基于Taylor逼近的非线性系统PID型多步预测控制

基于局部递归神经网络对非线性系统进行递归多步向前预测,将系统实际多步向前预测值按泰勒公式在其递归预测值上展开,实现对非线性系统多步预测输出值的二次逼近,减少了预测误差.进而通过对PID型多步预测性能指标函数极小化求取控制量.控制器与广义预测控制器结构相似,其参数通过神经网络在线辨识获得.仿真实验表明了该方法的有效性.

基于Taylor级数法动态步长控制的暂态能量函数法

势能边界面PEBS(PotentialEnergyBoundarySurface)法是暂态能量函数法的一种,将Taylor级数法暂态稳定计算的动态步长控制应用到PEBS法中,可以大步长的模拟持续故障轨迹,减小模拟区间数,提高计算效率,同时也可以满足计算精度的要求。计算结果表明,Taylor级数法暂态稳定计算的动态步长控制有效地提高了PEBS法的解算效益。

基于多维泰勒网的欠驱动AUV双闭环姿态反步控制方法

该文针对欠驱动水下机器人(AUV)在水下动态对接时同速跟踪的姿态控制问题展开研究,设计了一种基于多维泰勒网的欠驱动AUV双闭环姿态反步控制方法。基于多维泰勒网的跟踪函数,设计内环多维泰勒网控制律,调整欠驱动AUV姿态角的变化速度,保证对接的精度。利用反步法设计外环反步控制器,调整欠驱动AUV的姿势角,使其航向实时跟踪动态变化的回收船位置,以提升复杂水文环境下对接的成功率。仿真结果表明,该文设计的方法能够实现欠驱动AUV姿态角与调整速度的精确控制,在外部水流扰动环境下具有较好的动静态跟踪能力,具有较高的一次对接成功率。

泰勒级数准则的船体分段测量数据配准解析解

为提高船体分段测量数据与CAD模型间的配准定位效率,本文给出了一个基于泰勒级数准则的点集配准解析解,直接求解配准变换参数。通过分析最小二乘解析解的求解特点,考虑到配准变换参数的齐次表示问题,引入特征因子构建新的齐次变换矩阵,建立配准齐次表示模型。利用泰勒级数展开齐次变换矩阵的最近正交矩阵,得到齐次变换矩阵的无限次估计解。在此基础上,根据配准齐次表示模型的最大化,计算旋转矩阵的近似解析最优解。以理论模型和甲板分段实测数据为例子验证。本文算法的有效性及实用性,为船体分段快速测量分析提供算法依据。

基于Taylor展开法整定MIC-PID控制器参数

针对一类不稳定时滞过程,采用双环控制结构,首先使广义对象(内环)稳定,然后用Taylor级数展开法,根据内模控制原理设计外环控制器,得到等效的PID控制器参数的整定方法。仿真结果表明,整定后的系统不但具有良好鲁棒性,而且调节快速,适合于工程实际应用。

基于Taylor级数的分布参数系统最优控制

结合钢坯加热过程讨论了分布参数系统的最优控制问题。针对钢坯加热过程,建立了分布参数系统的数学模型,利用Taylor级数近似变换,并引入Taylor级数基函数的微分运算矩阵和向量积矩阵,将钢坯温度的最优控制问题转化为相应集总参数系统的最优控制问题,然后对集总参数系统进行求解,并将求得的逼近解进行逆变换,即求得分布参数系统最优控制的逼近解。并通过仿真示例验证了该算法的有型,取得了满意的结果,为分布参数系统的控制算法提出了一条解决方案。

数字泰勒主义视角下对平台劳动过程的分析——以亚马逊众包劳动为例

平台经济时代,资本家利用数字技术对劳动过程实施控制,催生了“数字泰勒主义”这一新型管理模式。在数字生产线的高效运作、数字计件工资制的激励、算法管理的精准调控下,劳动过程展现出去技能化、游戏化以及全景监控的特征。平台劳动过程的劳资关系也呈现出一系列新特征:表面上看似灵活的雇佣关系实则强化了剥削程度,低工资策略模糊了劳动时间的界限,劳动力的异质性进一步削弱了劳动者的阶级力量。鉴于此,应当以资本主义经济的经验与教训为镜,推动社会主义市场经济背景下平台劳动关系的和谐稳定发展。

泰勒级数展开在液流控制系统模型中的应用

泰勒级数是工科专业中非常重要的数学工具。为了提高学生的高阶思维能力,总结了泰勒级数的几种展开形式,并列举了泰勒级数在高等数学和液体流量控制系统中的应用实例,最后通过数值模拟验证了结果的可行性。

多维导数阶数控制的多步Taylor级数暂态稳定计算方法

为提高电力系统暂态稳定分析效率,本文提出了多维阶数控制的多步Taylor级数暂态稳定快速计算方法。该方法基于多步Taylor级数展开理论,针对不同时间常数的机组及不同积分时刻的机组转角状态量,根据时域仿真计算精度建立了转角状态量的高阶导数阶数差异化控制策略,并从理论上分析了忽略部分高阶导数对转角轨迹的影响。所提方法可实现状态变量时间和空间上的动态多维导数阶数控制,消除常规Taylor级数法暂态稳定分析的计算冗余。New England 10机39节点算例仿真验证了所提方法可灵活方便地实现Taylor级数法的时空多维阶数控制,能有效提高暂态稳定分析效率。

基于变论域模糊控制的Taylor逼近型内模PID算法

针对传统的PID算法和Smith预估器控制温度对象时,存在控制精度低、自适应能力差、对模型误差极为敏感、严重影响控制品质等问题。利用泰勒逼近,将内模控制与PID算法相结合,在减少调节参数的同时,有效降低模型失配对系统的影响,并引入变论域模糊控制,不仅能实现参数在线自整定,还能提高系统自适应能力和控制精度。Matlab仿真表明,当模型出现误差时,与传统算法相比,文中提出的算法超调量最低、稳定性最好、综合性能指标最高。

飞行器航迹倾角的自适应多维泰勒网控制

针对飞行器纵向模型的不确定性参数和随机干扰,研究了一类飞行器航迹倾角的自适应跟踪控制问题。在控制器设计过程中,将多维泰勒网(multidimensional Taylor network,MTN)的逼近特性和自适应backstepping方法相结合,利用MTN网络逼近未知光滑非线性函数,提出了一种新的自适应MTN控制方法。通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的所有信号依概率有界,跟踪误差收敛到原点附近任意小的邻域。仿真结果表明,该方法能够在简化控制器设计的同时保证飞行器航迹倾角跟踪上预定轨迹。

优化编码树单元级比特分配算法

新一代视频编码标准H.266/VVC(Versatile Video Coding)的码率控制算法采用编码参数相互独立的率失真优化技术。然而,同一帧内的编码树单元(CTU)间在空域上相互影响,且存在全局编码参数;同时,CTU级比特分配公式采用近似的编码参数分配比特,进而降低了码率控制精度和编码性能。针对上述问题,提出空域全局优化CTU级比特分配算法RTE_RC(Rate Control with Recursive Taylor Expansion),并通过递归算法逼近全局编码参数。首先,建立空域全局优化比特分配模型;其次,应用递归算法求解CTU级比特分配模型中的全局拉格朗日乘子;最后,优化编码单元的比特分配并对编码单位进行编码。实验结果表明,在低延时P(Prediction)帧(LDP)配置下,与码率控制算法VTM_RC相比,所提算法的码率控制误差由0.46%下降至0.02%,码率节省了2.48个百分点,编码时间下降了3.52%,显著提升了码率控制精度和率失真性能。

考虑时滞问题的磁流变阻尼器半主动悬架最优控制

针对磁流变阻尼器(MRD)的半主动悬架控制问题,建立了双曲正切模型的MRD力学模型,并利用遗传算法对模型各参数进行辨识。引入BUCK降压电路作为驱动电路,实现对MRD输入电流的连续可控。由于MRD在工作中会出现一定程度的响应时滞,对控制性能会造成一定程度的影响。针对此问题,根据泰勒级数展开法,建立了扩展状态空间方程,并结合LQG控制理论,实现对未来时刻理想控制力的预测。最后以凸包路面作为输入,分别对被动悬架、基于LQG控制的半主动悬架以及结合泰勒级数的LQG(TLQG)控制的半主动悬架进行仿真分析。结果表明,在考虑响应时滞的情况下,基于TLQG控制的磁流变半主动悬架具有更好的控制性能。

MMC-RPC的多维泰勒网优化控制策略

为进一步解决铁路牵引供电系统中无功功率、负序电流和谐波失真率高等对电能质量的影响,将多维泰勒网(Multi-dimensional Taylor Network,MTN)优化控制应用于与模块化多电平换流器结合的铁路功率调节器(Railway Power Conditioner with Modular Multilevel Converter,MMC-RPC)。相比传统双闭环PI控制器,多维泰勒网控制器的优点在于抗扰动能力更强、鲁棒性更好和谐波失真率更低等。针对参数整定问题,将dq轴电流参考值与实际值之间误差平方的积分作为输出性能指标,并运用粒子群算法对MTN当中的参数进行优化。在MATLAB/Simulink软件中分别搭建了MMC-RPC采用MTN控制器和PI控制器的仿真模型,对电气化铁路中常见的一侧供电臂有机车负载和负载突变2种常见工况进行对比,验证了MTN控制器在MMC-RPC中的可行性和优越性。

采用动态多维阶数控制的暂态稳定计算方法

泰勒(Taylor)级数法暂态稳定计算中阶数的选取对提高计算效率有重要意义。在对常微分方程组数值求解方法进行分析的基础上,提出了暂态稳定计算中动态多维阶数控制的概念。在计算暂态稳定轨迹的过程中,根据各个状态变量的不同动态特性和计算精度约束,对时间常数不同的环节采用不同的阶数。基于该概念,实现了采用动态多维阶数控制的高阶Taylor级数暂态稳定计算方法,并对其有效性和计算精度进行了证明。算例分析结果表明,该方法有效提高了高阶Taylor级数法暂态稳定计算的解算效率,具有实用价值。

系统内模控制器设计及仿真

将系统的滞后环节用Taylor级数展开 ,根据内膜控制原理设计控制器 ,并利用Matlab软件对响应进行仿真 .仿真结果表明 ,内膜控制与传统PID反馈控制比较 ,其动态性能更好 .内膜控制器设计简单方便 ,具有一定的实用性 .

使用目标多特征识别的纳米纤维制造在线监测系统

针对电纺丝成型纳米级纤维工艺中因供料速度与电压值不匹配而出现的不稳定现象-流涎,提出了基于目标多特征识别的纳米纤维制造在线检测系统来提高纳米纤维成型质量的稳定性并实现纤维直径的可控性。首先,使用工业CCD对喷头出口处的泰勒锥进行连续图像采集,并对其进行锐化、滤波、阈值分割等预处理;然后,用目标多特征识别算法对泰勒锥的周长、面积和锥高等特征进行识别,实现对泰勒锥的形态和大小实时判别;最后,以判别结果作为控制系统的反馈信号,实时在线调节供料模块或电源模块驱动供料速度与电压达到匹配。实验结果表明,当电压为8kV,系统能在0.43s后达到稳定,从而维持泰勒锥形状稳定,无流涎现象,得到直径均匀的纳米纤维。提出的方法有效地解决了电纺纳米纤维直径不均匀和不可控制的难题。

磁流变半主动悬架的泰勒级数-LQG时滞补偿控制方法

提出一种泰勒级数-LQG控制方法进行磁流变半主动悬架时滞补偿控制。该方法利用泰勒级数对LQG控制求取的理想控制力进行时滞补偿,以使磁流变减振器的实际输出力逼近理想半主动控制力。在解析直接结合泰勒级数的LQG控制不能正常工作原因的基础上,提出了一种实用的泰勒级数-LQG控制设计方法,使得LQG控制结合泰勒级数之后LQR函数能够顺利运行。针对时滞较大时泰勒级数对控制的放大现象,并考虑到磁流变减振器性能和成本之间的平衡,以满足99%的减振控制要求确定磁流变减振器库伦阻尼力的幅值。以Smith Predictor-LQG(SLQG)控制方法为比较对象,通过仿真实例验证了泰勒级数-LQG控制方法具有良好的磁流变半主动悬架时滞补偿效果。

一类基于神经网络的非线性模型预测控制

在研究非线性对象输入/输出数据的基础上,将对象输出的Taylor级数展开式取线性项作为预测模型,提出一种非线性系统模型预测控制算法。为了保证预测模型的准确性,以神经网络做辨识器估计系统建模误差,对非线性对象进行单步预测控制。理论上已证明三层BP网能任意逼近L2上的非线性函数,本文通过仿真研究也表明了当神经网络逼近系统建模误差时,所提出的预测控制算法对复杂非线性对象能达到良好的控制效果。

基于帕德逼近的暂态稳定性快速数值计算方法

数值积分方法是电力系统暂态稳定性分析计算的基本方法。寻找一种快速、可靠的数值计算方法可以有效提高暂态稳定性计算的计算速度和计算精度。因此提出了一种基于帕德逼近的暂态稳定性数值计算方法,分析了该方法的数值稳定性,并采用IEEE145节点的暂态稳定性计算系统进行仿真计算。通过比较帕德逼近方法与泰勒展开方法的计算结果,初步验证帕德逼近方法具有较高的计算精度。该方法比较适合电力系统暂态稳定性及相似问题的数值计算。