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随着“双碳”目标和绿电直连政策的推进,利用风电、光伏等新能源生产绿氨成为工业深度脱碳的重要路径。本文针对绿电制氨园区的运行优化与系统影响问题,基于逐时功率平衡、多场景调度优化和源荷储协同思想,选取新能源自发自用比例、总用电量绿电比例、新能源上网比例、吨氨成本、产能利用率和区域净负荷爬坡等指标,建立了逐时能量平衡、离散开停机、连续负荷调节、储能联合调度和多园区渗透率分析模型。针对问题一,建立典型日逐
《基于一维卷积神经网络的无创血压预测方法研究》 摘要: 本研究提出一种基于PPG信号和一维卷积神经网络的无创血压预测方法。针对传统袖带式血压检测的不足,采用桂林医院PPG-BP数据集,通过信号质量评估、巴特沃斯滤波和单周期提取等预处理步骤,构建标准化脉搏波数据集。实现SBP、DBP和MAP的多任务回归预测。
本示例使用 systune 来探讨在整定 PID 控制器时,设定点跟踪与抗扰性能之间的权衡。
打开 PID 调节器用于 PID 调节。
PID Tuner为 Simulink® PID 控制器模块提供了一种快速且广泛适用的单回路 PID 整定方法。使用此方法,您可以整定 PID 控制器参数,以实现具有期望响应时间的鲁棒设计。使用PID Tuner启动PID Tuner。启动时,软件会自动从 Simulink 模型计算线性被控对象模型并设计初始控制器。通过在两种设计模式下手动调整设计准则,在PID Tuner中整定控制器。整定器计算
多种扰动影响:多智能体系统在实际运行中会受到各种各样的扰动,例如外部环境干扰(如风力、水流等)、测量噪声以及智能体之间通信延迟和数据丢包等。这些扰动会影响智能体的运动状态,使得编队控制难以精确实现,容易导致编队变形甚至任务失败。输入限制:智能体的控制输入往往存在物理限制,比如机器人的电机驱动能力有限,飞行器的推力范围受限等。输入饱和问题会使传统控制算法失效,因为当控制输入超出限制时,智能体无法按照
针对海洋环境下无人船(USV)与自主水下航行器(AUV)组成的异构多智能体系统编队协同难题,本文聚焦基于一致性理论的分布式控制方法。首先梳理多智能体一致性控制与无人航行器编队控制的研究现状,分析海洋复杂环境、通信约束及异构动力学带来的技术挑战;其次构建包含领航者 - 跟随者架构的多智能体系统模型,设计基于局部信息交互的一致性编队控制协议,解决状态同步、队形保持与轨迹跟踪问题;进而探讨通信时延、外部
复杂环境适应性:多智能体系统在实际应用中常面临非线性环境,如存在不规则障碍物的空间。智能体需要在这样的环境中自主规划路径,避免碰撞,同时保持编队形态,这对传统控制方法提出了挑战。传统方法往往难以处理复杂环境下的非线性因素,导致智能体在遇到障碍物时可能无法有效调整编队,甚至发生碰撞。动态相互作用处理:多智能体之间存在动态相互作用,每个智能体的运动都会影响其他智能体的行为。例如,在编队飞行的无人机系统
摘要: 本文探讨了包含地面无人驾驶车辆(UGV)和无人机(UAV)的异构混合阶多智能体系统的一致性问题。由于UGV和UAV的动力学模型差异显著,以及信息交互的复杂性,实现该系统的一致性面临诸多挑战。本文首先分析了UGV和UAV各自的动力学模型,并建立了基于图论的异构混合阶多智能体系统模型。然后,针对不同类型的通信拓扑结构,设计了相应的分布式一致性算法,并通过Lyapunov稳定性理论分析了算法的收
在多智能体系统中,实现引导一致对于协同完成任务至关重要。然而,实际应用中常常面临智能体无法直接访问实时状态的情况,这给实现跟踪一致性带来了挑战。传统的控制方法通常依赖实时状态信息进行决策和调整,在这种非理想情况下难以有效发挥作用。因此,需要设计一种新的控制方案,能够在不直接获取实时状态的前提下,依然保证多智能体系统达到跟踪共识。
观测器的非理想一般线性多智能体系统事件触发跟踪一致性完整代码,包运行;可提供讲解和运行操作视频!适合小白!
多智能体系统的协同编队控制是分布式人工智能领域的研究热点,在无人机集群、自主移动机器人协作等场景中具有广泛应用价值。针对多智能体编队过程中的队形保持、动态避障、队形切换及攻击防御等核心问题,本文提出一种基于一致性算法与人工势场法融合的控制策略,采用领导者-跟随者架构实现多智能体的协同运动。
CBBA的核心思想在于通过一种分布式机制,让每个智能体(在这里指太空船)独立评估所有任务并形成自己的任务偏好(即“捆绑”),然后通过信息交换达成全局共识,以最小化总体成本或最大化效益。任务评估与捆绑形成:每个智能体独立评估所有可执行的任务,基于任务的优先级(如接近度、能耗、时间窗口等)、自身能力和当前任务负载,形成一个局部最优任务集(即“捆绑”)。信息共享与共识达成:智能体之间通过网络共享它们的捆
无迹卡尔曼滤波的水下多智能体编队轨迹跟踪仿真完整代码,包运行;可提供讲解和运行操作视频!适合小白!
虚拟领航者和势函数的多智能体群集运动,包含避碰聚集行为、速度一致性完整代码,包运行;可提供讲解和运行操作视频!适合小白!
强化学习的多状态复杂系统完整代码,包运行;可提供讲解和运行操作视频!适合小白!
领导者-跟随者的无人机群编队控制仿真,包含碰撞检测、轨迹规划完整代码,包运行;可提供讲解和运行操作视频!适合小白!
本文研究多智能体协同围捕控制仿真系统,通过MATLAB构建了包含目标运动、智能体运动、编队展示和性能分析的完整框架。系统模拟了多个智能体从初始分散状态到形成稳定包围结构的全过程,展示了目标与智能体的运动轨迹、距离误差收敛情况和角度分布均匀性。结果显示智能体能够有效跟踪动态目标并保持期望的围捕队形。该仿真系统可扩展应用于无人机集群、移动机器人协同控制等多种场景,为多智能体协同算法研究提供了可视化验证
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不可感知智能体的控制器中,避障项接收来自所有可感知邻居的广播信号并取最大值,使得它们能够在编队的整体牵引下自动偏离障碍物方向。同时,为保证通信中断情况下的鲁棒性,设计了通信拓扑重构策略:当某个不可感知智能体与所有可感知邻居的链路质量低于阈值时,动态切换到一个虚拟领导-跟随模式,虚拟领导由离它最近的可感知智能体通过预测其未来轨迹生成。同时,在一致性协议中加入避障调节因子γ_i,当智能体距障碍物小于安
动态系统多智能体协同控制完整代码,包运行;可提供讲解和运行操作视频!适合小白!
在远程太空探索中,多智能体系统常用于执行复杂任务,如太空船的交会与维修。这些任务通常包含多个子任务,需要合理分配给不同的智能体,以实现高效、可靠的操作。基于共识的捆绑算法(CBBA)作为一种有效的多智能体任务分配方法,能够在分布式环境下实现任务的合理分配,提升系统的整体性能。本文将探讨如何运用 CBBA 解决远程太空船交会和维修的 RPO(Resource - Process - Object,资
机器人路径规划作为自主导航系统的核心环节,直接决定机器人任务执行的效率、安全性与稳定性,其核心目标是在复杂环境中为机器人规划出一条从起点到终点、满足无碰撞、路径最优等约束条件的可行路径。随着机器人应用场景从结构化工厂环境向非结构化动态场景(如灾害救援、物流仓储、无人机巡检)拓展,传统路径规划算法(如A*、Dijkstra算法)在处理高维空间、动态障碍物及多目标约束时,逐渐暴露计算复杂度高、实时性差
机器人路径规划是机器人领域的核心研究方向之一,旨在为机器人在复杂环境中寻找一条从起点到目标点的无碰撞最优路径。
本文介绍了小龙虾优化算法(COA)及其在多无人机三维路径规划中的应用。COA模拟小龙虾的避暑、竞争和觅食行为,具有快速搜索和平衡全局/局部搜索的能力。针对无人机路径规划问题,建立了包含路径长度、安全性、飞行高度和平滑性四个成本的目标函数。通过动态窗口法实现无人机动态避障,在三维山地环境中验证了COA算法的有效性。实验结果表明,该方法能成功规划出多条无人机的安全飞行路径,收敛曲线显示算法具有良好的优