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基于BLF多约束反演控制的电动收获机分布式驱动控制方法研究
1
作者
袁朝春
刘敏
+3 位作者
何友国
陈龙
SHEN Jie
徐立章
《农业机械学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期212-220,共9页
针对电动收获机分布式驱动面对喂入扰动时控制的实时性、准确性和稳定性问题,以电动收获机为平台,建立部件负载模型,结合部件转速约束,设计BLF(Barrier Lyapunov function)多约束反演控制算法;利用AMEsim与Matlab/Simulink平台搭建联合...
针对电动收获机分布式驱动面对喂入扰动时控制的实时性、准确性和稳定性问题,以电动收获机为平台,建立部件负载模型,结合部件转速约束,设计BLF(Barrier Lyapunov function)多约束反演控制算法;利用AMEsim与Matlab/Simulink平台搭建联合仿真模型验证控制算法性能。结果表明,与传统PID控制相比本文算法在面对不同喂入扰动时,割台电机、输送电机、脱粒滚筒电机转速控制超调量分别减少4%、34%、92%;调节时间分别减少34%、54%、72%;各部件电机最大转速误差上,本文算法维持在预设转速的3%内,而PID则在8%内。验证了本文算法具有控制迅速、转速跟踪误差小、抗扰能力强的特点,能将部件转速约束在边界内,可实现不同喂入扰动下鲁棒控制,有利于稳定整机作业质量。
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关键词
电动收获机
分布式驱动控制
反演控制
约束控制
鲁棒控制
BLF
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职称材料
PID参数调节的谱多流形聚类算法研究
被引量：
2
2
作者
罗养霞
马迪
常言说
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2019年第8期1360-1369,共10页
数据的复杂和多样性使得对大数据处理和分析能力有更高的要求。流形聚类在数据挖掘中取得显著的成功,但参数调整是聚类算法研究中的难点之一,直接影响聚类性能。传统的聚类算法参数调节一般依赖于经验,或者因参数调节的盲目性和随机性,...
数据的复杂和多样性使得对大数据处理和分析能力有更高的要求。流形聚类在数据挖掘中取得显著的成功,但参数调整是聚类算法研究中的难点之一,直接影响聚类性能。传统的聚类算法参数调节一般依赖于经验,或者因参数调节的盲目性和随机性,而使得算法失效或复杂度较高。提出了一种基于比例-积分-微分(PID)控制约束的主动控制机制,约束谱多流形聚类参数调整的新方法。通过构造相似度矩阵,使用多个主成分分析器来估计局部切线空间。模型逼近过程由参数传递和PID调节控制。在调整过程中,采用三维ZN方法调整模型参数,扩展搜索空间,根据反馈结果控制谱多流形聚类过程,提高了算法的准确性和复杂性。通过在合成和实际中的不同类型的数据特征集进行检验,可以获得更好的聚类性能。
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关键词
谱多流形聚类
子空间聚类
聚类参数调节
比例-积分-微分(PID)
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职称材料
题名
基于BLF多约束反演控制的电动收获机分布式驱动控制方法研究
1
作者
袁朝春
刘敏
何友国
陈龙
SHEN Jie
徐立章
机构
江苏
大学
汽车工程研究院
密西根大学迪尔伯恩分校
江苏
大学
智能农业机械装备理论与技术重点实验室
出处
《农业机械学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期212-220,共9页
基金
江苏大学农业装备学部重点项目(NZXB20210103)
国家自然科学基金项目(52172346、52225212、-U20A20333、-U20A20331、51875255)
江苏省重点研发项目(BE2020083-3、BE2019010-2)。
文摘
针对电动收获机分布式驱动面对喂入扰动时控制的实时性、准确性和稳定性问题,以电动收获机为平台,建立部件负载模型,结合部件转速约束,设计BLF(Barrier Lyapunov function)多约束反演控制算法;利用AMEsim与Matlab/Simulink平台搭建联合仿真模型验证控制算法性能。结果表明,与传统PID控制相比本文算法在面对不同喂入扰动时,割台电机、输送电机、脱粒滚筒电机转速控制超调量分别减少4%、34%、92%;调节时间分别减少34%、54%、72%;各部件电机最大转速误差上,本文算法维持在预设转速的3%内,而PID则在8%内。验证了本文算法具有控制迅速、转速跟踪误差小、抗扰能力强的特点,能将部件转速约束在边界内,可实现不同喂入扰动下鲁棒控制,有利于稳定整机作业质量。
关键词
电动收获机
分布式驱动控制
反演控制
约束控制
鲁棒控制
BLF
Keywords
electric harvester
distributed drive control
backstepping control
constraint control
robust control
barrier Lyapunov function
分类号
S225.31 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
PID参数调节的谱多流形聚类算法研究
被引量：
2
2
作者
罗养霞
马迪
常言说
机构
西安财经
大学
信息学院
密西根大学迪尔伯恩分校
计算机与信息科学系
计算机应用与商务智能研究中心
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2019年第8期1360-1369,共10页
基金
国家自然科学基金No.61272461
陕西省科技厅自然科学研究项目No.2014JM2-6100
+2 种基金
陕西省教育厅科研计划项目No.18JK0318
国家统计科学研究项目No.2016LY59
中国国家留学基金委项目~~
文摘
数据的复杂和多样性使得对大数据处理和分析能力有更高的要求。流形聚类在数据挖掘中取得显著的成功,但参数调整是聚类算法研究中的难点之一,直接影响聚类性能。传统的聚类算法参数调节一般依赖于经验,或者因参数调节的盲目性和随机性,而使得算法失效或复杂度较高。提出了一种基于比例-积分-微分(PID)控制约束的主动控制机制,约束谱多流形聚类参数调整的新方法。通过构造相似度矩阵,使用多个主成分分析器来估计局部切线空间。模型逼近过程由参数传递和PID调节控制。在调整过程中,采用三维ZN方法调整模型参数,扩展搜索空间,根据反馈结果控制谱多流形聚类过程,提高了算法的准确性和复杂性。通过在合成和实际中的不同类型的数据特征集进行检验,可以获得更好的聚类性能。
关键词
谱多流形聚类
子空间聚类
聚类参数调节
比例-积分-微分(PID)
Keywords
spectral multi-manifold clustering
subspace clustering
clustering parameter adjustment
proportionalintegral-derivative (PID)
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BLF多约束反演控制的电动收获机分布式驱动控制方法研究
袁朝春
刘敏
何友国
陈龙
SHEN Jie
徐立章
《农业机械学报》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
PID参数调节的谱多流形聚类算法研究
罗养霞
马迪
常言说
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2019
2
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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