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关键词： 强化学习   最优控制   B样条函数   Q-Learning   分层强化学习  

摘要： 随着科技的不断进步,控制系统的规模持续扩大,结构日益复杂,对高效且鲁棒的控制方法提出了更高要求。传统PID控制因其结构简单、实现方便,在单变量系统中得到广泛应用。然而,对于多输入多输出、多变量耦合及动态复杂环境,其控制性能受限,难以满足高精度需求。现代控制方法如线性二次调节(LQR)与模型预测控制(MPC),依赖状态空间建模与滚动优化机制,在高端制造等领域取得了重要进展。但其应用高度依赖于精确建模,面临建模成本高、开发周期长以及模型失配等问题,限制了其在复杂系统中的应用。 最优控制理论作为现代控制体系的核心分支,通过动态系统的最优性条件(如庞特里亚金极大值原理)与目标泛函的优化设计,在保证系统稳定性的同时实现对轨迹跟踪、能耗最小化等性能指标的精确优化。该方法以状态方程、目标泛函和控制约束为三大核心要素,通过解析或数值方法求解最优控制律,在航空航天、工业过程控制等领域具有成熟应用。然而,传统最优控制高度依赖精确的数学模型构建,当系统存在强非线性、时变特性或高维状态空间时,其面临建模误差累积与计算复杂度剧增的双重挑战。在此背景下,强化学习通过无模型的自适应机制,为复杂系统控制开辟了新路径。其核心在于:智能体通过马尔可夫决策过程框架下的试错学习,借助价值函数与策略网络的双重优化,逐步逼近最优控制策略。相较于传统方法,该技术突破了对显式数学模型的依赖,特别适用于存在未建模动态或环境干扰的复杂场景。 本文围绕基于强化学习的线性系统最优控制展开研究,主要解决两个核心问题。首先,针对线性随机系统中的概率密度函数(PDF)跟踪控制问题,提出了一种基于B样条函数建模的无模型强化学习控制方法,以解决在系统参数未知的情况下PDF输出控制的问题。该方法能够在无模型环境下通过数据驱动方式逼近最优控制策略,实现高效、精确的概率分布跟踪控制。其次,针对最优控制中的性能指标加权矩阵Q和R的选取问题,提出了一种基于分层强化学习(HRL)的自适应优化策略,通过构建高层策略与底层策略协同优化,实现最优控制器参数的自动调节,从而提高控制器的智能调参能力和自适应能力。 本文的研究方法充分结合了最优控制和强化学习的优点,突破了传统最优控制对精确数学模型的依赖,利用强化学习的无模型特性,提高了控制系统在复杂、不确定环境下的适应性和优化能力。通过数值仿真和实验分析,验证了所提出方法在动态复杂环境下的有效性,实验结果表明,相较于传统的LQR控制方法,本方法在提高控制精度、增强系统鲁棒性以及优化学习效率方面具有明显优势,为无模型环境下的最优控制提供了一种新的解决方案。

关键词： 模型预测控制   最优控制   建筑供暖   室内热舒适  

摘要： 阐述建筑供暖系统在传统比例积分微分（PID）方法控制下，会出现系统控制点偏移，导致建筑室内温度出现明显波动的问题，为此在建立序列对序列的长短期记忆（seq2seq-LSTM）预测模型的基础上，提出一种基于seq2seq-LSTM预测模型的建筑供暖系统模型预测控制（MPC）方法。建筑供暖系统在该MPC方法控制下，建筑室内温度更加稳定，相比于传统PID方法，建筑室温稳定性平均提升47%，建筑室内热环境更加舒适。

关键词： 分布式变频器   汽车焊装车间   输送领域  

摘要： 在汽车焊装车间，分布式变频器的应用比较普遍，相比集中控制方式，该设备的应用优势比较突出。该设备可以节约安装空间、提升防护等级，可直接应用于车间现场作业，达到控制使用成本的效果。本文对分布式变频器进行概述，分析其在汽车领域的应用优势，并总结了其在汽车焊装车间输送领域的具体应用情况，最后展望了该设备在汽车领域的应用发展趋势。

关键词： 最优控制   羊群效应   独播节目   宣传策略  

摘要： 考虑羊群效应和宣传效应对用户预期效用的影响,本文运用最优控制理论构建独播节目利润最大化问题的决策模型,得到节目的收费最优定价、免费最优广告量及最优宣传投入强度。研究表明:收费模式中宣传效应对最优定价的影响特征和羊群效应有关,并导致免费模式中最优广告量减少。在羊群效应较高情况下,随着宣传效应的增加,运营商能通过延长收费模式时间提高节目利润。在宣传总预算不变的约束下,节目发布前后存在最优宣传期策略和宣传预算的最优分配策略。羊群效应影响节目发布后的最优宣传期策略和宣传预算在节目发布前后的最优分配策略,但节目发布前的最优宣传期策略与羊群效应无关。

关键词： 2-step   4-quadrant switch   4-step   current commutation   efficiency   matrix converter   ON state voltage drop   Si IGBT   SiC MOSFET   turn ON/OFF times   2-step   4-quadrant switch   4-step   current commutation   efficiency   matrix converter   ON state voltage drop   Si IGBT   SiC MOSFET   turn ON/OFF times  

摘要： Silicon Carbide (SiC) MOSFETs are promising replacements for Silicon (Si) IGBTs in various power electronic topologies. While extensive research exists on SiC MOSFET based 2-quadrant switches, studies on 4-quadrant switch topologies remain limited. A 4-quadrant switch is typically formed by combining multiple 2-quadrant switches such as MOSFETs, IGBTs, or diodes. Designing such topologies presents challenges, including commutation methods (2-step and 4-step), finite switching speed constraints, variable ON state voltage drops, and quadrant-dependent transition (turn ON/OFF) times. This research systematically investigates these challenges through analysis, simulation, and experimental validation in a controlled FPGA based test environment. The study focuses on selecting an optimal commutation method, analysing the impact of 2-step and 4-step switching on transition times and ON state voltage drops, and evaluating the maximum switching frequency and efficiency of converters utilizing SiC MOSFET based 4-quadrant switches. The findings demonstrate the advantages of these converters in terms of reduced transition times, higher switching frequencies, and improved efficiency, establishing SiC MOSFET based 4-quadrant switches as a viable alternative to Si IGBT based designs.

关键词： Insulated gate bipolar transistors (IGBT)  

摘要： The Insulated Gate Bipolar Transistor (IGBT) is a critical component of power electronic devices, and its reliability significantly impacts the overall system performance. To enhance IGBT reliability assessment in the context of modular multilevel converters (MMCs), this study proposes a remaining useful life (RUL) prediction method based on a phased nonlinear Wiener process. By analyzing the failure mechanisms of IGBTs, the turn-off peak voltage and the collector-emitter saturation voltage are identified as key degradation indicators. A piecewise nonlinear Wiener degradation model is employed for RUL prediction, with gradient change detection method used to dynamically determine segmentation points. The proposed model accounts for the stochastic effects of the drift coefficient and measurement errors, with Kalman filtering algorithm applied to update random parameters in real time. Based on accelerated aging test data, the proposed method is compared with the standard Wiener model, the Wiener model considering only drift coefficient randomness, and other recent RUL prediction methods that do not rely on the Wiener process. The results demonstrate that the proposed approach achieves higher prediction accuracy and computational efficiency, particularly in scenarios with significant fluctuations in degradation indicators, making it highly promising for engineering applications. © 2001-2011 IEEE.

关键词： 终端状态期望等式约束   部分信息   Riccati方程   滤波理论   拉格朗日对偶理论  

摘要： 在真实的金融市场中,每个理性的投资者都会选择一个属于有效边界的投资组合,实际上在有效边界上的有效点有无数个.因此,为了确定一个特定的有效点,本文研究关于两类终端状态期望等式约束下的随机控制问题,得到相应的最优反馈控制,从而为相关问题的理性决策提供理论参考.研究的主要结果如下: (1)建立受控状态系统是线性全信息系统,其终端受到期望等式约束,而目标函数是关于状态和控制的含混合项二次型函数的随机控制模型.首先,引入两个随机Riccati方程,运用平方补齐方法将目标函数化简为仅含控制的标准二次型函数.然后,在方程组的可解性和期望等式约束满射的条件下,运用拉格朗日乘子法,将模型中的问题转化为等价的无约束含参数的随机控制问题;同时引入对应的的随机Riccati方程,得到等价问题的显式解.其次,应用拉格朗日对偶理论,得到原问题的最优反馈控制.最后,分析本模型中所设置的假设条件对于所讨论的随机控制问题是合理可行的. (2)建立受控系统是线性信号-观察系统,其终端信号受到期望等式约束,而目标函数是关于状态和控制的二次型矩阵的随机控制模型.首先,运用分离原则与滤波理论,将原问题等价转化为滤波方程全信息下的随机控制问题.然后,在方程组的可解性和终端信号期望等式约束满射的条件下,运用变分原理证明所设置的随机控制问题在容许控制域中存在唯一最优解.其次,引入两个确定性Riccati方程,运用平方补齐方法将分解后的目标函数化简为仅含控制的标准二次型矩阵值函数.再其次,运用拉格朗日乘子法,将模型中的问题转化为等价的无约束含参数的随机控制问题,并求解等价问题的显式解.最后,应用拉格朗日对偶理论,得到原问题的最优反馈控制.

关键词： 汽车企业   机床设备   变频器   故障处理  

摘要： 机床设备变频器是汽车企业生产过程中的重要工具，因此做好变频器故障处理工作格外重要。本文主要分析汽车企业机床设备变频器常见的故障因素，探讨自诊断功能、多表法等一系列诊断技术的应用，提出具有针对性的策略优化软件、修复硬件。研究表明，通过上述方式可以降低汽车企业机床设备变频器故障出现的概率，优化生产线，提高企业的经济效益。

关键词： 快照型高维数据   动态建模   最优传输   最优控制   深度学习  

摘要： 生物高维大数据的不断涌现,其数学建模与计算对概率统计、数据科学和人工智能等领域提出了新的挑战.本文综述了以时间序列单细胞测序为代表的快照型高维数据的动力学建模与计算的研究进展,重点介绍了基于最优传输理论的数学模型与优化方法,强调了数学模型与深度学习相融合在高维大数据高效计算中的关键作用,并讨论了推断细胞-细胞相互作用等复杂非线性系统建模与计算方面的挑战与机遇.

关键词： 剩余寿命预测   绝缘栅双极型晶体管   循环神经网络   卷积神经网络  

摘要： 针对IGBT可靠性研究中的剩余寿命预测方向，提出一种卷积神经网络和双向长短期记忆网络融合的剩余寿命预测模型。采用NASAPCoE研究中心公布的IGBT加速老化测试中的过流高温老化测试数据，提取集电极发射极关断电压尖峰作为特征参数，进行模型验证，性能评价上采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差百分比（MAPE）指标进行模型评估。结果表明：对比LSTM、CNN-BiLSTM模型的评估性能。文中提出的模型RMSE值为0.0380,MAE值为0.0302,MAPE值为0.4251，性能优于其他两种模型。因此在IGBT剩余寿命上，采用机器学习方法中的融合模型方法比单一模型具有更好的泛化性和鲁棒性。表明所提出的方法具有一定的参考意义。