29、多智能体系统与机械臂路径规划研究

多智能体系统与机械臂路径规划研究

1. 事件触发式领导者 - 追随者一致性研究

1.1 事件触发条件与误差系统

在多智能体系统(MASs)中,事件触发时间 (t_{i}^{k + 1}) 由事件触发条件(ETC)确定:
[t_{i}^{k + 1} = \inf{t : t > t_{i}^{k}, |e_{i}(t)| - \alpha_{i} |q_{i}(t)| > 0}]
其中,(\alpha_{i} = \sqrt{\kappa_{i}\mu(2 - \mu\rho)/\rho} < 1),(\rho = |PBB^{T}P|),(0 < \kappa_{i} < 1) 且 (\mu < 2/\rho)。当此条件满足时,控制协议将更新,且智能体 (i) 仅在事件触发时刻 (t_{i}^{k}) 更新,可降低系统能耗。

定义跟踪误差 (\xi_{i}(t) = x_{i}(t) - x_{0}(t)),误差系统为:
[\dot{\xi} {i}(t) = A\xi {i}(t) + BK\left(\sum_{j = 1}^{N}a_{ij}(\xi_{i}(t) - \xi_{j}(t)) + b_{i}\xi_{i}(t)\right) + BKe_{i}(t) + f(x_{i}(t)) - f(x_{0}(t))]
将其改写为矩阵形式:
[\dot{\xi} {t} = (I {N} \otimes A)\xi_{t} + (\tilde{L} \otimes BK)\xi_{t} + (I_{N} \otimes BK)e_{t}

【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值