多状态自适应微电网协调控制器的设计与开发

如何维持微电网在不同运行状态下安全稳定运行,是微电网协调控制的研究难点之一。采用微电网分层控制结构,提出了基于多状态自适应的协调控制策略;结合示范工程的建设要求,开发了可接入高渗透率风光微电网的协调控制器,可根据控制策略协调控制各微电源、储能设备和负荷单元,实现微电网在并网、孤岛、待机、停机等多种状态下平滑切换。编写了微电网元件模拟软件,对协调控制器进行了测试,验证了该控制器的实用性。

基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护策略

针对海上风电机组对故障特征的增量式学习及主动维护的问题,提出了一种基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护策略。首先,采用非正态总体假设检验量化机组实时状态与典型状态的信息差异,通过增量字典学习捕捉机组典型状态特征,基于支持向量机构建了机组状态自适应评估模型。然后,结合部件有效役龄,以机组状态概率向量为决策依据、单次维护费用最小为目标,优化部件维护策略。同时计入部件成组时由于提前或延迟维护的损失,以维护总费用最小为目标、日维护时长为约束,建立了基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护模型。最后,以某海上风电机组为例,验证了所提维护策略的有效性,分析了维护次数、可及性对维护策略的影响。

一种摆动电弧CO2焊焊缝表面状态自适应的新方法

电弧式焊缝跟踪传感器的输出电弧信号易受到熔池和熔滴过渡等因素的影响。为克服熔池表面形状的影响,文章在分析摆动电弧焊缝跟踪方法的基础上,针对CO2焊接过程中V型坡口形状发生改变、焊缝表面易出现凹凸不平,导致焊缝表面状态自适应精度降低的问题,提出了一种将熔池轮廓线模拟为二次抛物线形状进行建模的方法,通过MATLAB对该模型进行仿真分析,证实了模型具有可行性;通过仿真确定了焊接电弧正常时焊接电流信号的采样区间;通过引入调整因子,对当前采样数据进行加权和校正,采用半周期平均电流实时控制法来减少铁水的干扰,提出了一种新的焊缝表面状态自适应方法。焊接试验结果表明:所建模型仿真结果与实际情况的吻合情况较好,采用半周期平均电流实时控制法的表面状态自适应效果优于传统的比较法,满足实际焊接要求。

基于自适应线性扩张状态观测器的双有源桥变换器无模型预测电压控制

针对模型预测控制算法参数依赖性问题以及传统扰动观测器应用于双有源桥变换器中存在估计补偿滞后于外部扰动、固定增益无法适应外部宽范围干扰变化等缺点,提出一种基于自适应线性扩张状态观测器的无模型预测电压控制策略。首先,结合预测控制与无模型控制方法构建双有源桥变换器的电压预测超局部模型,代替传统物理模型,降低参数依赖;其次,设计线性扩张状态观测器对超局部模型中动态部分进行反馈补偿,提高控制精度。同时在线拟合电压误差趋势,自适应调整观测器带宽,实现超前补偿;最后,设计成本函数,求解最优移相比,实现无模型预测电压控制。实验结果验证了该方法在提升系统鲁棒性和动态性方面的有效性。

基于模糊反馈线性化和自适应扩张状态观测器的USM六自由度镇定控制

水下游动机械臂(USM)作为一种新型的水下机器人,其镇定控制对于水下观测和作业任务的顺利完成具有重要意义。针对USM六自由度镇定控制时,其模型难以准确建立、水流等外部扰动难以观测和6个维度的控制器参数整定困难等问题,提出了一种基于模糊反馈线性化和自适应扩张状态观测器的控制方法。首先建立了USM的动力学模型;其次,考虑到USM强非线性和强耦合性的特点,对动力学模型反馈线性化后设计了PD控制器,并引入了模糊控制逻辑调整控制器的参数;同时为减少建模误差和实际水下环境存在各种不确定干扰对控制效果的影响,设计了一种自适应扩张状态观测器来实时补偿模型的不准确性和外扰。最终,在湖中实验测得,所提方案6维均方根误差(RMSE)为0.425 2、0.166 8、0.168 5、0.267 4、0.117 4、1.003 3,较之传统方案有明显的提升,证明了所提方案的有效性。

基于状态划分和集成学习的轴承剩余使用寿命预测模型

针对滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测退化起始时间(DST)难以确定,以及单一寿命预测模型精度比较低的问题,提出了一种基于状态划分和集成学习模型的滚动轴承RUL预测方法。首先,提取了轴承振动信号的特征,利用滑动窗口不断更新3σ准则预警范围,结合连续触发机制自适应确定DST;然后,采用具有自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)对退化阶段信号序列进行了自适应分解;最后,构建了集成学习模型,考虑分量的不同特性进行了多步滚动预测,融合预测结果得到了轴承RUL,采用滚动轴承XJTU-SY公开数据集进行了试验验证。研究结果表明:与基于长短时记忆神经网络(LSTM)、反向传播神经网络(BPNN)的预测方法相比,该方法预测结果的平均绝对误差分别降低了11.7%以及5.6%,相对均方根误差分别降低了12.2%以及10.7%,验证了该方法在轴承RUL预测中的有效性和优越性。

基于改进YOLOX和自适应运动关联的团队体育视频多目标跟踪框架

当前主流多目标跟踪(MOT)方法主要针对行人或车辆等目标的规则运动模式,不适用于团队体育视频中非线性、不规则运动的目标跟踪。针对该问题,提出了基于改进YOLOX和自适应运动状态关联的团队体育多目标跟踪(TS-MOT)深度学习框架。对原YOLOX检测网络进行改进,在主干网络末端集成相似度注意力模块(SimAM),提高特征提取的表征能力,改善颈部组件中特征融合过程。在损失函数中使用变焦损失和广义交并比损失,提高对目标姿态变化和相互重叠的检测能力。此外,在数据关联中,使用具有弱相关性的多个运动状态对目标运动进行表征,通过运动状态相似度计算关联每个目标和轨迹,动态提高轨迹连续性和对意外运动变化的鲁棒性。实验结果表明,所提方法在团队体育MOT任务中表现较好,在SportsMOT数据集上取得了89.4%和78.2%的IDP和IDF1,优于其他先进的MOT方法。

基于参数解耦的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波

针对噪声协方差矩阵失配情况下的状态估计问题,本文基于变分贝叶斯框架,提出了一种适用于过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵均未知条件下的参数解耦的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法。所提算法选取预测误差协方差矩阵作为变分优化变量,并引入了其马尔可夫演化模型,构造了参数解耦的变分推断模型。同时,采用固定点迭代优化实现状态、预测误差协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵的联合后验概率分布求解,并设计了算法的收敛性判断准则。仿真结果验证了算法的有效性。

基于OBE算法的自适应集员状态估计

研究了具有椭球集合描述的离散时间动态线性系统的状态估计问题 .从提高计算的有效性和可实现性的角度出发 ,通过在不同的更新阶段采用优化定界椭球 (OBE)算法 ,提出了一种新颖的解决状态估计的方法 .通过与ROBP (recursivestateboundingbyparallelotopes)算法和Kalman滤波的仿真比较 ,验证了本方法的性能 .

火电机组热力系统的自适应汽水分布状态方程

该文以热力学第一定律和质量守恒定律为基础,通过分析大量的热力系统的结构特点,导出火电机组热力系统自适应汽水分布状态方程,该方程首次将热力系统的结构变化因素(如加热器解列、疏水方式的改变等)引入到了方程中,不但能适用于结构一定的任意形式的热力系统,而且能自适应于结构发生随机的、动态变化的热力系统。从而为热力系统的分析计算,特别是为结构发生动态变化的热力系统的理论分析计算和在线监测提供了一种新的工具。

一种导弹组合制导方案——自适应状态估计与INS组合制导

提出了一种导弹组合制导方案 ,该方案将导弹飞行状态的自适应估计值与惯性制导系统计算的飞行状态值进行组合滤波 ,达到阻尼和减小惯制导系统误差的目的 ,从而得到高精度制导系统。在该方案中 ,自适应状态估计器将起到

基于鲁棒自适应状态观测器的异步电机磁链估计抗扰性研究

针对传统全阶磁链观测器随内、外扰动导致磁链估测精度不高甚至系统不稳定的问题,对观测器极点分布情况和内、外扰动对系统的影响进行研究分析,从而对反馈矩阵增益系数的取值进行设计,提出了一种鲁棒自适应状态观测器对磁链进行估计。当遇到内、外扰动时,在保持系统稳定的情况下自动减小反馈增益系数以减小扰动对系统的影响,从而保持系统良好的动静态性能。在内、外扰动下,将鲁棒自适应状态观测器与传统的全阶磁链观测器的磁链估计精度、转速波动以及转矩波动进行比较分析。仿真和试验结果表明:鲁棒自适应状态观测器具有比传统全阶磁链观测器更好的抗干扰性能。

基于模糊系统的径向高斯网络的自适应状态观测器

利用模糊系统的径向高斯函数网络对一类非线性时变系统的状态进行了估计。给出了一种递阶自组织在线学习算法，提出了非线性时变系统的自适应状态观测器，并对其结构及特征进行了讨论，仿真结果表明这种自适应状态观测器能很好地观测系统的状态。

基于输出残差的自适应状态估计方法

本文针对线性定常离散系统提出了一种有效的基于输出残差的自适应状态估计方法．首先利用输出残差给出了卡尔曼滤波增益马尔可夫参数估计，并且得到了卡尔曼滤波增益估计，然后解决了自适应状态估计问题．最后以仿真实例说明了此方法的有效性．

基于速度自适应磁链状态观测器的感应电机直接转矩控制系统研究

出了一种速度自适应的定子磁链闭环观测器 ,并应用于直接转矩控制系统中 ,以取代传统的纯积分器。经过理论证明 ,该系统是超稳定系统。针对 1 1kW感应电机 ,采用数字信号处理器DSP (TMS32 0C32 )进行了数字化实现。仿真与实验表明 ,该方案对电机参数变化的鲁棒性较好 ,磁链观测精度高。同时 ,基于磁链状态观测器设计的速度辨识方案收敛速度快 ,精度高 。

一类非线性相似组合系统的自适应状态观测器设计

针对由若干个输出反馈相似的控制系统互联而成的带有未知参数的非线性组合系统,设计出一种具有分散自适应律的状态观测器,结果表明这类观测器在某种程度上仍具有相似结构,相似结构可以简化系统的分析和设计。最后的仿真算例说明了所采用方法的有效性。

基于自适应临界状态的交通流运营安全评价

考虑实际交通流中车辆驾驶员的主观能动性,改进交通冲突技术机械式假设的不足,提出交通流自适应临界状态概念.构建车速差、减速度差和行程时间差等3个模型,量化交通流运营状态的自适应"能力".以安全车头时距和实际车头时距的差值,评价实时交通流运营安全性.通过实验分析,结果表明基于自适应临界状态的运营风险与历史事故数之间存在良好的相关性.

高阶随机非线性系统的自适应状态反馈镇定

本文针对一类高阶随机不确定非线性系统,其漂移项与扩散项依赖于所有状态,研究了此系统的自适应状态反馈镇定问题.通过选取恰当的Lyapunov函数,利用自适应增加幂积分方法、反推技术、参数分离原理和一些代数技巧设计参数,构造了一个光滑自适应控制器.所设计的控制器能保证闭环系统对任意初始值几乎处处存在惟一解,平衡点依概率全局稳定并且系统的状态几乎处处调节到零.仿真例子验证了控制方案的有效性.

基于改进型自适应状态观测器的异步电机低速性能研究

提出了一种基于改进型自适应状态观测器的异步电机无速度传感器矢量控制策略，根据Popov超稳定性理论对系统进行了稳定性分析，在深入研究传统自适应状态观测器的基础上，分析了保证系统在全速范围内稳定运行的反馈增益矩阵选取准则并据此设计了反馈增益矩阵；通过分析低速时定子电阻变化对系统的影响，构建了改进型自适应状态观测器，可以同时对转速和定子电阻进行在线辨识，有效提高了系统的低速带载性能。对基于改进型自适应状态观测器的异步电机无速度传感器矢量控制系统进行了实验验证，实验结果验证了算法的正确性和有效性。

基于自适应状态观测器的异步电机无速度传感器矢量控制系统

异步电机无速度传感器矢量控制系统是目前研究的热点,本文采用一种闭环磁链观测器,即自适应状态观测器对转子磁链进行观测,与传统开环电压、电流模型相比,观测效果更好。在转子磁链观测的基础上,采用PI型自适应律,对转速进行了辨识。最后,通过Matlab仿真验证了本文给出的异步电机无速度传感器矢量控制系统的可行性,仿真结果表明该系统具有较好的动、静态性能,并具有一定的抗干扰能力。