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符号网络下多智能体系统二分一致性的牵制控制问题被引量：5: 2019年; 一致性是多智能体系统分布式协同控制的核心.以往关于一致性问题的研究大多集中在个体间只有正权重相互作用的网络中.现研究符号网络(网络中个体间既存在正权重相互作用又存在负权重相互作用)下二分一致性的牵制控制问题.针对外界输入仅作用于网络节点二元划分的同一簇个体和外界输入分别作用于网络节点二元划分的两簇中个体两种情形,给出其二分一致性稳态值的定量化描述,即如果外界输入只控制其中一簇的个体,则当外界输入作用为正(负)权重时,受到外界输入直接影响的一簇个体的状态收敛到外界输入(外界输入的相反数),另一簇个体状态收敛到外界输入的相反数(外界输入);如果外界输入以相反的权重符号分别控制两簇中的个体,则由正(负)权重外界输入控制的一簇个体状态收敛到外界输入(外界输入的相反数),另一簇个体状态收敛到外界输入的相反数(外界输入).仿真研究验证了所提出理论的有效性.; 邵海滨潘鹿鹿席裕庚李德伟甘中学许裕栗; 关键词：牵制控制多智能体系统

基于半闭环的软测量仪表及其软测量方法: 一种工业过程控制技术领域的基于半闭环的软测量仪表，包括用于测量辅助变量的智能仪表，存放数据的DCS数据库以及上位机，现场智能仪表与工业生产过程连接，上位机与DCS数据库及软测量显示仪连接，所述的上位机为软测量智能处理器，...; 李德伟汤奇峰席裕庚

DMC在线优化的分布式求解在FPGA上的实现被引量：1: 2012年; 针对高维系统的动态矩阵控制(DMC),为克服单一FPGA计算资源有限的困难,提出以分布方式求解DMC的在线优化问题。采用多个FPGA,并通过板间的高速串行通道RocketIO交换信息,建立分布式求解系统。实验结果表明,分布式求解系统能有效解决DMC在线优化问题。; 罗延泰李德伟席裕庚; 关键词：FPGA DMC ROCKETIO 分布式求解

线性离散随机系统输入和状态的多步估计方法及应用被引量：4: 2017年; 具有未知输入的系统的状态估计问题已经在过去几十年里引起了相当的关注.本文对于线性离散随机系统提出了一种基于多步信息的输入和状态同步估计方法.首先,采用多步信息的最小方差方法来获得未知输入.由于引入了包含多个时间步骤的扩张状态和测量向量而计算多步信息,使估计结果与一步估计相比减少了对噪声的敏感性.其次,利用输入估计值和卡尔曼滤波估计过去和当前的状态.该方法在未知输入维数等于状态维数时仍然有良好的估计效果.数值仿真验证了提出的估计方法的有效性.最后,该方法应用于厌氧消化过程反应罐中的溶解甲烷和二氧化碳的浓度估计以验证方法的实用性.; 吉浩日席裕庚李德伟薛蕾; 关键词：卡尔曼滤波状态估计厌氧消化过程

基于数据驱动的通用动态矩阵控制系统及控制方法: 一种工业过程控制技术领域的基于数据驱动的通用动态矩阵控制系统及其控制方法，包括传感器、存储器、预测控制器模块，其中传感器与被控对象相连用以检测实际输出信号，且传感器的输出端与预测模型的预测输出相比较，将误差传输至预测控制...; 李德伟余雅茹席裕庚

基于FPGA的非线性预测控制器设计被引量：1: 2012年; 对于非线性程度较高的复杂对象,非线性模型预测控制(Nonlinear Model Predictive Control,NMPC)是一种有效的控制策略。为了实现对这类对象的有效控制,设计了一种基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的非线性预测控制器,该嵌入式控制器具有灵活性和高适应性等特点,能够应用于工业现场控制。为了满足工业控制的可行性和实时性要求,提出了一种序贯二次规划(SQP)算法的改进算法,在FPGA有限的计算资源下,保证每个采样间隔内都能得到NMPC优化问题的可行解。经仿真实验证明,采用非线性预测控制器在计算速度和精度上都能达到较好的性能。; 韩慧婷李德伟席裕庚; 关键词：FPGA 可行性

模型预测控制--现状与挑战被引量：425: 2013年; 30多年来,模型预测控制(Model predictive control,MPC)的理论和技术得到了长足的发展,但面对经济社会迅速发展对约束优化控制提出的不断增长的要求,现有的模型预测控制理论和技术仍面临着巨大挑战.本文简要回顾了预测控制理论和工业应用的发展,分析了现有理论和技术所存在的局限性,提出需要加强预测控制的科学性、有效性、易用性和非线性研究.文中简要综述了近年来预测控制研究和应用领域发展的新动向,并指出了研究大系统、快速系统、低成本系统和非线性系统的预测控制对进一步发展预测控制理论和拓宽其应用范围的意义.; 席裕庚李德伟林姝; 关键词：模型预测控制非线性系统

基于视频监控数据的信号灯交叉路口排队长度估计方法: 一种基于视频监控数据的信号灯交叉路口排队长度估计方法，监控视频来自于交叉路口的监控摄像头；监控视频经过处理返回监控范围内的车辆信息；利用一个信号周期内获取的车辆信息来学习所设计的车辆跟驰模型的参数，学习后的跟驰模型重建车...; 盛子豪薛拾贝徐云雯李德伟

基于交通预测的动态路径规划方法: 一种基于交通信息的动态路径规划方法，包括：网络模型抽象，堆叠网络和时空滚动算法。所述网络模型抽象，将实际道路转化为节点和权值的网络图结构，分为上层网络模型抽象和下层网络模型抽象，权值设置综合考虑交通流密度和路径长度；所述...; 李德伟喻想想席裕庚; 文献传递

基于A2C算法的大规模路网递阶优化方法: 深度强化学习是近年来人工智能领域的热门研究方向,其与环境不断交互学得策略的框架与交通控制场景天然契合。目前深度强化学习在信号优化中的应用多集中在单路口和小规模区域,面对大规模路网存在计算规模庞大和优化效率低的问题。在上述...; 董莹玮张辰徐云雯李德伟; 关键词：交通信号控制

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李德伟