国家自然科学基金(61105115)
- 作品数：12 被引量：56H指数：5
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- 相关机构：南京信息工程大学南开大学国网河南省电力公司经济技术研究院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术自然科学总论经济管理电气工程更多>>
- 微小型四旋翼无人飞行器姿态控制被引量：7
- 2014年
- 关于自主研发的微小型四旋翼无人飞行器姿态控制问题,针对姿态控制要求的稳定性,根据飞行器的飞行原理,通过数学推导建立近似的姿态角线性模型。操作飞行器飞行并采集相关飞行数据在MATLAB中辨识出有效的模型参数并验证模型准确性。在姿态角模型的基础上,分别设计了ALQR控制器以及卡尔曼滤波器。飞行实验结果表明,设计的卡尔曼滤波器具有很好的滤波效果和状态量推测性能,设计的ALQR控制器能较好的解决控制指令跟踪的问题,满足姿态优化控制的要求。
- 王伟王昱夏旻
- 关键词：四旋翼
- 多旋翼倾转定翼无人机的姿态控制被引量：5
- 2014年
- 研究多旋翼倾转定翼无人机在直升机模式下的姿态控制优化问题。为了克服常规PID控制器调节参数繁琐、LQR控制器易受实际环境制约、非线性控制器对建模精度要求高并且计算量大等困难,提出一种采用模型的线性二次高斯方法。首先构建飞行器的姿态角模型,然后再采用卡尔曼滤波器与LQl控制器相结合,设计了线性二次高斯控制器。仿真结果表明,设计的控制器具有良好的稳态和跟踪性能,能够实现飞行器在直升机模式下的姿态角优化控制。
- 王伟胡镇马浩夏旻
- 关键词：无人机
- 基于改进多目标粒子群算法的机器人路径规划被引量：14
- 2014年
- 为了使多目标粒子群算法在机器人路径规划中能够快速地寻找到最优路径,针对粒子种群算法在局部最优时较差的搜索能力和种群粒子较差的收敛速度,提出了一种改进型多目标粒子群算法。该算法根据粒子群之间的信息传递机制,采用SPEA2中的环境选择和配对选择策略使种群粒子快速地收敛于帕累托最优边界,采用自适应原理来改变对速度权重的计算方法以此来平衡算法的全局搜索能力与局部搜索能力。通过经典测试函数实验仿真验证和机器人路径规划的应用实践,结果表明,算法的改进不仅使算法更容易跳出局部最优而且使算法的收敛速度和种群粒子的收敛速度有了很大的提升,也使得算法在机器人路径规划中能够更快速地寻找到最优路径。
- 翁理国纪壮壮夏旻王安
- 关键词：多目标粒子群优化算法机器人路径规划
- 基于快速密度聚类的电力通信网节点重要性评估被引量：14
- 2016年
- 电力通信网的节点重要性评估是电力通信研究的一个重要议题。针对目前电力通信网节点重要性评估存在的连接权值单一以及评价指标单一等问题,利用电力通信网的带宽和距离作为权值,计算电力通信网节点的多种评价指标:节点强度、节点紧密度以及节点的介数。基于电力通信网节点的多种评价指标,利用快速密度聚类方法建立电力通信网的节点重要性评估模型,为电网通信的规划做支撑。通过快速密度聚类方法进行无监督的分类,将节点分为若干个重要性等级。该方法可以有效地改善基于距离的无监督分类方法的不足。利用某省的实际电网通信数据进行检验,验证了该方法在电力通信网中的实用性。
- 狄立郑征夏旻胡凯
- 关键词：电力通信网无监督分类
- 基于自适应极限学习机模型的经济增长率预测被引量：3
- 2015年
- 传统的经济预测模型不能选择有效的经济指标进行经济预测。文章中首先利用自回归的方法提取与经济增长相关系数高的经济指标,然后针对传统的神经网络学习速度慢、迭代次数多、陷入局部最优等问题,提出了一种基于极限学习机理论和k近邻理论的自适应极限学习机模型用于经济时间序列预测。结果表明,该方法比传统的神经网络、自回归模型、自组织模型、单一的极限学习机模型的精度更高,可以很好地应用于经济增长预测。
- 姜闪闪夏旻
- 关键词：经济预测神经网络极限学习机经济指标
- 固定资产投资和经济增长的相关性分析研究
- 2014年
- 很多研究曾认为固定资产投入的增长率和经济的增长相关度很高,但是数据表明并非如此。本文通过对历史经济数据的分析得出,GDP的增长率和固定资产的投入的增长并非正相关,层显出一定的负相关。但是GDP总量和固定资产的投入总量是有着高度的正相关关系。通过对历史数据的分析,得到出现这种现象是由于政策对经济的影响:固定资产的投入主要由政府主导,而政府的主导的大力度的固定资产投入大部分是为了在经济下滑时保住经济的增长,大力度的固定资产投入很多是在经济不景气的情况下产生的,因此固定资产的投入和经济增长存在弱的负相关。
- 姜闪闪
- 关键词：经济增长固定资产投资自回归模型
- 基于环境选择和配对选择的多目标粒子群算法被引量：1
- 2014年
- 为了使多目标粒子群算法中种群粒子能够快速地收敛于帕累托最优边界,针对标准多目标粒子群算法中缺乏粒子评价标准以及种群个体历史最优值位置和全局最优值位置选择问题,提出了一种基于环境选择和配对选择策略的多目标粒子群算法。该算法在每次迭代时,采用SPEA2中的环境选择和配对选择策略及适应度值计算方法,以此来提高种群粒子之间的信息交换力度,减少标准多目标粒子群算法中大量的随机性,使种群粒子能够更快速地收敛于帕累托最优边界。经典测试函数的仿真实验结果表明,在标准多目标粒子群算法中运用SPEA2的环境选择、配对选择策略和适应度值计算方法,能够使种群粒子更快速地收敛于帕累托最优边界,验证了算法改进的可行性和有效性。
- 翁理国纪壮壮夏旻王安
- 基于改进SPEA2算法的机器人路径规划研究被引量：2
- 2014年
- 移动机器人的工作环境复杂且多变,决定了路径规划在移动机器人研究中的重要地位。传统的求解方法均无法同时优化多个目标且各自存在缺点,而SPEA2算法则非常适合求解存在多个优化目标的机器人路径规划问题,具有参数少、解集分布均匀的优点。但同时也存在早熟收敛和收敛速度慢的问题,从而影响了路径规划效率。针对上述缺陷,对SPEA2算法加以改进,提出了采用种群多样性的自适应遗传概率调整公式,并且加入修复和平滑算子以提高路径规划效果。仿真结果表明,改进算法相比于经典SPEA2在收敛能力上有了较大的提高,得到的机器人行走路径也非常理想,为机器人路径规划的优化提供了参考。
- 翁理国王安夏旻纪壮壮
- 关键词：机器人路径规划多目标进化算法种群多样性
- 基于计算机网络通信TCP/IP参考模型的电力载波机设计被引量：2
- 2018年
- 传统基于数字化理论的电力载波机,无法满足实际电力信号的大距离以及稳定性传输需求。因此,设计基于计算机网络通信TCP/IP参考模型的电力载波机,依据计算机网络通信TCP/IP参考模型,基于网络接口层设计载波机总体硬件电路,包括网络层、传输层及应用层。网络层通过探索父节点组网算法以及路由选择策略等方案,解决载波信号衰减问题,提高载波机的有效通信距离。传输层采用可靠性传输算法通过ACK应答模式,获取丢失的数据,使用OFDM技术实现载波信号的解调,提高载波通信的稳定性。应用层采用数据处理线程调用网络层和传输层算法,实现载波数据的有效处理。实验结果说明,所设计的载波机实现了数据传递以及采集,网络层组网算法能够高效率组建网络,降低了通信丢包率,提高了通信平稳性,信号调制能力增强。
- 申杨李巍张文杰金成明
- 关键词：计算机网络通信电力载波机
- 基于局部搜索的改进SPEA2算法被引量：6
- 2014年
- 由于追求收敛速度与防止陷入局部最优,标准的改进强度Pareto算法(SPEA2)过于注重全局搜索能力,从而导致局部搜索能力不足。为了增强SPEA2算法的局部搜索性能,进而提高算法收敛速度,提出了一种基于局部搜索的改进SPEA2算法。该算法单独设置一个新外部存档集以保存局部搜索后的非支配集,并且改进了交叉算子,加入了部分个体更新策略。将该改进算法与SPEA2算法进行了收敛性能比较实验。仿真实验结果表明,相比于标准算法,改进SPEA2算法不仅可以保证收敛到多目标优化问题的Pareto最优边界,而且在收敛能力上也得到了较好的改善。
- 翁理国王安夏旻纪壮壮
- 关键词：多目标优化局部搜索
