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基于最佳预测步长的超短期风电功率预测 被引量:1
1
作者 周永华 张国建 +3 位作者 李科 郭彦飞 韦伟 王杰 《广东电力》 2015年第8期19-22,54,共5页
研究了风电场超短期风电功率预测问题,提出一种基于最佳预测步长的超短期风电功率预测模型。为减小模型原始输入数据所导致的预测误差,对原始输入数据进行预处理。通过对比分析基于不同预测步长的超短期风电功率预测模型得到超短期功率... 研究了风电场超短期风电功率预测问题,提出一种基于最佳预测步长的超短期风电功率预测模型。为减小模型原始输入数据所导致的预测误差,对原始输入数据进行预处理。通过对比分析基于不同预测步长的超短期风电功率预测模型得到超短期功率预测结果,采用均方根误差作为选择模型最佳预测步长的判据,确定最佳预测步长,建立基于最佳预测步长的超短期风电功率预测模型。利用陕西地区某风电场2014年10~11月的实测功率和短期预测功率数据进行建模和验证,结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 风电功率 超短期预测 预测步长 预测模型 均方根误差
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基于双步预测步长和可变矢量作用时间的永磁同步电机模型预测磁链控制 被引量:9
2
作者 宋战锋 张然 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第16期5748-5757,共10页
有限集模型预测磁链控制(finite control set model predictive flux control,FCS-MPFC)及其变体具有行为预测和直接操纵变频器开关状态的固有特性,故能够保证控制变量的快速动态响应。然而,较好的稳态性能通常需要较高的开关频率。当... 有限集模型预测磁链控制(finite control set model predictive flux control,FCS-MPFC)及其变体具有行为预测和直接操纵变频器开关状态的固有特性,故能够保证控制变量的快速动态响应。然而,较好的稳态性能通常需要较高的开关频率。当开关频率降低时,稳态性能将会显著劣化。为了解决这一问题,提出一种双步-可变矢量作用时间的模型预测磁链控制(two-step variable vector action period model predictive flux control,TS-VAP-MPFC)算法。采用该策略后,所选电压矢量的作用时间可在双步预测步长内灵活调整,增加了控制自由度。实验结果表明,在相同平均开关频率下,采用该算法可以提高系统的稳态性能,以及保持模型预测固有的快速动态响应特性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 预测磁链控制 双步预测步长 可变矢量作用时间
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基于自适应预测步长的车辆主动转向跟踪控制 被引量:1
3
作者 王晓茹 施展 《农业装备与车辆工程》 2021年第7期74-77,83,共5页
为提高智能车辆主动转向跟踪控制的跟踪精度、稳定性和实时性等问题,提出一种基于自适应预测步长的模型预测路径跟踪控制器,引入自适应预测步长功能函数,根据车速和参考路径的曲率动态调整预测步长。MATLAB和CarSim联合仿真结果表明:该... 为提高智能车辆主动转向跟踪控制的跟踪精度、稳定性和实时性等问题,提出一种基于自适应预测步长的模型预测路径跟踪控制器,引入自适应预测步长功能函数,根据车速和参考路径的曲率动态调整预测步长。MATLAB和CarSim联合仿真结果表明:该控制器可降低横向跟踪偏差,在高速低附着和高速高附着工况下均保持车辆稳定性,相比于单一根据道路曲率动态调整预测预测步长的控制器,降低了60%的计算时间,提高了实时性。 展开更多
关键词 智能车辆 模型预测控制 路径跟踪 自适应预测步长
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基于DWT-CNN-Informer模型的液压支架压力多步长预测
4
作者 张传伟 张刚强 +1 位作者 路正雄 李林岳 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第4期57-63,共7页
为了实现液压支架压力多步长精准预测,提出1种基于DWT-CNN-Informer模型的压力多步长预测方法,该方法利用离散小波变换(discrete wavelet transform, DWT)将预处理后的压力时序数据分解为趋势项和周期项频率分量;各频率分量输入卷积神... 为了实现液压支架压力多步长精准预测,提出1种基于DWT-CNN-Informer模型的压力多步长预测方法,该方法利用离散小波变换(discrete wavelet transform, DWT)将预处理后的压力时序数据分解为趋势项和周期项频率分量;各频率分量输入卷积神经网络(CNN)模型提取频率特征;提取的频率特征输入Informer编码器,经位置编码和多头概率稀疏自注意力机制捕捉时序变化特征,并结合自注意力蒸馏减少特征冗余;将Informer解码器改为全连接层,直接输出各分量多步长预测结果;重构叠加各分量多步长预测结果得到液压支架压力多步长预测结果。研究结果表明:在预测步长分别为6,12,24时,DWT-CNN-Informer模型相比LSTM、Informer、CNN-Informer模型在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、对称平均绝对百分比误差(SMAPE)指标上均表现出更高预测精度。研究结果为液压支架压力精准预测提供有效方法。 展开更多
关键词 液压支架压力 步长预测 离散小波变换 CNN模型 Informer模型
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基于LSTM-Informer模型的液压支架压力时空多步长预测 被引量:3
5
作者 余琼芳 杨鹏飞 唐高峰 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第6期30-35,共6页
目前多步液压支架压力预测大多为单步液压支架压力的累计预测,单步累计次数越多,累计误差就越大,影响预测精度。针对该问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)-Informer模型的液压支架压力时空多步长预测方法。采用卡尔曼滤波消除液压支... 目前多步液压支架压力预测大多为单步液压支架压力的累计预测,单步累计次数越多,累计误差就越大,影响预测精度。针对该问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)-Informer模型的液压支架压力时空多步长预测方法。采用卡尔曼滤波消除液压支架压力数据中的振动噪声后,在工作面端部和中部各选取相邻的5台液压支架压力数据建立2个时空数据集(数据集1和数据集2),并对时空数据进行标准化预处理。将时空数据输入LSTM模型提取时空特征,并将提取的时空特征输入Informer模型的编码器,经过位置编码后利用多头概率稀疏自注意力来关注压力序列的变化特征,经过最大池化和一维卷积消除最终输出特征图的冗余组合。利用多头概率稀疏自注意力来关注压力序列的变化特征,将Informer模型的解码器改为全连接层,得到液压支架压力的预测结果。实验结果表明:与基于门控循环单元(GRU)、LSTM和Informer模型的预测方法相比,基于LSTM-Informer模型的预测方法在预测6,12,24步长液压支架压力时的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均最小;其中基于数据集1预测的6步长液压支架压力的RMSE分别降低了41.63%,49.74%,11.85%,MAE分别降低了41.75%,50.00%,12.00%;基于数据集2预测的6步长液压支架压力的RMSE分别降低了48.15%,59.86%,19.88%,MAE分别降低了49.87%,54.90%,13.16%。 展开更多
关键词 液压支架压力 步长液压支架压力预测 LSTM-Informer模型 时间相关性 卡尔曼滤波
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永磁同步牵引电机全速域双模式模型预测控制策略
6
作者 孙振耀 徐帅 +2 位作者 任冠州 马光同 池茂儒 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第2期748-757,I0029,共11页
有限集模型预测控制因具有多目标多约束的控制特性以及较好的动态控制性能,在中压大功率牵引传动领域得到较多关注。轨道车辆牵引电机调速范围较广,在高速弱磁域要求达到最大直流母线电压利用率。但是,传统有限集模型预测控制过调制能... 有限集模型预测控制因具有多目标多约束的控制特性以及较好的动态控制性能,在中压大功率牵引传动领域得到较多关注。轨道车辆牵引电机调速范围较广,在高速弱磁域要求达到最大直流母线电压利用率。但是,传统有限集模型预测控制过调制能力有限,进入过调制后电流跟踪性能下降,无法最大化变流器直流母线侧电压利用率,实现方波运行。针对此问题,提出一种双模式模型预测控制方法,在线性速度范围内采用传统单步长预测控制,在高速弱磁域内采用一种改进多步长模型预测控制方法,实现牵引电机全速域工况运行。首先,建立永磁同步电机线性速度域内的预测电流模型和目标函数;其次,分析电机在方波工况下的交直流电流轨迹特征,引入多步长预测以计算电流轨迹平均值,建立基于电流平均值的目标函数,从而确定最优的换流时刻;再次,提出双滞环结构控制模式切换方法,实现线性控制模式和方波控制模式的平滑切换;建立前馈弱磁控制计算模型,实现高速弱磁区域的参考电流给定;最后,通过稳态和暂态实验结果验证所提出控制算法的有效性。 展开更多
关键词 轨道车辆 模型预测控制 永磁同步电机 方波 弱磁控制 步长预测
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利用变步长预测反褶积方法压制沙丘鸣震 被引量:6
7
作者 张晴 郭平 +3 位作者 高源 柳世光 何丽艳 王姝 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2018年第A01期51-55,9,共6页
在辽河外围盆地的地震勘探中,浅表沙层中因多次反射而产生层间多次波——沙丘鸣震,它的存在降低了地震资料的信噪比。通过研究沙丘鸣震产生机理,发现沙丘鸣震干扰的周期与沙丘高度有关。据此,本文采用GeoEast软件中的变步长预测反褶积... 在辽河外围盆地的地震勘探中,浅表沙层中因多次反射而产生层间多次波——沙丘鸣震,它的存在降低了地震资料的信噪比。通过研究沙丘鸣震产生机理,发现沙丘鸣震干扰的周期与沙丘高度有关。据此,本文采用GeoEast软件中的变步长预测反褶积方法压制沙丘鸣震干扰,在实际应用中取得了良好效果。 展开更多
关键词 沙丘鸣震 鸣震周期 GeoEast软件 步长预测反褶积
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基桩极限承载力的改进变步长灰色预测模型研究 被引量:15
8
作者 曹文贵 张永杰 赵明华 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第S2期774-778,共5页
在深入研究桩土相互作用机理及基桩极限承载力变步长灰色预测方法基础上,针对现有基桩极限承载力灰色预测模型之基桩 Q-S 曲线导数与背景值确定方法的局限性与不足,结合 Q-S 曲线发展规律,提出了基桩极限承载能力的改进变步长灰色预测... 在深入研究桩土相互作用机理及基桩极限承载力变步长灰色预测方法基础上,针对现有基桩极限承载力灰色预测模型之基桩 Q-S 曲线导数与背景值确定方法的局限性与不足,结合 Q-S 曲线发展规律,提出了基桩极限承载能力的改进变步长灰色预测模型与方法,并初步探讨了基桩极限承载力灰色预测方法的精度与可靠性。通过工程实例计算并与同类方法计算结果进行比较分析,表明了所建模型的合理性。 展开更多
关键词 基桩 极限承载力 步长灰色预测模型 Q-S曲线 背景值
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基于GAT-Informer的采空区煤自燃温度预测模型
9
作者 贾澎涛 张杰 郭风景 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第11期92-98,108,共8页
现有的煤自燃温度预测模型仅考虑监测数据前后的时间关联性,未考虑监测点之间的空间关系,并存在多步长煤自燃温度预测精度低的问题。针对上述问题,提出了一种基于图注意力网络(GAT)和Informer模型(GAT-Informer)的采空区煤自燃温度预测... 现有的煤自燃温度预测模型仅考虑监测数据前后的时间关联性,未考虑监测点之间的空间关系,并存在多步长煤自燃温度预测精度低的问题。针对上述问题,提出了一种基于图注意力网络(GAT)和Informer模型(GAT-Informer)的采空区煤自燃温度预测模型。首先,采用随机森林回归法和Savitzky-Golay滤波器对采空区沿空侧煤自燃监测数据中的异常值、缺失值和噪声进行处理,并使用Z-score方法对数据进行标准化。其次,采用GAT提取多个监测点煤自燃监测数据间的空间特征。然后,使用Informer模型的编码器对包含空间特征的数据进行编码,利用多头概率稀疏自注意力机制捕捉数据之间的长期依赖关系和时间特征;解码器通过交叉注意力机制与编码器交互,结合编码器提取的全局特征与目标序列的上下文依赖关系,生成特征矩阵并输入全连接层,得到煤自燃温度预测值。最后,对Informer模型输出的煤自燃温度预测值进行反标准化处理,恢复到原始数据尺度,得到最终的预测结果。实验结果表明,相较于循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)和Informer模型,GAT-Informer模型在6个监测点上预测24步长煤自燃温度时,均方误差(MSE)分别平均降低了15.70%,22.15%,25.45%,36.49%,平均绝对误差(MAE)分别平均降低了16.01%,14.60%,20.30%,26.27%,表明GAT-Informer模型能有效提高煤自燃温度多步长预测精度。 展开更多
关键词 煤自燃 煤自燃温度预测 步长时间序列预测 图注意力网络 INFORMER 数据时空特征
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基于自注意力机制的深度学习的海洋三维温度场预测
10
作者 岳伟豪 徐永生 朱善良 《海洋预报》 CSCD 北大核心 2024年第3期22-32,共11页
目前主要从时空角度出发对海洋三维温度场进行预测,却忽略了相邻位置的海温相关关系。为弥补这一不足,构建一种融合了自注意力记忆模块与卷积式长短时记忆神经网络(ConvLSTM)模型的SA-ConvLSTM三维温度场预测模型,不仅可以从历史三维温... 目前主要从时空角度出发对海洋三维温度场进行预测,却忽略了相邻位置的海温相关关系。为弥补这一不足,构建一种融合了自注意力记忆模块与卷积式长短时记忆神经网络(ConvLSTM)模型的SA-ConvLSTM三维温度场预测模型,不仅可以从历史三维温度场中提取海温时空特征,还能获取并记忆相邻点位置信息,从而实现对三维温度场时空变化的把握。实验结果表明:相较于ConvLSTM模型,SA-ConvLSTM模型在滑动预测与多步长递归预测实验下的均方根误差和平均绝对误差提升约14%,且整体预测效果均优于基线模型、长短时记忆神经网络模型和ConvLSTM模型。 展开更多
关键词 海水温度 三维温度场预测 自注意力记忆机制 SA-ConvLSTM 步长递归预测
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城市燃气负荷的短期预测 被引量:19
11
作者 王树刚 王继红 +1 位作者 端木琳 孙海涛 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期104-107,共4页
城市燃气负荷的短期预测对保证城市供气的相对稳定尤为重要。为此,通过对各类气象因子与燃气日负荷间的相关性分析,以有效温度为主导因素,结合大连地区温度分布规律,推导出燃气日负荷预测模型与月负荷预测模型间的关系,建立了不同预测... 城市燃气负荷的短期预测对保证城市供气的相对稳定尤为重要。为此,通过对各类气象因子与燃气日负荷间的相关性分析,以有效温度为主导因素,结合大连地区温度分布规律,推导出燃气日负荷预测模型与月负荷预测模型间的关系,建立了不同预测步长下基于双曲正弦函数的燃气负荷短期预测模型,计算出日负荷预测模型在最不利工况下(传统节日集中的月份)的平均绝对百分比误差(MAPE)和均方百分比误差(RMSPE)值分别为3.67%和5.03%,月负荷预测模型的MAPE和RMSPE值分别为1.02%和1.32%,均小于10%,日负荷预测模型与月负荷预测模型的预测能力均达到较高精确度。利用该转换关系不但能够实现预测模型预测步长的改变,而且所获得的模型预测效果也较理想。对于不同的城市,只要根据该地区气象及燃气负荷特点,选择合适的模型参数值,利用该预测方法即可实现不同预测步长下燃气负荷的短期预测。 展开更多
关键词 城市燃气 负荷 短期预测 有效温度 模型 预测步长
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面向网络诱导时延和数据包丢失补偿的网络化广义预测控制 被引量:6
12
作者 唐斌 章云 +1 位作者 刘国平 桂卫华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期880-890,共11页
针对网络化控制系统中存在的网络诱导时延和数据包丢失,考虑了网络化广义预测控制问题.基于多个数据打包传送的通讯方式以及网络诱导时延和数据包丢失预先可知的假设,提出了一种采用最小预测步长和预测控制增量向量分别补偿网络诱导时... 针对网络化控制系统中存在的网络诱导时延和数据包丢失,考虑了网络化广义预测控制问题.基于多个数据打包传送的通讯方式以及网络诱导时延和数据包丢失预先可知的假设,提出了一种采用最小预测步长和预测控制增量向量分别补偿网络诱导时延和数据包丢失对系统性能影响的新方法,给出了相应的网络化模型预测算法和网络化滚动优化算法,对于被控对象参数未知或缓慢变化的情况,给出了基于递推最小二乘辨识改进算法的网络化反馈修正算法,通过仿真验证了所提出网络化算法的有效性. 展开更多
关键词 网络化广义预测控制 网络诱导时延 数据包丢失 最小预测步长 预测控制增量向量
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基于改进Elman神经网络的烟气轮机运行状态趋势预测 被引量:2
13
作者 陈涛 王立勇 +1 位作者 徐小力 王少红 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第2期367-375,共9页
为提高烟气轮机状态趋势预测的精度,提出一种改进Elman神经网络的趋势预测方法。首先,引入以四分位数和四分位距为基础的箱线图方法判别异常值,并对缺失的数据进行插补,为状态趋势预测提供可靠的全数据序列;其次,根据设备运行状态数据... 为提高烟气轮机状态趋势预测的精度,提出一种改进Elman神经网络的趋势预测方法。首先,引入以四分位数和四分位距为基础的箱线图方法判别异常值,并对缺失的数据进行插补,为状态趋势预测提供可靠的全数据序列;其次,根据设备运行状态数据序列具有的时间依存性,计算数据序列不同时延的相关程度,以相关系数最大值点对应的时延为最优预测步长;最后构建三层最优预测步长Elman神经网络对烟气轮机运行状态全数序列进行趋势预测实例分析。研究结果表明,箱线图法能够简捷快速、直观明了地判别异常值;邻近点中位数插补方法更贴近原始数据分布规律,为最优插补方法;相较其他预测步长的Elman神经网络预测方法,最优预测步长的预测误差最小、预测精度最高;同时,Elman神经网络最优预测步长方法的预测误差较BP、RBF神经网络更小、预测精度更高。改进Elman神经网络趋势预测方法能够为烟气轮机的状态趋势预测提供一种有效的预测方法,该方法还可应用于其他关键设备的趋势预测中。 展开更多
关键词 异常值判别 缺失数据插补 最优预测步长 ELMAN神经网络 状态趋势预测
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注塑机注射速度的模型预测迭代学习控制 被引量:5
14
作者 李茜 夏伯锴 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第4期429-431,共3页
针对注射过程具有重复运行和非线性的特性,在对预测控制与迭代学习控制进行综合应用并加以改进的基础上,给出一种模型预测迭代学习复合控制新算法,研究了控制器的设计方案。同时,将迭代学习思想引入到预测步长的在线调整,提出了预测步... 针对注射过程具有重复运行和非线性的特性,在对预测控制与迭代学习控制进行综合应用并加以改进的基础上,给出一种模型预测迭代学习复合控制新算法,研究了控制器的设计方案。同时,将迭代学习思想引入到预测步长的在线调整,提出了预测步长的迭代学习方法。仿真结果表明,该方法是有效的,其控制性能优于PID迭代学习控制系统。 展开更多
关键词 模型预测 迭代学习 预测步长 注塑 速度控制
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基于宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测 被引量:37
15
作者 周楠 徐潇源 +2 位作者 严正 陆建宇 李亚平 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期55-64,共10页
近年来,深度学习被应用于光伏发电预测中,体现出预测精度较高的优点,但也存在训练耗时等问题。对此,提出了一种基于自组织映射与宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测模型。首先,采用自组织映射对各时刻的光伏数据进行精细化聚类,提取... 近年来,深度学习被应用于光伏发电预测中,体现出预测精度较高的优点,但也存在训练耗时等问题。对此,提出了一种基于自组织映射与宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测模型。首先,采用自组织映射对各时刻的光伏数据进行精细化聚类,提取不同时段与气象条件下的出力波动特征;然后,构建基于宽度学习系统的光伏发电功率多步长预测模型,在网络宽度上扩展节点数目,并通过求解矩阵伪逆训练神经网络,在保证较强高维数据拟合能力的同时,具有较高的计算效率;最后,采用实际光伏发电数据进行算例分析,通过与常用的光伏发电超短期预测方法进行比较,验证所提出的方法在预测精度与训练效率上的优越性。 展开更多
关键词 光伏发电功率预测 自组织映射 宽度学习系统 步长预测
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基于PCA-VMD-CNN的输电线路覆冰重量预测模型 被引量:9
16
作者 李波 李鹏 +2 位作者 高莲 杨家全 包慧琪 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期216-222,共7页
为防止覆冰灾害危及电路安全,提出1种输电线路覆冰重量预测模型。首先对多个气象因素进行主成分分析提取气象因素中的有效信息,再对覆冰历史数据进行变分模态分解,获得具有不同特性的本征模态分量;然后基于卷积神经网络,对具有不同时间... 为防止覆冰灾害危及电路安全,提出1种输电线路覆冰重量预测模型。首先对多个气象因素进行主成分分析提取气象因素中的有效信息,再对覆冰历史数据进行变分模态分解,获得具有不同特性的本征模态分量;然后基于卷积神经网络,对具有不同时间尺度(周期性、波动性不同)的各个分量进行训练及预测,并将每个分量的预测结果相加。研究结果表明:通过对某覆冰区域的输电线路监测数据进行实验仿真,研究所提出的覆冰重量预测模型有更高精度。 展开更多
关键词 输电线路 主成分分析 变分模态分解 卷积神经网络 步长预测
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基于ZigBee的温室温度控制系统 被引量:7
17
作者 张文道 马娜 +2 位作者 王陈陈 马明建 申瑞霞 《农机化研究》 北大核心 2014年第4期75-78,共4页
为解决温室灰色预测模糊PID控制算法控制适应性差的问题,在灰色预测模糊PID控制算法的基础上,加入依据室外温度变化的模式控制算法,构建了由温度采集节点、中心节点、温度控制节点与PC机组成的ZigBee无线网络温度控制系统。在IAR Embedd... 为解决温室灰色预测模糊PID控制算法控制适应性差的问题,在灰色预测模糊PID控制算法的基础上,加入依据室外温度变化的模式控制算法,构建了由温度采集节点、中心节点、温度控制节点与PC机组成的ZigBee无线网络温度控制系统。在IAR Embedded Workbench IED和Visual C++6.0环境下,开发了ZigBee节点程序和上位机算法程序。对灰色预测模糊PID算法和改进控制算法进行了对比控制试验,并依据Harris理论对两种算法的控制精度进行了评价。试验结果表明:改进控制算法比灰色预测模糊PID算法控制精度提高了0.2℃。 展开更多
关键词 温室 温度控制 模式控制算法 ZIGBEE 灰色预测步长
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基于改进最小方差法的风电机组变桨距控制 被引量:1
18
作者 赵亮 赵大伟 +3 位作者 张磊 钱敏慧 陈宁 朱凌志 《电网与清洁能源》 2013年第8期83-87,93,共6页
针对额定风速以上风电机组变桨距控制问题,提出了一种基于改进最小方差法的风电机组变桨距控制策略。该方法将延长预测步长思想,时变αf0设计和柔化控制作用相结合,能够在突变过程初期,限制控制幅度,在控制后期能够加快收敛速度。同时... 针对额定风速以上风电机组变桨距控制问题,提出了一种基于改进最小方差法的风电机组变桨距控制策略。该方法将延长预测步长思想,时变αf0设计和柔化控制作用相结合,能够在突变过程初期,限制控制幅度,在控制后期能够加快收敛速度。同时与递推最小二乘辨识方法结合,用于额定风速以上风电机组变桨距控制系统。通过算例仿真表明,与传统的最小方差控制和PI控制方法相比,该方法能够使得系统响应迅速,在额定风速以上快速改变桨距角,保证了风电机组恒功率输出运行。 展开更多
关键词 最小方差控制 延长预测步长 变桨距控制 风电机组
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基于改进最小方差控制的周转件库存优化研究 被引量:1
19
作者 王修岩 张革文 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期115-119,128,共6页
针对周转件航材库存优化和科学管理的问题,将改进最小方差控制算法引入到周转件航材库存优化中。以音频控制板为对象,将"维修保障—库存—航材补充"系统视为广义物理系统,结合航空公司周转件实际耗损中的不确定性等因素,建立... 针对周转件航材库存优化和科学管理的问题,将改进最小方差控制算法引入到周转件航材库存优化中。以音频控制板为对象,将"维修保障—库存—航材补充"系统视为广义物理系统,结合航空公司周转件实际耗损中的不确定性等因素,建立周转件库存受控系统模型;采用改进最小方差控制策略,同时结合了层次分析法估计柔化系数和延长预测步长思想。利用Matlab-simulink搭建仿真平台并进行仿真研究,结果表明该方法相比传统最小方差控制策略的效果有显著改善。 展开更多
关键词 改进最小方差控制 周转件库存优化 数学模型 柔化系数 延长预测步长
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基于VSL-MPC的半主动悬架预瞄控制研究 被引量:18
20
作者 陈潇凯 曾洺锴 +1 位作者 刘向 姜安 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期1537-1546,共10页
车载传感器为智能汽车提供了丰富的环境感知信息,然而,在电控悬架控制算法中,车辆所感知的路面信息尚未能被充分利用,造成车辆动力学控制效果不佳。本文以半主动悬架高性能预瞄控制问题为研究主题,提出了一种变步长模型预测控制(VSL-MPC... 车载传感器为智能汽车提供了丰富的环境感知信息,然而,在电控悬架控制算法中,车辆所感知的路面信息尚未能被充分利用,造成车辆动力学控制效果不佳。本文以半主动悬架高性能预瞄控制问题为研究主题,提出了一种变步长模型预测控制(VSL-MPC)算法。该算法根据实时车速和双目相机采集的路面信息来确定预瞄控制步长,使得纳入控制算法中的路面感知信息能够更准确地反映路面特征,有助于半主动悬架在更恰当的时刻对悬架阻尼特性进行调节,能够实现更理想的悬架决策控制。利用双目相机对真实道路开展路面信息采集,引入半主动悬架系统最优性能界限作为性能评价基准,建立4种基于模型预测控制的半主动悬架仿真模型,仿真对比结果表明,驶过连续减速带和井盖冲击等典型城市路面特征时,所提出的VSL-MPC算法控制下的簧载质量垂向加速度与最优性能界限的差距仅为0.72和2.33 dB,相比传统预瞄MPC算法的4.31和4.46 dB、传统无预瞄MPC算法的4.04和4.74 dB具有显著提升,新算法能有效提升半主动悬架的动力学性能。 展开更多
关键词 半主动悬架 预瞄控制 步长模型预测控制 离散冲击 CDC减振器
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