6、具有分段连续网络拓扑的异步更新系统分析

具有分段连续网络拓扑的异步更新系统分析

1. 引言

在多智能体系统中,达成共识是一个重要的研究目标。系统的更新方式分为同步和异步两种,同步更新相对简单,而异步更新更符合实际情况,但分析起来也更为复杂。本文将探讨在分段连续网络拓扑下,异步更新系统的共识问题,并证明在一定条件下,异步系统能达到与同步系统类似的共识结果。

2. 异步更新的共识条件

在离散时间二阶智能体系统中,对于同步设置和异步设置,存在不同的共识条件。
- 同步系统共识定理 :假设速度阻尼增益 $\gamma$ 满足 $2\sqrt{d_{max}} \leq \gamma < \frac{2}{T}$,其中 $d_{max} = (N - 1)\overline{\alpha}$。若无限有向图序列 $G(t_1), G(t_2), \cdots$ 反复联合有根,则同步离散时间系统 (2.27),(2.28) 能达成共识。
- 异步系统共识定理 :假设 $\gamma$ 满足 $2\sqrt{d_{max}} \leq \gamma < \frac{2}{\overline{T} u}$,其中 $d {max} = (N - 1)\overline{\alpha}$。若无限有向图序列 $G(t_1), G(t_2), \cdots$ 反复联合有根,则异步系统 (2.30),(2.31) 能达成共识。

3. 基于增强同步更新的共识分析

为了证明异步系统的共识定理,我们采用将异步系统转化为等效增强同步离散时间系统的方法。具体步骤如下:
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【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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