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Neuro-Optimal Guidance Control for Lunar Soft Landing 被引量:3
1
作者 Wang, Dayi Li, Tieshou +1 位作者 Yan, Hui Ma, Xingrui 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1999年第3期22-31,共10页
Returning to moon has become a top topic recently. Many studies have shown that soft landing is a challenging problem in lunar exploration. The lunar soft landing in this paper begins from a 100 km circular lunar park... Returning to moon has become a top topic recently. Many studies have shown that soft landing is a challenging problem in lunar exploration. The lunar soft landing in this paper begins from a 100 km circular lunar parking orbit. Once the landing area has been selected and it is time to deorbit for landing, a ΔV burn of 19.4 m/s is performed to establish a 100×15 km elliptical orbit. At perilune, the landing jets are ignited, and a propulsive landing is performed. A guidance and control scheme for lunar soft landing is proposed in the paper, which combines optimal theory with nonlinear neuro-control. Basically, an optimal nonlinear control law based on artificial neural network is presented, on the basis of the optimum trajectory from perilune to lunar surface in terms of Pontryagin's maximum principle according to the terminal boundary conditions and performance index. Therefore some optimal control laws can be carried out in the soft landing system due to the nonlinear mapping function of the neural network. The feasibility and validity of the control laws are verified in a simulation experiment. 展开更多
关键词 Boundary conditions Computer simulation control system analysis control system synthesis Functions Lunar landing Lunar missions Maximum principle Neural networks Nonlinear control systems optimal control systems ORBITS
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采用改进BP-PID控制的机器人避障仿真研究
2
作者 吴静松 耿振铎 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第4期437-441,共5页
针对移动机器人避障过程中行驶路径长、寻路速度慢等问题,提出了一种改进反向传播-比例-积分-微分(BP-PID)控制器,并对移动机器人避障效果进行仿真验证。利用移动机器人在二维坐标系的避障简图,得出了移动机器人运动方程式。引用比例-积... 针对移动机器人避障过程中行驶路径长、寻路速度慢等问题,提出了一种改进反向传播-比例-积分-微分(BP-PID)控制器,并对移动机器人避障效果进行仿真验证。利用移动机器人在二维坐标系的避障简图,得出了移动机器人运动方程式。引用比例-积分-微分(PID)控制器和3层BP神经网络结构,利用BP神经网络的学习能力调整PID控制器参数。引用粒子群算法进行改进,通过改进粒子群算法在线优化BP-PID控制器,确保移动机器人BP-PID控制器收敛于全局最优值,从而使移动机器人避障效果更好。在不同环境中,采用Matlab软件对移动机器人避障效果进行仿真,比较改进前和改进后的移动机器人避障效果。结果显示:在不同环境中,改进前和改进后的BP-PID控制器均能使移动机器人安全地躲避障碍物;但是采用改进的粒子群算法优化BP-PID控制器,可以使移动机器人运动路径更短,迭代次数更少,搜索时间更短。采用改进BP-PID控制器,能够提高移动机器人避障过程中寻路速度,缩短行驶路径,效果更好。 展开更多
关键词 移动机器人 BP神经网络 PID控制器 改进粒子群算法 避障 仿真
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Reliability and Feedback of Multiple Hop Wireless Networks
3
作者 N. Eva Wu Sudha Thavamani 《International Journal of Automation and computing》 EI 2007年第2期125-134,共10页
This paper analyzes fault-tolerance over the entire design life of a class of multiple-hop wireless networks, where cooperative transmission schemes are used. The networks are subject to both node failure and random c... This paper analyzes fault-tolerance over the entire design life of a class of multiple-hop wireless networks, where cooperative transmission schemes are used. The networks are subject to both node failure and random channel fading. A node lifetime distribution is modeled with an increasing failure rate, where the node power consumption level enters the parameters of the distribution. A method for assessing both link and network reliabilities projected at the network's design life is developed. Link reliability is enhanced through use of redundant nodes. The number of redundant nodes is restricted by the cooperative transmission scheme used. The link reliability is then used to establish a re-transmission control policy that minimizes an expected cost involving power, bandwidth expenditures, and packet loss. The benefit and cost of feedback in network operations are examined. The results of a simulation study under specific node processing times are presented. The study quantifies the effect of loop closure frequency, acknowledgment deadline, and nodes' storage capacity on the performance of the network in terms of network lifetime, packet loss rate, and false alarm rate. The study concludes that in a network where energy is severely constrained, feedback must be applied judiciously. 展开更多
关键词 FAULT-TOLERANCE network reliability energy efficiency packet loss rate discrete event simulation FEEDBACK optimal control.
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考虑能见度影响的公路隧道照明动态优化与智能控制 被引量:8
4
作者 梁波 牛佳安 +3 位作者 李硕 杨彦斌 肖靖航 张晓坚 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1783-1792,共10页
为解决不同能见度影响下公路隧道实际路面亮度变化过大以及由此引起的行车安全与能源虚耗问题,本文提出了一种能够改善公路隧道照明环境的动态优化与智能控制方法.首先,通过对不同时空条件下的公路隧道进行现场试验和数据分析,得到了隧... 为解决不同能见度影响下公路隧道实际路面亮度变化过大以及由此引起的行车安全与能源虚耗问题,本文提出了一种能够改善公路隧道照明环境的动态优化与智能控制方法.首先,通过对不同时空条件下的公路隧道进行现场试验和数据分析,得到了隧道内能见度的变化规律;其次,在公路隧道传统照明设计的基础上考虑能见度对照明环境的影响,建立了基于隧道内能见度、交通量、车速、路面亮度和照明亮度的按需照明与动态优化模型;随后,以不同地区公路隧道的实测数据为样本,结合划分出的公路隧道典型照明场景和模糊径向基神经网络算法构建了公路隧道照明智能控制模型,最后,通过仿真实验验证了所构建模型的有效性,其结果表明,本文所提出的优化控制方法能够在保证隧道照明安全性的前提下兼顾节能性. 展开更多
关键词 照明优化控制 模糊径向基神经网络 能见度 照明环境改善 仿真模拟
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超长铁路隧道洞内平面控制网横向贯通误差仿真计算分析与应用 被引量:7
5
作者 谷思文 刘成龙 +2 位作者 武瑞宏 杨雪峰 杨帆 《铁道标准设计》 北大核心 2023年第3期148-152,共5页
当前在建某高原铁路全线有17座20 km以上超长隧道,但我国尚未正式公布超长铁路隧道测量的相关规范要求,仅在某暂行规范中制定了20~25 km的超长隧道横向贯通误差的相关限差。为验证暂行规范中限差的合理性并对长度超过20 km的超长铁路隧... 当前在建某高原铁路全线有17座20 km以上超长隧道,但我国尚未正式公布超长铁路隧道测量的相关规范要求,仅在某暂行规范中制定了20~25 km的超长隧道横向贯通误差的相关限差。为验证暂行规范中限差的合理性并对长度超过20 km的超长铁路隧道洞内横向贯通中误差的限差提出推荐值,设计进行仿真计算实验。模拟计算3种常用平面控制测量网下各20组20~44 km范围内7种长度的超长隧道在观测精度分别为隧道二等和平面二等精度时的洞内横向贯通中误差,得到以下成果:(1)给出两种不同观测精度下洞内横向贯通中误差的分布情况和限差推荐值;(2)观测精度为平面二等精度时,暂行规范中洞内横向贯通中误差的限差值偏大,且随着隧道长度增加,自由测站边角交会网精度最优;(3)观测精度为隧道二等精度时,暂行规范中隧道洞内横向贯通中误差的限差值偏小,且交叉导线网精度最优。 展开更多
关键词 铁路隧道 超长隧道 洞内横向贯通中误差 平面控制网 仿真计算
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基于多岛遗传算法的燃料电池汽车模糊控制策略优化 被引量:1
6
作者 王恒 李蒙 +1 位作者 王铁 赵震 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第11期12-16,共5页
针对某款中型燃料电池物流车,基于MATLAB/SIMULINK搭建了整车前向仿真模型。根据功率跟随控制逻辑以及燃料电池汽车控制原则制定模糊规则,建立了双输入单输出Mamdani型模糊控制策略。为提高仿真效率,利用敏感性分析从23个设计变量中筛选... 针对某款中型燃料电池物流车,基于MATLAB/SIMULINK搭建了整车前向仿真模型。根据功率跟随控制逻辑以及燃料电池汽车控制原则制定模糊规则,建立了双输入单输出Mamdani型模糊控制策略。为提高仿真效率,利用敏感性分析从23个设计变量中筛选出12个对结果影响较大的变量,建立了高精度椭球基神经网络近似模型作为优化的基础。针对模糊控制隶属函数的制定主观性较大的问题,采用多岛遗传算法优化隶属函数。仿真结果表明:优化后燃料电池系统输出功率更加平稳,百公里等效氢耗较优化前降低了8.4%,提高了整车经济性。 展开更多
关键词 燃料电池汽车 仿真模型 模糊控制优化 椭球基神经网络近似模型 多岛遗传算法
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基于递阶优化的城市区域路网交通控制 被引量:3
7
作者 吉柯 唐进君 +1 位作者 曾捷 刘鑫源 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期63-73,共11页
城市道路拥堵问题随着城市机动化的快速发展日益凸显,采用合理的控制手段提高区域路网效率成为急需解决的问题。以长沙市部分路网作为研究对象,选取连续5个工作日的早高峰流量数据进行研究。在VISSIM仿真软件中根据抽象路网搭建仿真路网... 城市道路拥堵问题随着城市机动化的快速发展日益凸显,采用合理的控制手段提高区域路网效率成为急需解决的问题。以长沙市部分路网作为研究对象,选取连续5个工作日的早高峰流量数据进行研究。在VISSIM仿真软件中根据抽象路网搭建仿真路网,将仿真路网中的交通数据与实际道路车牌识别数据相匹配,以交叉口通过车辆数为评价标准计算仿真路网与实际道路的误差率,保证仿真路网真实性。采用反压力值作为道路反馈指标,计算路网中的压力分布情况。基于周期稳定性,将研究范围内的交叉口划分为2类,以大小周期的方式进行信号配时优化,考虑交通高峰期道路饱和度偏高的情况,将传统韦伯斯特算法进行改进后作为控制方法。采用递阶优化的思想进行控制策略计算。对控制策略进行仿真验证,在结果中从路网和车辆2个方面选取在网车辆数、到达车辆数、车均延误和车辆速度四4个指标对优化前后的路网状况进行评价。优化后的路网较原始路网在到达车辆数和车辆速度方面有所提升,在网车辆数和车均延误有所下降。同时,针对不同饱和度的交叉口,控制策略在4个评价指标方面也有相同的优化趋势。研究结果表明,基于递阶优化的路网交通控制能够提高路网的通行效率,改善路网运行环境。 展开更多
关键词 交通控制 递阶优化 交通仿真 城市路网 车牌识别数据
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基于改进BP-PID的带式输送机速度控制方法
8
作者 桂改花 苑占江 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第5期104-111,共8页
针对传统BP-PID控制算法采用梯度下降法求解,存在收敛速度慢、易陷入局部极值且在低信噪比(LSNR)条件下性能下降等问题,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法(ImGSAA)优化的BP-PID带式输送机速度控制方法(ImGSAA-BP-PID)。首先将交叉、... 针对传统BP-PID控制算法采用梯度下降法求解,存在收敛速度慢、易陷入局部极值且在低信噪比(LSNR)条件下性能下降等问题,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法(ImGSAA)优化的BP-PID带式输送机速度控制方法(ImGSAA-BP-PID)。首先将交叉、变异概率取值与迭代时间关联,并引入反余弦函数增加遗传模拟退火算法(GSAA)动态调整和非线性变化适应能力。然后通过对传统Metropolis准则进行加权处理,提出加权Metropolis准则,对新种群个体进行修正,提升GSAA的噪声稳健性。最后利用ImGSAA对BP-PID初始参数进行优化,自动确定BP-PID的最优参数组合,从而提升参数整定的实时性和控制精度及对LSNR环境的适应能力。试验结果表明:(1) ImGSAA仅需11次迭代即可收敛,表明利用改进的交叉、变异策略和加权Metropolis准则对GSAA进行优化,能够有效提升算法的收敛速度和实时性。(2) ImGSAA-BP-PID的控制误差为-0.468 5~0.572 3 m/s,与遗传算法(GA)-BP-PID、粒子群算法(PSO)-BP-PID、GSAA-BP-PID的控制方法相比,分别提升了224.88%,104.07%,38.33%。(3) ImGSAA性能受LSNR影响最小,迭代15次即收敛于全局最优解,具有较强的噪声稳健性。(4)在LSNR条件下,ImGSAA-BP-PID的控制误差均值下降了3.54%,控制性能明显优于GA-BP-PID,PSO-BP-PID,GSAA-BP-PID,更满足实际工程应用需求。 展开更多
关键词 带式输送机 速度控制 遗传模拟退火算法 神经网络-PID 低信噪比 参数优化
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两种改善无线TCP性能的新机制 被引量:14
9
作者 刘俊 隆克平 +1 位作者 徐昌彪 杨丰瑞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期2059-2062,共4页
本文提出了两种无线TCP改进机制 ,即 :基于重传率调整TCP段尺寸的机制和基于吞吐量估计设置往返时间 (RTT)门限检测网络拥塞的机制 .大量的仿真结果验证了两种新机制的可行性和有效性 .这两种机制可在未来有线 /无线混合因特网中有效地... 本文提出了两种无线TCP改进机制 ,即 :基于重传率调整TCP段尺寸的机制和基于吞吐量估计设置往返时间 (RTT)门限检测网络拥塞的机制 .大量的仿真结果验证了两种新机制的可行性和有效性 .这两种机制可在未来有线 /无线混合因特网中有效地改善TCP连接的性能 ,提供高效而可靠的端到端无线 展开更多
关键词 无线网络 传输控制协议 拥塞控制 最大段尺寸 重传率 往返时间
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基于模糊神经网络的混合动力汽车控制策略仿真 被引量:16
10
作者 钱立军 袭著永 赵韩 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期1384-1387,共4页
为保证多能源系统转矩的合理分配,建立了模糊逻辑控制模型,并采用ANFIS优化算法,对建立的混合动力汽车模糊控制模型进行优化。通过对ANFIS神经网络模型进行训练、测试和仿真分析,结果表明:模糊控制模型的隶属函数得到了优化,将优化模型... 为保证多能源系统转矩的合理分配,建立了模糊逻辑控制模型,并采用ANFIS优化算法,对建立的混合动力汽车模糊控制模型进行优化。通过对ANFIS神经网络模型进行训练、测试和仿真分析,结果表明:模糊控制模型的隶属函数得到了优化,将优化模型应用于整车仿真,与模糊逻辑控制策略相比,燃油经济性提高5.4%。 展开更多
关键词 混合动力电动汽车 控制策略 优化 神经网络 仿真
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污水排放系统优化控制机理及策略 被引量:10
11
作者 何中杰 汪昆 汪雄海 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期117-121,共5页
综合分析了污水排放系统各环节运行工况,得出通过优化机组组态、提升运行效率及实时优化控制降低机泵扬程实现大幅度节电运行的理论依据,并提出了基于互联网的优化控制策略。用网络构成上层协调控制环和泵站现场计算机实时控制环配合实... 综合分析了污水排放系统各环节运行工况,得出通过优化机组组态、提升运行效率及实时优化控制降低机泵扬程实现大幅度节电运行的理论依据,并提出了基于互联网的优化控制策略。用网络构成上层协调控制环和泵站现场计算机实时控制环配合实现节能优化排放。给出了全局优化控制系统的结构图及控制信号流程图。同时指出本优化控制策略可解决常规网络控制可靠性差的问题,有利于系统中的机泵“避峰垫谷”运行,发挥调节、平衡电网负荷作用。典型工况运行结果表明理论计算式具有应用价值。 展开更多
关键词 机泵控制 优化机理 网络控制 污水泵站
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基于电压灵敏度的配电网光伏消纳能力随机场景模拟及逆变器控制参数优化整定 被引量:57
12
作者 徐志成 赵波 +2 位作者 丁明 周金辉 韦立坤 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1578-1587,共10页
随着高密度分布式光伏接入配电网,合理评估配电网的光伏消纳能力成为研究热点。采用基于电压灵敏度的随机场景模拟法进行配电网光伏消纳能力评估,选取年典型场景代替年时序仿真,并利用类正态概率分布抽样以提高仿真精度及效率。利用光... 随着高密度分布式光伏接入配电网,合理评估配电网的光伏消纳能力成为研究热点。采用基于电压灵敏度的随机场景模拟法进行配电网光伏消纳能力评估,选取年典型场景代替年时序仿真,并利用类正态概率分布抽样以提高仿真精度及效率。利用光伏发电系统自身的各种智能控制措施能有效改善光伏并网引起的过电压现象,可进一步提高光伏消纳能力。通过光伏并网逆变器的Volt/Var 6点控制方式进行电压就地分散式调节以改善光伏发电并网特性,以配电系统全年电压偏差及无功调节量最小为目标,运用粒子群算法进行各逆变器无功电压控制参数的整定。通过OpenD SS搭建IEEE 33测试系统,仿真结果表明了所述方法的有效性及可行性。 展开更多
关键词 配电网 分布式光伏 电压灵敏度 随机场景 类正态抽样 参数优化 无功控制
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污水泵站模糊自学习控制系统 被引量:9
13
作者 汪雄海 张龙 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期101-104,100,共5页
以最小耗能为优化目标 ,管网污水溢出概率最小为约束条件建立污水泵站系统最优控制模型 ;用改进遗传算法调整模糊控制器的规则优化模糊控制器的参数 ,使控制器具有良好的自学习功能与鲁棒性。采用该控制系统与VVVF结合在实际污水泵站中... 以最小耗能为优化目标 ,管网污水溢出概率最小为约束条件建立污水泵站系统最优控制模型 ;用改进遗传算法调整模糊控制器的规则优化模糊控制器的参数 ,使控制器具有良好的自学习功能与鲁棒性。采用该控制系统与VVVF结合在实际污水泵站中应用表明比传统控制方式性能更加优越 ,泵站水位能够在目标水位稳定运行 ,实现泵出流量与流入流量均衡的最佳泵站运行工况 ,从而达到节电效果最佳、区域污水外溢污染最小的双优控制目标 。 展开更多
关键词 污水泵站 模糊自学习控制系统 污水管网 遗传算法 模糊控制 优化控制 污水处理
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一类非线性系统的多模型神经网络解耦控制器 被引量:10
14
作者 王昕 李少远 岳恒 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期424-428,共5页
针对多变量非线性离散时间系统设计多模型神经网络解耦控制器.在每个平衡点处用一神经网络离线辨识非线性系统的线性部分,利用另一神经网络在线辨识非线性部分,将非线性部分视为可测干扰并采用前馈的方法予以消除.所有平衡点处得到的系... 针对多变量非线性离散时间系统设计多模型神经网络解耦控制器.在每个平衡点处用一神经网络离线辨识非线性系统的线性部分,利用另一神经网络在线辨识非线性部分,将非线性部分视为可测干扰并采用前馈的方法予以消除.所有平衡点处得到的系统模型汇集起来构成多模型集,在每一采样时刻基于切换指标选出最优模型作为当前模型,并据此设计解耦控制器实现控制.仿真结果表明系统在多个平衡点处仍然可以得到较好的控制效果. 展开更多
关键词 多模型 神经网络 非线性 解耦
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装载机工作装置液压系统热特性 被引量:8
15
作者 张钦国 秦四成 +3 位作者 马润达 杨立光 郗元 刘晋侨 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期811-817,共7页
根据主要元件的产热和散热特征,建立液压系统热平衡数学模型。基于ADAMS和AMESim软件建立了装载机工作装置的动力学仿真模型和热液压系统联合仿真模型。仿真结果表明:由各种阀的功率损失而产生的热量约占总产热量的40%,是系统主要的产热... 根据主要元件的产热和散热特征,建立液压系统热平衡数学模型。基于ADAMS和AMESim软件建立了装载机工作装置的动力学仿真模型和热液压系统联合仿真模型。仿真结果表明:由各种阀的功率损失而产生的热量约占总产热量的40%,是系统主要的产热源;液压油通过散热器前、后的温差约为10℃,散热器散热功率较低;环境温度越高热平衡温度越高。为了增大散热量,将风扇由机械驱动改为温控液压驱动,同时并联温控节流阀,结构改进后系统散热效率明显提高,热平衡温度满足工作要求,研究结果对装载机整车热管理系统的结构优化和控制策略的制定提供了指导。 展开更多
关键词 流体传动与控制 液压系统 热平衡计算 机-液联合仿真 散热系统优化
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一种模糊神经网络控制器参数的混沌优化设计 被引量:9
16
作者 李祥飞 邹恩 张泰山 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期320-323,共4页
通过模糊控制与神经网络相串联的方式构成模糊神经网络系统 ,然后提出一种基于模拟退火策略的混沌优化算法 ,将该算法引入模糊神经网络参数域中进行优化 ,实现混沌粗搜索与细搜索相结合优化目的 ,体现出具有更强的模糊神经网络参数全局... 通过模糊控制与神经网络相串联的方式构成模糊神经网络系统 ,然后提出一种基于模拟退火策略的混沌优化算法 ,将该算法引入模糊神经网络参数域中进行优化 ,实现混沌粗搜索与细搜索相结合优化目的 ,体现出具有更强的模糊神经网络参数全局最优解的搜索能力。采用该控制器对一个非线性对象进行控制。仿真实验表明 ,该方法能有效地实现模糊神经网络控制器参数优化 ,控制具有无振荡、超调小、调节时间短等优点 ,算法结构简单 。 展开更多
关键词 模糊神经网络 控制器 参数 混沌 优化设计 模拟退火策略 模糊控制
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基于Q-learning和BP神经元网络的交叉口信号灯控制 被引量:9
17
作者 赵晓华 石建军 +1 位作者 李振龙 赵国勇 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期99-102,共4页
解决单交叉口信号灯最优控制问题。提出了基于强化学习的信号灯控制系统结构,应用强化学习中Q学习,将信号灯最优控制问题转变成是否切换运行相位的决策问题,提出了采用BP神经元网络实现Q学习的信号灯控制系统。应用微观交通仿真软件PARA... 解决单交叉口信号灯最优控制问题。提出了基于强化学习的信号灯控制系统结构,应用强化学习中Q学习,将信号灯最优控制问题转变成是否切换运行相位的决策问题,提出了采用BP神经元网络实现Q学习的信号灯控制系统。应用微观交通仿真软件PARAMICS进行仿真分析,结果表明该系统能够感知交通流变化,并能够自适应地调整信号灯切换策略,以达到最优的控制效果,该方法是可行的,与定时控制相比具有明显的优势。 展开更多
关键词 智能运输系统 Q学习 BP神经元网络 交叉口信号灯优化控制 PARAMICS仿真
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一种优化控制策略在基于电压源换流器的HVDC系统中的应用 被引量:34
18
作者 胡兆庆 毛承雄 陆继明 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期38-41,共4页
文章阐述了基于电压源换流器(VSC)和脉冲宽度调制(PWM)技术的直流输电与传统的直流输电相比具有的诸多优点。在建立交/直流(AC/DC)并联输电系统模型基础上,提出一种优化控制策略,该控制策略将直流输电本身的控制与发电机励磁控制相综合... 文章阐述了基于电压源换流器(VSC)和脉冲宽度调制(PWM)技术的直流输电与传统的直流输电相比具有的诸多优点。在建立交/直流(AC/DC)并联输电系统模型基础上,提出一种优化控制策略,该控制策略将直流输电本身的控制与发电机励磁控制相综合,在系统发生故障时能同时稳定发电机和直流输电系统。还在相同的条件下对基于VSC的HVDC和传统的HVDC进行了仿真比较,仿真结果表明,在该优化控制策略指导下,前者在系统发生故障时体现了较好的阻尼特性,且该HVDC系统本身在该控制策略下也有较高的稳定性。 展开更多
关键词 HVDC系统 优化控制策略 电压源换流器 直流输电系统
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CMAC算法收敛性分析及泛化能力研究 被引量:29
19
作者 何超 徐立新 张宇河 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期523-529,534,共8页
利用矩阵理论和线性方程组迭代收敛的一般性原理 ,在不附加特殊条件的情况下 ,证明了CMAC算法在批量和增量两种学习方式下的收敛定理 ,对在关联矩阵正定条件下得出的结论进行推广和改进。在此基础上提出一种学习率自寻优的 CMAC改进算... 利用矩阵理论和线性方程组迭代收敛的一般性原理 ,在不附加特殊条件的情况下 ,证明了CMAC算法在批量和增量两种学习方式下的收敛定理 ,对在关联矩阵正定条件下得出的结论进行推广和改进。在此基础上提出一种学习率自寻优的 CMAC改进算法 ,并提出一种简单可行的评价 CMAC网络整体泛化性能的指标。通过计算机仿真验证了收敛定理的正确性和改进算法的优越性 。 展开更多
关键词 收敛性 泛化能力 人工神经网络 CMAC算法 学习算法
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基于遗传小波神经网络的冷轧轧制力预报研究 被引量:14
20
作者 黄敏 王建辉 顾树生 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1129-1132,共4页
依据小波函数的非线性逼近能力和神经网络的自学习特性,提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法,这种网络结构类似于多层感知器,不同的是隐层神经元的激励函数为小波基函数.为使小波神经网络具有更高的学习精度和更快的收敛速度,... 依据小波函数的非线性逼近能力和神经网络的自学习特性,提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法,这种网络结构类似于多层感知器,不同的是隐层神经元的激励函数为小波基函数.为使小波神经网络具有更高的学习精度和更快的收敛速度,将遗传算法、小波神经网络和梯度下降算子结合起来,提出一种遗传小波神经网络.将该网络应用于冷轧轧制力的预报,仿真结果表明预报精度大为提高. 展开更多
关键词 小波神经网络 混合遗传算法 轧制力预报
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