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潘红光

作品数:3 被引量:21H指数:2
供职机构:西安交通大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇动态控制
  • 2篇预测控制
  • 2篇测控
  • 1篇多优先级
  • 1篇预测控制算法
  • 1篇软件实现
  • 1篇数据驱动
  • 1篇皮层
  • 1篇稳态优化
  • 1篇无模型
  • 1篇无模型控制
  • 1篇吸引域
  • 1篇模型预测控制
  • 1篇脑机接口
  • 1篇脑皮层
  • 1篇解码
  • 1篇解码器
  • 1篇仿真
  • 1篇仿真模型
  • 1篇大脑

机构

  • 3篇西安交通大学
  • 1篇华东理工大学

作者

  • 3篇潘红光
  • 2篇丁宝苍
  • 1篇孙京诰
  • 1篇高海南
  • 1篇孙耀
  • 1篇张英

传媒

  • 2篇自动化学报
  • 1篇华东理工大学...

年份

  • 1篇2017
  • 2篇2014
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
双层预测控制中保证动态控制可行的稳态目标计算策略被引量:1
2014年
在双层结构模型预测控制(Model predictive control,MPC)中,稳态目标计算(Steady-state targets calculation,SSTC)层(上层)为动态控制(Dynamic control,DC)层(下层)提供操作变量、被控变量设定值和变量约束.但是,上层可行域和下层吸引域间存在的不一致性可能使得上层给出的设定值无法实现.本文为下层事先选取若干组放松的软约束,并对每一组软约束都离线计算出相应的吸引域,其中最大的一个吸引域包含稳态目标计算的可行域.在控制过程中,根据当前状态所属吸引域在线地决定在DC层采用的软约束组.采用上述方法后,对所有处于最大吸引域的初始状态,在跟踪稳态目标的过程中,下层优化问题都是可行的.仿真算例证明了该方法的有效性.
潘红光丁宝苍
关键词:模型预测控制吸引域动态控制
基于多优先级稳态优化的双层结构预测控制算法及软件实现被引量:18
2014年
研究包含稳态目标计算(Steady-state target calculation,SSTC)层和动态控制层的双层结构预测控制(Model predictive control,MPC)及其实现方法.我们将已有的辨识、优化和控制方案适当地组合并软件化.通过在多优先级稳态目标计算中引入新的变量,给出了稳态目标计算的统一表达方法,每个优先级的优化问题或是跟踪外部目标,或是放松软约束.通过仿真算例和应用实例相结合的方式验证了软件功能.
潘红光高海南孙耀张英丁宝苍
关键词:预测控制动态控制
基于数据驱动的闭环脑机接口设计被引量:2
2017年
基于神经元峰电位的植入式脑机接口开展相关研究,通过搭建大脑皮层仿真模型,并在控制理论分析的基础上进行自发单关节运动任务。使用自适应维纳滤波器完成神经元放电活动的线性解码器设计。通过分析发现在视觉反馈信息缺失时,解码器性能严重下降。针对此问题,使用基于数据驱动算法的紧格式无模型控制算法产生刺激信号来刺激仿真大脑皮层感觉区神经元,使其跟踪存在感官反馈时感觉区神经元的放电活动。由于感觉区神经元放电信息的恢复,解码器在感觉反馈信息缺失时的性能也得到了恢复。最后,通过仿真验证了基于数据驱动算法的人工感官反馈有效性,并与整定的PID控制算法对比,结果验证了本文设计的闭环系统的有效性。
孙京诰戚川潘红光
关键词:无模型控制解码器数据驱动
共1页<1>
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