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V2G网络中基于带宽自适应的拥塞控制协议优化 被引量：10
1
作者 姜雨菲 梁向阳 唐俊勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第12期3719-3724,共6页
V2G网络下PLC链路带宽受限、高误码率等特点导致现有的TCP NewReno拥塞控制机制缺乏对丢包类型的有效判断,将链路上由噪声干扰的随机错误丢包与网络拥塞丢包统一当做拥塞事件处理,从而造成不必要的拥塞避免,导致了低吞吐量问题。根据此... V2G网络下PLC链路带宽受限、高误码率等特点导致现有的TCP NewReno拥塞控制机制缺乏对丢包类型的有效判断,将链路上由噪声干扰的随机错误丢包与网络拥塞丢包统一当做拥塞事件处理,从而造成不必要的拥塞避免,导致了低吞吐量问题。根据此问题,提出了一种基于带宽自适应的拥塞控制算法。该算法通过分组预测拥塞等级感知网络状态,由此估计可用带宽来判断丢包类型,实现了拥塞窗口自适应调节。仿真结果表明该算法在拥塞窗口的增长、吞吐量、公平性、收敛性和友好性等方面都优于现有算法,V2G网络的吞吐量得到明显提升。 展开更多
关键词 V2G TCP拥塞控制 可用带宽估计 丢包类型 自适应
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基于鲁棒优化的系统辨识算法研究 被引量：14
2
作者 钱富才 黄姣茹 秦新强 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期988-993,共6页
输入-输出数据是解决系统辨识问题的关键要素,传统的辨识理论除了假定影响输入-输出数据干扰的密度函数已知外,还要假定输入-输出数据能够精确获得,完全忽略了所用数据的质量.本文突破了传统理论的两个假设,首先用工程上易于获得的干扰... 输入-输出数据是解决系统辨识问题的关键要素,传统的辨识理论除了假定影响输入-输出数据干扰的密度函数已知外,还要假定输入-输出数据能够精确获得,完全忽略了所用数据的质量.本文突破了传统理论的两个假设,首先用工程上易于获得的干扰的有界集合代替干扰的密度函数,并在特定数据不确定性结构下,考虑了数据质量问题,然后,以半定规划为基础,导出了鲁棒对等式,从而将系统辨识转化为对数据质量具有鲁棒性的优化问题,通过求解该优化问题,得到了一种新的鲁棒优化辨识方法,仿真结果表明了新方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 系统辨识 不确定性 鲁棒优化 半定规划
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一种二次采样的强化学习方法 被引量：1
3
作者 周江卫 关亚兵 +1 位作者 白万民 刘白林 《西安工业大学学报》 CAS 2021年第3期345-351,共7页
为了提高强化学习算法训练过程中信息价值高样本的回放频率,缩短算法训练时间,本文提出一种二次采样方法。对经验池中随机采集批量样本进行分层,将每层中样本的TD_error分布采样,用二次采样得到的样本训练深度Q网络,并将二次采样方法采... 为了提高强化学习算法训练过程中信息价值高样本的回放频率,缩短算法训练时间,本文提出一种二次采样方法。对经验池中随机采集批量样本进行分层,将每层中样本的TD_error分布采样,用二次采样得到的样本训练深度Q网络,并将二次采样方法采用在DQN算法中,利用OpenAI Gym平台上测试其效果,分析算法参数对学习性能的影响。实验结果表明:相较于DQN算法,该方法能提高更有信息价值样本以及表现优秀样本的被选概率,提高Agent的学习速度,减少Agent与环境的交互次数,改善Agent的学习效果。 展开更多
关键词 深度强化学习 经验回放机制 二次采样 深度Q网络
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多传感器和故障率隐半马尔可夫模型的剩余寿命预测方法
4
作者 王鹏瑞 刘白林 +1 位作者 王浩同 赵涛 《西安工业大学学报》 CAS 2021年第3期352-359,共8页
为解决复杂设备剩余寿命预测精度不高的问题,提出了一种基于多传感器和故障率隐半马尔可夫模型的剩余寿命预测方法。使用极大似然线性回归变换方法表示多传感器之间的差异,通过故障率与健康状态转换矩阵相结合的方法,建立多传感器和故... 为解决复杂设备剩余寿命预测精度不高的问题,提出了一种基于多传感器和故障率隐半马尔可夫模型的剩余寿命预测方法。使用极大似然线性回归变换方法表示多传感器之间的差异,通过故障率与健康状态转换矩阵相结合的方法,建立多传感器和故障率隐半马尔可夫模型预测有效剩余寿命。实验结果表明,通过提出的故障率方程,利用某火炮炮管的多传感器历史监测数据,炮管的实际剩余寿命与预测剩余寿命的平均相对误差可以降低至6.6852%,提高炮管剩余寿命预测精度1.3%左右。 展开更多
关键词 健康评估 隐半马尔可夫模型 故障率 剩余寿命
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随机系统的概率密度函数形状调节 被引量：4
5
作者 杨恒占 钱富才 +1 位作者 高韵 谢国 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第24期122-129,共8页
针对受高斯白噪声激励的非线性随机系统,提出了使状态响应的概率密度函数形状跟踪期望形状的调节方法.首先,确立了非线性随机系统的多项式反馈机制,同时对系统中的非线性部分进行多项式展开;然后,以Fokker-Planck-Kolmogorov方程为工具... 针对受高斯白噪声激励的非线性随机系统,提出了使状态响应的概率密度函数形状跟踪期望形状的调节方法.首先,确立了非线性随机系统的多项式反馈机制,同时对系统中的非线性部分进行多项式展开;然后,以Fokker-Planck-Kolmogorov方程为工具,导出了与控制增益相关的各阶矩递推方程,并根据跟踪问题的要求,构造了矩逼近优化问题,用梯度搜索法求解该优化问题,获得了调节函数;再依据特征函数与概率密度函数构成Fourier对的关系,对状态响应的概率密度函数进行重构;最后,通过两个例子仿真,验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 非线性随机系统 概率密度函数 Fokker-Planck-Kolmogorov方程 矩
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一种T-S模型的在线辨识算法 被引量：3
6
作者 钱富才 伍光宇 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期343-347,共5页
提出一种能通过输入输出数据在线获得T-S模型的结构和参数的辨识算法.首先,对输入空间进行划分,并在线优化子空间的形状和个数;然后,通过RLS更新子模型参数,使各个子模型逼近当前工况的实际系统;当子空间生成或形状发生变化时,调整相应... 提出一种能通过输入输出数据在线获得T-S模型的结构和参数的辨识算法.首先,对输入空间进行划分,并在线优化子空间的形状和个数;然后,通过RLS更新子模型参数,使各个子模型逼近当前工况的实际系统;当子空间生成或形状发生变化时,调整相应子模型参数和数据矩阵;最后,针对非线性动态系统和煤气炉数据进行仿真实验,验证了所提出算法的有效性. 展开更多
关键词 T-S模型 在线辨识 子空间 形状 数据矩阵
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