19、自适应容错协同输出调节与布尔网络干扰解耦研究

自适应容错协同输出调节与布尔网络干扰解耦研究

自适应容错协同输出调节

在有向拓扑结构下,线性多智能体系统的容错协同输出调节问题(CORP)值得深入研究。下面将详细介绍相关内容。

预备知识与问题描述
  • 图论基础 :使用图 $G (V, E, A)$ 来建模智能体之间的通信拓扑。节点集 $V = {0, 1, \cdots, N}$ 由一个领导者(节点 0)和 $N$ 个跟随者(节点 1 到 $N$)组成。边集 $E \subseteq {(i, j)|i, j \in V, i \neq j}$ 描述了它们之间的通信链接。邻接矩阵 $A = [a_{ij}]$ 中,若 $(i, j) \in E$,则 $a_{ij} = 1$,否则 $a_{ij} = 0$。图 $G$ 的拉普拉斯矩阵 $L = [l_{ij}] \in R^{n×n}$,其中 $l_{ii} = \sum_{j = 1}^{n} a_{ij}$,当 $i \neq j$ 时,$l_{ij} = -a_{ij}$。移除与领导者相关的节点和边后,可得到诱导子图 $\overline{G}$ 及其对应的拉普拉斯矩阵 $L_1$。
  • 问题建模 :考虑由 $N$ 个跟随者和一个领导者组成的线性多智能体系统,其动态方程如下:
    • 跟随者:$\begin{cases} \dot{x}_i(t) = Ax_i(t) + Bu_i(t) + E f_i(t) \ y_i(t) = Cx_i(t) \end{cases}, i = 1, \cdots, N$
    • 领导者
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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