我们应用最优非线性控制框架来控制 FitzHugh-Nagumo 振荡器的全脑网络的动态。其节点对应于基于图谱的人类大脑皮层分割的皮质区域,节点间耦合强度来自人类大脑连接组的扩散张量成像数据。节点采用无延迟的加法方案耦合,并由具有固定均值和加性高斯噪声的背景输入驱动。节点的最佳控制输入是通过最小化成本函数来确定的,该成本函数惩罚与期望网络动态的偏差、控制能量和空间非稀疏控制输入。使用背景输入的强度和整体耦合强度作为序参数,网络的状态空间分解为由高振幅极限环分隔的低活动和高活动固定点区域,所有这些区域都定性地对应于孤立网络节点的状态。然而,沿着边界,可以观察到额外的极限环、异步状态和多稳态。将最优控制应用于几个状态切换和网络同步任务,并将结果与同一连接组的线性控制理论的可控性度量进行比较。我们发现,后者关于节点在控制网络动态方面的作用的直觉(仅基于连接组特征)通常不会延续到非线性系统中,正如之前所暗示的那样。相反,在最优非线性控制下,节点的作用关键取决于指定的任务和系统在状态空间中的位置。我们的研究结果为大脑网络状态的可控性提供了新的见解,并可能为设计新的非侵入性脑刺激范式提供灵感。
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摘要:微电网的重要性已被直接电流(DC)微电网的研究量增加所承认。主要原因是简单的结构和有效的性能。在这篇研究文章中,已经提出了双积分滑动模式控制器(DIMC)用于涉及可再生能源和混合储能系统(HESS)的能源收集和直流微电网管理。DIMC比传统的滑动模式控制器提供了更好的动态响应和减少的颤动。在第一阶段,得出了网格的状态差异模型。然后,为PV系统和混合储能系统提出了非线性控制定律,以实现DC链路上电压调节的主要目标。在后面的部分中,使用Lyapunov稳定性标准证明了系统的渐近稳定性。最后,提供了能源管理算法,以确保DC微电网在安全操作限制内的平稳运行。通过在MATLAB/SIMULINK软件上实现并与滑动模式控制和Lyapunov重新设计进行比较,通过在MATLAB/SIMULINK软件上实现了拟议的系统的有效性。此外,为了确保所提出的控制器对该方案的实际生存能力,已在实时硬件式测试工作台上进行了测试。
摘要:本文介绍了一种可逆功率降压-升压转换器 (BBC) 的非线性控制,用于控制混合动力电动汽车 (HEV) 中使用的超级电容器 (SC) 中的能量存储。目的是控制功率转换器以满足以下两个要求:(i) SC 电流完美跟踪其参考信号和 (ii) 闭环系统的渐近稳定性。这两个目标是使用积分滑模控制实现的。为了验证所提出的方法,我们构建了一个实验原型。使用 DS1202 卡将控制器集成到 dSPACE 原型系统中。通过形式分析、仿真和实验结果清楚地表明,设计的控制器实现了所有目标,即系统的稳定性和电流在其参考值上的控制。
收到日期:2020 年 1 月 15 日。接受日期:2020 年 3 月 15 日。最终版本:2020 年 5 月 25 日摘要本文提出了一种用于串联架构混合储能系统的非线性控制结构,该系统调节直流总线电压(输出电压)并确保电池电流满足电流斜率限制。提出的解决方案分为两个阶段,在第一阶段,电池连接到为辅助电容器供电的降压/升压转换器。在第二阶段,辅助电容器通过第二个降压/升压转换器连接到直流总线。两个转换器均使用级联控制系统进行调节,其中内环是电感器电流的滑模控制器,第一和第二转换器中的外环分别设计用于限制电池电流的斜率和调节直流总线电压。本文提供了控制器的设计过程,并通过电源系统在充电、放电和待机模式下的仿真结果验证了其性能。关键词:电池;电容器;降压/升压转换器;当前转换速率;滑模控制。概述 该文章涉及一系列非线性控制系统的结构,包括直流母线电压(电压)的张力控制和电池充电速度限制的控制科连特。解决方案是连接电池和降压/升压转换器以及辅助电容器。在第二个中,辅助电容器连接到直流总线和第二个转换器降压/升压。转换器使用级联控制系统、内部控制器、电感器模式、外部启动器和第二个转换器,以限制电池和电池的速度。 DC 巴士上的常规张力。本节阐述了控制装置的处理过程和仿真结果的验证,考虑了操作方式、卸载和操作方式中的操作能力系统。
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