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在线优化参数的多变量无模型预测线性自抗扰控制
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作者 侯小秋 李丽华 《黑龙江科技大学学报》 CAS 2024年第1期118-124,共7页
针对时变参数的多变量线性模型上叠加非线性的系统,采用具有辅助向量的多变量偏格式动态线性化方法逼近该系统,在多变量线性状态观测器中加入辨识的线性模型,提高状态观测精度。在多变量线性跟踪微分器和状态观测器分别引入超前参考输... 针对时变参数的多变量线性模型上叠加非线性的系统,采用具有辅助向量的多变量偏格式动态线性化方法逼近该系统,在多变量线性状态观测器中加入辨识的线性模型,提高状态观测精度。在多变量线性跟踪微分器和状态观测器分别引入超前参考输入与输出预测值,使多变量线性自抗扰控制器具有预测控制性能。运用非线性递推最小二乘法在线优化多变量线性自抗扰控制器的参数,给出在线优化参数的多变量无模型预测线性自抗扰控制算法。结果表明:无参数优化时的响应曲线,超调大,调节时间约1 s,无稳偏;有参数优化时的响应曲线,超调较小,调节时间约0.65 s,无稳偏,控制算法的响应优良。 展开更多
关键词 多变量线性自抗扰控制 无模型自适应控制 预测控制 非线性系统 在线优化参数
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在线优化参数的无模型预测神经网络自抗扰控制
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作者 侯小秋 《黄河科技学院学报》 2024年第8期12-18,共7页
关于难以建模的非线性系统的控制问题,提出具有辅助变量的全格式动态线性化方法逼近非线性系统模型,基于其构建系统的预测模型,给出采用直接极小化指标函数自适应优化算法的参数估计算法,在扩张状态观测器中引入控制输入的微分项,并将... 关于难以建模的非线性系统的控制问题,提出具有辅助变量的全格式动态线性化方法逼近非线性系统模型,基于其构建系统的预测模型,给出采用直接极小化指标函数自适应优化算法的参数估计算法,在扩张状态观测器中引入控制输入的微分项,并将控制输入和其微分的系数改进为关于观测状态的函数,因其未知,使用RBF神经网络逼近,利用非线性递推最小二乘法同时优化RBF神经网络参数和自抗扰控制器参数,综上研究提出在线优化参数的无模型预测神经网络自抗扰控制算法。仿真研究验证了上述研究的合理性和有效性,系统响应精度高。 展开更多
关键词 自抗扰控制 神经网络控制 无模型自适应控制 预测控制 非线性系统 直接极小化指标函数自适应优化算法 非线性递推最小二乘法 在线优化参数
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在线优化参数的多变量非线性预测函数控制
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作者 侯小秋 《黑龙江科技大学学报》 CAS 2023年第3期439-444,共6页
针对实用随机多变量NARMAX模型的控制问题,利用多变量非线性递推最小二乘法进行参数估计,使用在动态工作点处的动态切平面逼近该模型,转化为时变多变量CARMAX模型,由其构成递推预测模型进行预测,基于多变量CARMAX模型的预测函数控制,运... 针对实用随机多变量NARMAX模型的控制问题,利用多变量非线性递推最小二乘法进行参数估计,使用在动态工作点处的动态切平面逼近该模型,转化为时变多变量CARMAX模型,由其构成递推预测模型进行预测,基于多变量CARMAX模型的预测函数控制,运用非线性递推最小二乘法优化控制输入输出的加权系数,给出在线优化加权系数的多变量非线性预测函数控制算法。结果表明,系统的控制响应具有优良的性能,无超调和稳偏,调节时间约5个采样周期。 展开更多
关键词 预测函数控制 非线性控制 随机多变量NARMAX模型 非线性递推最小二乘法 在线优化参数
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基于PLC控制网络的变频器参数在线优化 被引量:2
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作者 胡志刚 《世界仪表与自动化》 1999年第2期34-38,共5页
关键词 变频器 PLC 控制网络 参数在线优化 电力拖动
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在线优化基函数的对称双线性系统的预测函数控制
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作者 侯小秋 《黄河科技学院学报》 2023年第2期26-31,共6页
针对对称双线性系统的控制问题,研究其确定性定常情形,对预测时域长度进行分段处理,提出对称双线性系统的预测函数控制迭代算法,避免了求解控制输入的非线性最优化问题,利用直接极小化指标函数自适应优化算法,对基函数进行优化,因此基... 针对对称双线性系统的控制问题,研究其确定性定常情形,对预测时域长度进行分段处理,提出对称双线性系统的预测函数控制迭代算法,避免了求解控制输入的非线性最优化问题,利用直接极小化指标函数自适应优化算法,对基函数进行优化,因此基函数是在线优化时变的,算法具有可变基函数的功能,仿真研究表明算法的控制响应具有优良的性能。 展开更多
关键词 预测函数控制 对称双线性系统 直接极小化指标函数自适应优化算法 基函数 在线优化参数
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基于深度强化学习的单通道EEG信号自动睡眠分期算法
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作者 赵彦晶 周强 +2 位作者 刘鑫 李婉 田蕴郅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第9期2699-2704,共6页
目前,基于脑电(EEG)信号的人体睡眠分期方法呈现出单通道和网络模型深度化的趋势,然而单通道信息采集使得EEG失去大脑区域的位置信息,EEG中表征睡眠阶段的特征因趋向稀疏化而难以提取,同时深度网络的共性问题——模型及其训练的超参数... 目前,基于脑电(EEG)信号的人体睡眠分期方法呈现出单通道和网络模型深度化的趋势,然而单通道信息采集使得EEG失去大脑区域的位置信息,EEG中表征睡眠阶段的特征因趋向稀疏化而难以提取,同时深度网络的共性问题——模型及其训练的超参数的人工设定使得训练过程盲目且低效,这些问题导致自动睡眠分期方法的准确率低。为此,提出利用密集连接网络(DenseNet)对模型层间特征重用功能,挖掘深藏于EEG信号中的睡眠状态信息,针对单通道EEG信号在频域上的低频特性以及时域上长程依赖特性,对DenseNet模型进行了改进,实现了人体睡眠的快速和精确分期;为进一步提升DenseNet性能,使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法,在网络学习训练过程中利用强化学习思想对DenseNet关键超参数进行在线优化和自动调节。实验结果表明,该算法模型在Sleep-EDFx数据集上的分期准确率达到了89.23%,总体效果优于近年来其他先进分期算法,表现出良好的应用前景。 展开更多
关键词 睡眠分期 密集连接网络 深度强化学习 参数在线优化
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事件驱动考虑加工任务和监测状态的大型构件装配界面切削参数在线优化 被引量:1
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作者 王亚辉 郑联语 +2 位作者 樊伟 赵雄 张月红 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第24期18-33,共16页
针对大型构件装配界面加工中刀具磨损和表面质量的监测状态与加工任务关联性弱、切削参数优化中未考虑刀具磨损的实际与理论值的差异性及对工人经验的强依赖性等问题,提出了一种事件驱动考虑加工任务和监测状态的切削参数在线优化方法... 针对大型构件装配界面加工中刀具磨损和表面质量的监测状态与加工任务关联性弱、切削参数优化中未考虑刀具磨损的实际与理论值的差异性及对工人经验的强依赖性等问题,提出了一种事件驱动考虑加工任务和监测状态的切削参数在线优化方法。首先,建立了事件驱动的切削参数在线优化框架,利用事件处理技术监测装配界面加工过程,确保各阶段加工任务正确,进而通过事件驱动监测与优化方法。其次,在该框架下对异常监测事件(如刀具寿命报警、表面粗糙度报警等)处理,触发混合遗传粒子群优化算法实现切削参数在线优化。最后,通过某型飞机垂尾装配界面样件的加工试验数据和系统验证了所提方法的有效性。结果表明该方法能够有效保证大型构件装配界面的加工质量和效率,为加工过程的监测和切削参数在线自适应优化提供了理论基础和技术支持。 展开更多
关键词 装配界面 事件驱动 加工过程监测 切削参数在线优化
原文传递
Mechanism and optimization of fuel injection parameters on combustion noise of DI diesel engine 被引量:7
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作者 张庆辉 郝志勇 +2 位作者 郑旭 杨文英 毛杰 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第2期379-393,共15页
Combustion noise takes large proportion in diesel engine noise and the studies of its influence factors play an important role in noise reduction. Engine noise and cylinder pressure measurement experiments were carrie... Combustion noise takes large proportion in diesel engine noise and the studies of its influence factors play an important role in noise reduction. Engine noise and cylinder pressure measurement experiments were carried out. And the improved attenuation curves were obtained, by which the engine noise was predicted. The effect of fuel injection parameters in combustion noise was investigated during the combustion process. At last, the method combining single variable optimization and multivariate combination was introduced to online optimize the combustion noise. The results show that injection parameters can affect the cylinder pressure rise rate and heat release rate, and consequently affect the cylinder pressure load and pressure oscillation to influence the combustion noise. Among these parameters, main injection advance angle has the greatest influence on the combustion noise, while the pilot injection interval time takes the second place, and the pilot injection quantity is of minimal impact. After the optimal design of the combustion noise, the average sound pressure level of the engine is distinctly reduced by 1.0 d B(A) generally. Meanwhile, the power, emission and economy performances are ensured. 展开更多
关键词 diesel engine injection parameters pilot injection combustion noise online optimization
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