郭红戈
- 作品数：35 被引量：49H指数：4
- 供职机构：太原科技大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省自然科学基金山西省青年科技研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程机械工程电气工程更多>>
- 一种多面避障叉车式仓储物流搬运小车
- 本发明属于仓储物流运输工具技术领域，具体涉及一种应用于仓储物流的高效运输车；具体技术方案为：一种多面避障叉车式仓储物流搬运小车，包括平行布置的顶板和底板，顶板与底板之间通过三套起升机构支撑，三套起升机构围绕顶板的中心等角...
- 郭红戈邵杨张春美白维松何世康刘源
- 文献传递
- 无模型自适应预测控制器在钢球磨煤机中储式制粉系统中的应用被引量：1
- 2008年
- 文章介绍了钢球磨煤机中储式制粉系统的工艺流程和特点,建立了制粉系统的数学模型,并设计了该系统的无模型自适应预测控制器。仿真结果表明,该预测控制器具有超调量小、动态性能好等特点。
- 郭红戈李虹
- 关键词：钢球磨煤机中储式制粉系统无模型自适应控制预测控制
- 基于神经网络逆系统的车辆动力学模型解耦法
- 2024年
- 为了消除车辆各系统纵横向之间的耦合影响,对车辆动力学模型进行了神经网络逆系统解耦控制。选用的研究对象为四轮驱动、前轮转向的无人驾驶车辆。首先,将包含侧向运动和横摆运动两个自由度的车辆动力学模型通过Interactor算法进行可逆性分析;其次,搭建卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)逆系统结构构建逆系统,并验证该方法的可行性;将该解耦方法应用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制设计中,通过CarSim和Matlab/Simulink联合仿真试验证明,设计的CNN+LSTM神经网络逆系统解耦控制在多种工况下都具较好的跟踪特性及稳定性。
- 常亚妮郭红戈张春美
- 关键词：无人驾驶车辆
- 利用弯路估计的深度强化学习求解车辆路径问题的方法
- 本发明属于人工智能技术领域，具体技术方案为：利用弯路估计的深度强化学习求解车辆路径问题的方法，具体步骤如下：一、构建深度强化学习模型网络结构及优化目标；二、初始化学习模型的所有参数值，随机生成数据集；三、构建训练过程，将...
- 张春美马兆良梁子琪郭红戈陈高华
- 动车组列车制动系统Hammerstein模型的广义预测控制研究被引量：7
- 2014年
- 鉴于动车组列车制动控制在运行和ATO中的重要性,以Hammerstein模型为基础,设计动车组列车制动系统的广义预测控制GPC器。把Hammerstein模型看作静态子系统和动态子系统的串联,动态子系统辨识为CARIMA模型,用思维进化算法MEA辨识由动态子系统纯延时环节和外界干扰造成的模型误差,设计基于MEA误差修正的GPC器,得出中间量。根据动车组列车制动特性对中间量进行约束化处理,使处理后的中间量和制动级位实现一一对应关系。对描述静态子系统的静态函数求逆,得到制动系统的制动级位。以CRH2型动车组为仿真对象,比较PID和GPC的控制效果,证明MEA修正误差的有效性,验证GPC器控制动车组列车制动系统的优越性。
- 郭红戈孙志毅张春美
- 关键词：HAMMERSTEIN模型思维进化算法CRH2型动车组CRH2
- 电动汽车充电站智能选址定容方法
- 本发明公开了一种电动汽车充电站智能选址定容方法，解决了现有电动汽车选址和定容不智能的技术问题，本发明属于电动汽车充电站智能规划技术领域，具体技术方案为：首先建立充电站建设花费费用、运行维护费用、服务用户充电的费用、排队等...
- 郭红戈孟涛郭安庆张春美
- 一种基于差分进化和模糊控制相结合的避障路径规划算法
- 本发明的一种基于差分进化和模糊控制相结合的避障路径规划算法属于智能控制领域，解决了现有模糊控制同样会使智能车辆陷入局部最小问题使其不能做出及时、准确的避障动作的问题，具体步骤为：1)设计模糊控制器，2)利用差分进化算法优...
- 张春美刘承鹏郭红戈申静如
- 文献传递
- 基于差分进化算法的四旋翼自适应滑模控制
- 2023年
- 针对四旋翼飞行器在实际飞行中存在的模型不确定和外部干扰,设计了基于内外环结构的自适应滑模控制。首先使用牛顿欧拉法建立动力学模型,然后结合自适应方法设计了滑模控制器以实现系统模型不确定和外部干扰存在时的轨迹跟踪并证明了闭环系统的稳定。接着,以反映控制性能的指标为适应度函数,利用差分进化算法整定滑模控制器参数。最后通过仿真验证差分进化算法的性能以及自适应滑模控制器的性能,仿真结果表明,经差分进化算法整定的自适应滑模控制器在模型不确定和外部干扰的影响下具有良好的轨迹跟踪性能。
- 成利梅张春美郭红戈
- 关键词：四旋翼飞行器滑模控制自适应控制差分进化算法
- 基于EMD-PF-GRNN的短期风电功率预测研究被引量：2
- 2023年
- 针对短期风电功率预测,将风电输出功率作为时间序列信号,由于其所具有波动性、非平稳性的特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)、粒子滤波(PF)和广义回归神经网络(GRNN)的组合预测模型。首先,利用EMD对风电功率序列进行分解,获得各个相对平稳的模态分量;然后,将分解得到高离散度的数据采用PF进行分析处理,低离散度的数据采用GRNN进行分析处理,其中,通过粒子群算法(PSO),根据各低离散度数据自身特点优化GRNN的平滑因数,以进一步提高其预测性能和精度;最后,通过线性叠加各分量的预测结果得到最终风电功率的预测值。结果表明,与PSO-GRNN和单一GRNN结构相比,EMD-PF-GRNN预测模型的预测误差降低了6%左右,预测精度更高,可以更好的预测风电功率。
- 周婕张春美郭红戈
- 关键词：广义回归神经网络短期风电功率预测
- 一种移动机器人避障路径规划方法
- 本发明属于机器人及智能车辆的局部导航领域，具体技术方案为：一种移动机器人避障路径规划方法，具体步骤如下：一、基于移动机器人车载外部传感器激光雷达获取的工作环境信息构建栅格环境地图；二、通过改进引力和斥力场函数计算机器人受...
- 张春美曹靖宇郭红戈陈高华周婕
- 文献传递
