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智能车辆队列横纵向有限时间滑模控制 被引量：9
1
作者 余伶俐 况宗旭 +1 位作者 王正久 周开军 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1299-1312,共14页
针对智能车辆队列横纵向控制及误差快速收敛问题,本文提出一种分布式横纵向有限时间滑模控制策略.首先,考虑跟踪误差的连锁反应及横纵向耦合效应,利用投影变换建立车辆队列横纵向误差模型,提出一种车辆队列横纵向控制框架.而后,针对误... 针对智能车辆队列横纵向控制及误差快速收敛问题,本文提出一种分布式横纵向有限时间滑模控制策略.首先,考虑跟踪误差的连锁反应及横纵向耦合效应,利用投影变换建立车辆队列横纵向误差模型,提出一种车辆队列横纵向控制框架.而后,针对误差快速收敛问题,设计非奇异积分终端滑模面(NITSM)与自适应幂次积分趋近律(APIRL),通过构造Lyapunov函数分析系统的有限时间稳定性与队列稳定性.最后,基于Trucksim/Simulink联合仿真以及实车实验进一步验证了本文方法的有效性.结果表明,本文所提方法能保证队列稳定性,并实现误差快速收敛,规避跟踪误差的连锁反应及车辆横向运动对纵向车间距误差的影响. 展开更多
关键词 智能车辆队列 分布式控制 耦合效应 有限时间控制 队列稳定性
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基于词相关性特征的多归属谱聚类突发事件检测 被引量：3
2
作者 蒋伟进 王扬 +1 位作者 刘晓亮 吕斯健 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期193-204,共12页
针对当前用于提取突发事件的方法存在精度低和效率低的问题,提出一种基于词相关性特征的突发事件检测方法,能从社会网络数据流中快速地检测出突发事件,以便相关的决策者可以及时有效地采取措施进行处理,使突发事件的负面影响被尽量降低... 针对当前用于提取突发事件的方法存在精度低和效率低的问题,提出一种基于词相关性特征的突发事件检测方法,能从社会网络数据流中快速地检测出突发事件,以便相关的决策者可以及时有效地采取措施进行处理,使突发事件的负面影响被尽量降低,维护社会的安定。仿真结果表明,突发事件检测方法在实时博文数据流中具有很好的事件检测效果,与已有的方法相比,所提方法可以满足突发事件检测的需求,不仅能检测到子事件的详细信息,而且能准确地检测出事件的相关信息。 展开更多
关键词 突发事件 单词关系图 多归属谱聚类 检测
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基于个体-协同触发强化学习的多机器人行为决策方法 被引量：12
3
作者 徐雪松 曾智 +2 位作者 邵红燕 杨胜杰 李想 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期66-75,共10页
为了提高多机器人行为最优决策控制中强化学习的效率和收敛速度,研究了多机器人的分布式马尔科夫建模与控制策略。根据机器人有限感知能力设计了个体-协同感知触发函数,机器人个体从环境观测结果计算个体-协同触发响应概率,定义一次触... 为了提高多机器人行为最优决策控制中强化学习的效率和收敛速度,研究了多机器人的分布式马尔科夫建模与控制策略。根据机器人有限感知能力设计了个体-协同感知触发函数,机器人个体从环境观测结果计算个体-协同触发响应概率,定义一次触发过程后开始计算联合策略,减少机器人间通讯量和计算资源。引入双学习率改进Q学习算法,并将该算法应用于机器人行为决策。仿真实验结果表明,当机器人群组数量在20左右时,本文算法的协同效率较高,单位时步比为1.0850。同时距离调节参数η对机器人协同搜索效率有影响,当η=0.008时,所需的移动时步比和平均移动距离都能达到最小值。通过双学习率的引入,该算法较基于环境模型的强化学习算法具有更高的学习效率和适用性,平均性能提升35%,对于提高多机器人自主协同能力具有较高的理论意义及应用价值。 展开更多
关键词 多机器人 强化学习 个体-协同触发 行为决策
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基于准PR与PI复合控制的带直流前馈的LCL型单相光伏并网电流优化 被引量：8
4
作者 曾明 李桂梅 +2 位作者 严勇 李纪峰 董杰 《湖南师范大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2020年第6期80-86,共7页
随着光伏发电产业的飞速发展,逆变系统的控制作为其核心研究点显得尤其重要。传统的单相并网逆变器采用单一的比例积分(PI)控制器进行控制,但是它无法实现对电流的无静差跟踪,而且存在系统的稳态误差、抗干扰能力不足等劣势。在这种基础... 随着光伏发电产业的飞速发展,逆变系统的控制作为其核心研究点显得尤其重要。传统的单相并网逆变器采用单一的比例积分(PI)控制器进行控制,但是它无法实现对电流的无静差跟踪,而且存在系统的稳态误差、抗干扰能力不足等劣势。在这种基础上,提出了基于准PR与PI复合控制的带直流前馈的光伏并网控制的研究方法,它实现了对电流的无静差跟踪,得到了良好的正弦电流波形,电流总谐波畸形率有所改善。最后通过在MATLAB/SIMULINK平台搭建仿真验证了本研究的有效性。 展开更多
关键词 光伏并网 逆变器 比例积分 准比例谐振 无静差
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基于多模态多层级数据融合方法的城市功能识别研究 被引量：6
5
作者 周新民 胡宜桂 +1 位作者 刘文洁 孙荣俊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第9期50-58,共9页
城市功能区的划分与识别对分析城市功能区的分布现状和了解城市内部空间结构具有重要意义。这激发了多源地理空间数据融合的需求,特别是城市遥感数据与社会感知数据的融合。然而,如何有效实现城市遥感数据与社会感知数据的融合是一个技... 城市功能区的划分与识别对分析城市功能区的分布现状和了解城市内部空间结构具有重要意义。这激发了多源地理空间数据融合的需求,特别是城市遥感数据与社会感知数据的融合。然而,如何有效实现城市遥感数据与社会感知数据的融合是一个技术难题。为了实现城市遥感数据与社会感知数据的融合,提高城市功能识别精度,以遥感图像和社会感知数据为例,引入多模态数据融合机制,提出了一种联合深度学习与集成学习的模型来推断城市区域功能。该模型分别利用DenseNet和DPN网络,从多源地理空间数据中提取城市遥感图像特征和社会感知特征,并进行特征级融合、决策级融合以及混合融合的多层级数据融合,对城市功能进行识别。所提模型在URFC数据集上得到了验证,其混合融合总体分类准确度、Kappa系数和平均F1值3个评价指标值分别为74.29%,0.67,71.92%。相比单模态数据的最佳分类方法,所提融合模型的3个评价指标值分别提高了18.83%,0.24,35.46%。实验结果表明,该数据融合模型具有更好的分类性能,能有效融合遥感图像数据和社会感知数据,实现城市区域功能的精准识别。 展开更多
关键词 城市功能区识别 多模态数据融合 深度学习 集成学习 社会感知
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基于城市轨道交通的群智感知任务分发方法 被引量：5
6
作者 蒋伟进 吕斯健 +2 位作者 刘跃华 陈君鹏 张婉清 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期3035-3042,共8页
随着当前移动终端设备的发展和5G技术的普及,移动群智感知的需求越来越大。但是目前感知任务的分发方法依然存在着传输效率低下、代价高且不稳定等问题,极大地限制了感知终端任务的完成。为此,该文利用城市轨道交通对于各大城区良好的... 随着当前移动终端设备的发展和5G技术的普及,移动群智感知的需求越来越大。但是目前感知任务的分发方法依然存在着传输效率低下、代价高且不稳定等问题,极大地限制了感知终端任务的完成。为此,该文利用城市轨道交通对于各大城区良好的覆盖性和轨道交通的可预测性,提出了面向激励成本的任务分发模型(ICTDM)和面向用户数量的任务分发模型(UNTDM)。通过轨道交通对聚集式人流的疏导性,实现感知任务在城市不同区域的选择性分发。并以任务所需人数和移动距离的最小化作为手段,完成降低系统总激励成本的目的。实验结果表明,该算法与同类算法相比,可以在完成相同任务集合的前提下,通过优化任务分发过程实现更少的任务参与者分发方案,以达到降低感知任务成本的目的。 展开更多
关键词 数据众包 移动物联网 群智感知 任务分发 城市轨道交通
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碰摩转子—油膜轴承系统的全局动力学研究 被引量：5
7
作者 曾旭焱 侍玉青 +1 位作者 刘军 郭遥 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期494-501,共8页
考虑滑动轴承的非线性油膜力和转定子的碰摩力,建立了含碰摩故障的单盘转子-滑动轴承耦合系统动力学模型。运用四阶变步长的龙格-库塔-基尔法获得系统的非线性响应,利用Poincaré型的简单胞映射法对转子系统进行了全局动力学分析。... 考虑滑动轴承的非线性油膜力和转定子的碰摩力,建立了含碰摩故障的单盘转子-滑动轴承耦合系统动力学模型。运用四阶变步长的龙格-库塔-基尔法获得系统的非线性响应,利用Poincaré型的简单胞映射法对转子系统进行了全局动力学分析。研究结果表明:随着转子转速的增加,系统存在多个周期解共存以及周期解与混沌解共存现象。最后列举了转子系统在不良参数条件下,通过合理控制系统的初值条件而获得理想系统响应的运用。 展开更多
关键词 转子-轴承系统 滑动轴承 转子动力学 碰摩 吸引域
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群智感知中面向移动群体的参与者选择优化模型
8
作者 蒋伟进 吕斯健 陈晓红 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期343-351,共9页
随着短视频时代的来临,移动群智感知任务的视频化程度越来越高,在传统研究中常利用机会网络和移动网络激励任务的分发和数据的收集,但机会网络中节点移动的不可控性,以及视频任务内容传输的高代价性都使得这些方法的实用性大大降低.针... 随着短视频时代的来临,移动群智感知任务的视频化程度越来越高,在传统研究中常利用机会网络和移动网络激励任务的分发和数据的收集,但机会网络中节点移动的不可控性,以及视频任务内容传输的高代价性都使得这些方法的实用性大大降低.针对此问题,利用社会移动群体规律性的自主聚集、活动范围大等特点,提出一种面向社会移动群体的群智感知参与者选择优化模型.利用密度聚类算法根据同类任务的位置进行划分得出聚类中心,实现任务子区域所属地铁站点的划分.包括基于用户激励成本的参与者优化算法和基于用户数量的参与者优化算法.仿真结果表明,与同类算法相比可以消耗更低的系统资源选择出参与者数量更少的任务分发方案. 展开更多
关键词 数据驱动 群智感知 密度聚类 优化算法
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