基于自适应反步法的欠驱动UUV空间路径点跟踪控制

解决了一类欠驱动UUV系统在空间6自由度运动中的路径点跟踪控制问题。首先采用拉格朗日方程的形式,建立UUV的6自由度运动学模型和动力学模型,并基于Line-of-sight法建立欠驱动UUV的路径点跟踪误差模型;然后提出了基于反步法设计满足动力学限制的综合控制器,设计自适应律以抵消海流的干扰,并基于Lyapunov理论证明了所设计控制器的稳定性;最后仿真结果验证了该控制器的有效性,实现了欠驱动UUV三维空间的路径点跟踪控制。

下限极限分析的子迭代路径跟踪内点算法

采用路径跟踪内点法求解有限元下限极限分析所对应的非线性规划问题。在非线性方程组的Newton算法中引入子迭代过程,能够直接采用位移型有限元的数据存储格式和求解工具,并且大量计算可以在单元一级完成。改进的算法可直接利用现有的位移型有限元程序,实现过程简单。算例表明,该算法的效率和精度均可以得到保证。

求解凸二次规划问题的一种加权路径跟踪内点算法

基于Darvay提出用加权路径跟踪内点算法解线性规划问题的相关工作,本文致力于将此算法推广于解凸二次规划问题,并证明此算法具有局部二次收敛速度和目前所知的最好的多项式时间算法复杂性.

基于MPC算法的AUV空间航迹跟踪控制

为了解决AUV在空间运动中的路径点跟踪控制问题,参照水下航行器的建模方法,建立AUV的六自由度动力学和运动学模型,采用水平面视线导航法计算AUV指令航向,采用垂直面制导算法计算AUV的垂直面指令深度、指令纵倾和指令深度速率。针对AUV的水平面和垂直面控制,设计基于状态空间形式的模型预测控制算法。通过仿真表明,所提出的空间航迹控制算法能达到较高的控制精度,采用的指令深度+指令纵倾+指令深度速率的控制方法能使AUV尽快航行至指令轨迹并跟踪垂直面航迹。设计的空间路径点跟踪控制算法对AUV后续的控制系统开发具有一定的参考意义。

IVP模型在AUV路径规划与实时避障中的应用研究

针对传统基于行为的控制体系结构在解决AUV局部路径修复问题时,AUV整体行为容易出现不可接受的缺陷等不足,设计一种新的行为融合-区间优化(IVP)方法。首先将路径规划任务划分为路径点跟踪行为、实时避障行为等多个具体的行为,结合环境约束,将AUV控制决策选择视为一个多目标优化问题,然后利用IVP模型进行行为的协调,最后基于MOOS-IVP体系以静态目标周围的环绕式路径点跟踪进行了仿真分析,结果表明IVP模型在解决决策空间随决策变量增加呈指数增长的同时,能够实时避障并保证了结果的最优化。

求解线性规划的一个非内点算法

利用NCP函数和光滑化方法将线性规划的K-K-T条件化为一个光滑方程组,构造了一个非内点原-对偶路径跟踪算法,并分析了其全局及局部收敛性;同时通过计算标准线性规划考题,验证了它的可行性及有效性.

用LDL^T并行分解优化大规模SVM的训练效率

支持向量机在大规模训练集上学习时,存在学习时间长、泛化能力下降的问题。研究使用路径跟踪内点法构建面向大规模训练集的SVM学习算法,找到影响算法学习效率的关键是求解大型线性修正方程,首先使用降维法降低修正方程的维数,再使用矩阵LDLT并行分解高效地求解子修正方程,达到优化大规模SVM学习效率的目的,实验结果说明SVM训练效率提升的同时不影响SVM模型的泛化能力。

含TCSC的电力系统最优潮流控制

电力系统最优潮流问题(OPF)对保证系统的电压质量、安全性和经济性都是十分重要的。针对含有柔性交流输电系统的最优潮流问题,根据可控串联补偿器(TCSC)的功率注入模型,建立适于潮流和最优潮流计算的数学模型,在常规最优潮流问题的基础上,充分考虑TCSC元件对系统潮流的影响,从而建立起TCSC运行情况下的非线性最优潮流模型,并应用了一种有效的求解上述模型的方法——路径跟踪内点法。仿真表明该方法能有效解决含TCSC的电力系统最优潮流问题。

励磁系统中高压侧电压控制的优化

建立了以系统有功网损为最小的目标函数、电网潮流方程为约束条件、发电机升压变压器电抗为控制变量的高压侧电压控制模型。采用路径跟踪内点法进行优化,在此基础上对IEEE-30节点系统不同的运行状态进行计算。结果表明,高压侧电压控制(HSVC)优化方法可以有效地降低系统网损。

竞争市场均衡问题的内点算法

本文应用最优化方法求解经济学中的经典问题-竞争市场均衡问题.本文对Ye的算法(Ye首先提出了解Fisher问题的原始-对偶路径跟踪算法)做了改进,分别给出了步长调整和迭代方向分解后的原始-对偶路径跟踪算法,并对算法做了理论证明和复杂性分析.最后分析了初始点的求法,做了初步的数值计算.计算结果表明算法能在有效时间内求得问题的解.