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基于HDP算法的SSSC神经控制器设计 被引量:2
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作者 张爱国 张建华 +1 位作者 韩军锋 蒋程 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第23期87-92,共6页
传统的线性PI控制器在非线性系统的特定运行点有较好的性能,但在其他运行点它的性能会降低。应用启发式动态规划算法设计了静止同步串联补偿器(Static Series Synchronous Compensator,SSSC)的外部非线性最优神经控制器,总共包含3个神... 传统的线性PI控制器在非线性系统的特定运行点有较好的性能,但在其他运行点它的性能会降低。应用启发式动态规划算法设计了静止同步串联补偿器(Static Series Synchronous Compensator,SSSC)的外部非线性最优神经控制器,总共包含3个神经网络;第一个为模型网络,它的主要作用是模拟系统的输入输出动态特性;第二个为神经网络为评价网络,它的主要作用是评价动作网络给出控制量的好坏;第三个为动作网络,它的作用是产生控制量;这三个为神经网络互相协作,从而得到最佳的控制序列。在Matlab/Simulink动态仿真环境中搭建了含SSSC双机电力系统的仿真模型,并对线路阻抗的调节过程和电容电压的变化过程进行了仿真,与传统的PI控制器相比,具有响应快、超调小的特点。 展开更多
关键词 静止同步串联补偿器(SSSC) 启发式动态规划(hdp) 最优神经控制器 外部恒阻抗控制
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基于ADHDP的PEMFC温度控制 被引量:4
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作者 宋春宁 宁正高 +1 位作者 盛勇 张进智 《电池》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期415-418,共4页
以质子交换膜燃料电池(PEMFC)非线性控制系统为研究对象,采用执行依赖启发式动态规划(ADHDP)实现对PEMFC温度的控制。首先建立PEMFC的电堆温度动态模型;然后利用ADHDP算法设计PEMFC发电系统温度控制器;最后用Matlab/Simulink仿真平台对... 以质子交换膜燃料电池(PEMFC)非线性控制系统为研究对象,采用执行依赖启发式动态规划(ADHDP)实现对PEMFC温度的控制。首先建立PEMFC的电堆温度动态模型;然后利用ADHDP算法设计PEMFC发电系统温度控制器;最后用Matlab/Simulink仿真平台对启发式动态规划(HDP)、比例积分微分(PID)和ADHDP设计的温度控制器进行对比。ADHDP控制器控制的电堆温度的超调量仅为0.59%,小于HDP的0.94%和PID的4.47%,该ADHDP控制器可提高PEMFC温度控制的稳定性,能更好地改善系统的动态性能,具有更好的温度控制效果。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池(PEMFC) 执行依赖启发式动态规划(ADhdp) 温度控制 MATLAB/SIMULINK 启发式动态规划(hdp)
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迁移增量启发式动态规划及污水处理应用
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作者 王鼎 李鑫 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第3期277-283,共7页
针对污水处理系统中的溶解氧(dissolved oxygen,DO)质量浓度控制问题,提出一种迁移增量启发式动态规划(transferable incremental heuristic dynamic programming,TI-HDP)算法。针对污水处理过程的特性,该算法通过将控制变量的更新方式... 针对污水处理系统中的溶解氧(dissolved oxygen,DO)质量浓度控制问题,提出一种迁移增量启发式动态规划(transferable incremental heuristic dynamic programming,TI-HDP)算法。针对污水处理过程的特性,该算法通过将控制变量的更新方式改进为增量形式,提升了算法的抗干扰能力,并弱化了与增量式比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)算法之间的结构差异。基于数据驱动的思想,通过利用PID算法所产生的历史数据,成功地将传统控制领域中的专家经验迁移到TI-HDP算法框架中,保证了TI-HDP算法前期控制策略的稳定性。仿真结果表明:与PID算法和传统的启发式动态规划算法相比,所提算法对DO质量浓度具有更高的控制精度。 展开更多
关键词 启发式动态规划(heuristic dynamic programming hdp) 智能控制 知识迁移 非线性系统 神经网络 污水处理
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基于数据驱动的短期风电出力预估–校正预测模型 被引量:23
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作者 高亚静 刘栋 +2 位作者 程华新 李天 李鹏 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期2645-2653,共9页
提高风电出力的预测精度可降低含高渗透率风电电力系统调度、优化、规划等策略的保守性和控制策略的复杂性。该文在分析风电出力历史数据与气象因素关系的基础上,建立了基于风电出力数据驱动的短期风电功率预估–校正预测模型。采用具... 提高风电出力的预测精度可降低含高渗透率风电电力系统调度、优化、规划等策略的保守性和控制策略的复杂性。该文在分析风电出力历史数据与气象因素关系的基础上,建立了基于风电出力数据驱动的短期风电功率预估–校正预测模型。采用具有较高精度的小波神经网络预测模型实现预估环节,以自适应动态规划作为附加优化结构,利用风电出力实测数据及时更新预估模型中的参数,实现校正环节,使得预估模型能够适应风机在额定风速以下运行区域内多变的运行点。测试结果表明,该方法在风机出力变化频繁时,能获得比BP、GABP预测模型更高的精度。 展开更多
关键词 风电出力预测 数据驱动 预估–校正 自适应动态规划 小波神经网络
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一种改进的近似动态规划方法及其在SVC的应用 被引量:11
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作者 孙健 刘锋 +2 位作者 SI Jennie 郭文涛 梅生伟 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期95-102,共8页
近似动态规划的基本思想是通过近似计算代价函数,从而避免动态规划中的"维数灾"问题。随机选取初值使得近似动态规划方法需要多次的学习才能最终收敛,极大地限制了在实际系统中的应用。针对上述问题,提出一种基于改进PID神经... 近似动态规划的基本思想是通过近似计算代价函数,从而避免动态规划中的"维数灾"问题。随机选取初值使得近似动态规划方法需要多次的学习才能最终收敛,极大地限制了在实际系统中的应用。针对上述问题,提出一种基于改进PID神经网络的直接启发式动态规划算法,将初始执行网络与PID控制器之间建立起一种等价关系,因此可以利用已经设计好的PID控制器来指导其初值选取,从而使算法收敛性大大提高。改进的神经网络与常规PID神经网络相比,结构简单且具有更好的扩展性,性能上具有更强的鲁棒性。对4机2区系统的静止无功补偿器附加阻尼控制进行仿真测试,仿真结果表明基于改进PID神经网络的直接启发式动态规划算法和初值选取方法的有效性,并且在部分状态反馈和延时两种情况下有着很好的控制效果。 展开更多
关键词 近似动态规划 直接启发式动态规划 改进PID神经网络 静止无功补偿器附加阻尼控制
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启发式动态规划在污水处理过程控制中的应用 被引量:6
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作者 薄迎春 乔俊飞 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期828-833,共6页
针对溶解氧及硝态氮浓度的跟踪控制问题,提出了一种基于回声状态网络的启发式动态规划控制方法,该方法首先对当前策略进行评价,然后根据评价结果对当前策略进行调整,这个过程交替进行,直至发现最优的控制策略.评价函数及控制策略的逼近... 针对溶解氧及硝态氮浓度的跟踪控制问题,提出了一种基于回声状态网络的启发式动态规划控制方法,该方法首先对当前策略进行评价,然后根据评价结果对当前策略进行调整,这个过程交替进行,直至发现最优的控制策略.评价函数及控制策略的逼近均采用回声状态网络实现.为保证控制器的可用性,对控制器学习过程的参数选择范围进行了分析.污水处理过程的控制实验表明,该方法能够显著提高系统控制的平稳性及控制精度. 展开更多
关键词 启发式动态规划 污水处理 溶解氧 回声状态网络 收敛性
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基于动态规划的飞机多交点装配离散公差优化 被引量:4
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作者 谭昌柏 匡衡 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期802-810,共9页
针对飞机多交点装配公差设计的多阶段决策特点,提出了基于动态规划的离散公差优化方法.首先,给出了典型的3交点和4交点装配协调误差表达式;然后,引入装配性能和成本指标,建立了公差设计的动态规划有向图模型,其中图节点表示可选的公差配... 针对飞机多交点装配公差设计的多阶段决策特点,提出了基于动态规划的离散公差优化方法.首先,给出了典型的3交点和4交点装配协调误差表达式;然后,引入装配性能和成本指标,建立了公差设计的动态规划有向图模型,其中图节点表示可选的公差配合,并存储其后部子过程的最优装配性能和成本指标值,有向边表示相邻移形环节间的公差取值约束;最后,采用两阶段图遍历算法求解最优的公差设计,其中,"回溯"阶段逆序求解各节点和边的二元指标属性值,"前溯"阶段根据节点的二元指标属性值进行最优路径的启发式搜索.以某直升机尾梁及斜梁装配为例进行验证,结果表明该方法可求取公差的全局最优解,同时避免各环节成本和装配性能的重复计算、有效减小公差搜索空间、提高公差优化效率. 展开更多
关键词 公差优化 飞机多交点装配 动态规划 启发式搜索 有向图
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柔性机器人多层启发式动态规划平衡认知研究 被引量:1
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作者 陈静 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期147-155,共9页
针对柔性自平衡机器人的稳定自平衡认知问题,提出一种基于多层启发式动态规划认知(Multi-level heuristic dynamic programming,Ml HDP)模型的平衡认知方法,将这种认知方法用于柔性自平衡机器人自平衡学习中。通过引入取向奖赏模块,把... 针对柔性自平衡机器人的稳定自平衡认知问题,提出一种基于多层启发式动态规划认知(Multi-level heuristic dynamic programming,Ml HDP)模型的平衡认知方法,将这种认知方法用于柔性自平衡机器人自平衡学习中。通过引入取向奖赏模块,把原有离散形式的奖赏机制转化为连续形式,以转化后的连续奖赏信号作为评价的主要依据。该方案使得机器人在自主认知的过程中能够记录更多信息量,提高其认知能力。通过机器人的自平衡认知实验可以看出,在机器人具有柔性关节的条件下仍然具备良好的认知能力,学习效果优于传统方法,鲁棒性强。 展开更多
关键词 启发式动态规划 柔性自平衡机器人 认知模型 内部奖赏
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冰蓄冷空调负荷预测的预估校正模型 被引量:3
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作者 李壮举 柴帅 栾茹 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第2期574-579,共6页
为减小冰蓄冷空调系统的运行费用,降低空调系统的能耗,更精准地预测空调冷负荷,提出一种利用小波神经网络实现冰蓄冷空调负荷预测的方法,通过直接启发式动态规划实时优化模型参数,建立冰蓄冷空调系统的预估校正模型,解决传统神经网络预... 为减小冰蓄冷空调系统的运行费用,降低空调系统的能耗,更精准地预测空调冷负荷,提出一种利用小波神经网络实现冰蓄冷空调负荷预测的方法,通过直接启发式动态规划实时优化模型参数,建立冰蓄冷空调系统的预估校正模型,解决传统神经网络预测收敛慢,易陷入局部最优,精度相对低的缺点,保证整个系统的运行稳定性。实验结果表明,该方法在冰蓄冷空调负荷预测中具有较高的准确性和鲁棒性,具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 冰蓄冷空调 小波神经网络 负荷预测 自适应动态规划 预估校正
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