优化目标函数,通过对比不同场景下储能的经济性和暂态稳定性提升能力,提出新能源基地储能优化配置方法,实现新能源基地安全、稳定、经济运行。 展开更多
关键词 暂态稳定 电储能 优化算法 神经网络模型 控制参数
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考虑模型预测控制的无人两轮车轨迹跟踪研究 认领 引用
8
作者 陈宝 罗诚 +1 位作者 胡斌 付江华 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第6期36-41,共6页
在无人两轮自平衡车研发中考虑无人两轮车自平衡后的轨迹跟踪问题至关重要。为了研究无人两轮自平衡车轨迹跟踪的问题,建立了无人两轮车运动学模型以及其横滚角度与运动学模型之间的联系,随后考虑模型预测控制,设计了无人两轮车轨迹跟... 在无人两轮自平衡车研发中考虑无人两轮车自平衡后的轨迹跟踪问题至关重要。为了研究无人两轮自平衡车轨迹跟踪的问题,建立了无人两轮车运动学模型以及其横滚角度与运动学模型之间的联系,随后考虑模型预测控制,设计了无人两轮车轨迹跟踪控制算法。通过搭建仿真平台实现了无人两轮车在3m/s以及5m/s速度下的直线轨迹和圆形轨迹跟踪,并在车速为5m/s的情况下实现了极限曲率下的圆形轨迹跟踪,验证了轨迹跟踪控制器在直线轨迹以及圆形轨迹下的跟踪性能。 展开更多
关键词 无人两轮车 轨迹跟踪控制 模型预测控制 运动学模型 线性化 控制算法
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智能桥式起重机安全制动控制与危险区域预测 认领 引用
9
作者 兰朋 王一凡 +3 位作者 刘曼兰 任海涛 侯景嵘 范振 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2026年第6期115-123,共9页
智能桥式起重机作为工业领域重要的物料搬运设备,常在高度动态环境中运行,工作人员或工程车辆的突然出现易引发碰撞风险。为有效规避此类事故,提出一种集成双延迟深度确定性策略梯度算法(twin delayed deep deterministic policy gradie... 智能桥式起重机作为工业领域重要的物料搬运设备,常在高度动态环境中运行,工作人员或工程车辆的突然出现易引发碰撞风险。为有效规避此类事故,提出一种集成双延迟深度确定性策略梯度算法(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)的模型预测制动控制方法。利用模型预测控制(model predictive control,MPC)处理负载角度约束,规划自适应制动参考轨迹,实现起重机快速稳定停止;同时,采用TD3算法动态优化MPC的预测时域、控制时域、权重矩阵以及参考轨迹衰减系数,实现参数自适应调整。此外,基于最小二乘法构建不同运行速度与制动距离间的统计模型,据此预测危险区域,为制动时机决策提供量化依据。仿真结果表明,所提出的安全制动控制与危险区域预测方法能显著提升桥式起重机的运行安全性。 展开更多
关键词 智能桥式起重机 安全制动控制 双延迟深度确定性策略梯度算法 模型预测控制 危险区域预测
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基于数字孪生及MPC的盘式制动闸片磨损优化与闭环反馈研究 认领 引用
10
作者 沙智华 刘博坤 +5 位作者 硕虹络 高和序 史立 宋佳俊 刘宇 张生芳 《摩擦学学报（中英文）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期861-876,共16页
为提升盘式制动系统智能运维水平,通过融合模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法于盘式制动数字孪生系统,建立了1种面向闸片磨损优化与闭环反馈的盘式制动数字孪生系统.首先构建数据驱动的盘式制动数字孪生系统,基于TCP/IP... 为提升盘式制动系统智能运维水平,通过融合模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法于盘式制动数字孪生系统,建立了1种面向闸片磨损优化与闭环反馈的盘式制动数字孪生系统.首先构建数据驱动的盘式制动数字孪生系统,基于TCP/IP架构实现虚实数据的映射与反馈;其次,以减小闸片磨损深度为目标,使用MPC算法对制动过程中的制动压力进行实时滚动优化;最后,将该算法融入盘式制动数字孪生系统,基于盘式制动系统实时运行数据,对其制动压力进行实时优化并通过数字孪生系统反馈回制动设备,实现闭环优化反馈.结果表明,所提优化方法能将闸片磨损深度最高减小19.5%,并可将优化后的制动参数稳定可靠的反馈回制动设备.该研究为提升盘式制动智能运维水平提供了借鉴和参考. 展开更多
关键词 数字孪生 模型预测控制算法 盘式制动 闭环反馈 闸片磨损预测
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举升状态下四轴重型自卸车建模与稳定性控制 认领 引用
11
作者 胡明茂 陈宇阳 +4 位作者 王兆坤 王力航 宫爱红 龚青山 郭栋 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2026年第7期53-62,共10页
为改善复杂工况下四轴重型自卸车(four-axle heavy dump truck,FAHDT)举升卸货过程的稳定性,防止FAHDT发生侧翻,提出一种基于模糊自抗扰控制(fuzzy active disturbance rejection control,FADRC)算法和混棚阻尼控制(hybrid-hook damping... 为改善复杂工况下四轴重型自卸车(four-axle heavy dump truck,FAHDT)举升卸货过程的稳定性,防止FAHDT发生侧翻,提出一种基于模糊自抗扰控制(fuzzy active disturbance rejection control,FADRC)算法和混棚阻尼控制(hybrid-hook damping control,HHDC)算法融合的集成控制方法。首先,构建重型FAHDT举升-行驶耦合动力学模型,以簧载质量质心及货箱质量质心至地面的垂直距离作为稳定性评价指标;随后,结合FADRC-HHDC控制原理与半主动悬架控制策略设计控制器,在TruckSim/Simulink联合仿真环境中开展验证试验;最后,以D级随机路面为典型工况进行仿真分析,将所提控制方法与无控制、单一控制策略的控制效果进行对比。仿真结果表明:所提出的举升作业稳定性控制方法能更有效地抑制FAHDT的侧倾趋势,提升举升卸货过程中的车辆稳定性与作业安全性。 展开更多
关键词 四轴重型自卸车 举升作业 耦合动力学模型 集成控制算法 半主动悬架
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融合A*算法与模型预测控制的海空协同动态路径规划方法 认领 引用
12
作者 李明 李思润 +3 位作者 陈浩冉 金毓 张翔勇 张恒 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2026年第3期775-782,共8页
针对复杂海洋环境下海空协同路径规划效率低、实时性差及动态适应性不足的问题,提出一种融合新型A*算法与模型预测控制(MPC)的动态路径规划方法(A*-MPC)。首先,为无人船构建多约束路径优化模型,利用动态权重A*算法求解,实现洋... 针对复杂海洋环境下海空协同路径规划效率低、实时性差及动态适应性不足的问题,提出一种融合新型A*算法与模型预测控制(MPC)的动态路径规划方法(A*-MPC)。首先,为无人船构建多约束路径优化模型,利用动态权重A*算法求解,实现洋流干扰下的路径规划;其次,为无人机构建时空优化模型,利用A*算法及扇区稀疏优化求解,获得三维路径规划;最后,采用分层MPC策略实现海空协同。仿真结果表明,所提算法在计算时间(1.5±0.5 s)、路径平滑度(指数9.24)和避障能力(碰撞风险3.7U)方面优于对比算法,路径长度缩短13.3%,平滑度提升59.3%,为动态海洋救援任务提供了高效、安全的决策支持。 展开更多
关键词 海空协同 动态路径规划 A*算法 模型预测控制
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智能车路径跟踪模型预测控制研究 认领 引用
13
作者 黄开启 刘准 刘小荣 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第1期6-10,共5页
针对智能车辆在不同工况下路径跟踪精度低的问题,基于三自由度车辆动力学模型,提出一种利用遗传算法优化模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)权重系数的方法,以横向侧偏距离和横摆角为跟踪目标设计了遗传算法的适应度函数来获... 针对智能车辆在不同工况下路径跟踪精度低的问题,基于三自由度车辆动力学模型,提出一种利用遗传算法优化模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)权重系数的方法,以横向侧偏距离和横摆角为跟踪目标设计了遗传算法的适应度函数来获得轨迹跟踪性能较好的控制器,并研究了遗传算法的参数对最佳适应度值的影响,选择了较为理想的参数。通过Carsim/Simlink平台联合仿真,结果表明:经过遗传算法优化权重系数后的控制策略,提升了车辆的轨迹跟踪精度,并且改善了稳定性;在路面附着系数为0.4,正弦曲线行驶工况下,最大偏差降低了50.16%;在路面附着系数为0.85,双移线行驶工况下,最大偏差降低了50.0%。 展开更多
关键词 模型预测控制 动力学模型 遗传算法 适应度函数 轨迹跟踪
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转炉炉口微差压控制模型研究进展 认领 引用
14
作者 包向军 甄添淇 +4 位作者 杨筱静 张璐 程昊然 张莫凡 孙毓研 《中国冶金》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期59-68,共10页
转炉炉口微差压的精准调控是提升转炉煤气回收效率、实现钢铁工业绿色低碳转型的关键。针对吹炼过程中氧气开闭及辅料加入等瞬态强扰动引发的传统比例-积分-微分控制(PID)响应迟滞、稳定性不足等问题,本文系统梳理了微差压控制模型的研... 转炉炉口微差压的精准调控是提升转炉煤气回收效率、实现钢铁工业绿色低碳转型的关键。针对吹炼过程中氧气开闭及辅料加入等瞬态强扰动引发的传统比例-积分-微分控制(PID)响应迟滞、稳定性不足等问题,本文系统梳理了微差压控制模型的研究进展,分类评价了模糊逻辑、神经网络、粒子群优化(PSO)及机理-数据双驱动等模型的构建方法与应用效果。对比分析表明,现有技术难以兼顾高控制精度与快速实时响应的需求,传统PID控制虽响应迅速,但缺乏工况自适应性;以神经网络为代表的单一智能算法虽显著提升了非线性拟合精度,却因算力负荷过高导致动态响应滞后;机理-数据双驱动模型虽引入物理约束增强了模型在复杂场景下的适配性,仍面临模型参数动态辨识难、系统复杂度激增以及底层数据传输时延等技术挑战。本文深入剖析了转炉煤气湿法净化回收系统(OG)与转炉煤气干法净化回收系统(LT)在控制逻辑上的本质差异,揭示了LT因烟气温变剧烈、电-热-力多物理场耦合干扰及执行机构惯性滞后所导致的强非线性调控难题。据此提出,未来研究应聚焦于研发自适应容错算法并构建数字孪生感知体系,以实现LT下全流程动态特性的精准表征与控制瓶颈的突破。本文展望了微差压控制模型的发展趋势,指出应致力于提升深度学习模型的机理可解释性、增强多目标协同进化能力及算法深度融合,为转炉炼钢全过程的智能化与绿色化运行提供坚实的理论支撑与技术指引。 展开更多
关键词 转炉(BOF) 微差压控制 控制模型 智能控制算法 低碳制造
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基于自适应模型预测控制的驾驶模拟器运动提示算法设计与验证 认领 引用
15
作者 陈夏非 焦翊洋 +3 位作者 姜雪 孟昭亮 张立杰 刘小平 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第10期298-307,共10页
运动提示算法(Motion cueing algorithm,MCA)旨在协助驾驶模拟器用户真实地感知车辆的动态特性。然而,在复杂路况条件下,驾驶模拟器往往面临响应滞后及轨迹跟踪精度下降等挑战。为此,提出一种基于路况预览的自适应模型预测控制策略(Road... 运动提示算法(Motion cueing algorithm,MCA)旨在协助驾驶模拟器用户真实地感知车辆的动态特性。然而,在复杂路况条件下,驾驶模拟器往往面临响应滞后及轨迹跟踪精度下降等挑战。为此,提出一种基于路况预览的自适应模型预测控制策略(Road-preview-based adaptive model predictive control,RPMPC)。首先,利用长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络建立面向车前路况的车辆轨迹动态预测模型;随后,根据运动学原理构建驾驶模拟器的运动学模型,并借助自适应模型预测控制与扩展卡尔曼滤波,实现对驾驶模拟器未来运动的前瞻性规划。在Stewart运动模拟平台上所进行的试验结果表明,相较于传统算法,该策略在不同路况条件下提供了更高质量的运动提示,并显著降低感官误差。 展开更多
关键词 运动提示算法 自适应模型预测控制 轨迹预测 复杂路况 驾驶模拟器
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基于改进遗传预测融合算法的风机变桨距控制 认领 引用
16
作者 刘群坡 刘心语 郭建锋 《流体机械》 CSCD 北大核心 2026年第5期109-118,共10页
针对风电机组变桨控制中由扰动与参数变化引起的功率波动问题,提出一种基于改进遗传算法与预测控制融合(PID+ImGA+MPC)的桨距角控制策略。该方法引入柯西-均匀分布混合交叉与自适应变异机制,以增强全局搜索能力,并结合ARIMA风速预测与... 针对风电机组变桨控制中由扰动与参数变化引起的功率波动问题,提出一种基于改进遗传算法与预测控制融合(PID+ImGA+MPC)的桨距角控制策略。该方法引入柯西-均匀分布混合交叉与自适应变异机制,以增强全局搜索能力,并结合ARIMA风速预测与模型预测控制,实现桨距角的前馈调节。通过将改进遗传算法、ARIMA风速预测与MPC深度融合,形成“预测-优化-前馈”一体化的变桨控制框架,弥补了现有策略中预测信息利用不足、参数整定依赖离线优化的缺陷。基于Bladed的变桨控制系统智能加载试验台进行硬件在环验证。结果表明,仿真与实测结果的误差控制在±3%以内,验证了该策略的工程可行性与实时性能。在1.5 mW双馈风电机组模型上的仿真中,阶跃风工况下,所提策略将功率超调量由4.025%降低至0.69%,稳定时间由3.66 s缩短至2.2 s;湍流风工况下,输出功率标准差较传统PID降低12.40%。该研究可为高风电渗透率下风电机组的稳定控制提供理论依据与工程参考。 展开更多
关键词 模型预测控制 遗传算法 桨距角控制 Bladed 风力涡轮
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基于VSG的交流微电网自触发功率经济分配隐私保护策略 认领 引用
17
作者 杨珺 范晏通 秦杰 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期118-129,共12页
针对高比例可再生能源并网导致的微电网惯性下降问题,聚焦于虚拟同步发电机控制交流微电网的功率经济分配与数据安全协同优化问题展开研究。首先,提出了一种融合模型预测控制的改进增量成本一致性算法,对功率不平衡值进行计算,打破了传... 针对高比例可再生能源并网导致的微电网惯性下降问题,聚焦于虚拟同步发电机控制交流微电网的功率经济分配与数据安全协同优化问题展开研究。首先,提出了一种融合模型预测控制的改进增量成本一致性算法,对功率不平衡值进行计算,打破了传统一致性算法中领导节点需要计算全局信息的限制。其次,提出了一种双维度协同的自触发隐私保护策略,并采用差分隐私机制对交互信息进行噪声注入以解决数据泄露问题。同时,结合事件驱动的自触发机制以减少计算负担并降低通信和加密成本。最后,通过4机7节点系统进行仿真验证。结果表明,所提自触发隐私保护策略显著减少了通信资源与计算资源,提升了微电网控制的鲁棒性与隐私安全性。 展开更多
关键词 微电网 虚拟同步发电机 隐私保护 功率经济分配 模型预测控制 一致性算法
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基于模型预测控制的教育机器人轨迹跟踪误差抑制方法研究 认领 引用
18
作者 罗少华 吉哲 《自动化与仪器仪表》 2026年第6期313-316,321,共4页
为了提高模型预测控制抑制教育机器人轨迹跟踪误差的能力,研究提出了一种基于改进模型预测控制的轨迹跟踪误差抑制模型。该模型通过差分进化优化模型预测控制的在线计算过程,利用粒子群优化算法进行多目标约束处理的协同优化,借助近端... 为了提高模型预测控制抑制教育机器人轨迹跟踪误差的能力,研究提出了一种基于改进模型预测控制的轨迹跟踪误差抑制模型。该模型通过差分进化优化模型预测控制的在线计算过程,利用粒子群优化算法进行多目标约束处理的协同优化,借助近端策略优化增强模型预测控制对扰动的适应能力。实验显示,研究模型位置轨迹跟踪的均方根误差和拟合度的平均值分别为1.38 cm、0.973,稳态误差为1.01 mm,单步控制计算耗时为17.6 ms,控制指令延迟为27.9 ms,面对外界扰动时的误差恢复时间为0.67 s,误差增加幅度为160.71%。以上结果均优于对比模型,表明研究模型具有更高的轨迹跟踪误差抑制实时性与抗干扰能力,为教育机器人在多样化场景下的高精度轨迹控制提供了技术方案。 展开更多
关键词 模型预测控制 算法优化 教育机器人 轨迹跟踪 误差抑制
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考虑主客观因素的自动驾驶模型预测控制参数优化 认领 引用
19
作者 常天根 田国富 +1 位作者 唐媛媛 曹明学 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第8期1638-1649,共12页
针对自动驾驶汽车轨迹跟踪过程中模型预测控制器跟踪精度不足和实时性差的问题,提出考虑主客观因素的模型预测控制参数优化方法.针对非支配排序鲸鱼优化算法(NSWOA)得到的最优解相对集中和超出边界的问题,提出基于改进Sinusoidal映射和... 针对自动驾驶汽车轨迹跟踪过程中模型预测控制器跟踪精度不足和实时性差的问题,提出考虑主客观因素的模型预测控制参数优化方法.针对非支配排序鲸鱼优化算法(NSWOA)得到的最优解相对集中和超出边界的问题,提出基于改进Sinusoidal映射和莱维飞行策略的改进NSWOA.将模型预测控制器的参数优化问题转化为多目标优化问题,以预测时域、控制时域和采样时间作为优化变量,以横向轨迹误差平方和与总计算时间作为优化目标,利用改进NSWOA求解多目标优化问题,获得Pareto最优解集.采用专家打分法、连续有序加权平均算子法、博弈论组合赋权法和逼近理想解排序法,确定最佳的控制器参数组合.所提方法的跟踪精度平均提高了56.27%,计算时间平均减少了21.54%,为模型预测控制参数的整定策略提供了兼顾高跟踪精度和高实时性的新思路. 展开更多
关键词 自动驾驶 模型预测控制 鲸鱼优化算法 连续有序加权平均算子 博弈论组合赋权
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基于MPC的永磁同步电机GWO-BP神经网络控制 认领 引用
20
作者 张金亮 任钊月 +1 位作者 简炜 王志虎 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第5期92-98,共7页
针对永磁同步电机单矢量模型预测控制在一个周期内只有一个基本电压矢量作用于逆变器,从而造成电流和转矩波动较大,尽管双矢量模型预测控制在一定程度能够改善该问题,但其电压矢量通过遍历法选择,存在计算量大、实时性差等问题,因此提... 针对永磁同步电机单矢量模型预测控制在一个周期内只有一个基本电压矢量作用于逆变器,从而造成电流和转矩波动较大,尽管双矢量模型预测控制在一定程度能够改善该问题,但其电压矢量通过遍历法选择,存在计算量大、实时性差等问题,因此提出了一种基于灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)优化BP(Back Propagation,BP)神经网络的永磁同步电机控制方法。将原系统选择最优电压矢量过程看作是一种神经网络分类任务,通过原系统产生的大量离散数据离线训练网络,并利用GWO算法优化BP神经网络的初始权值和偏置,加快神经网络的训练速度和精度,训练好的网络代替模型预测控制,避免矢量遍历选择。最后仿真验证了该控制策略的可行性,有效的减小了电流和转矩的波动,提高了系统控制性能。 展开更多
关键词 永磁同步电机 模型预测控制 双矢量 灰狼算法 BP神经网络
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