54、振动控制与高斯随机系统风险管理

振动控制与高斯随机系统风险管理

在工程和科学领域,振动控制和风险管理是两个至关重要的研究方向。振动控制旨在减少系统的振动,提高系统的稳定性和性能;而风险管理则致力于评估和控制复杂系统中的风险,确保系统的安全和可靠运行。

一维动态系统中的振动控制

在一维动态系统中,不同类型振动的非线性相互作用为振动控制提供了新的途径。

强迫振动与参数振动的非线性相互作用

考虑如下形式的一维动态系统:
[
\frac{d^{2}x(t)}{dt^{2}} + [\omega_{0}^{2} + P\sin(\omega t)]x(t) + b\frac{dx(t)}{dt} + \gamma x^{3}(t) = W_{0}\sin(\omega t)
]
其中,(x(t)) 是时间 (t) 的周期函数,(P\sin(\omega t)) 表示振幅为 (P)、频率为 (\omega) 的参数影响,(W_{0}\sin(\omega t)) 表示具有相同频率 (\omega) 和振幅 (W_{0}) 的外部影响,(\omega_{0}) 是相应线性系统的固有频率,(\gamma) 是非线性系数,(b) 是耗散系数。

研究发现,通过强迫振动和参数振动的非线性相互作用,可以降低系统振动的总振幅。这种相互作用现象可用于控制系统的振动,控制工具是参数影响的振幅 (P) 和(或)外部影响的振幅 (W_{0})。

需要注意的是,这种效应在一维线性动态系统中是不可能出现的,因为线性系统的解是根据叠加原理形成的。

考虑自激振动的情况

进一步考虑一个具有单自由度的非线性动态

【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建求解过程的理解。
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