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间歇通信下具有双层拓扑结构的多智能体系统一致性研究
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作者 段朝霞 戴君 +1 位作者 邵振 王荣浩 《动力学与控制学报》 2024年第7期13-18,共6页
本文研究了在间歇通信机制下具有两层网络拓扑结构的多智能体系统一致性问题.首先,提出了一种在间歇通信机制下的一致性控制协议,通过建立网络结构模型和误差系统模型,将一致性问题等效转化为线性时滞系统的渐近稳定性问题.其次,利用Lya... 本文研究了在间歇通信机制下具有两层网络拓扑结构的多智能体系统一致性问题.首先,提出了一种在间歇通信机制下的一致性控制协议,通过建立网络结构模型和误差系统模型,将一致性问题等效转化为线性时滞系统的渐近稳定性问题.其次,利用Lyapunov-Krasovskii泛函分析方法,导出了多智能体网络在间歇通信机制下达到一致性的充分条件,结论以一组LMI形式给出.最后,通过仿真算例验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 多智能体系统 间歇通信 双层拓扑结构 一致性
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具有预设性能约束的AUV固定时间跟踪控制
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作者 刘萌萌 王冰 +3 位作者 王迪 王俊玮 王昱 王海龙 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第5期118-125,共8页
针对具有外部复杂扰动和未知系统动态的水下潜航器轨迹跟踪控制问题,本文研究一种基于固定时间并带有预设性能函数的积分滑模精确控制方案,该控制器保证了闭环系统的稳态响应始终在预定义范围内。构造新的固定时间干扰观测器,用于实时... 针对具有外部复杂扰动和未知系统动态的水下潜航器轨迹跟踪控制问题,本文研究一种基于固定时间并带有预设性能函数的积分滑模精确控制方案,该控制器保证了闭环系统的稳态响应始终在预定义范围内。构造新的固定时间干扰观测器,用于实时估计和补偿未知扰动量。将预设性能控制、固定时间方法和非奇异快速终端滑模相结合设计控制算法,使轨迹跟踪误差收敛到预定范围内。同时,为改善滑模控制带来的抖振问题,引入双曲正切函数代替符号函数。最后,理论分析证明该闭环系统的稳定性,仿真及仿真对比结果验证了所设计控制律的有效性和优越性。 展开更多
关键词 水下潜航器 轨迹跟踪 固定时间控制 预设性能
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级联失效下城市交通网络可靠性评价
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作者 吴志龙 郑长江 +4 位作者 郑树康 马庚华 陈志超 吴非 戴津雯 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期82-89,共8页
为缓解城市交通网络拥堵问题,提高网络可靠性,基于复杂网络理论对城市交通网络级联失效现象进行研究。首先,构建加权双层城市交通网络模型,并在非线性负载-容量模型中引入失效阈值的概念量化节点失效概率,在此基础上将节点分为正常、失... 为缓解城市交通网络拥堵问题,提高网络可靠性,基于复杂网络理论对城市交通网络级联失效现象进行研究。首先,构建加权双层城市交通网络模型,并在非线性负载-容量模型中引入失效阈值的概念量化节点失效概率,在此基础上将节点分为正常、失效和拥堵3种状态;其次,考虑到节点的时空相关性,提出了混合负载重分配策略,将失效负载分配到故障节点的相邻节点和次相邻节点;最后,以南京市某区域作为研究对象,从网络拓扑结构和节点运行质量两个角度来分析不同攻击方式和失效阈值对城市交通网络可靠性的影响。仿真结果表明:城市交通网络具有抵抗小规模节点和边失效的能力;攻击高重要性节点会加速城市交通网络崩溃,造成网络可靠性下降;在拥堵传播初期(t=40~65),增大失效阈值δ能够在一定程度上延缓级联失效扩散;当拥堵到达临界时间之后,更大的失效阈值(δ=1.6相较于δ=1.8)将引发更严重的级联失效现象。 展开更多
关键词 复杂网络 城市交通网络 级联失效 可靠性 网络拥堵
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基于惯容的振动能量收集背包设计与仿真分析
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作者 胡银龙 王皓南 +1 位作者 陈欣锐 张旭阳 《动力学与控制学报》 2025年第1期23-32,共10页
为收集人体运动中的振动能量,基于惯容元件设计了嵌入背包的电磁式能量收集装置.该装置有助于提升人体舒适度、解决传统俘能装置阻尼匹配困难的问题.在建立数学模型和调研人体步态特征的基础上,根据机电比拟法和最大功率传输定理分析装... 为收集人体运动中的振动能量,基于惯容元件设计了嵌入背包的电磁式能量收集装置.该装置有助于提升人体舒适度、解决传统俘能装置阻尼匹配困难的问题.在建立数学模型和调研人体步态特征的基础上,根据机电比拟法和最大功率传输定理分析装置的能量传输效率,同时考虑人体承担该装置的载荷.结果表明,惯容元件的引入为系统参数选取增加了一个自由度,可以有效调节俘能装置的固有频率与人体振动频率相匹配,实现能量收集效率的最大化,同时有效减轻人体的承重负担.最后,在基于人体关节活动机理和遗传算法构建的仿真平台上对理论分析进行验证,证实了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 惯容 振动能量收集 人体荷载 参数选取 背包
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基于小波变换与神经网络的非侵入式家电负荷监测研究 被引量:3
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作者 张媛 王飞 +2 位作者 张照锋 崔秀华 翟琳 《电子器件》 CAS 2024年第3期749-756,共8页
智能家电智能化程度越来越高,同一电器对应的工作模式也越来越多。目前家电的非侵入式负荷监测仅仅采用传统家电单一负荷曲线进行研究,极大局限了非侵入式负荷监测技术的应用推广。为此,以智能洗衣机不同工作模式为例,研究了同一家电不... 智能家电智能化程度越来越高,同一电器对应的工作模式也越来越多。目前家电的非侵入式负荷监测仅仅采用传统家电单一负荷曲线进行研究,极大局限了非侵入式负荷监测技术的应用推广。为此,以智能洗衣机不同工作模式为例,研究了同一家电不同模式下的用电负荷特征,采集了智能家电中洗衣机不同工作模式下的用电负荷数据,通过小波变换的方法对负荷曲线进行平滑与特征信息提取,并基于统计学思想对表征特征信息的特征向量进行了评价,建立神经网络模型对不同工作模式的负荷曲线进行了识别,通过MATLAB平台仿真,证明了基于小波分析特征提取及神经网络特征识别的方法在非侵入式智能家电负荷监测中的可行性,识别准确率较高,具有良好的应用推广价值。 展开更多
关键词 非侵入式 负荷监测 小波分析 神经网络
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数智技术赋能视域下体育教育革新策略研究 被引量:2
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作者 秦灵杰 吕涛 邓立华 《文体用品与科技》 2024年第14期156-158,共3页
数字经济时代,数智技术为体育教育的变革发展提供了重要动力。本研究运用文献分析法和逻辑分析法,探究数智技术赋能视域下体育教育革新策略研究。研究发现:(1)当前体育教育革新的机遇体现在国家对“人工智能+体育”的政策支持、体育教... 数字经济时代,数智技术为体育教育的变革发展提供了重要动力。本研究运用文献分析法和逻辑分析法,探究数智技术赋能视域下体育教育革新策略研究。研究发现:(1)当前体育教育革新的机遇体现在国家对“人工智能+体育”的政策支持、体育教育革新对人工智能的现实需要、学生体育高阶思维能力的培养需要;(2)数智技术赋能体育教育革新的瓶颈表现在人工智能技术不成熟,智能化基础设施建设不完善、体育教师信息数字素养能力不足、学生对人工智能的过度依赖;(3)提出加强数智技术赋能体育教育的基础设施建设、提升体育教师数字信息素养能力、培养学生自主学习和辨别信息的能力。 展开更多
关键词 数智技术 体育教育 人工智能
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基于改进GMM算法的非侵入式负荷监测方法研究
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作者 张媛 王飞 +2 位作者 崔秀华 翟琳 张照锋 《电子器件》 CAS 2024年第5期1382-1388,共7页
非侵入式负荷监测是实现电力负荷精细化管理的重要技术手段,负荷分解及特征提取是非侵入式负荷监测的关键环节。针对常规算法负荷特征提取弱或者过度拟合造成泛化能力低的问题,提出了基于拟合和聚类思想的负荷分解及特征提取算法,即改... 非侵入式负荷监测是实现电力负荷精细化管理的重要技术手段,负荷分解及特征提取是非侵入式负荷监测的关键环节。针对常规算法负荷特征提取弱或者过度拟合造成泛化能力低的问题,提出了基于拟合和聚类思想的负荷分解及特征提取算法,即改进的高斯混合模型(GMM)。首先通过引入AIC和BIC信息准则,分析不同混合成分个数下的GMM模型的拟合程度,选取最优的混合成分个数;其次研究和分析电力负荷功率信号的特征曲线,结合混合成分个数,改进初始值的选取;最后进行优化后的功率信号聚类分解,输出能充分体现时域功率曲线特征的特征矩阵。基于智能洗衣机洗涤模式下的实测功率信号,验证了改进GMM算法的可行性,并对模型改进前后的特征矩阵进行差异性分析,验证了采用改进高斯混合模型进行负荷分解得到的特征矩阵具有更好的信息表征能力及更好的训练识别特性。结果表明提出改进算法具有较强的自适应性以及较高的准确性。 展开更多
关键词 非侵入式 GMM 电力负荷分解 特征提取
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南水北调中线工程水位的水动力-神经网络耦合预测模型 被引量:5
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作者 薛萍 廖丽莎 +2 位作者 廖卫红 位文涛 景象 《南水北调与水利科技(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1116-1125,共10页
南水北调中线工程通常以闸前常水位调度运行,而水位在闸门调控影响下多数处于非平稳状态,探索其变化规律对于监测数据和研究方法均有一定限制和要求。监测数据方面,针对大量的高频监测数据选取均值滤波、滑动平均值滤波、递推中位值平... 南水北调中线工程通常以闸前常水位调度运行,而水位在闸门调控影响下多数处于非平稳状态,探索其变化规律对于监测数据和研究方法均有一定限制和要求。监测数据方面,针对大量的高频监测数据选取均值滤波、滑动平均值滤波、递推中位值平均滤波法、滑动小波变换进行数据预处理,提高数据质量、增强数据预测的可行性。研究方法层面,以BP神经网络模型和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型为主体框架,以水动力模型的模拟数据为辅助支撑,对比单神经网络在不同工况下的预测效果,输出水动力-神经网络组合预测结果。结果表明:数据预处理是数据分析和预测的必要环节,高频数据滤波处理再预测可以提高数据预测的精度;均值滤波、递推中位数均值滤波方式对数据预处理的效果最好,指标合理时滤后决定系数(R^(2))精度均超过0.95,且均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)不超过0.02,准确性高;基于滤后数据进行模型构建,通过对比数据驱动模型和数据-机理双重驱动模型的计算结果,R^(2)维持在0.98附近,RMSE、MAE维持在0.01左右,耦合模型具有更好的稳定性和准确性。 展开更多
关键词 南水北调中线工程 数据滤波 神经网络 水位预测
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