...自适应模型预测控制算法的调速器控制专利,提高调速控制的鲁棒...
它包括如下步骤:步骤一:启动仿真环境模块,模拟水轮机的实际运行状态,并实时监测状态数据;步骤二:将监测到的数据输入到自适应模型预测控制算法中;步骤三:在线识别当前水轮机模型的参数;步骤四:根据识别结果和性能指标计算出最优控制序列;步骤五:将最优控制序列转换为执行机构模块的模拟控制信号;步骤六:根据控制信号调节...
清华大学李克强院士领衔策划——智能网联汽车丨JME特邀专辑(中)
鲁棒模型预测控制应用:采用基于Tube的鲁棒模型预测控制方法实现主动换道避撞控制,通过仿真和硬件在环测试验证了所提方法的有效性,显著提高了系统的预期功能安全性能。阅读全文:责任编辑:杜蔚杰责任校对:张强审核:张强JME学院简介JME学院是由《机械工程学报》编辑部2018年创建,以关注、陪伴青年学者成长为宗旨,...
AI传感器的应用(1)
智能交通控制系统:构造了一种基于多传感器信息融合技术的智能交通控制系统,相对于传统的基于单一车辆传感器信号控制系统而言,该系统具有信息的完整性、统一性、多样性和容错性等优点。城市智能交通系统的构建:提出了基于混合传感器网络的城市智能交通系统建设架构,该解决方案基于路段前置机,支持高实时性的分布式多级数据融合...
对端到端的系统架构闭环的思考
1.感知&预测统一大模型或者继承已有模型,输出依旧是障碍物,地图、红绿灯,occ等,决策规划替换为模型,直接输出轨迹,轨迹做后处理之后,接成熟的控制模块。已有的故障诊断框架,功能状态机和产品输入不变,做适配,方案的变更对用户是无感,或者提升体验的。2.方案工程量产分析感知在成熟方案上统一模型:数据、训练、评...
自动驾驶中的规划控制技术解析
模型预测控制优点是控制效果好、鲁棒性强,能有效地克服不确定性、非线性和并联性,并能够轻松处理被控变量和处理变量中的各种约束条件。模型预测控制虽然非常强大,但很难实现。轨迹产生和跟踪方法:基本是两类。合并法CombinedTrajectoryGenerationandTracking...
基于时序逻辑任务的人机融合异构多智能体协同控制研究进展 | 科技...
其提出了一种两步分步式模型预测控制(DistributedModelPredictiveControl,DMPC),以最大化地满足可能的子任务数量,并最小化失败的子任务的违反程度(www.e993.com)2024年9月17日。在第一步中,设计一种新的STL鲁棒性度量,来衡量子任务的满足程度,将其作为优化约束纳入DMPC问题中;基于第一步的规划结果,第二步中设计了一个短时间DMPC优化问题,...
基于改进模型预测控制的微电网能量管理策略
不确定优化,主要采取鲁棒优化和随机优化,但鲁棒优化结果具有一定保守性,且计算量大、难收敛,而随机优化依赖于随机变量的概率分布,场景选取与设计工作量较大。针对不确定优化存在的问题,学者提出了采用具有滚动优化环节的模型预测控制(MPC)方法,并成功应用于微电网能量优化管理。但目前将MPC应用于微电网能量优化的研究...
...MBMF、MVE、DMVE…你都掌握了吗?一文总结强化学习必备经典模型...
具体的,将神经网络与模型预测控制(modelpredictivecontrol,MPC)相结合,提出一种高效的适用于解决高维、富接触问题的model-based算法,其中模型使用深度神经网络搭建,此外还提出了一种使用model-based学习器初始化model-free学习器以实现高奖励并大幅降低样本复杂性的方法。
基于多目标鲁棒优化的水环境设施雨季协同调控技术研究取得突破性...
针对上述问题,清华大学等单位承担的“望虞河东岸水设施功能提升与全系统调控技术及示范”课题开发了基于多目标鲁棒优化的水环境设施雨季协同调控技术。与传统排水系统实时控制方法相比,该技术在精准识别管网入流入渗机理的基础上构建神经网络仿真模拟模型,在保证模拟精度的前提下,将传统预测控制模型的计算速度从小时级提升至...
人形机器人行业专题报告:历史、变化与未来
简而言之,RoboCat作为目前为止机器人控制AI模型的“最优形态”,核心优势在于在合成数据生成维度的跳跃式发展,能快速根据模拟和现实世界中收集到的图像和动作数据进行训练,大大降低了机器人对新任务的学习时间和障碍,极大地提高了训练效率。2.2.1.2.感知能力...