导读:本文包含了集群控制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:集群,矿山,风电,能力,工作面,机群,向量。
集群控制论文文献综述
孙亦施[1]（2019）在《固定翼飞机集群飞行控制头盔》一文中研究指出发明背景和选题在一次庆祝活动的报道中,我看到1000多架无人机同时起飞,在天空中自动组成了图案和汉字,非常吃惊。这1000多架无人机都在空中飞行,那是不是得有1000多人在同时控制它们呢?后来,我在航模杂志上看到了相关报道,原来这是"集群"技术在无人(本文来源于《青少年科技博览》期刊2019年12期）
卢慧颖[2]（2019）在《工作面减人50%，人均回采工效提高1倍》一文中研究指出在见到常州联力自动化科技有限公司总经理刘晖前，他刚刚和一位来自澳大利亚的客户达成初步合作意向。在第十八届中国国际煤炭采矿技术交流及设备展览会上，这位客户慕名前来，主动找到刘晖寻求合作。在刘晖看来，这和公司人工智能集群控制技术在综采工作面的(本文来源于《中国煤炭报》期刊2019-11-21）
路朋,叶林,汤涌,张慈杭,仲悟之[3]（2019）在《基于模型预测控制的风电集群多时间尺度有功功率优化调度策略研究》一文中研究指出风电集群有功功率多时间尺度优化调度是提高风电集群精细化调度水平,促进风电消纳的有效技术手段。为有效克服已有方法在风电集群有功功率控制效果差、跟踪调度计划误差较大的不足,基于模型预测控制理论,提出一种风电集群有功功率多时间尺度协调调度新方法。该方法基于方差–协方差变权重组合预测模型对日前风电功率进行预测,依据风电集群出力特性,考虑风电功率的上升、平稳、下降等主要变化趋势,建立有功功率动态变化优先次序集。在日前调度阶段,考虑风电集群预测值与调度值的偏差,建立以风电消纳最大化为目标的调度模型;在日内调度阶段,为减小风电集群日前预测误差带来的不利影响,采用模型预测控制技术实现风电集群有功功率有限时域滚动优化和实时反馈校正,其中,反馈校正环节以当前时刻风电集群输出状态为新一轮滚动优化调度的初始值。以某大规模风电基地实际数据为算例,结果表明,文中所提方法提高了风电集群有功功率调度精度和平稳性,可以有效协调风电集群有功功率日前调度、日内滚动及实时调度,进一步增加风电集群输出功率的平滑性。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年22期）
孙舶皓,汤涌,叶林,仲悟之,蓝海波[4]（2019）在《基于随机分层分布式模型预测控制的风电集群频率控制规划方法》一文中研究指出大规模风电集群功率输出不确定性对接入电网频率造成不利影响,为了使风电集群与传统电源协调配合共同参与系统调频,提出一种基于随机分层分布式模型预测控制(stochastic-hierarchical-distributedmodelpredictivecontrol,S-H-DMPC)的风电集群频率控制机会约束目标滚动规划方法(chance constrained goal rolling programming,CCGRP)。首先,建立考虑功率波动相关性的风电集群功率预测误差模型;其次,提出考虑风电集群功率预测误差随机向量的双层机会约束目标滚动规划方法,上层规划侧重电网拓扑结构及全区系统经济性,下层规划侧重平均系统频率增广模型(average system frequency augmented model,ASFAM)及分区运行安全性;最后,提出基于蒙特卡罗随机模拟的模型求解方法,该方法采用仿射变换算法,通过对风电集群功率预测误差随机向量进行抽样实现机会约束条件的处理。仿真算例表明,所提控制方法能有效提高风电集群参与系统调频的准确性,证明了方法的可行性与鲁棒性。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年20期）
伍友利,叶圣涛,方洋旺,朱圣怡,张丹旭[5]（2019）在《固定翼无人机群的集群和避障控制》一文中研究指出针对传统的集群控制算法需要获取通信范围内相邻质点的位置和速度信息才能够计算控制量的问题,提出一种新的无须获得相邻无人机速度的六自由度固定翼无人机群的集群和避障控制方法。将通信范围内的无人机均视为障碍物,采用统一的计算方法获得控制量,并且证明了算法的稳定性。通过建立六自由度无人机线性化控制模型,将改进的质点集群算法应用于无人机群控制系统中,将无人机控制设计成六自由度无人机的跟踪回路和质点无人机的导引回路,并证明通过选取合适的跟踪回路控制参数,确保整个无人机集群控制是稳定的。通过六自由度无人机编队仿真验证了所提算法的有效性。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2019年05期）
郭今戈,卫鸿婧[6]（2019）在《集群无人机通信控制方式》一文中研究指出设计使用LTE和NB-IoT集群无人机通信方式代替传统的Wi-Fi通信控制方式;分别从覆盖性能、接入性能方面分析承载集群无人机通信传输及控制的可行性;探讨在小范围区域超大量无人机通信接入的场景下,使用龙伯透镜天线代替现有普通天线进行通信控制的方法。(本文来源于《兵器装备工程学报》期刊2019年11期）
曹诗杰,陈于涛,曾凡明[7]（2019）在《基于改进强化学习的无人艇集群一致性控制》一文中研究指出针对传统的建模研究方法在应用于无人水面艇集群时会遇到复杂的动态海洋环境问题,提出了一种新的多智能体马尔可夫决策过程控制框架,将一致性控制和势博弈理论结合起来.在强化学习过程中,通过映射每个智能体的动作-价值函数值(Q值)表到全局最大势函数表,从而得到最优联合决策矩阵用于协同控制.进行了仿真试验,根据平均回报值给出了分析结果,验证了控制器决策矩阵的自优化性,以及对于较大环境扰动的自适应性.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年09期）
符小卫,魏可,李斌,高晓光[8]（2019）在《基于联盟的无人机集群编队控制方法》一文中研究指出针对切换拓扑结构下的集群编队控制问题,设计只需个别无人机获取虚拟长机信息也能保证集群连通性的编队控制算法。当队形变换或部分通讯网络故障导致网络拓扑结构发生改变时,以距离为原则对集群进行联盟划分,各联盟内部成员以信息浓度大小为标准同其他成员进行竞争,由信息浓度最大的无人机获取虚拟长机信息,其联盟成员通过与该无人机通讯间接获取虚拟长机信息。该算法使得每架无人机在任意时刻都能直接或间接地获取虚拟长机信息。引入集群对虚拟长机的反馈机制,与传统反馈算法不同的是,本文中反馈无人机的数量和组成成员都是变化的,从而提高了系统的收敛速度和鲁棒性。在此基础上进一步讨论编队的损伤问题,设计了一种基于分层的分布式递归自修复算法,解决了网络分裂状态下的自修复及修复后队形变化过大的问题。仿真结果表明了所建模型的合理性和求解方法的有效性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2019年11期）
陆秋瑜,罗澍忻,胡伟,杨银国[9]（2019）在《集群风储联合系统广域协调控制及利益分配策略》一文中研究指出针对多个风储联合系统的协调问题,提出了多风储联合系统集群广域协调控制框架,构建了考虑风电时空相关性的风储系统多模式优化调度模型,进一步基于合作博弈理论提出了集群收益分配策略。采用实际风电数据对所提模型和策略进行了仿真验证。仿真结果表明:广域协调控制可最大化集群收益,提高风电整体可控性和储能运行效率;基于合作博弈理论的集群收益分配策略,可实现集群控制中自身利益与整体利益相协调,激励风储系统积极参与集群控制。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2019年20期）
任章,郭栋,董希旺,李清东[10]（2019）在《飞行器集群协同制导控制方法及应用研究》一文中研究指出分析了目前多飞行器协同作战的发展现状与趋势,指出了多飞行器以编队形式进行协调与配合,可以有效提高突防概率与作战效能。针对飞行器集群协同制导控制技术,分析梳理了相关的技术难点。然后,分别对协同任务规划与动态目标分配方法和多飞行器编队协同控制方法、多约束条件下的分布式协同制导方法的国内外研究现状进行了介绍。最后对飞行器集群协同制导控制技术进行了总结,并对未来的发展方向进行了展望。(本文来源于《导航定位与授时》期刊2019年05期）
集群控制论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在见到常州联力自动化科技有限公司总经理刘晖前，他刚刚和一位来自澳大利亚的客户达成初步合作意向。在第十八届中国国际煤炭采矿技术交流及设备展览会上，这位客户慕名前来，主动找到刘晖寻求合作。在刘晖看来，这和公司人工智能集群控制技术在综采工作面的
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
集群控制论文参考文献
[1].孙亦施.固定翼飞机集群飞行控制头盔[J].青少年科技博览.2019
[2].卢慧颖.工作面减人50%，人均回采工效提高1倍[N].中国煤炭报.2019
[3].路朋,叶林,汤涌,张慈杭,仲悟之.基于模型预测控制的风电集群多时间尺度有功功率优化调度策略研究[J].中国电机工程学报.2019
[4].孙舶皓,汤涌,叶林,仲悟之,蓝海波.基于随机分层分布式模型预测控制的风电集群频率控制规划方法[J].中国电机工程学报.2019
[5].伍友利,叶圣涛,方洋旺,朱圣怡,张丹旭.固定翼无人机群的集群和避障控制[J].国防科技大学学报.2019
[6].郭今戈,卫鸿婧.集群无人机通信控制方式[J].兵器装备工程学报.2019
[7].曹诗杰,陈于涛,曾凡明.基于改进强化学习的无人艇集群一致性控制[J].华中科技大学学报(自然科学版).2019
[8].符小卫,魏可,李斌,高晓光.基于联盟的无人机集群编队控制方法[J].系统工程与电子技术.2019
[9].陆秋瑜,罗澍忻,胡伟,杨银国.集群风储联合系统广域协调控制及利益分配策略[J].电力系统自动化.2019
[10].任章,郭栋,董希旺,李清东.飞行器集群协同制导控制方法及应用研究[J].导航定位与授时.2019
论文知识图
