广义自校正前馈控制算法

本文基于带积分因子的ＣＡＲＩＭＡ模型，将自校正控制策略与极点配置策略有机结合起来，提出了能够在线选择加权项的广义自校正前馈控制算法．该算法由于引入了积分作用能够消除跟踪误差，具有较强的鲁棒性．在非最小相位系统给出了算法的全局收敛性证明．     

蜂窝无线系统中的联合功率与速率控制

蜂窝无线系统中多媒体业务的发展，要求对用户传输速率进行有效的控制，以充分利用频谱资源。针对多速率系统，提出了一种新的联合功率与速率控制迭代算法。对于可行系统，它能够在获得最大吞吐量的同时最小化所消耗的功率。仿真结果表明，在可行系统中算法的能量消耗性能优于Kim S．L．提出的选择功率控制算法；在不可行系统中，吞吐量和能量消耗性能均优于选择功率控制算法。     

基于探测信息的车辆自组织网络功率控制算法

提出一种应用于车辆自组织网络的功率控制算法.首先给出系统吞吐量优化的理论分析和仿真分析,指出当网络中车辆节点数为15时,系统吞吐量达到最大.然后设计了基于车辆探测消息的功率控制算法,算法中每个车辆节点周期性地发送探测信息,并根据接收到的其他车辆信息,分析出网络中车辆节点数目以及网络的前后连通状态,继而通过自动调整发射功...     

CDMA系统功率控制收敛速度的改善

在码分多址(CDMA)系统中引入博弈论进行更优化的功率控制已成为近年来蜂窝移动通信研究的热点,但传统静态博弈论下的功率控制算法收敛速度不够快,且迭代过程中功率波动幅度较大。针对问题,提出了将动态博弈引入CDMA系统功率控制算法。通过仿真表明,提出的动态博弈功率控制算法与传统静态博弈论下分布式功率控制算法相比,在保证系统总的功率相同的情况下,能大幅度的提高功率的收敛速度。     

基于矩阵规范化的直流电机自校正控制

直流电动机实际运行中,模型参数往往会受到运行环境、工况等条件的影响而发生变化,从而导致其系统模型的不确定性.为解决在上述条件下的控制器设计问题,本文介绍了一种基于自校正调节(Self-tuning Regulation)原理的自适应控制算法.该算法利用矩阵规范化的递推最小二乘法(Recursive Least Squares with Matrix Regularization,RLSMR)进行系统时变参数的在线估计,并针对实时辨识的参数采用极点配置(Pole Placement)方法来设计反馈控制器.计算机仿真结果表明,这种基于自校正调节的自适应控制算法对于直流电机的转速控制具有较理想的调节和跟踪能力,并能够很好地适应模型参数的变化.     

基于CDMA技术的Ad Hoc网络联合功率控制算法

提出了一种用于Ad Hoc CDMA网络的联合功率控制算法．对于一个接收终端,分配在同一时隙的各个发射终端的功率调整是基于通信链路的当前状态信息,其中包括各发射终端下一步使用的调整后的新发射功率值．即发射终端调整后的新发射功率值是基于共同的通信资源计算得出的．使得各移动终端能够共享通信网络链路资源．仿真结果表明,这一新的功率控制算法能有效地减小接收端信噪比动态范围,降低干扰信号强度,提高能量效率和系统性能．     

基于新型电导增量法的MPPT控制策略

为了实现光伏系统开机过程和光照强度发生较大变化时对最大功率点(MPP)的快速追踪,提出了一种新型变步长与基于光照变化因子的补偿步长相结合的电导增量控制算法,并建立了该算法的数学模型及仿真模型。仿真结果表明提出的控制算法能够快速、准确地进行最大功率点的跟踪且能够消除振荡现象,表现出了良好的动态性能。     

一种基于用户划分的LTE上行闭环功率控制算法

长期演进(long term evolution,LTE)上行经典信干噪比(signal to interference plus noise ratio,SINR)闭环功率控制算法未考虑用户对相邻小区的干扰,导致小区总吞吐量较低。针对该问题,提出一种基于用户划分的闭环功率控制算法。根据每个用户到服务小区的路径损耗将其划分为小区中心用户或小区边缘用户,为小区中心用户设置目标SINR值时仍使用经典SINR闭环功率控制算法,为小区边缘用户设置目标SINR值时考虑其对相邻小区的干扰使用新的方法。理论分析以及MATLAB系统级仿真结果表明,与传统闭环功率控制算法和经典SINR闭环功率控制算法相比,该算法能够更加有效地降低小区间干扰,提高小区总吞吐量。     

基于非合作博弈的认知无线电网络功率控制

选取时延与业务敏感度作为约束因子,建立了一种新的基于非合作博弈的多用户功率控制模型.针对认知用户信道感知误差对功率控制算法稳定性的影响,通过引入m-范数表征信道检测的不确定度,将功率控制模型转化为约束条件下的最优化问题,提出一种鲁棒功率控制算法.仿真结果表明:该功率控制算法具有较快的收敛速度和较好的公平性,可以在信道感知不确定度增大情况下保持较高的系统收益,具有良好的鲁棒性,且认知用户能够以较小的发送功率获得较大的功效比.     

基于智能功率模块的电动机伺服驱动器

介绍了基于智能功率模块的电机伺服驱动器的设计、工作原理、硬件结构及脉宽调制(PWM)伺服放大器的设计方法,并将此驱动器应用于多种运行情况下的实验,同时对所提出的新型控制算法——自抗扰控制(ADRC)进行了实验验证．结果表明：该伺服驱动器性能优良,工作可靠,结构简单,能满足电机控制系统快速性的要求;所提出的自抗扰控制算法的抗干扰性和鲁棒性都优于经典的PID控制．     

医院大型电梯电力系统的PLC控制方法优化

医院大型电梯电力系统在实际运行的过程中具有很高的非线性和时变性,使大型电梯电力系统PLC控制效果不佳,当前方法采用线性学习法,无法适应运行环境的不确定性,造成电力系统控制的不稳定性。提出一种基于BP神经网络PID控制算法的医院大型电梯电力系统的PLC控制优化方法,将PID算法作为PLC的软件设计部分,通过比例、积分与微分这三种控制作用的合理调配,形成相互关系。鉴于PID控制算法调节时间长、超调量大等弊端,采用BP神经网络对其进行优化。利用BP神经网络的自学习和加权系数的调整,使BP神经网络输出最优大型电梯电力系统控制规律下的PID控制算法的参数,实现医院大型电梯电力系统的稳定控制。实验结果表明,所提方法具有很高的控制稳定性和鲁邦性,综合性能较强。     

电力无线网分组接入控制算法

在进行电力无线网业务通信过程中,因业务接入控制方式自身特点会造成业务终端通信中断的现象,降低了无线资源利用率及电力业务通信可靠性。为此,本文提出了一种分组接入控制算法。首先结合电力无线专网应用环境分析电力信息采集系统分组接入算法的必要性,其次结合电力业务特点对分组接入控制算法进行建模分析,最后利用仿真实验得出分组接入算法能够提高电力无线业务实现的可靠性和无线网络资源的利用率,保证业务的连续性,尽量不发生或少发生业务传输的突然中断。     

多小区认知无线电网络中基于非合作博弈的功率控制算法

功率控制技术是认知无线电网络的关键技术之一。本文对多小区认知无线电网络进行分析,建立非合作博弈模型,提出一种新的适用于多小区认知无线电网络基于非合作博弈的功率控制算法,分析指出了该算法存在唯一的纳什均衡,并通过数值仿真分析了该算法的性能,用户可以以相对较低的发射功率获得较高的效用和服务质量,具有一定的实用性。     

无线CDMA数据网络中功率控制的非合作博弈方法

宽带码分多址 (WCDMA)网络中功率控制是进行资源管理的核心手段。该文在 Goodm an的研究基础上提出了一种新的功率控制方法。无线数据网络中各个用户得到的服务质量用效用函数来表示 ,分布式功率控制被描述为一个非合作博弈的过程 ,控制策略是为了寻找达到“Nash均衡”点的一组发射功率 ,价格函数的引入提高了系统的效率。文中提出了一个新的价格函数——能够根据系统拥塞状态自动调整的价格函数。在此价格函数中 ,利用等效带宽来反映系统当前的资源消耗情况 ,通过动态地对各个用户施加价格使系统的运行效率大为提高。对新的价格函数进行了仿真分析     

认知无线电中基于干扰温度的功率控制博弈算法

针对认知无线电系统中功率控制的问题,根据David Goodman的非合作博弈思想,设计了一个基于干扰温度的代价函数,并对效用函数中的有效函数作了改进,在此基础上提出一种基于干扰温度的功率控制博弈算法。在仿真分析中同几种常用的功率控制博弈模型作了对比,结果表明该算法能有效提高认知用户的帕累托效应,提高用户的吞吐量,保障认知用户和主用户的QoS需求,使网络资源得到平等共享。     

基于解码转发的认知无线电机会功率控制算法

频谱感知是认知无线电网络正常工作的基础,而功率控制问题的解决是认知网络和主用户网络正常运行的保证。文中研究协作认知无线电通信,在保证授权用户服务质量和认知用户最大功率受限条件下,将高信噪比时的解码转发(decode-and-forward,DF)和基于频谱感知结果的机会功率控制算法结合,提出新的机会DF功率算法。通过基于对主用户感知结果的最优中继选择策略,在保证主用户正常通信不受影响的前提下,最大程度提高次用户信道信噪比,提高认知网络容量,并且认知系统能够获得空间满分集度。理论和仿真结果同时表明,基于主用户出现概率的最优中继选择最大程度的消除了次用户对主用户的干扰,提高了认知系统容量。     

受限网络带宽下遥操作机器人的视频传输控制

针对搭载多个视像传感器的遥操作机器人系统,提出一套适用于遥操作系统网络应用层的视像传输带宽分配算法.根据遥操作机器人当前执行的任务计算得到各视像的传输权重,采用多目标优化方法,在总传输数据量不超过系统传输带宽的前提下,依据权重公平将传输带宽分配给各个视像传感器.该算法对于带宽受限的传输网络,通过修改视像采集分辨率与帧率达到控制传输带宽的目的,避免了因网络拥堵导致的传输丢帧现象,从而保障传输视像的实时性和完整性,使系统可以依赖于视觉图像质量完成遥操作任务.设计的算法已运用于实际变电站环境中的巡检机器人,为系统提供流畅完整的视频传输服务,验证了算法的实用性.     

基于生物种群模型的智能交通网络控制

针对传统交通网络控制方法,通过对其约束条件和交通网络需求分析,以动态设置交通网络控制参数和提高交通网络性能为目的,提出一种基于生物种群模型的智能交通控制算法.在Matlab环境下进行仿真,结果表明,与传统交通网络控制方法相比,基于生物种群模型的智能交通控制算法可以显著提高交通网络利用率,减少车辆在网络中的延误时间.     

多媒体CDMA系统功率控制算法

提出了一种新的适用于多媒体CDMA系统的功率控制算法.该算法把用户的多媒体服务分成可变比特速率(VBR)服务和不可变比特速率(CBR)服务,对不可变比特速率服务采用纯粹的功率控制,对可变比特速率服务采用功率控制和速率控制相结合的方法,以满足各自不同的服务质量(QoS)要求.同时假设同一小区内同类服务的用户到达基站的功率相等,通过求解此功率,大大降低了集中功率控制的运算量.     

机器学习缓解的广域阻尼控制系统异常检测

为了建立攻击弹性,以抵抗对测量信号和控制信号段的隐蔽网络攻击,提出了一种基于机器学习缓解策略的广域阻尼控制系统异常检测方法。首先提出基于信号熵的特征提取,从而提高机器学习模型的训练检测精度和鲁棒性。然后提出一种基于电力系统运行条件和网络攻击事件的组合数据集生成方法,以便用于任何大规模电网模型。引入的缓解模块能够调谐系统信号,并同时在测量和控制信号上进行攻击检测。在2区域4机电力系统的测试环境下对本文方法的性能进行了评估,结果表明本文方法能够实现高精度的异常检测。