张红梅
- 作品数：6 被引量：26H指数：2
- 供职机构：北方自动控制技术研究所更多>>
- 发文基金：国防科技技术预先研究基金湖南省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- Luenberger观测器与LADRC在稳瞄系统中的应用
- 2017年
- 针对稳瞄系统的性能有一定改进空间,而对象机械特性又改善受限的问题,试图从电气控制角度寻求更好的解决方法。为此,以某上反稳瞄系统为平台,对Luenberger观测器和LADRC(线性自抗扰控制器)两种能提高系统性能的先进控制算法进行了半实物仿真研究。首先,介绍了Luenberger观测器和LADRC的基本原理。其次,对某上反稳瞄系统的对象特性进行了分析,设计了基于两种控制模型的控制器参数。然后,运用MATLAB/Simulink工具和d SPACE半实物仿真系统,对某上反稳瞄系统进行了两种控制算法的对比研究。Luenberger观测器的控制性能相对较好,受噪声的影响,离工程实现还有一段距离。如何有效抑制噪声有待进一步研究。
- 王永宏范大鹏薛生辉王玉华张红梅
- 关键词：DSPACE半实物仿真
- 基于区块链及信任管理的战场车联网隐私保护协议
- 2023年
- 战场车联网为车辆间通信协作提供基础平台,但车辆隐私安全、数据真实性等问题突显。针对上述问题,提出基于区块链及信任管理的战场车联网隐私保护协议。引入基站联盟链为通信提供安全分布式平台,引入信任值,一方面作为部分假名生成参数,保证假名安全性,并抵抗女巫攻击等;另一方面可判断信息可靠性,最终协议整体使用SM2椭圆加密曲线,优化通信格式,降低计算复杂度、通信开销,为未来军用战场车辆协作奠定安全基础。
- 翟宝琴王健翟弘泰张红梅王虎跃
- 关键词：区块链隐私保护信任管理
- RAG-PHI:检索增强生成驱动的平行人与平行智能被引量：1
- 2024年
- 大模型技术的发展为融合生物人、数字人和机器人的平行人系统构建提供了崭新思路和智能基础。但是,在面临复杂系统的管控任务时,仍然存在着知识更新受限、专用能力不足以及信息隐私泄露等问题。为此,提出了检索增强生成驱动的平行人与平行智能框架——RAG-PHI,打造了开放式数据平台,为平行人系统接入实时知识、行业知识及私有知识;构建动态路由检索,进行上下文抓取和平行人能力重组;引入上下文提示学习增强思维与行为能力。进一步,面向平行人的组织管理、培训评估和运营生产模式,提出了基于RAGPHI架构的平行人社区、平行人学校和平行人工厂架构,形成了检索增强生成和基础大模型协同驱动下的平行人生态,促进智业时代的生产力提升。
- 田永林王兴霞王雨桐王建功郭超范丽丽沈甜雨武万森张红梅朱正秋王飞跃
- 基于安排过渡过程的高转速伺服控制系统设计被引量：1
- 2014年
- 经典PID直接取目标和实际行为之间的误差,当初始误差较大时,PID参数不能设计的太大,否则会使控制量太大而进入饱和状态,降低了对系统的控制能力。以某高转速搜索平台为研究对象,通过安排过渡过程设计了系统的速率稳定环。仿真表明,安排过渡过程是提高高转速伺服控制系统性能的一种有效方法。
- 师永平朱元武武云鹏王玉华张红梅
- 关键词：高转速PID
- PMSM神经网络模型参考自适应的速度控制被引量：8
- 2015年
- 提出了针对永磁同步电机速度控制的神经网络模型参考自适应控制器。将模型参考自适应状态观测器和单神经元PID应用于永磁同步电机无速度传感器矢量控制中,选取永磁同步电机本体作为参考模型,电流模型为可调模型。以波波夫稳定性理论为基础确定自适应律并分析其稳定性。系统同时采用了将神经网络理论与传统PID控制理论相结合,通过结合无监督Hebb学习规则和有监督Delta学习规则提高控制器参数在线学习和优化,形成了神经网络PID控制器单取代传统PID,改善了传统PID的控制效果和鲁棒性。同时,采取了Matlab进行仿真验证可行性和有效性。
- 佘致廷卢文斗谭琼琼丁时云张红梅
- 关键词：神经网络模型参考自适应
- 比例-积分控制加广义预测控制算法及其应用被引量：16
- 2018年
- 针对比例–积分(proportional-integral, PI)控制因不能预测未来输出而提前改变控制量使其用于光电稳定伺服系统时往往响应剧烈的问题,研究了光电稳定伺服系统的广义预测控制(generalized predictive control, GPC).首先通过证明受控自回归积分滑动平均(controlled auto-regressive integral moving-average, CARIMA)模型的直接递推预测与Diophantine方程预测等价,提出了预测较快的模型等价预测GPC算法,其预测复杂度比原GPC降低了一个阶次.其次通过对PI和GPC的特点进行分析,综合考虑两者的优缺点,提出了一种新型的基于PI增量和GPC增量加权的比例积分控制加广义预测控制(proportional-integral control plus generalized predictive control, PI+GPC)算法,实现了基于历史、当前和未来偏差计算控制量,并给出了算法设计流程和参数选取规则.最后通过仿真并在某光电稳定伺服平台上验证后得出, PI+GPC和PI相比稳定精度有所提高,且平稳性和快速性大为改善.
- 薛生辉曲俊海王永宏王永宏张红梅师永平
- 关键词：PI控制广义预测控制DIOPHANTINE方程CARIMA模型
