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并联型APF谐波检测方法综述: 2024年; 随着电力行业的发展和电力市场的繁荣,电力系统中非线性相关组件增多导致产生的谐波影响更强,其产生的电流和电压波形的畸变对电网的安全运行构成较大隐患。并联型有源电力滤波器(APF)因其众多优点而在当今工业中得到广泛地应用。有源电力滤波器的性能受到参考信号发生器准确性的限制。近年来,随着微处理器技术的不断发展,先进的智能算法被广泛地用于有源电力滤波器的谐波检测环节。本文归纳总结了谐波检测在并联型APF上当前的国内外研究现状,简述了不同方法的原理和优缺点,并对未来的研究方向进行了展望。; 蒋正荣马京哲; 关键词：有源电力滤波器谐波检测控制策略

一种改进的SA-APF路径规划算法: 2024年; 针对基于模拟退火的人工势场算法存在局部最小值问题,引入一种随机逃逸力,提出一种改进的SA-APF(Simulated Annealing-Artificial Potential Field)算法,可使机器人快速逃离局部最优解。针对算法中仍存在目标不可达问题,根据模糊控制方法提出一种自适应斥力势场增益系数,在机器人遇到目标点附近有对称排列的障碍物时,使机器人能够到达目标点,并采用4次贝赛尔曲线拟合,使路径更光滑。仿真结果表明,在简单和复杂的障碍物的实验条件下,改进后的算法可以准确、高效地完成路径规划。; 王远浩温秀平金承珂陈卓; 关键词：路径规划贝塞尔曲线

APF直流侧电压自适应PI控制: 2024年; 三相三线制有源滤波器(APF)大多采用传统的PI控制策略来控制直流侧的电容电压。为了提高有源滤波器的性能指标,在传统的PI控制基础上,结合最小隶属度模糊控制理论,提出模糊PI的直流侧电压自适应控制。模糊PI控制可以根据实时情况改变比例和积分参数,解决了传统PI控制器在非线性系统中的缺点。MATLAB仿真表明,模糊PI自适应控制与传统PI控制相比,跟踪性能更强,直流侧电压超调量更低,动态性能更好,并且有效地降低了电网谐波的畸变量。; 李柯雨宋连庆权策; 关键词：有源电力滤波器直流侧电压控制模糊控制理论

基于APF的局部路径规划算法研究: 2024年; 针对传统人工势场法(artificial potential field,APF)规划的路径存在易陷入局部最优与路径不平滑问题,提出一种“触碰引导”策略为先导的控制方法。该方法在无人机运动过程中,引入合适的阶段性子目标点引导无人机飞行,从而降低规划结果陷入局部极值点的概率,并利用贝塞尔曲线法处理控制点以解决路径平滑问题。仿真实验结果表明,改进后的算法能够有效解决易陷入局部极小值点和路径不平滑问题,相较于传统算法效率更高。; 魏进武范庆明彭玉海杨黄旭; 关键词：人工势场法无人机局部路径规划贝塞尔曲线

基于双向A^(*)-APF算法的船舶路径规划研究: 2024年; 为解决目前船舶路径规划算法中存在的全局非最优解和局部最优解等问题,在双向A^(*)算法的基础上加入了优化函数PathOptimization和IsClear,以去除冗余拐点,缩短全局路径距离;在人工势场法(artificial potential field,APF)的基础上,设定离散化步长函数、斥力感应阈值和临时终点,以避免局部最优解和震荡问题;实现两种算法的融合算法(双向A^(*)-APF算法),在MATLAB模拟的相同栅格图中,对比算法改进前后的模拟试验数据。结果表明,融合算法平均减少了50%的冗余拐点,平均减少了47.5%的算法搜索时间,平均缩短了7%的路径距离,能够同时安全规避动态障碍物和静态障碍物。研究表明,双向A^(*)-APF算法可用于解决船舶路径全局非最优解和局部最优解等问题。; 孟凡齐孙潇潇朱金善梅斌郑沛洁; 关键词：人工势场法路径规划

基于PCHD模型的MMC-APF无源控制策略: 2024年; 由于无源滤波器只能消除特定次谐波,传统有源电力滤波器耐压水平较低,使其只能应用在低压配电网,同时由于电平数较少导致补偿精度受限。文中选择基于(Modular Multilevel Converter,MMC)的有源电力滤波器为研究对象,同时利用MMC-APF的无源性提出一种基于端口受控耗散哈密顿(Port-controlled Hamiltonian with Dissipation,PCHD)模型的非线性无源控制策略(Passivity-Based Control,PBC)。通过MMC-APF系统的数学模型推导出基于PCHD的无源模型;利用互联法和阻尼分配法设计了相应的无源控制器;通过子摸块电容、环流控制、无源控制得到系统调制信号。仿真结果表明,设计的基于PCHD模型的PBC策略能够将系统控制在较低的谐波标准下,相较于传统PI控制策略具有更好的谐波补偿性能和更快的响应速度。; 李征南唐忠史晨豪陈寒; 关键词：模块化多电平变流器有源电力滤波器无源控制

APF与A*融合的多目标点路径规划算法: 2024年; 在智能餐厅环境下,针对移动机器人在多目标点路径规划时存在规划效率不高的问题,提出了一种基于A*算法与APF算法相结合的多目标点路径规划的方法。将多目标点路径规划问题转化成类旅行商问题,采用A*算法和人工势场法规划出多目标点的最优遍历顺序。首先,将若干个目标点用一个集合表示并应用在A*算法上面,实现A*算法多个目标点的路径规划;其次,引入人工势场法对多个目标点进行优先级判定,借助人工势场法计算各个目标点的势能值,之后利用人工势场法得到的势能值对目标点集进行排序,完成各个目标点之间的最优顺序;最后,对规划好的目标点集使用A*算法进行全局路径规划。为了验证该方法的有效性和先进性,将该算法进行消融实验,同时也与两种典型的多目标点规划算法进行对比。结果表明,该算法是有效的,能够在缩短路径规划时间和降低路径代价的同时规划出一条有效路径。; 邢慧杰张晓滨张宏伟; 关键词：移动机器人 A*算法人工势场法

基于改进APF-FMT^(*)的农业机器人路径规划算法: 2024年; 【目的】解决农业机器人在复杂农业环境下全局路径规划耗时过长、路径最优解求解困难的问题。【方法】提出一种基于改进人工势场法的快速行进树算法(APF-FMT^(*))。首先,在引力势场中引入相对距离,根据与目标点的距离改变引力大小,克服了人工势场法距离目标点过远时引力过大的问题;然后,将FMT^(*)算法与改进人工势场法相结合,采用三阶B样条曲线对路径进行平滑处理;最后,建立3个农业工作地图进行仿真试验。【结果】仿真结果表明,与FMT^(*)、RRT^(*)和Informed-RRT^(*)3种算法对比,在地图Map1和Map2中,APF-FMT^(*)都能快速找到良好的解,且随样本数量增加获得的路径解得到改善,搜索时间比其他3种算法减少45%以上;在有狭小通道的Map3中,APF-FMT^(*)、FMT^(*)搜索时间比RRT^(*)和Informed-RRT^(*)减少75%以上,并且获得更好的解。【结论】本研究提出的APF-FMT^(*)算法不仅克服了FMT^(*)算法冗余探索问题,还有效地解决了人工势场法目标点不可达的问题,提高了农业机器人路径规划效率和作业安全性。; 张亚莉莫振杰田昊鑫兰玉彬王林琳; 关键词：路径规划农业机器人人工势场法

基于APF-LSTM-DDPG算法的移动机器人局部路径规划: 2024年; 针对深度强化学习算法存在训练时间长、收敛速度慢的问题,将深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法和人工势场(artifical potential field,APF)法相融合,引入长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络结构,提出了APF-LSTM-DDPG算法。首先在DDPG算法中添加LSTM,通过记忆单元和遗忘单元将奖励较高的样本优先学习,使模型更快地收敛;其次引入人工势场法,设计相应势场函数,解决环境奖励稀疏的缺点,加速模型收敛进程;然后通过人工势场法修正算法的动作选择,缩短路径长度;最后在机器人仿真平台(robot operating system,ROS)中搭建不同障碍物环境对算法进行了仿真验证。仿真结果表明,APF-LSTM-DDPG算法在搭建的仿真环境中训练时平均奖励能够更快地稳定,提高了算法的成功率并减少了规划路径中的冗余。; 李永迪李彩虹张耀玉张国胜周瑞红梁振英; 关键词：人工势场法移动机器人局部路径规划

基于改进D*Lite⁃APF算法的巡检机器人路径规划被引量：1: 2024年; 针对巡检机器人在动态场景下路径规划存在非全局最优、路径不平滑及局部避障效果不佳的问题,提出一种将改进D*Lite算法和人工势场法融合的算法。首先优化D*Lite算法启发代价函数,提升规划效率,并引入Dubins曲线平滑生成的全局路径;其次改进人工势场法势场函数并添加随机半径扰动点,解决局部碰撞问题,提高避障性能;最后将两种优化算法有效融合,实现全局规划和局部避障。仿真实验结果表明,相较于单一D*Lite算法,融合算法在路径长度、时间花销、路径拐点及扩展节点数方面均表现更优,能在确保全局路径最优的情况下有效避障。; 胡粒琪曾维陈才华张鹏王艺儒李铜; 关键词：巡检机器人路径规划人工势场法避障

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