摘要：地下水水位是旱天污水管网地下水入渗量的重要影响因素,快速精准地预测地下水水位能有效提升旱天污水管网地下水入渗量估算准确度,辅助优化管网病害治理与维护策略。针对目前城市复杂水文预测存在的准确度低、灵敏度低、泛化能力弱等问题,本文提出了一种新的鲁棒自适应水位预测算法。首先,对水文数据进行预处理,解决了数据时间跨度大、噪声多、缺失及异常、非平稳等问题。其次,针对不同输入特征对预测指标的影响,在模型训练阶段提出一种新的空间变量注意机制,可快速识别与水位关联的关键变量,并对输入特征赋予不同的影响权重。然后,针对不同序列长度对预测效果的影响,还设计了自适应时间注意力机制,帮助网络自适应地找出与不同时间序列长度预测指标相关的编码器隐藏状态,以更好地捕捉时间上的依赖关系。在此基础上,以上下文向量作为输入,提出一种融合注意力机制的长短时记忆网络水文预测算法。最后,通过意大利Petrignano水文数据验证了所提算法的有效性,并与GRU、Elman、LSTM、VA–LSTM和S–LSTM等方法进行预测性能比较。结果表明,基于融合注意力机制的LSTM网络在面临大规模、噪点多的复杂数据时有优于其它几种算法的预测效果,表明该算法具有强自适应性和鲁棒性。本文研究结果可以为市政排水策略合理调整、及时控制提供参考。

摘要：针对飞行包线内过驱动飞行器参数线性时变、控制量多增益调度难的问题,基于约束动态控制分配提出了一种主环线性参变鲁棒预测跟踪控制器.采用飞行状态增量以及跟踪指令误差为增广变量,建立了过驱动飞行器的多面体线性参变离散控制模型.引入H_∞性能指标,通过参变量转换将无穷时域min-max非线性鲁棒预测控制优化问题约简为线性矩阵不等式凸优化问题.以操纵面偏转跟踪误差和偏转变化量为混合二次型指标,建立了包含执行器动态性能的无约束控制分配模型.进而考虑操纵面的物理约束,设计了级联动态控制分配策略.仿真结果表明,该方法能够生成合理的操纵面控制指令,实现参考指令的有效跟踪.

摘要：在光伏微电网控制系统中,延时和滤波电感量变化会影响系统响应速度、稳定性及并网电流畸变率。对此,提出一种功率前馈的鲁棒预测无差拍并网控制方法。通过引入功率前馈控制加快系统的响应速度。鲁棒预测无差拍控制方法被提出用于并网电流控制,以增强系统的鲁棒性,降低因控制延时和电感量偏差对并网电流造成的畸变。分析了带延迟环节的z域无差拍控制模型,并讨论了延时和电感量取值对系统稳定性的影响。给出了鲁棒预测无差拍控制的设计方法,并根据z域内的传递函数对其进行了稳定性分析,确定了控制参数的选取范围。仿真与实验结果证明了所提控制方法的有效性。

摘要：在永磁同步电机(PMSM)驱动系统中,基于有限集模型预测电流控制(FCS-MPCC)算法所设计的系统电流内环控制器,性能受电机参数变化的影响。推导了PMSM预测模型,同时以电压矢量为约束项重构价值函数,并针对数字延时导致的电流纹波问题进行了补偿。提出了一种鲁棒性较强的FCS-MPCC算法,通过在预测模型中引入权重系数并定量调节,以降低算法对参数的敏感性。仿真结果表明,所提算法有效,能使系统具备良好的动态性能和稳态精度。