针对过程复杂且结构未知的对象,在保证模型有效性的前提下,根据数据信息构建简单模型来简化控制器的求解是亟待解决的问题。以受控自回归模型为例,提出一种基于修正最小角回归算法的稀疏辨识方法。首先将系统模型转化为过参数化的高维...针对过程复杂且结构未知的对象,在保证模型有效性的前提下,根据数据信息构建简单模型来简化控制器的求解是亟待解决的问题。以受控自回归模型为例,提出一种基于修正最小角回归算法的稀疏辨识方法。首先将系统模型转化为过参数化的高维稀疏模型,然后将最小角回归算法用于稀疏系统辨识,并提出绝对角度停止准则,使算法经过少量的迭代即可获得模型的稀疏参数估计,并同时获得有效的时滞和阶次估计。结合辨识得到的受控自回归模型,引入一种基于指定相位点频率和增益的比例-积分-微分(proportional integral derivative,PID)控制器。数值仿真和平衡机器人的姿态控制仿真表明,该稀疏辨识算法在低数据量下具有较高的辨识精度,建立的模型具有较好的泛化性能,控制器具有良好的控制效果。展开更多
文摘针对过程复杂且结构未知的对象,在保证模型有效性的前提下,根据数据信息构建简单模型来简化控制器的求解是亟待解决的问题。以受控自回归模型为例,提出一种基于修正最小角回归算法的稀疏辨识方法。首先将系统模型转化为过参数化的高维稀疏模型,然后将最小角回归算法用于稀疏系统辨识,并提出绝对角度停止准则,使算法经过少量的迭代即可获得模型的稀疏参数估计,并同时获得有效的时滞和阶次估计。结合辨识得到的受控自回归模型,引入一种基于指定相位点频率和增益的比例-积分-微分(proportional integral derivative,PID)控制器。数值仿真和平衡机器人的姿态控制仿真表明,该稀疏辨识算法在低数据量下具有较高的辨识精度,建立的模型具有较好的泛化性能,控制器具有良好的控制效果。
文摘快速判别功角稳定性并实施紧急控制,对降低失稳风险、保障电网安全具有重要意义。该文针对不同位置的两节点,解析节点电压相量之间的相位差与频率差的时空分布规律,以及节点对与机组对相频轨迹的内蕴关联特征;评估广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)量测信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)、拟合时窗以及截止频率等因素对相频轨迹凹凸性误判率、判别时延的影响,提出量测采样及滤波参数的整定方法。为适应机群之间非同调振荡对节点对凹凸性判稳的影响,提出联合两个特征节点对(关键支路节点对NPkb和最大相位差节点对NPmθ)相频轨迹凹凸性判稳的方法,以及降低失稳风险的紧急控制策略。面向交直流混联实际大电网的仿真结果,验证采样与滤波参数整定方法的正确性,以及判稳方法和控制策略的有效性。
