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941.
为解决带有时滞特性的制冷系统的控制问题,提出了一种改进的无模型自适应预测控制算法,并将其应用到制冷系统控制方案中。首先,提出一种引入两个参数L1,L2的参数估计控制方案,改善了MFAPC( Model-Free Adaptive Predictive Control) 的伪偏导数参数估计过程,使算法在达到减参目的的同时提升了稳定效果; 之后在控制输入准则函数中加入了控制输出误差和。最后引入典型线性和非线性时滞系统、跟踪时变信号系统、溴化锂制冷系统,对其跟踪控制问题进行了仿真比较研究。仿真结果表明,改进的无模型预测控制算法能取得更稳定的输出结果,且有更快的响应速度和更好的控制性能,同时解决了带有时滞特性的制冷系统控制问题。 相似文献
942.
为解决传统控制器在存在参数摄动时使闭环系统可靠性及期望的动态性能下降问题,针对一类基于T-S 模糊模型描述的不确定非线性时变时滞切换系统,进行了非脆弱鲁棒H∞控制器设计。首先,应用平行分布补偿法( PDC: Parallel Distributed Compensation) 算法,建立了非线性切换闭环系统的全局模糊模型; 其次,基于平均驻留时间法( ADT: Average Dwell Time) 通过构造出模糊基依赖的Lyapunov-Krasovskii 泛函,得到闭环系统非脆弱鲁棒H∞控制器存在条件,并将控制器的设计转化为求解一组线性矩阵不等式的凸优化问题。最后,仿真算例验证了该方法的可行性。 相似文献
943.
设G是一个具有n个顶点、m条边的简单图,S(G)表示G的Seidel矩阵,d_i表示顶点v_i的度,又以DS(G)=diag(n-1-2d_1,n-1-2d_2,…,n-1-2d_n)来表示对角矩阵,再依次定义图G的Seidel拉普拉斯矩阵为SL(G)=DS(G)-S(G)、图G的Seidel无符号拉普拉斯矩阵为SL~+(G)=DS(G)+S(G)和图G的Seidel无符号拉普拉斯能量为■,这里σ1L+,σ2L+,…,σnL+为矩阵SL+(G)的特征值.文章利用不等式讨论单圈图G的Seidel无符号拉普拉斯能量的上界,得到了几个有意义的结果. 相似文献
944.
既有线车站分布情况复杂,存在一站多场、多站密集分布的情况,仅依据CTCS-1级区域列控数据中心(RDC)技术规范参数设置RDC,无法满足CTCS-1级列车在RDC切换时车地通信与控车数据更新需求.深入剖析基于单电台的CTCS-1级RDC列车切换场景,采用时间有色Petri网形式化方法对控车权移交过程参与对象进行模型抽象,通过CPN-Tools环境下的模型仿真,挖掘时速200km以下CTCS-1级列车移交过程车地通信中断时间范围,并将通信中断时间约束转化为距离约束,通过分析时间与距离约束探究既有线一站多场、多站密集分布场景下RDC的设置方式,为既有线RDC管辖边界点的选定提供理论依据与数据参考. 相似文献
945.
首先,针对非线性方程求根问题,提出一种最优4阶收敛的无记忆史蒂芬森型方法.在迭代过程中该新方法不需要计算任何导数,仅需计算3个函数值就达到了4阶收敛,该方法的计算效率为1. 587;其次,利用加速参数得到该无记忆迭代法的有记忆迭代格式,进一步提高了收敛阶;最后,将无记忆迭代法扩展到Banach空间,用于求解非线性方程组,并且数值实验结果验证了方法的有效性. 相似文献
946.
947.
针对广州智能公交调度的优化问题,提出一种基于无监督学习的实时公交动态调度算法,结合乘客利益和公交公司利益总体最优为目标,通过无监督学习方法学习到公交客流出行特征表达的提取,利用吸引子传播(affinity propagation,AP)聚类算法的优化数据集与支持向量机(support vector machine,SVM)的训练样本集相结合建立预测模型训练,运用公交线网发车间隔和加权系数的目标函数优化调度数学模型,将多源信息融合及多策略的实时公交动态调度算法引入到求解模型中,利用深度学习的异常突发事件分类检测方法实现调度优化模型的实时调整。实验结果表明,AP聚类算法程序运行耗时16 s、高峰发车间隔5 min,比遗传算法运行效率更高、时间间隔更精确,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性。 相似文献
948.
传统的基于长期演进的铁路移动通信系统(long term evolution-railway,LTE-R)切换算法对切换参数的选择不能很好地适应列车的高速移动,由此导致的“切换滞后”现象容易造成更多的失败切换,影响列车运行控制和旅客无线通信体验。当列车高速穿越小区时,对越区切换的要求更加严格,简化信令流程以及实现快速切换是LTE-R急需解决的问题。以减少错误触发和实现快速切换为出发点,提出一种基于功率-距离的切换优化方案,充分考虑速度对切换参数的影响,并加入距离因素,只有当列车到达一定触发位置时才可以进行触发判断,如满足条件则直接进行切换。该算法在避免列车提前错误触发的同时舍弃触发时延(time to trigger, TTT)指标,在一个测量周期内即可实现快速切换。仿真结果表明,所提的方案能够更好地保证高速环境下列车的切换成功率。 相似文献
949.
950.