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题名一种基于DRL的分布式装备体系优选方法
- 1
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作者
王子怡
张凯
钱殿伟
刘玉贞
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机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
国能数智科技开发(北京)有限公司
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出处
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第6期1565-1573,共9页
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基金
中央高校基本科研业务费(2018MS025)。
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文摘
针对传统算法在大规模场景中求解速度不足且适应性较差的问题,基于DRL对大规模分布式装备体系优选问题进行智能化求解。根据分布式装备体系作战的特点,利用复杂网络对其进行图形式建模,并基于注意力机制对装备间的连边关系进行表征,构建分布式装备体系数字仿真环境。仿真结果表明:与遗传进化算法相比,该模型在求解时间、适应性等方面优势明显,有效提高了大规模分布式装备体系优选决策模型的性能。
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关键词
DRL
图神经网络
注意力机制
复杂网络
分布式装备体系
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Keywords
DRL
graph neural network
attention mechanism
complex network
distributed system of equipment
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进近端策略优化的空战自主决策研究
被引量：2
- 2
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作者
钱殿伟
齐红敏
刘振
周志明
易建强
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机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
中国科学院自动化研究所
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期2208-2218,共11页
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文摘
针对传统强化学习在空战自主决策应用中信息冗余度高、收敛速度慢等问题,提出一种基于双重观测与复合奖励的近端策略优化空战自主决策算法。设计了以交互信息为主、个体特征信息为辅的双重观测信息,降低战场信息高度冗余对训练效率的影响;设计了结果奖励和过程奖励相结合的复合奖励函数,提高了训练过程收敛速度;采用广义优势函数估计,改进了近端策略优化算法,提高优势函数估计的准确性。仿真结果表明:在对战固定程控对手和矩阵博弈对手实验场景中,该算法决策模型均可根据战场态势准确进行自主决策,完成空战任务。
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关键词
强化学习
空战自主决策
双重观测
复合奖励
广义优势函数估计
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Keywords
RL
air-combat autonomous decision-making
dual observation
composite reward
generalized advantage estimator
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名水轮机调节系统的一种智能控制策略
被引量：5
- 3
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作者
钱殿伟
陈海耿
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机构
东北大学材料与冶金学院
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出处
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2005年第3期24-26,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(59974005)
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文摘
将模糊控制和神经控制相结合,设计出一种单神经元模糊自适应控制器的控制策略.该控制策略充分利用了模糊逻辑对非线性的逼近性和神经控制自适应的特点.将该控制策略应用于某水电站混流式发电机组,在两种工况下进行仿真计算,仿真结果表明,该控制策略比常规PID控制系统具有更好的动态性能和适应性.
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关键词
模糊控制
神经控制
控制策略
自适应
水轮机调节系统
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Keywords
fuzzy control
neural control
control strategy
self-adaptation
hydro-turbine regulation system
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分类号
TV734.4
[水利工程—水利水电工程]
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题名多机器人的积分滑模编队控制
被引量：4
- 4
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作者
钱殿伟
郭锦荣
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机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
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出处
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第1期99-104,共6页
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基金
国家自然科学基金(60904008)
河北省自然科学基金(F2012502023)
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文摘
以一组非完整约束两轮机器人为研究对象,提出了具有非匹配不确定性的移动机器人系统的积分滑模编队控制。在单个机器人运动学模型的基础上,考虑机器人自身参数变化、打滑和侧移等不确定性的影响,采用领航-跟随机制,建立了编队系统的动力学模型。该动力学模型含有非匹配不确定性,无法应用积分滑模控制的不变性抑制。在合理的假设下,从理论上证明了具有非匹配不确定的编队系统在滑模阶段具有局部渐近稳定性;证明了提出的积分滑模编队控制律能够保证滑模的可达性条件。最后以三个机器人组成仿真实验平台,验证了在非匹配不确定性的了积分滑模编队控制方法的有效性及可行性。
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关键词
多机器人
领航-跟随
编队控制
非匹配不确定性
积分滑模
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Keywords
multi-robot
leader-follower
formation control
mismatched uncertainties
integral sliding mode
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于模糊滑模的多机器人系统编队控制
被引量：3
- 5
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作者
钱殿伟
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机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2016年第5期641-647,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(60904008)
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文摘
针对多机器人编队控制问题,提出了一种滑模控制与模糊逻辑相结合的控制方法。运用领航—跟随法,建立机器人系统的动力学模型。该模型具有不确定性,在不确定性上界未知的假设条件下,运用模糊逻辑,设计模糊补偿器,以逼近系统的不确定性部分。基于Lyapunov理论,证明所设计的模糊滑模编队控制系统具有渐近稳定性,同时模糊补偿器的逼近误差是收敛的。仿真结果表明,该方法可使多机器人系统迅速地形成所期望的队形,并在运动中保持该队形。
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关键词
多机器人
编队控制
不确定性
滑模控制
模糊逻辑
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Keywords
multi-robot
formation control
uncertainties
sliding model control
fuzzy logic
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名过热蒸汽温度单神经元模糊自适应控制策略仿真研究
被引量：1
- 6
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作者
钱殿伟
陈海耿
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机构
东北大学材料与冶金学院
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出处
《材料与冶金学报》
CAS
2005年第1期77-80,共4页
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基金
国家自然科学基金 (59974005)
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文摘
将模糊控制和神经控制相结合, 设计出单神经元模糊自适应控制方案。该方案充分利用了模糊逻辑对非线性的逼近性和神经控制自适应的特点. 仿真结果表明, 本控制策略比 PID串级控制、二维PD型模糊控制和单神经元自适应控制具有更好的控制效果.
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关键词
模糊控制
神经控制
自适应
过热蒸汽温度
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Keywords
fuzzy control
neuron control
self-adaptation
superheated steam temperature
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分类号
TK223.73
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
TP273.4
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名冠状动脉系统的微分积分终端滑模混沌抑制
被引量：2
- 7
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作者
钱殿伟
席亚菲
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机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期650-654,共5页
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基金
中央高校基本科研业务费项目(2018MS025)
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文摘
冠状动脉系统的混沌现象会导致严重的健康问题。以非线性冠状动脉系统为研究对象,建立了不确定性冠状动脉系统动力学模型,提出了不确定性冠状动脉系统的微分积分终端滑模混沌抑制方法,针对该模型的不确定性设计了扰动观测器,根据Lyapunov理论证明了所设计控制系统的稳定性,通过仿真实验验证了所提出的混沌抑制方法的有效性和可行性。
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关键词
混沌抑制
冠状动脉系统
非匹配不确定性
滑模控制
扰动观测器
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Keywords
chaos suppression
coronary artery system
non-matching uncertainty
sliding mode control
disturbance observer
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分类号
TP13
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于模糊聚合式滑模方法的欠驱动系统控制
被引量：1
- 8
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作者
刘倩
李小缤
韩艳红
钱殿伟
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机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
燕山大学里仁学院
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2011年第S1期52-55,共4页
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基金
国家大学生科技创新计划资助项目
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文摘
针对以倒立摆系统为代表的一类具有两个自由度的欠驱动系统,设计了模糊聚合式递阶滑模控制器。通过利用此类系统的物理结构特性,设计了具有聚合式分层递阶结构的滑动超平面,利用Lyapunov直接方法求取了总控制律,从理论上证明了各级滑动超平面的渐近稳定性,并且根据聚合式滑动超平面的可达性条件,设计了控制器增益的模糊调节器。仿真结果表明了所设计的控制器在此类欠驱动系统中的有效性。
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关键词
欠驱动系统
滑模控制
模糊逻辑
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Keywords
underactuated systems
sliding mode control
fuzzy logic
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于简化模型预测的网络化控制系统设计
被引量：3
- 9
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作者
佟世文
钱殿伟
于庆林
赵叶
程光
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机构
北京联合大学机器人学院
北京联合大学工科中心
北京市信息服务工程重点实验室
华北电力大学计算机与控制学院
中国石油工程建设公司北京设计分公司
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2021年第2期367-374,共8页
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基金
北京市教委科技计划一般项目(KM201811417001)
北京市自然科学基金-北京市教委联合项目(KZ201811417048)
+1 种基金
北京联合大学科研项目(ZK70202001)
北京市自然科学基金-轨道交通联合基金项目(L191006)。
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文摘
针对机理不清、难建模的被控过程,提出了一种基于数据的网络化控制方法。仅根据过程的输入输出数据,先采用模糊聚类建模技术,获得系统的T-S模型,然后利用神经网络对前件隶属度函数的拟合能力,将其转化成显式表达,从而获得一步预测简化模型。再利用递推和反馈校正,获得一系列预测的过程输出,进而将控制系统设计转化成"由未来的偏差及偏差的变化得到未来的控制作用"问题。通过分析典型被控过程的动态响应曲线设计隶属度函数及控制规则,可获得一系列未来的控制作用。再通过选择合适的控制作用即可补偿网络时延和数据丢包的影响。仿真表明,该控制方法在处理随机时延和数据丢包问题上较PID控制有更快的动态响应和更高的精度。
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关键词
模糊聚类建模
网络化控制
模糊控制
神经网络
随机时延
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Keywords
Fuzzy cluster modeling
networked control
fuzzy control
neural network
random delay
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分类号
TP13
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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