导读:本文包含了智能协调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:智能,电网,系统,路径,体系,智能交通,断面。
智能协调控制论文文献综述
施奕[1]（2019）在《非线性多智能体系统的一致性协调控制》一文中研究指出近年来,多智能体系统的协调控制逐渐成为控制领域的一大研究热点。通过为系统中每个智能体设计合适的控制协议,使得每个个体的状态信息最终趋于一致,这称为一致性问题。作为一类最基本的协调控制问题,一致性问题受到了国内外学者们的广泛关注,它不仅揭示了现实中的许多自然现象,而且在很多领域都有着十分广泛的应用,例如机器人、无人机、传感网络等。在控制系统的综合与分析研究中,非线性一直是一个难以回避的问题,由于系统自身或是外在的影响,实际系统都具有一定的非线性特性,很多时候只是忽略了一些影响小的部分。随着系统辨识和建模技术的发展,学者们对于多智能体系统的研究也逐渐从前期较为简单的一阶、二阶以及高阶线性多智能体系统过渡到现在更为一般的非线性多智能体系统,在系统的动态模型方面有了明显的发展和进步。相比于线性多智能体系统,非线性特性的存在使得非线性多智能体系统更为复杂,其一致性问题的研究也更具挑战性。本文的主要研究内容可总结如下:(1)研究了一类二阶异构非线性多智能体系统的一致性控制问题。针对这类由二阶线性和二阶非线性智能体所组成的异构非线性多智能体系统,分别为线性和非线性智能体设计一致性控制协议,根据李雅普诺夫稳定性理论,得出系统在无领导者和领导-跟随情况下达到一致性的充分条件,从而解决了该异构多智能体系统在无向连通拓扑图下实现一致和领导跟随一致的问题。(2)考察了一类自由动态为线性的非线性多智能体系统的领导跟随一致性控制问题。为每个跟随智能体设计了有效的非线性一致性控制协议,通过变量代换,将领导跟随一致性问题转换成误差系统的渐近稳定性问题,并应用李雅普诺夫稳定性理论,得到了系统达到领导跟随一致的充分条件,解决了系统在无向连通图下的领导跟随一致性问题。基于上述分析,提出另一种控制协议,并证明了该协议同样可以使得系统实现领导跟随一致性。(3)在上一章的基础上,针对一类更为复杂的非线性多智能体系统,考虑了其领导跟随一致性控制问题。为每个跟随智能体设计了有效的非线性一致性控制协议,同样将领导跟随一致性问题转换成误差系统的渐近稳定性问题,应用李雅普诺夫稳定性理论,得到了系统达到领导跟随一致的充分条件,解决了系统在无向连通图下的领导跟随一致性问题。接着,提出另一种控制协议,并证明了该协议同样可以使得系统实现领导跟随一致性。在此基础上,进一步考虑了系统存在输入饱和的情况,解决了该非线性多智能体系统在输入饱和下的领导跟随一致性问题。(本文来源于《江南大学》期刊2019-06-01）
魏振东[2]（2019）在《基于纵横向协调控制的智能车辆路径跟踪研究》一文中研究指出智能车辆作为智能交通系统的重要组成之一,是集众多高新技术于一身的新兴智能体,其中,路径跟踪控制是研究智能车辆无人驾驶的基本问题。由于车辆在运动过程中,其纵横向系统具有高度的非线性且相互之间存在复杂的耦合关系,设计稳定、有效的路径跟踪控制系统存在一定的困难。针对这一问题,本文基于分层控制思想,设计了纵横向协调控制的智能车辆路径跟踪系统,本文主要研究内容包括:首先,在分析车辆路径跟踪过程中的受力以及运动状态的基础上,建立了整车7自由度动力学模型及非线性轮胎模型。考虑到车辆动力传动系统的非线性特性对车辆行驶过程中纵向运动控制的影响,基于分块建模思想建立了包括发动机、液力变矩器、自动变速器、以及主减速器等在内的纵向动力传动系统模型。并分析了车辆纵向动力传动特性以及稳态转向特性,为下文分层式路径跟踪控制系统的设计提供了模型基础。其次,基于线性解耦的车辆路径跟踪模型,设计了分层控制系统的上层最优控制器,以跟踪过程中的跟踪性能和行驶性能为指标建立目标函数,通过自适应地调节加权矩阵与纵向车速之间的关系,实时规划出当前时刻的最优车速以及最优前轮转角。在假设下层控制器能稳定跟踪上层最优控制器输出的情况下,仿真验证了理想状态下变速跟踪与定速跟踪相比具有一定的优越性。然后,基于模糊PD控制理论设计了下层车速跟踪控制器,通过模糊规则自适应地调节PD控制器的控制参数以满足不同初始车速下的车速跟踪。另外,针对模型非线性部分对控制精度造成的影响,设计了横向补偿控制器实时补偿前轮转角。并以纵向车速为耦合点设计了纵横向协调控制策略,在Carsim/Simulink联合仿真环境下验证了控制算法的稳定性和有效性。最后,为了进一步验证纵横向协调控制算法的有效性和实时性,在实验室NI仿真测试平台上进行二次开发。将车辆动力学模型通过编译下载至HCU实时仿真机,基于D2P原理将分层式路径跟踪控制算法下载至ECU,并在虚拟的双移线路径下进行了仿真试验。硬件在环试验表明本文设计的纵横向路径跟踪控制算法能在真实的电子元件中运行,实时性和有效性均满足要求。(本文来源于《江苏大学》期刊2019-06-01）
徐鹏坤[3]（2019）在《基于多智能体的微电网电压稳定性协调控制策略研究》一文中研究指出分布式电源(Distributed Generation,简称DG)的接入位置、容量及其本身固有的波动性共同影响着微电网的电压稳定性。各DG与微电网在功率输出、负荷分配等方面通常缺乏必要的协调配合,引起了电压越限等一系列不利影响,协调多个DG共同平稳运行对于提高微电网的电压稳定性至关重要。多智能体(Agent)技术作为分布式人工智能与计算机、信息技术等交叉学科的热门研究之一,是解决分布式协调问题的有效方法。本文针对微电网分布式电源的协调问题展开研究,所做工作如下:对微电网的并网、孤岛工作模式及其对应的控制策略进行了介绍,以优化后的预同步控制器作为基础,提出了一种由PQ控制器起始输出状态确定V/f控制器输出状态、最终达到同步跟踪的平滑切换的方法。另外,对指定参数下电压、电流双闭环控制系统的相关性能进行了评估。通过计算与仿真,验证了该方法切换过程快速、平稳的良好性能。从多智能体的原理、控制结构、个体行为、通信协议以及建模方法与开发环境等多个方面对多智能体技术进行了全面的介绍,总结出运用多智能体技术解决微电网电压稳定性问题的可行性,即采用分布式智能方法解决分布性问题;同时,对微电网的电压稳定性进行研究。分别从接入位置与接入容量两个方面分析DG对微电网电压分布的影响,计算结果表明合理的接入位置与恰当的接入容量才能改善微电网的电压水平,否则将会带来电压越限的风险。应用多智能体技术对微电网功率/电压进行优化。对于微电网DG出力不均匀的问题,提出一种单层网络结构的DG多智能体,通过一致性算法协调,使所有DG出力趋于一致;针对微电网电压稳定性问题,提出了以多智能体技术为基础的协调策略,采用集中与分散相结合的管理方式,通过智能体调节DG功率输出来优化系统无功分布,进而实现对微电网的电压调整。仿真结果表明,该方法能有效解决微电网电压越限的问题,验证了所提出的多智能体协调控制策略的有效性。(本文来源于《江苏大学》期刊2019-05-01）
祁玉婷[4]（2019）在《浅析智能交通协调控制系统设计》一文中研究指出随着我国市场经济的快速发展,人民的物质生活水平得以有效提升,越来越多的家庭都购买了汽车。同时,我国在交通基础设施方面投入巨大,交通日渐发达,进一步将人们的生活半径拓宽。与此同时,由于我国人口众多以及汽车的高速增长,进而又对广大驾驶者们提出了更大的挑战。这是因为我国当下交通工具的数量与道路的需求量没有形成正比,其中一些热门的出行路线,在人们日常需求量增大之下不得不对其进行拓展,而且大部分驾驶者自身是无法对路况信息进行判断的,因此,难以能够有效规避拥堵路况。从我国交通现状来看,倘若要确保人流量、车流量能够顺畅,不仅相关部门需要努力,而且还需要驾驶者能够在最快时间规划出最佳的出行路径,这样才能真正达到节约时间成本的效率。基于此,本文对智能交通协调控制系统设计提出建议,旨在能够缓解城市交通压力。(本文来源于《住宅产业》期刊2019年04期）
王亚斐[5]（2019）在《多智能体的群协调控制研究》一文中研究指出近几年,多智能体系统的协调控制逐渐成为控制理论的热门课题,相关理论结果被广泛地应用到诸多领域,如无人机编队、机器人分组踢足球、海洋舰队战斗群等。随着工业现代化和信息化的不断深入,涌现出越来越多愈加精细化的问题。在这些实际问题中,往往需要根据任务的种类和需求将任务进行划分,并设计相应的控制协议或算法,使得个体之间依照一定的方式进行信息交流,最终达到一定的队形或跟踪某个指定的状态。目前关于多智能体的一致性理论已趋于完善,但是多智能体群协调控制方面的研究成果相对较少。本文主要以图论和矩阵理论作为主要分析工具,研究多智能体的群编队控制和群跟踪控制问题。具体包括以下内容:1.群编队控制研究:主要在已有的二阶一致性协议基础上,首先提出尺度一致性算法,通过对系统矩阵特征值分析最终确定系统收敛的条件及收敛状态;此外,在尺度一致性算法基础上,提出群编队控制算法,实现多智能体的群编队控制。2.群跟踪控制研究:首先考虑定常参考状态,分别针对多智能体分成两个群和q个群两种情形进行研究,理论分析得到当信息交流拓扑存在一个以跟踪状态为根节点的有向生成树时,多智体渐近跟踪目标状态;当参考状态是时变时,设计和定常参考状态类似的跟踪算法,分析得到,如果信息交流拓扑有一个生成树,并且参考状态和每一个智能体直接相连,则多智能体渐近跟踪参考状态。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-03-22）
李国杰[6]（2019）在《基于多智能体的交直流混合微电网协调控制方法研究》一文中研究指出交直流混合微电网集新能源分布式发电、交直流混合配用电等技术于一身,拓扑结构多样、运行方式灵活,能够有效地接入各种形式的分布式电源,并能够为多种形式的交流或直流负荷高效供电,可有效解决高密度分布式电源就地接入与消纳等问题。但是,高度随机的分布式电源出力、灵活多样的运行模式、大量的分布式电源、电力电子换流设备又给交直流混合微电网的协调控制运行提出了诸多挑战,尤其随着高密度分布式电源的接入,通讯量急剧增加,系统通讯网络往往不堪重负。针对以上问题,本文围绕基于多智能体的交直流混合微电网协调控制运行展开研究。本文首先介绍了本课题的研究背景及其研究意义,归纳了国内外微电网的工程发展状况和微电网技术的研究现状,概述了交直流混合微电网的典型结构,分析了主从控制、对等控制及分层控制叁种不同模式的控制方式及优缺点,分析了多智能体的基本理论,研究了动态一致性问题,针对多智能体自主、协同和分布的特点,将多智能体理论引入到交直流混合微电网的协调控制中,并结合交直流混合微电网中交直潮流断面的拓扑结构,提出了基于多智能的交直流混合微电网中多并联双向换流器的分层协调控制策略。该控制策略实现了交直流混合微电网中交直潮流断面功率的合理分配,维持了直流母线电压的稳定;其次,研究了交直流混合微电网的运行机理及协调控制方法,提出了基于区域多智能体的交直流混合微电网分层协调控制策略,所提控制策略实现了交直流混合微电网系统功率的合理分配、母线电压的二次协调控制,增强了微电网系统的可控性;最后,结合示范工程搭建了仿真模型,并验证了所提控制策略的正确性和可行性。(本文来源于《华北电力大学》期刊2019-03-01）
宋成铭[7]（2019）在《基于多智能体系统的AGC、AVC协调控制》一文中研究指出随着特高压交直流互联大电网的建设,现代电网的规模不断扩大、电压等级和传输容量不断提升,极大提高了电力系统大范围优化资源配置的能力,电力系统对新能源的消纳能力得到提升。新能源的大范围分布式并入为电力系统的控制带来很大的不确定性,亟需建立具有实时跟踪和自动巡航能力的“物理分布,逻辑统一”的智能控制系统。在当前电网高电压、大容量的发展形势下,有功功率和无功功率的耦合作用对电力系统运行控制的影响越来越显着,忽略耦合作用AGC与AVC会在控制过程中影响彼此控制效果,导致电压或是频率偏差超过允许范围,影响电网经济安全运行,亟需建立计及有功无功耦合作用的智能分布式协调控制系统。基于上述问题,本文提出基于多智能体系统的AGC与AVC协调控制。本文首先研究并设计了基于时间基和事件基混合式的AGC与AVC双层协调控制策略,在上层基于时间基对AGC和AVC周期性综合优化,在下层基于事件基以触发事件作为驱动方式实现AGC或AVC的单独控制与校正。通过AGC和AVC的两层协调控制策略,在上层将电力系统安全性和经济性的综合最优作为优化目标周期性协调求解全系统AGC和AVC的最优控制量;在下层基于事件驱动方式实现在突发情况下AGC和AVC的独立自主调节,有效避免AGC与AVC之间的干扰。基于AGC与AVC双层协调控制策略,本文建立叁级架构多智能体系统实现对AGC和AVC的协调控制,其中,组织级实现综合优化层控制策略对AGC和AVC周期性综合优化;协调级与对应本地控制的执行级相互配合,实现交替控制层控制策略,在突发情况下对AGC自主调节或AVC进行分布式自主调节与校正。利用智能体的独立自主和协作等特性实现协调控制在物理分布控制的同时维持逻辑的统一,提高有功、无功控制的自主应变能力和分布式控制能力,实现对AGC和AVC控制的自动巡航。最后,使用新英格兰39节点分别仿真验证多智能体系统组织级综合优化在提高电力系统安全水平和经济性上的优势,和协调级、执行级协作实现AGC自主调节和AVC分布控制的控制效果。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2019-03-01）
王晖[8]（2019）在《智能电网中多代理协调控制策略的研究》一文中研究指出智能电网是一个融合了电力网络与信息网络的庞大系统,具有各区域相对独立又有联系的特点。根据智能电网的特点,本文利用分而治之的思想,提出了多代理协调控制策略,将复杂的控制任务划分成多个简单的子任务,本文主要研究内容如下:首先,介绍了代理智能体的模型以及代理与环境的交互过程,讨论了多代理系统的基本结构,分析了多代理系统的通信方式,为接下来的研究提供理论基础。其次,给出了智能电网中风光储发电系统的结构与模型,分别分析了光伏发电系统和风力发电系统的最大功率点跟踪控制。按照叁层结构模型在JADE软件运行环境下构建了多代理系统。针对不同气象条件和负载状态下的风光储发电系统,提出了相应的多代理协调控制策略。接着,建立了风光储发电系统中光伏发电的小信号状态空间方程,针对光伏电池的输出电压和Boost变换器的电感电流之间的耦合问题,设计了线性自抗扰控制器。利用自抗扰控制器快速准确地跟踪电感电流,实现了最大功率点跟踪,提高了光伏发电的能量转换率。在MATLAB中设置时变的环境参数条件,进行了仿真实验。最后,给出了智能电网中微电网的结构与分布式电源的模型,分别从微电网运行的经济成本和环境影响两方面考虑,建立了多代理系统的目标函数。运用模糊神经网络预测算法进行发电预测,确定微电网的剩余电量需求,提供给目标函数。多代理系统利用基于模拟退火的粒子群优化算法得出微电网中分布式电源出力的最优组合,并对分布式电源进行协调控制,实现了微电网的能量管理。(本文来源于《天津理工大学》期刊2019-03-01）
芮海燕,高长春,汤兵勇[9]（2019）在《基于大系统大数据的智能家居系统协调控制模型》一文中研究指出智能家居作为智慧城市中创意空间的理念和技术在家庭层面的应用和体现,通过综合利用物联网、云计算、移动互联网和大数据技术,结合大系统协调控制技术,正在引发影响深远的产业变革,形成新的商业模式和经济增长点。本文以智能家居系统的实际商业运营问题为背景,讨论这类动态大系统的协调控制问题,运用大系统控制理论及大数据分析方法,研究智能家居系统的大系统构成、大系统特征、大系统协调控制结构框架等,探讨了智能家居系统的协调控制模型及其服务组合的应用前景。研究结果表明,关注城市创意空间智能家居产业发展的热点话题、提出基于大数据的智能家居系统协调控制思路与方法、探讨智能家居协同创新发展的应用前景、并在智能家居系统平台运营中具体验证与实施,具有重要的理论意义与实用价值。(本文来源于《黑龙江大学自然科学学报》期刊2019年01期）
温毓铭,滕国文[10]（2019）在《智能交通协调控制系统设计研究》一文中研究指出近年来,随着社会经济的不断发展,使得越来越多的普通家庭也有了购买汽车的能力。日渐发达的交通拓宽了人们的生活半径,但是驾驶者们也经历了越来越多的挑战。由于现代交通工具的数量和道路的需求量不成正比,热门的出行线路因为人们每日对此需求和经济条件的影响不能得到有效的拓宽,再加上驾驶者对路况信息的生疏和拥堵状况的错误判断,无论是初来乍到的驾驶员、还是对日常驾驶效率要求较高的出行者,都亟需用最快的时间获得最有效的出行路径规划,从而节约时间成本。智能交通路径规划系统正是对此问题的解决办法。这里,通过结合Dijkstra算法、数据库和E-R图等实用设计,针对智能交通协调控制系统的实现从初始化、运行、直至得到规划结果进行了各重点功能的关键技术研究。(本文来源于《智能计算机与应用》期刊2019年02期）
智能协调控制论文开题报告
（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：
智能车辆作为智能交通系统的重要组成之一,是集众多高新技术于一身的新兴智能体,其中,路径跟踪控制是研究智能车辆无人驾驶的基本问题。由于车辆在运动过程中,其纵横向系统具有高度的非线性且相互之间存在复杂的耦合关系,设计稳定、有效的路径跟踪控制系统存在一定的困难。针对这一问题,本文基于分层控制思想,设计了纵横向协调控制的智能车辆路径跟踪系统,本文主要研究内容包括:首先,在分析车辆路径跟踪过程中的受力以及运动状态的基础上,建立了整车7自由度动力学模型及非线性轮胎模型。考虑到车辆动力传动系统的非线性特性对车辆行驶过程中纵向运动控制的影响,基于分块建模思想建立了包括发动机、液力变矩器、自动变速器、以及主减速器等在内的纵向动力传动系统模型。并分析了车辆纵向动力传动特性以及稳态转向特性,为下文分层式路径跟踪控制系统的设计提供了模型基础。其次,基于线性解耦的车辆路径跟踪模型,设计了分层控制系统的上层最优控制器,以跟踪过程中的跟踪性能和行驶性能为指标建立目标函数,通过自适应地调节加权矩阵与纵向车速之间的关系,实时规划出当前时刻的最优车速以及最优前轮转角。在假设下层控制器能稳定跟踪上层最优控制器输出的情况下,仿真验证了理想状态下变速跟踪与定速跟踪相比具有一定的优越性。然后,基于模糊PD控制理论设计了下层车速跟踪控制器,通过模糊规则自适应地调节PD控制器的控制参数以满足不同初始车速下的车速跟踪。另外,针对模型非线性部分对控制精度造成的影响,设计了横向补偿控制器实时补偿前轮转角。并以纵向车速为耦合点设计了纵横向协调控制策略,在Carsim/Simulink联合仿真环境下验证了控制算法的稳定性和有效性。最后,为了进一步验证纵横向协调控制算法的有效性和实时性,在实验室NI仿真测试平台上进行二次开发。将车辆动力学模型通过编译下载至HCU实时仿真机,基于D2P原理将分层式路径跟踪控制算法下载至ECU,并在虚拟的双移线路径下进行了仿真试验。硬件在环试验表明本文设计的纵横向路径跟踪控制算法能在真实的电子元件中运行,实时性和有效性均满足要求。
（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。
智能协调控制论文参考文献
[1].施奕.非线性多智能体系统的一致性协调控制[D].江南大学.2019
[2].魏振东.基于纵横向协调控制的智能车辆路径跟踪研究[D].江苏大学.2019
[3].徐鹏坤.基于多智能体的微电网电压稳定性协调控制策略研究[D].江苏大学.2019
[4].祁玉婷.浅析智能交通协调控制系统设计[J].住宅产业.2019
[5].王亚斐.多智能体的群协调控制研究[D].电子科技大学.2019
[6].李国杰.基于多智能体的交直流混合微电网协调控制方法研究[D].华北电力大学.2019
[7].宋成铭.基于多智能体系统的AGC、AVC协调控制[D].华北电力大学(北京).2019
[8].王晖.智能电网中多代理协调控制策略的研究[D].天津理工大学.2019
[9].芮海燕,高长春,汤兵勇.基于大系统大数据的智能家居系统协调控制模型[J].黑龙江大学自然科学学报.2019
[10].温毓铭,滕国文.智能交通协调控制系统设计研究[J].智能计算机与应用.2019
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