26、离散多智能体系统与中央空调系统控制策略研究

离散多智能体系统与中央空调系统控制策略研究

离散多智能体系统中的领导者 - 跟随者一致性问题

在离散多智能体系统中,为了实现领导者 - 跟随者的一致性,同时降低能耗,研究人员提出了一系列方法。

由于测量设备的限制或实施成本的原因,智能体的状态通常难以直接测量。为了解决这个问题,研究设计了状态观测器:
$\hat{x}_i(k + 1) = A\hat{x}_i(k) + B u_i(k) + G(y_i(k) - \hat{y}_i(k))$,$i = 0, 1, 2, \cdots, N$
其中,$\hat{x}_i(k)$ 和 $\hat{y}_i(k)$ 分别用于估计智能体 $i$ 的状态和测量输出,$G \in R^{n×p}$ 是增益矩阵。

跟随者 $i$ 的输出控制协议为:
$u_i(k) = K[\sum_{j\in N_i} a_{ij}(\hat{x} j(k) - \hat{x}_i(k)) + b_i(\hat{x}_0(k) - \hat{x}_i(k))]$,$i = 1, 2, \cdots, N$
这里,$K \in R^{m×p}$ 是一致性控制增益矩阵。对于标记为 $i = 0$ 的智能领导者,控制律为:
$u_0(k) = \gamma K[(\hat{x}_d(k) - \hat{x}_0(k))] + K[\sum
{j\in N_0} a_{0j}(\hat{x}_j(k) - \hat{x}_0(k))]\eta(J)$
其中,$\gamma$ 是给定的正标量,$\eta(J)$ 是一个符号函数,用于决定领导者是否使用反馈信息。

根据

【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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