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永磁同步电机转矩与定子磁链模型预测控制预测误差补偿方法 被引量:12
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作者 周奇勋 刘帆 +2 位作者 吴紫辉 龚豪 杜光辉 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第22期5728-5739,共12页
针对永磁同步电机有限集模型预测控制过程中对电机参数鲁棒性较差的问题,提出了一种具有预测误差补偿的鲁棒型模型预测控制方法。分别考虑了转矩与定子磁链两个回路,采用延迟补偿的方式,将k时刻的预测值与实际值之间的误差值作为补偿因... 针对永磁同步电机有限集模型预测控制过程中对电机参数鲁棒性较差的问题,提出了一种具有预测误差补偿的鲁棒型模型预测控制方法。分别考虑了转矩与定子磁链两个回路,采用延迟补偿的方式,将k时刻的预测值与实际值之间的误差值作为补偿因素反馈到k+1时刻的预测模型中。为了保证预测误差补偿的准确性,重点研究了在一个控制周期内得到所有电压矢量对应的转矩与定子磁链误差的计算方法。仿真和实验结果表明,在电机参数失配情况下,通过该补偿方法能够获得可靠的转矩与定子磁链预测值,提升了电机参数在模型预测控制中的鲁棒性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 转矩与定子磁链预测控制 预测误差补偿 参数鲁棒性
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基于克里金法的工业机器人定位误差预测补偿
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作者 史艳琼 戴尔愉 杨永辉 《现代制造工程》 北大核心 2025年第2期44-53,共10页
针对工业机器人绝对定位精度不高的现状,提出一种综合考虑几何误差和非几何误差影响因素的克里金预测定位误差的方法。首先,采用三维动态跟踪测量系统测量工业机器人工作空间中一组点的位置误差,通过位置误差构建实验变异函数;其次,采... 针对工业机器人绝对定位精度不高的现状,提出一种综合考虑几何误差和非几何误差影响因素的克里金预测定位误差的方法。首先,采用三维动态跟踪测量系统测量工业机器人工作空间中一组点的位置误差,通过位置误差构建实验变异函数;其次,采用粒子群算法结合克里金方法进行实验变异函数的参数寻优,得到最优模型和参数;然后,通过克里金方程结合最优实验变异函数模型求解权重系数和拉格朗日乘数,并利用克里金预测方程对定位误差进行预测;最后实施补偿并进行对比验证。实验结果表明,绝对位置误差平均值由1.048 9 mm减小到0.178 6 mm,精度提高了82.97%;均方根值由0.393 7 mm减小到0.058 5 mm,精度提高了85.14%,提高了工业机器人的绝对定位精度。 展开更多
关键词 克里金 几何误差 非几何误差 粒子群 误差预测补偿
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基于像素评估与运动补偿预测误差扩展的视频水印算法 被引量:1
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作者 李思广 郑逢斌 《包装工程》 CAS 北大核心 2018年第19期204-211,共8页
目的为了解决当前视频水印技术因忽略了视频像素特性与时间的相关性,从而出现嵌入失真和水印容量较低等不足,设计一种基于像素评估和运动补偿预测误差扩展的自适应视频水印算法。方法首先,引入运动补偿预测误差扩展方法,预估每个视频帧... 目的为了解决当前视频水印技术因忽略了视频像素特性与时间的相关性,从而出现嵌入失真和水印容量较低等不足,设计一种基于像素评估和运动补偿预测误差扩展的自适应视频水印算法。方法首先,引入运动补偿预测误差扩展方法,预估每个视频帧的像素灰度值,从而获取其对应的运动补偿预测误差。再依据预测误差,计算像素的运动补偿局部标准差,将整个视频分割为平滑和非平滑子块。依据运动补偿局部标准差,结合像素选择阈值,从平滑块中选择出合适的像素用于嵌入水印。依据评估的水印容量与选择的视频像素,针对不同的像素,设计不同的水印嵌入机制,将水印信息隐藏到视频特定的像素中,通过完成边信息的嵌入,从而输出水印视频。最后,构建水印提取方法,从水印图像中检测出初始水印。结果测试数据显示,与当前视频水印方法相比,所提算法具有更高的水印容量和更低的失真度,其最大水印容量为2 bits,提取水印信息的PSNR值在40 dB以上。结论所提算法具有良好的不可感知性与较低的失真,在版权保护、信息防伪等领域具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 视频水印 像素评估 运动补偿预测误差扩展 像素分类 像素选择阈值 水印嵌入 水印提取
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考虑光伏预测误差兼顾平抑波动的双层储能运行策略 被引量:15
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作者 陈阳 谢丽蓉 +2 位作者 马兰 安冬 卢浩鹏 《电力工程技术》 北大核心 2023年第1期70-79,共10页
为满足新能源发电并网要求、保证电力系统稳定运行,针对间歇性新能源发电的不确定性及波动性给电网设备稳定运行带来的安全问题,文中提出一种以补偿预测误差和平抑并网功率波动为目标的双层规划模型。首先,构建容量与误差满足率特性曲... 为满足新能源发电并网要求、保证电力系统稳定运行,针对间歇性新能源发电的不确定性及波动性给电网设备稳定运行带来的安全问题,文中提出一种以补偿预测误差和平抑并网功率波动为目标的双层规划模型。首先,构建容量与误差满足率特性曲线得出最优储能容量,提高储能系统的经济性。其次,上层规划模型以预测误差最小为目标,建立储能系统充放电功率分配策略,并考虑储能电池循环寿命,设置非必要补偿值以避免其过充过放;下层规划模型以并网波动率最小为目标函数,采用模型预测控制算法对补偿后的光伏出力进行超前滚动优化控制,实现对光伏出力波动的平滑。最后,以上述模型为基础建立模型评估指标函数,以新疆某21 MW光伏电站为例进行算例分析,验证了策略的可行性。 展开更多
关键词 新能源发电 补偿预测误差 平抑功率波动 双层规划模型 模型预测控制 评估指标函数
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基于预测补偿模型的绳索并联机构预松弛控制
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作者 范银 金惠良 叶骞 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第4期374-382,共9页
本文分析了含绳长误差的绳索并联机构运动控制过程,设计了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络预测误差补偿模型的预松弛控制方法,提高了绳索并联机构末端位姿在运动过程中的准确性与连续性。本文基于矢量闭环原理建立了系统运动学模型,... 本文分析了含绳长误差的绳索并联机构运动控制过程,设计了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络预测误差补偿模型的预松弛控制方法,提高了绳索并联机构末端位姿在运动过程中的准确性与连续性。本文基于矢量闭环原理建立了系统运动学模型,得到了绳索末端位姿的非线性误差模型,采用LSTM神经网络进行非线性误差的预测补偿。基于离散控制周期分配主、从控制绳,实现系统的预松弛控制,减小绳索末端的无序晃动。仿真结果表明,误差补偿之后,末端位姿精度有了明显的提高,而预松弛控制的位姿与索力相较于传统控制也更加连续,验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 绳索并联机构 误差预测补偿 长短期记忆(LSTM)神经网络 预松弛控制
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考虑光伏预测误差和并网波动率的储能容量配置
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作者 王明东 周政宇 +1 位作者 杨宏杰 李忠文 《郑州大学学报(工学版)》 2025年第6期75-83,111,共10页
为满足并网要求并保障电力系统的稳健运行,提出了一种以降低光伏预测误差、平抑并网功率波动以及最小化等年值成本为目标的双层优化模型。上层规划旨在实现等年值成本最小化,其成本构成包括系统的投资、设备更换、维护费用以及碳排放效... 为满足并网要求并保障电力系统的稳健运行,提出了一种以降低光伏预测误差、平抑并网功率波动以及最小化等年值成本为目标的双层优化模型。上层规划旨在实现等年值成本最小化,其成本构成包括系统的投资、设备更换、维护费用以及碳排放效益成本。为提升系统经济性,提出了一种模糊遗传粒子群算法对模型进行优化分析;在下层规划中,模型以最小化预测误差和并网波动率为目标。基于超级电容器和蓄电池的不同特性,构建了充放电功率分配策略,从而提升系统的响应速度和延长蓄电池循环寿命。采用求解器进行控制,以实现对光伏预测误差的补偿和平滑光伏输出波动。最后,基于上述模型构建模型评估指标函数,并以某光伏电站为例进行案例分析,结果表明:所提算法在此模型中拥有更快的收敛速度和更寻优能力,同时优化后模型相较于优化前,预测误差的RMSE、MAPE分别降低99.95%和99.97%;最大并网波动率降低96.08%,验证了所提策略的有效性和实用性。 展开更多
关键词 光伏发电 混合储能 等年值成本 补偿预测误差 平抑并网波动 双层规划模型
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基于最优滚动控制域的储能控制策略 被引量:6
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作者 赵团团 邬昌军 巩晓赟 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期247-253,共7页
针对风电场预测功率与实际功率不匹配以及风力发电不确定性问题,提出一种以补偿风电预测误差和平抑风电波动为目标的储能控制策略。该策略以先进控制理论为基础,结合储能补偿预测区间和储能平抑风电波动区间,提取考虑储能运行成本的储... 针对风电场预测功率与实际功率不匹配以及风力发电不确定性问题,提出一种以补偿风电预测误差和平抑风电波动为目标的储能控制策略。该策略以先进控制理论为基础,结合储能补偿预测区间和储能平抑风电波动区间,提取考虑储能运行成本的储能最优滚动控制域。首先,针对储能补偿预测误差目标,制定储能控制策略,提取允许误差内的储能补偿区间;其次,考虑风电功率波动要求及荷电状态(SOC)约束,采用模型预测控制求解出储能滚动控制序列,确定储能平抑区间。最后,考虑储能运行成本,将补偿区间和平抑区间相结合,制定储能最优滚动控制区间,以此为基础确定储能容量。以中国新疆某风电场为例,对该文提出的储能控制策略与传统控制策略进行对比验证,验证所提策略的可行性和有效性。 展开更多
关键词 风力发电 储能 功率波动平抑 预测误差补偿 模型预测控制 储能运行策略
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基于神经网络和遗传算法的生化过程状态预估及优化控制
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作者 须文波 冯斌 黄佳 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2003年第4期343-347,共5页
提出一种基于模糊推理的误差预测补偿系统,用于修正生化过程中预估神经网络模型的预测输出,以提高预测精度,并采用遗传算法建立生化过程的在线优化体系.通过对谷氨酸发酵过程仿真,表明该系统的应用是有效的.
关键词 模糊推理 误差预测补偿 遗传算法 在线优化
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