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概要介绍楼宇自动化控制系统(BAS系统)在河东会展中心的设计思路、方案和运行测试。阐述采用DCS集散系统BAS系统的设计特点及监控范围,并对运行效果进行分析。 相似文献
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交流稳压电源的改进神经网络PID控制 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了交流稳压电源主电路数学模型并分析其闭环稳压控制原理。由于装置具有较强的非线性和变结构、变参数特性,采用经典PID控制器很难获得理想的控制效果。将人工神经网络与传统PID控制器相结合,构成一种不依赖于被控对象精确数学模型的神经网络PID控制器。为了提高神经网络的收敛速度,采用Levenberg-Marquardt算法计算连接权值更新量,并对当前解施加一个以一定概率保留的随机扰动,加快迭代过程跳出局部极小点。对装置主电路和改进神经网络PID控制器进行仿真,结果表明:系统动态响应快,鲁棒性强,调节平滑,具有较好的控制效果。最后,制造并测试了额定电压660 V、容量400 k VA的实验样机,对理论研究进行了实验验证。 相似文献
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在野外恶劣环境应用中,可以使用具有灵活性和便捷性的无人机(UAV),通过无线数据传输辅助携带用户任务到边缘服务器。然而,UAV飞行平台难以提供长时间的任务卸载服务,大大限制了其应用前景。本文研究了在移动边缘计算环境中,如何有效整合UAV的任务卸载和充电调度。首先,构建了一个新的应用模型,该模型协同处理UAV的任务卸载调度和自身充电需求,并在UAV辅助任务卸载应用场景中加入了若干个无线充电平台。其次,考虑了用户任务的价值和UAV的充电需求,以在时延敏感和能量约束的条件下优化UAV辅助用户设备进行任务卸载的收益。最后,采用深度强化学习算法,对深度Q网络(DQN)进行调优后形成Fixed DQN算法,以有效处理模型中的大规模状态动作搜索空间问题。本文以UAV仅作为任务载体并考虑其自主充电需求为前提,通过在一个半径为3000 m、含有11个节点的区域验证Fixed DQN算法的可行性;并在不同用户节点数量、充电节点数量及服务时间条件下,通过与蚁群算法、遗传算法和DQN算法的对比实验评估其性能。实验结果表明:本文提出的Fixed DQN算法在所有测试条件下均显著优于蚁群算法、遗传算法和DQN算法,特别是在节点数量增加和服务时间延长的情景中;此外,Fixed DQN算法相对于DQN算法的性能提升突显了深度强化学习在参数调优方面的有效性。研究结果证实了Fixed DQN算法在解决UAV任务卸载和充电调度问题中的高效性和调参策略的重要性。 相似文献
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Mecanum轮作为一种全方位行走轮在多领域广泛应用,针对Mecanum运动系统受限于平整光滑路面,提出一种拓展到类"V"形路面行走的新型变锥角Mecanum轮,该轮每个滚子分别对应安装于阵列球面四杆机构上,其周向阵列球面四杆机构具有公共输入轴,以同步驱动安装于连杆上对应的Mecanum轮滚子,实现滚子轴线偏置角变化,达到Mecanum轮锥角变化,增加Mecanum轮运动系统对"V"形地面行走适应性;通过建立球面四杆机构运动学模型,求解出球面四杆机构的输入输出方程,得到公共轴输入转动角度与滚子偏置角间映射关系;基于包络原理近似求得Mecanum轮可控锥角所对应的路面坡度。 相似文献
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