基于深度强化学习的双足机器人斜坡步态控制方法

为提高准被动双足机器人斜坡步行稳定性, 本文提出了一种基于深度强化学习的准被动双足机器人步态控制方法. 通过分析准被动双足机器人的混合动力学模型与稳定行走过程, 建立了状态空间、动作空间、episode过程与奖励函数. 在利用基于DDPG改进的Ape-X DPG算法持续学习后, 准被动双足机器人能在较大斜坡范围内实现稳定行走. 仿真实验表明, Ape-X DPG无论是学习能力还是收敛速度均优于基于PER的DDPG. 同时, 相较于能量成型控制, 使用Ape-X DPG的准被动双足机器人步态收敛更迅速、步态收敛域更大, 证明Ape-X DPG可有效提高准被动双足机器人的步行稳定性.     

基于光滑二阶滑模的可重复使用运载器有限时间再入姿态控制

针对可重复使用运载器(reusable launch vehicle,RLV)的六自由度再入模型,考虑模型不确定和外界干扰对再入姿态控制的影响,提出了一种非线性鲁棒控制策略.首先,根据多时间尺度特性将RLV的再入姿态模型分为姿态角子系统和姿态角速率子系统.其次,对每个子系统分别设计光滑二阶滑模控制器和滑模干扰观测器实现子系统的有限时间稳定.利用干扰观测器可以实现对不确定和外界干扰的精确估计,从而对控制器进行有效的补偿.进而,基于Lyapunov理论证明了整个系统的有限时间稳定.最后,通过仿真验证了提出的控制策略具有良好的控制性能和鲁棒性.     

基于有限元法的黑体腔高温传感器动态特性分析

基于有限元热分析法,建立了黑体腔三维有限元模型,分析了黑体腔结构参数、热物性参数、黑体腔初始预热温度对黑体腔测温过程中动态特性的影响。研究结果表明：黑体腔结构参数的改变直接影响黑体腔动态测温误差、动态响应时间、腔体发射率,进而影响黑体腔性能。黑体腔动态测温误差随着比热或密度的增大而增大。黑体腔初始预热温度对黑体腔动态测温影响较大,初始预热温度每增加100℃,最大测温误差减小50℃左右,动态响应时间减少5 s左右。     

基于接纳控制的智能电网需求响应

采用效用函数刻画用户的用电满意度, 将需求响应问题建模为一类凸优化问题. 针对电力供应商的供电量不能满足用户最小用电需求的问题, 结合分布式用电量调度和实定价, 设计两类接纳控制算法. 仿真结果表明, 通过接纳控制, 满足了购电用户的最小用电需求, 保证了用户的用电质量, 能够实现电网的供需平衡.     

非平衡拓扑结构的多智能体网络系统一致性协议

针对多智能体网络系统,本文分别研究了非平衡拓扑结构的多智能体连续状态和离散状态下的一致性协议.首先提出了能使用有向图表示的多智能体网络系统的拓扑结构,并根据该拓扑结构建立了网络系统的1阶数学模型和提出了多智能体网络系统一致收敛准则.对于多智能体网络连续系统,该系统的一致平衡点最终收敛于初始状态的凸组合,本文最终确定了非平衡拓扑结构的一致平衡点.如果多智能体网络系统的拓扑结构没有改变,在离散状态下系统的一致平衡点仍收敛于初始状态的凸组合,并且离散状态下系统的一致平衡点与连续状态下系统的一致平衡点相等.最后采用8个智能体组成的网络拓扑进行计算机仿真,验证理论的正确性.     

一种检测无线网络违规行为的改进退避算法

无线媒体访问控制（ＭＡＣ）协议通常使用分布式竞争机制来共享无线信道,但在动态和开放的网络环境中,部分违规节点会有意识地抢占信道以获取更多的信道资源．为此,通过对ＩＥＥＥ８０２．１１协议的ＤＣＦ 机制进行修改,提出一种改进的退避算法,可实现对网络中违规行为节点的有效检测,并通过惩罚机制加以纠正．仿真结果表明,该方法能够更有效地检测出无线网络中的违规行为,提高整个网络的吞吐量．     

基于粒子群的CDMA功率和速率联合控制算法

提出了基于效用函数的CDMA网络下行链路的功率和速率联合控制最优化算法.在这类算法中,效用函数为非凸函数,经典的最优化理论很难解决这类问题.将粒子群优化方法应用于算法的非凸性设计,并通过仿真算例证明了该算法能有效解决非凸优化问题,且可保证系统的公平性.     

在分布式数据流中查找近期频繁项方法的研究

传统的分布式数据流挖掘模型是一种挖掘结果中逐层进行的层次模型,通信带宽是一个瓶颈.为了减少分布式数据流结点的通信,本文采用一种基于数据密度的偏倚抽样方法对分布式数据流组中的每个流进行抽样,只维护抽样数据中最近期的元素.在频繁项挖掘过程中,设计了一种哈希计数方法(不同于传统哈希计数算法),可以同时对数据的计数进行增加和删减,计数的值是有一定误差保证的近似值,算法称为FFIDDS算法.实验结果证明,通信负担和处理时间均明显比传统HCS模型的算法优秀.     

基于自适应Kalman滤波的智能电网假数据注入攻击检测EI北大核心CSCD

研究了一种针对智能电网中假数据注入攻击的有效检测方法.假数据注入攻击可以保持攻击前后残差基本不变,绕过传统的不良数据检测技术.首先基于电网模型,分析了假数据注入攻击的攻击特性,针对噪声统计特性未知且无迹Kalman滤波(Unscented Kalman filter,UKF)不稳定的现象,提出了自适应平方根无迹Kalman滤波改进算法.基于状态估计值,结合中心极限定理提出检测算法,并与欧几里得检测方法、巴氏系数检测方法进行比较.最后,仿真表明本文所提检测算法的优越性.     

考虑负荷提前通知时间的配电网两阶段云边协同调控方法

随着光伏等新能源并网规模不断增大,其波动性与不确定性给系统带来了巨大挑战,通过需求侧响应技术充分调动用户侧柔性资源可以提高配电网调控弹性和系统运行稳定性。针对激励型可控负荷提前通知时间的不同,将其划分为日前型与日内型,提出配电网两阶段云边协同调控方法。首先,基于云边协同调控架构,提出日前预测日内修正的云边协同调控策略。然后,在日前阶段,建立考虑日内资源预测的日前调控模型,基于日前调控方案,在日内阶段建立日内修正调控模型。最后,采用交替方向乘子法对所建模型进行求解。算例证明了上述方法在减小系统峰谷差、提高配电网调控弹性上的有效性,并验证了所提模型具有较好的经济性。