检索结果-内蒙古大学图书馆

电力系统元件本质上是一类特殊的非线性微分-代数子系统:指数1且关联可测.针对基于非线性微分-代数子系统模型描述的电力系统元件,本文研究了其可逆性及逆系统控制方法.首先给出了非线性微分-代数子系统的可逆性定义,然后给出了一种递归算法,以此来判别被控元件的可逆性.接下来给出了物理可实现的逆控制器构造方法,实现了被控元件的线性化解耦.最后针对多机电力系统中的一台同步发电机,应用本文提出的方法研究了其励磁控制电压问题.

关键词：电力系统元件微分-代数系统子系统逆系统

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预测行人运动的服务机器人POMDP导航

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机器人 2010年第1期32卷 18-24,33页

作者：钱堃马旭东戴先中房芳东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096

为提高室内动态环境下服务机器人对行人的自然避让能力,对人的运动轨迹模式进行建模,在此基础上引入了将行人运动长、短期预测结合起来的方法.为适应传感器噪声及网络延迟等因素所造成的感知—控制回路中的多源不确定性,将人与机器人的... 详细信息

为提高室内动态环境下服务机器人对行人的自然避让能力,对人的运动轨迹模式进行建模,在此基础上引入了将行人运动长、短期预测结合起来的方法.为适应传感器噪声及网络延迟等因素所造成的感知—控制回路中的多源不确定性,将人与机器人的相对位置关系建模为部分可观的马尔可夫状态.采用部分可观的马尔可夫决策过程(POMDP)进行多源不确定性下的概率决策,协调控制机器人全局路径规划、反应式运动及速度控制等行为模块.实验结果验证,它能够实现提前避碰的安全导航,因避免反复的曲折与徘徊运动而提高了机器人导航效率.

关键词：预测导航运动估计不确定性 POMDP

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基于图论的可重构制造系统单零件流水线构形优化

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计算机集成制造系统 2010年第1期16卷 81-89页

作者：窦建平戴先中孟正大李俊东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096

获取各生产周期内的最优和K-1个次优(K优)单零件流水线构形,是可重构制造系统构形选择中一个重要的优化问题。给定零件的工序优先图、工序和工位操作的关系以及各工位操作的可选设备,该流水线构形优化问题即确定工作站数量,选择各工作... 详细信息

获取各生产周期内的最优和K-1个次优(K优)单零件流水线构形,是可重构制造系统构形选择中一个重要的优化问题。给定零件的工序优先图、工序和工位操作的关系以及各工位操作的可选设备,该流水线构形优化问题即确定工作站数量,选择各工作站内的机床类型和数量,选择并分配工位操作,以最小化流水线构形的资本成本。将寻求满足功能和产能约束、空间约束和投资限制的K优构形问题建模为关联所有可行工位操作序列的复合增广有向图上的约束K最短路径问题,获得K优解。最后,通过案例研究验证了该方法的有效性和优越性。

关键词：可重构制造系统构形优化流水线图论约束K最短路径

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基于遗传算法的多机器人系统最优轨迹规划

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控制理论与应用 2010年第9期27卷 1245-1252页

作者：甘亚辉戴先中东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096

针对关节型多机器人系统在静态环境下的点到点的轨迹规划问题,提出了一种基于遗传算法的最优轨迹规划策略.采用遗传算法在综合考虑各机器人沿轨迹运动的安全性、运动代价以及运动学约束的基础上为单个机器人规划最优的运动轨迹,并通过... 详细信息

针对关节型多机器人系统在静态环境下的点到点的轨迹规划问题,提出了一种基于遗传算法的最优轨迹规划策略.采用遗传算法在综合考虑各机器人沿轨迹运动的安全性、运动代价以及运动学约束的基础上为单个机器人规划最优的运动轨迹,并通过协调各机器人沿预定轨迹运行的时间避免机器人之间碰撞的发生.针对含有3个二自由度平面关节型机器人的多机器人系统进行了仿真实验,实验结果验证了该方法的有效性.

关键词：多机器人系统轨迹规划遗传算法最优轨迹

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基于立体匹配的低纹理图像重构算法

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模式识别与人工智能 2010年第6期23卷 786-793页

作者：邵静达飞鹏何栿东南大学自动化研究所复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096

针对立体匹配中低纹理区域容易产生误匹配及传统动态规划固有的条纹问题,提出一种改进的基于双目立体视觉的低纹理图像三维重构算法.该算法首先基于像素间相似度和像素自身特异性计算匹配代价并引入一种自适应多边形支撑区域聚集匹配度... 详细信息

针对立体匹配中低纹理区域容易产生误匹配及传统动态规划固有的条纹问题,提出一种改进的基于双目立体视觉的低纹理图像三维重构算法.该算法首先基于像素间相似度和像素自身特异性计算匹配代价并引入一种自适应多边形支撑区域聚集匹配度.然后采用一种全局意义的简单树形动态规划进行逐点匹配.最后基于左右一致性准则运用一种简单有效的视差校正方法消除误匹配得到最终视差图.实验证明将算法运用于实拍低纹理灰度图像的匹配,得到轮廓光滑清晰的三维点云,说明该方法的适用性.

关键词：立体匹配低纹理三维重构自适应多边形支撑窗口相似性特异性简单树形动态规划

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基于排除算法的快速三维人脸识别方法

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自动化学报 2010年第1期36卷 153-158页

作者：晓莉达飞鹏东南大学自动化研究所复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096

提出了一种基于排除算法的快速三维人脸识别方法.首先,利用主成分分析(Principal componentanalysis,PCA)对自动切割的不同姿态人脸进行校正,将所有人脸转换到统一的坐标系下;然后提取人脸侧面轮廓线,利用基于LTS-Hausdorff距离的轮廓... 详细信息

提出了一种基于排除算法的快速三维人脸识别方法.首先,利用主成分分析(Principal componentanalysis,PCA)对自动切割的不同姿态人脸进行校正,将所有人脸转换到统一的坐标系下;然后提取人脸侧面轮廓线,利用基于LTS-Hausdorff距离的轮廓线对齐方法对库集对象进行排除;最后,采用基于刚性区域的改进迭代最近点(Iterative closest point,ICP)算法对剩余的库集模型进行精确匹配,给出最终识别结果.在FRGCV2.0人脸数据库的实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性.

关键词：三维人脸识别侧面轮廓线匹配排除算法 Hausdorff距离迭代最近点

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基于在线学习RBF神经网络的汽门开度自适应补偿控制方法

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电机与控制学报 2010年第2期14卷 13-19页

作者：徐庆宏戴先中东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096

汽门控制对于提高电力系统暂态稳定具有重要作用。为了提高汽门系统的控制性能,提出了基于在线学习RBF神经网络的汽门开度自适应补偿控制方法。首先,根据逆系统方法分析了被控汽门系统的可逆性、推导了被控汽门系统输出的α阶导数和伪... 详细信息

汽门控制对于提高电力系统暂态稳定具有重要作用。为了提高汽门系统的控制性能,提出了基于在线学习RBF神经网络的汽门开度自适应补偿控制方法。首先,根据逆系统方法分析了被控汽门系统的可逆性、推导了被控汽门系统输出的α阶导数和伪控制量之间的误差,并设计了用于补偿此误差的在线学习RBF神经网络。然后,基于Lyapunov稳定性理论设计了RBF神经网络的在线学习算法,证明了闭环系统跟踪误差和RBF神经网络权值估计误差的一致最终有界性。所提出的控制方法仅需被控汽门系统很少的先验知识,而无需其精确数学模型,并且用于自适应补偿控制的RBF神经网络无需离线训练过程。最后,针对典型的单机无穷大汽门控制系统进行了数值仿真。仿真结果表明,所提出的控制方法较传统的非线性最优控制方法能明显提升电力系统的暂态控制性能。

关键词：汽门系统暂态稳定 RBF神经网络在线学习补偿控制逆系统

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考虑DFIG机组容量限制的风电场功率分配方法

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电力系统保护与控制 2010年第21期38卷 202-207,214页

作者：黄崇鑫张凯锋戴先中张冠虎复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室东南大学自动化学院江苏南京210096

当风电场参与系统的有功无功控制时,它将面临如何将有功无功调度指令分配到底层风电机组的问题。针对DFIG风电场,介绍了DFIG的基本有功无功解耦控制框架。考虑到DFIG机组的额定容量限制,根据有功可能出力大的机组所分担的有功多,有功出... 详细信息

当风电场参与系统的有功无功控制时,它将面临如何将有功无功调度指令分配到底层风电机组的问题。针对DFIG风电场,介绍了DFIG的基本有功无功解耦控制框架。考虑到DFIG机组的额定容量限制,根据有功可能出力大的机组所分担的有功多,有功出力多的机组所分担的无功少这一原则,采用一种简单有效的风电场有功无功分配算法,可以合理利用各台机组的有功无功容量,减少视在功率饱和。在设计分配算法时,提出一种修正有功无功指令的方案,以消除因风电场内部有功无功损耗所引起的跟踪误差。利用Matlab/SimpowerSystems软件进行了仿真试验,仿真结果验证了该功率分配方法及修正指令方案的可行性。

关键词：双馈感应电机风电场风力发电有功无功分配

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多机电力系统附加NNPSS的在线学习神经网络逆励磁控制器

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电力自动化设备 2010年第1期30卷 25-31页

作者：徐庆宏戴先中东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096

为提高发电机机端电压和转速的综合控制性能,设计了附加神经网络电力系统稳定器(NNPSS)的在线学习神经网络逆(OLANNI)励磁控制器。针对多机系统同步发电机组模型,根据逆系统方法得到发电机励磁系统的逆系统的表达形式,并通过离线训练得... 详细信息

为提高发电机机端电压和转速的综合控制性能,设计了附加神经网络电力系统稳定器(NNPSS)的在线学习神经网络逆(OLANNI)励磁控制器。针对多机系统同步发电机组模型,根据逆系统方法得到发电机励磁系统的逆系统的表达形式,并通过离线训练得到发电机励磁系统的神经网络逆系统。借鉴传统的AVR/PSS控制方法,并考虑到其对电力系统不确定性的自适应能力的不足,在离线训练的基础上分别设计了自适应的OLANNI、NNPSS以取代传统的AVR、PSS,给出了基于在线梯度算法的OLANNI和NNPSS的在线学习算法,并根据Lyapunov稳定性理论证明了OLANNI和NNPSS在线学习的收敛性。将设计的控制器应用于一个典型的2区域4机系统,仿真研究结果表明:在系统遭受扰动时,所设计的控制器较AVR/PSS和OLANNI控制器具有更好的综合控制性能。

关键词：神经网络逆系统在线学习励磁控制神经网络电力系统稳定器

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