金尚泰
- 作品数：30 被引量：177H指数：9
- 供职机构：北京交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程电气工程机械工程更多>>
- 快速路交通密度的自抗扰控制器设计及不同扰动情况下的性能评价(英文)
- 2014年
- 本文针对快速路主道交通密度的控制问题,提出了一种新的自抗扰匝道调节方法.该方法包括跟踪微分器(TD)、扩展状态观测器(ESO)和非线性输出误差反馈控制律(NLOEF)3个部分.通过微分跟踪环节安排的过渡过程,可有效降低系统的超调;而系统外部不确定性可通过ESO估计,并将估计信息用于NLOEF更新控制信号.本文分别基于宏观MATLAB和微观PARAMICS平台进行了仿真研究,验证了所提出方法抑制不同类型外部扰动的有效性.
- 池荣虎侯忠生金尚泰王郸维秦浩华
- 关键词：自抗扰控制
- 扰动抑制无模型自适应控制的鲁棒性分析被引量：13
- 2011年
- 针对一类存在测量扰动的SISO非线性离散时间系统,研究无模型自适应控制算法的扰动作用问题.首先给出了系统输出误差与测量扰动的关系,分析了测量扰动对控制性能的影响.然后提出了一种带有滤波器的改进无模型自适应控制算法,该算法较常规无模型自适应控制算法可有效抑制测量扰动的作用.仿真结果验证了理论分析的正确性.
- 卜旭辉侯忠生金尚泰
- 关键词：无模型自适应控制滤波算法鲁棒性
- 数据驱动控制理论与应用
- 侯忠生金尚泰池荣虎
- 该成果属于控制理论领域。主要创新点包括：创立并完善了无模型自适应控制理论与方法，突破了现代控制理论的模型依赖性，摆脱了未建模动态和鲁棒性问题；建立了广义迭代学习控制理论与方法，并首次将广义迭代学习控制用于城市道路和轨道交...
- 关键词：
- 关键词：自适应控制理论
- 无模型自适应控制方法在永磁直线电机控制中的应用
- 本文将基于紧格式线性化的无模型自适应控制算法应用到永磁直线电机的速度控制中,控制器的设计仅需系统的输入输出数据,并能够实现参数自适应控制和结构自适应控制。仿真结果验证了无模型自适应算法的有效性。
- 金尚泰侯忠生王卫红
- 关键词：永磁直线电机非线性系统自适应控制
- 文献传递
- 无模型自适应控制方法在永磁直线电机控制中的应用
- 本文将基于紧格式线性化的无模型自适应控制算法应用到永磁直线电机的速度控制中,控制器的设计仅需系统的输入输出数据,并能够实现参数自适应控制和结构自适应控制。仿真结果验证了无模型自适应算法的有效性。
- 金尚泰侯忠生王卫红
- 关键词：非线性系统永磁直线电机无模型自适应控制
- 文献传递
- 基于深度学习的交通流量预测方法
- 本发明提供了一种基于深度学习的交通流量预测方法，包括：通过检测器采集交通流量数据信息，将交通信息的离散特征向量输入至DeepFM中的FM部分，得到具有离散特征间隐含关系的FM输出向量；将前t个时刻的当前检测器截面信息序列...
- 金尚泰董煦宸
- 文献传递
- 智能小车多变量协同模糊PID控制算法
- 2021年
- 智能小车是实验室研究无人驾驶技术的一个载体。本文针对传统的舵机和电机PID分散控制方法无法体现智能小车横向偏转角和纵向速度之间的协同关系及熟练驾驶员的推理经验的问题,设计了一种改进的智能小车纵向速度、横向偏摆角的多变量协同控制算法。仿照人类的推理方式,构建四维模糊调整“规则块”阵列,并针对小车纵向速度、偏摆角的特点对输出参数进行归一化与线性加权调整,以实现最终的多变量协同控制。并通过实验室环境下小车的实车实验,验证了该方法的可行性和有效性。
- 张笑寒王洋龚辰浩张严心金尚泰柳向斌
- 关键词：模糊PID
- 双轴直线电机龙门系统的无模型自适应控制
- 直线电机具有系统结构简单、定位精度高、响应速度快的特点,目前己广泛地应用于机械制造业、航天工业等直线运动的场合.本文对无模型自适应控制的方法进行了改进,并将其应用到基于直线电机的双轴龙门系统中以实现精确跟踪.该方法仅利用...
- 张艺潇柳向斌侯忠生金尚泰
- 关键词：无模型自适应控制直线电机PMAC位置控制
- 一种短时交通流量预测方法
- 本发明实施例提供了一种短时交通流量预测方法，方法包括：根据路网中道路传感器采集的历史数据和路网拓扑结构数据，构建用于预测模型的数据集；对所述数据集进行归一化处理，并检查所述数据集中测量数据中的缺失值；利用全连接网络和se...
- 金尚泰董煦宸
- 文献传递
- 面向高速公路服务区流量预测的动态时空图神经网络
- 2023年
- 准确地预测驶入高速公路服务区的车流量有助于提升服务区智能化管理的效率。由于流量数据自身的动态性和路网拓扑结构等因素的影响,流量数据中存在复杂的时空相关性。为捕获流量序列中复杂的时空相关性,实现准确地驶入服务区流量预测,提出一种动态时空图神经网络模型。该模型使用感知趋势性变化的多头注意力模块捕获流量数据在时间维度的动态性,通过空间动态图卷积模块捕获驶入服务区的车流量与路网中其他断面流量的动态相关性和空间异质性。基于时空位置嵌入表示,考虑了流量数据在时间维度的顺序性和空间维度的静态属性。模型基于编码器-解码器结构,通过反向传播实现端到端的训练。最后,基于真实高速路网数据的实验说明了提出方法的有效性。
- 滕志伟段洪琳王振华蔡灿金尚泰
- 关键词：智能交通交通流量预测循环神经网络
