检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王娜上海交通大学

学位级别：博士

模糊模型易于表达结构性的知识,可将专家的先验知识与过程的数据信息相结合,利用模糊规则库来精确逼近和描述建模对象中不同系统变量间的函数关系,能有效地克服机理模型难以解析复杂的非线性关系、且构建成本较高的缺点,从而使被控过程... 详细信息

模糊模型易于表达结构性的知识,可将专家的先验知识与过程的数据信息相结合,利用模糊规则库来精确逼近和描述建模对象中不同系统变量间的函数关系,能有效地克服机理模型难以解析复杂的非线性关系、且构建成本较高的缺点,从而使被控过程及其相关特性更加易于描述、理解和分析。在模糊建模中,模型的精确性、解释性及其相互折衷问题一直是非常活跃的研究领域。模糊辨识作为模糊建模中有效的数据驱动手段,主要分为结构辨识和参数辨识两部分。其中结构辨识是关键环节,但就整体而言,由于通常采用启发式方法和数值方法,致使目前仍缺乏系统化的指导方法,所以尚未形成完善的理论体系。因此在各种噪声和人为决策等不确定因素的影响下,应用现有模糊辨识技术处理不同折衷程度的模糊建模问题时,仍面临着严峻的挑战。为此,本文基于客观聚类的思想,并结合各种优化方法,对上述的模糊建模问题开展了相应的研究工作。主要研究内容包括以下几个方面: 在传统鲁棒聚类算法中,聚类有效性的计算及其综合评判直接影响着聚类结果的分类精度。但受噪声和评判准则间缺乏公度性的影响,准确的聚类结果,即聚类个数和聚类中心难以直接确定。为此,提出了一种新型的鲁棒聚类算法——改进客观聚类分析算法。利用偶极子分级策略进行初始划分,从而降低了噪声可能导致的冗余;并在原始客观聚类分析算法的基础上,引入了相对不相似性测度,以提高算法对于形状不规则和边界模糊聚类的准确判别;此外,为了提高一致性计算的收敛性,还提出了改进的一致性准则;并且还借助于GMDH理论中最优复杂度聚类的原则,避免了外部准则约束的施加,可以直接获得准确的聚类结果。除理论分析外,还在加入白噪声情况下,借助于数值例子对改进客观聚类分析算法的鲁棒性进行了分析;并利用IRIS标准测试分类问题,在加入Markov有色噪声情况下验证了本方法的鲁棒性和良好的分类精度。在T-S模糊辨识中,前件结构及其参数的辨识精度既决定了模型对于已有训练数据的拟合精度,又直接影响了模型对于未建模数据的泛化能力,因而对模型的精确性具有至关重要的作用。然而传统聚类方法对于训练数据学习的弱鲁棒性,难以保证模型的辨识精度,并且计算量较大。为此,本文提出了一种基于客观模糊聚类的鲁棒T-S模糊辨识算法。首先将改进客观聚类分析算法引入到模糊c均值聚类算法中,形成了客观模糊聚类分析算法,以确定最优的前件模糊划分。因此既有效提高了模糊辨识算法的鲁棒性,实现了对前件结构及其参数的精确估计,又通过一次学习直接确定了前件辨识的结果,从而提高了算法的计算效率。此外,采用了稳态卡尔曼滤波方法确定后件参数,避免了最小二乘估计中存在的非数值解问题,提高了计算结果的有效性。在性能分析中,与模糊c均值聚类算法相比较,验证了客观模糊聚类分析算法的计算复杂性,并利用加白噪声的人工测试函数验证了本辨识方法的鲁棒性。最后在有无外加噪声两种情况下,采用仿真实例Box-Jenkins煤气炉系统验证了本方法的鲁棒性以及良好的逼近和泛化能力。在T-S解释性模糊建模研究中,模型的解释性与精确性之间的矛盾始终存在。而传统方法一般采用过估计手段或者基于全局划分策略来初始化模型,难以精确逼近系统的局部非线性特性,因此可能导致规则库的冗余,或者模型拟合精度和泛化能力的下降,很难实现解释性与精确性之间的良好折衷。针对这类问题,本文将客观聚类思想与遗传学习策略相结合,提出了一种基于遗传——客观聚类的解释性T-S模糊建模算法。一方面,基于客观聚类的初始模糊划分优先考虑了规则库的约简,从而降低了过估计和全局划分的强一致性对异常数据的敏感,大大减少了冗余。另一方面,在迭代学习过程中,采用了基于局部误差准则的模糊划分扩展策略,改善了局部拟合的精确性;并在此基础上,利用遗传算法从候选集中选择最优子集,从而降低了过分强调局部精度而可能引起的全局精度的损失,确定了最佳规则数。电力应用问题的仿真研究验证了本方法模型的紧凑性与精确性。针对Mamdani模糊建模研究中,Mamdani模型的解释性因素,即规则库的紧凑性、规则库的相容性和模糊划分的清晰性等特性易受传统策略过学习的影响而导致下降的问题,在客观聚类策略的基础上,引入了进化学习的机制,提出了一种基于进化——客观聚类的Mamdani模糊建模算法。首先基于改进的客观聚类分析算法,并结合模糊聚类和最小二乘优化技术,实现了对初始Mamdani模型的简明模糊辨识,不仅将客观聚类辨识的思想由T-S模型自然推广到Mamdani模型中,而且通过一次学习可以有效确保规则库的紧凑性。其次基于经典的(1+1)进化策略简单实现了对规则前、后件参数语义值的优化。在进化学习过程中,采用规则覆盖率和遗传小生境作为约束条件来联合设计适应度函数,可以有效实现对另外两种解释性因素——规则间的相容性和模糊划分中相邻子

关键词：模糊建模 T-S模型 Mamdani模型解释性精确性鲁棒客观聚类分析 GMDH

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基于多参数细分模糊建模的新一代物流分拣系统设计

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物流技术 2014年第5期33卷 455-457,476页

作者：黄孝平南宁学院广西南宁530200

提出一种基于多参数细分模糊建模的物流分拣系统设计方法,以新型的棍子浮出式分拣装置为基础,将货物通过射频识别技术对信息进行采集反馈,将系统的分拣模型涉及的参数细分,在分拣控制系统中使用多参数模糊建模建立控制模型,保证系统的... 详细信息

提出一种基于多参数细分模糊建模的物流分拣系统设计方法,以新型的棍子浮出式分拣装置为基础,将货物通过射频识别技术对信息进行采集反馈,将系统的分拣模型涉及的参数细分,在分拣控制系统中使用多参数模糊建模建立控制模型,保证系统的稳定性与分拣准确率。实际的系统测试证明,本文设计的系统在物品分类中的准确率高达93.6%,效率明显提高,具有很强的实用性。

关键词：参数细分模糊建模物流分拣射频识别

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基于两步模糊建模的随机分布系统故障分析及仿真研究

基于两步模糊建模的随机分布系统故障分析及仿真研究

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作者：叶杨飞扬州大学

学位级别：硕士

包含随机噪声、外部干扰以及系统故障的随机过程广泛存在于工业控制和航空航天等实际模型中,其中含有非高斯变量的随机分布系统因为工作环境复杂以及缺乏完整的模型信息,已经成为控制工程领域的研究热点。特别当系统受到故障以及外部干... 详细信息

包含随机噪声、外部干扰以及系统故障的随机过程广泛存在于工业控制和航空航天等实际模型中,其中含有非高斯变量的随机分布系统因为工作环境复杂以及缺乏完整的模型信息,已经成为控制工程领域的研究热点。特别当系统受到故障以及外部干扰的影响时,如何保证系统稳定尤为重要。论文在此基础上,研究随机分布系统的两步模糊建模方法,进一步讨论系统的故障诊断、容错控制以及控制算法的Simulink实现等问题。论文的主要工作包括如下方面：针对复杂非高斯随机分布过程,基于模糊逻辑系统和T-S模糊模型的动态逼近性能,研究两步模糊建模理论框架,在此基础上讨论系统的故障诊断问题。设计模糊滤波器以及带有投影算法的自适应调节率,很好地估计系统故障,同时保证了故障估值的有界性。基于凸优化理论和Lyapunov分析过程,计算滤波器增益,验证了误差系统在故障发生情况下的稳定性。仿真算例比较了B样条函数和模糊逻辑系统逼近的动态过程,仿真结果显示出系统具备了良好的故障诊断性能。在两步模糊建模的框架下,研究随机分布系统容错控制问题。基于T-S模糊权动态模型,考虑时变故障的影响,设计相应的模糊滤波器和自适应调节率。在此基础上,基于凸优化理论,同时计算滤波器增益和控制增益,构建带有容错性能的反馈控制输入。利用Lyapunov分析过程,验证了误差系统和闭环权动态T-S模糊模型在时变故障的影响下,依然保持稳定。结合Simulink仿真平台,设计对应的控制流程图,仿真结果体现出系统具有良好的故障诊断能力和容错控制性能。在两步模糊建模的框架下,研究随机分布系统受系统故障以及外部干扰的抗干扰故障诊断算法。一方面,通过构造扩张观测器,估计未知外部扰动；另一方面,设计带有投影算法的自适应滤波器,估计系统故障,同时保证故障估值的有界性。进一步,结合凸优化理论,同时计算观测器增益以及滤波器增益,验证了系统在外部干扰和故障双重影响下具有良好的动态性能。考虑常值故障以及谐波干扰,通过Simulink仿真算例验证了算法的有效性。

关键词：随机分布系统故障诊断模糊建模容错控制 Simulink 动态仿真

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加热炉系统的模糊建模与控制

加热炉系统的模糊建模与控制

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作者：沈骏上海交通大学

学位级别：硕士

在钢铁工业中,连续退火炉的加热炉系统的建模与控制对提高产品质量、减少能耗和安全生产等都具有十分重要的意义。然而,其运行过程伴随着复杂的物理、化学变化,并具有强非线性。这些特征使得传统的基于系统数理模型的控制器设计方法在... 详细信息

在钢铁工业中,连续退火炉的加热炉系统的建模与控制对提高产品质量、减少能耗和安全生产等都具有十分重要的意义。然而,其运行过程伴随着复杂的物理、化学变化,并具有强非线性。这些特征使得传统的基于系统数理模型的控制器设计方法在实际应用中受到了许多限制。模糊逻辑控制不用考虑对象系统的机理,因此在解决加热炉系统的建模与控制问题时具有很大的优势。它以模仿人类逻辑判断的语言化的规则作为基础,容易被人们理解、解释和认同。因此,本文研究模糊建模与控制在加热炉系统中的应用。模糊规则库的建立一直是模糊建模和控制方法的核心问题与困难所在。完全通过总结专家经验获取模糊规则的方法难以胜任对加热炉系统的控制。运用基于系统运行数据的模糊规则提取方法是解决这一问题的有效途径。由数据提取的模糊规则可以作为专家经验的补充,也可以单独使用进行加热炉系统的建模与控制。在加热炉运行过程中,需要通过调整若干个子加热段的炉温设定值控制出口处的带钢温度。炉温设定值与出口带钢温度之间

关键词：模糊建模模糊控制连续退火工艺带钢加热炉

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基于免疫优化算法的热工过程模糊建模和控制方法研究

基于免疫优化算法的热工过程模糊建模和控制方法研究

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作者：朱红霞东南大学

学位级别：硕士

热工过程的自动控制是保证发电机组热力设备安全经济运行的必要措施,建立精确的热工过程整体模型是对热工过程进行全局优化控制的基础。但由于热工过程具有非线性和不确定性等复杂特性,传统方法难以建立可精确表达热工过程的非线性模型... 详细信息

热工过程的自动控制是保证发电机组热力设备安全经济运行的必要措施,建立精确的热工过程整体模型是对热工过程进行全局优化控制的基础。但由于热工过程具有非线性和不确定性等复杂特性,传统方法难以建立可精确表达热工过程的非线性模型及实施整体优化控制。为此,有必要对一些先进的非线性建模与控制方法进行深入的研究,将其应用于热工过程以有效地提高机组的安全经济性。免疫系统具有免疫记忆、免疫识别、分布性、鲁棒自适应等特性,将这些免疫机制引入控制领域,为解决不确定性系统建模和复杂对象的动态自适应控制等难题提供了一个崭新的思路。本文将免疫信息处理机制应用于遗传算法的改进、模糊控制优化设计、模糊聚类建模及非线性预测控制等方面,解决了复杂系统非线性建模和控制中的一些难题,并对电厂热工过程如汽温系统、单元机组负荷系统等进行了仿真研究。本文具体研究内容如下: (1)分析了传统遗传算法存在的缺陷和成因,在此基础上,将免疫系统的抗原识别、抗体多样性、免疫记忆、浓度调节等机制引入遗传算法中,提出两种改进的免疫遗传算法(IGA)。一是改进型单种群进化免疫遗传算法,它利用一种记忆细胞精英抗体遗传策略进一步保证了算法的稳定性和收敛性;二是多种群进化免疫遗传算法,它将遗传的竞争过程分为子种群间的竞争和子种群内个体间的竞争两级,能有效解决全局和局部搜索能力间的矛盾。通过对测试函数的求解,表明文中两种改进型IGA均具有优良的的寻优特性。 (2)提出了一种基于免疫遗传算法的模糊控制器优化设计方法。在模糊规则和隶属度函数参数联合编码基础上,通过改进的免疫遗传算法实现模糊控制器参数的同步优化。以过热汽温控制系统为例进行了仿真试验,结果表明采用改进的免疫遗传算法优化模糊控制,可以克服传统遗传算法存在的缺陷,保证更快更稳地搜索到最优的规则库和隶属函数,优化后的模糊控制系统具有很好的控制效果。(3)提出一种新型动态免疫进化聚类算法以克服传统模糊聚类建模方法须事先确定规则数的缺陷。它通过改进的遗传策略来优化染色体长度以实现聚类个数全局寻优,同时利用模糊C-均值(FCM)聚类算法加快聚类中心参数的收敛;此外,通过引入免疫系统的记忆功能和疫苗接种机理,新算法得以快速稳定地收敛到最优解。利用这种高效的动态聚类算法辨识模糊模型,可以同时得到合适的模糊规则数和准确的前提参数。对经典实例进行的仿真计算验证了这种模糊聚类建模方法的有效性。将其用于建立热工过程的非线性模糊模型,不需要预先指定模型的规则数,计算量较小,而且所辨识模型精度高,从而为热工过程的整体优化控制奠定了模型基础。 (4)提出了一种基于模糊模型和免疫优化的非线性预测控制方法,该方法将离线辨识到的精确的全局模糊模型作为预测模型,然后利用实数编码的免疫优化算法在线实现非线性预测控制的滚动优化,给出最优的控制量。且该方法可通过修正的遗传算子方便地解决输入受限问题。通过对锅炉过热汽温控制系统和一个简化了的500MW单元机组负荷控制系统的仿真试验,验证了该非线性预测控制方法的有效性,为复杂热力系统控制品质的提高提供了一条新的途径。

关键词：免疫遗传算法模糊控制动态免疫进化聚类模糊建模非线性预测控制热工过程汽温系统单元机组负荷控制系统

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基于空间模糊集的空间分布系统模糊建模与控制

基于空间模糊集的空间分布系统模糊建模与控制

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作者：胡赓上海交通大学

学位级别：硕士

对于实际工业过程中广泛存在的空间分布系统,其建模与控制问题一直是研究的热点。而模糊逻辑系统借助其独特的语言式结构,模拟人类思维,充分利用系统的定性和定量信息,得到较好的应用。本文将模糊逻辑引入到空间分布系统的建模与控制中... 详细信息

对于实际工业过程中广泛存在的空间分布系统,其建模与控制问题一直是研究的热点。而模糊逻辑系统借助其独特的语言式结构,模拟人类思维,充分利用系统的定性和定量信息,得到较好的应用。本文将模糊逻辑引入到空间分布系统的建模与控制中。由于传统的模糊集合只为二维,一维表征输入变量的论域,另一维表征论域个体点的隶属度函数,缺乏表征空间分布系统的空间信息的维度,这也是模糊模型与控制不能直接应用于空间分布系统的主要原因。本文首先提出空间模糊集,与3-D模糊集类似,增加了一维空间轴,用于表现变量的空间信息,在模糊集的空间延伸方式上进行了改进,通过系统的物理意义及机理方程描述,得到输入变量在空间上的变化曲线,并将其作为空间模糊集在空间中的延伸依据,即以此为基准在空间轴上进行延伸平移,由此获得了本文提出的新的空间模糊集。在此基础上,提出了一种基于空间模糊集的空间模糊建模方法。其过程是基于系统的数据样本,初始化模型参数,再根据模型的性能指标调整模糊集参数以及模糊隶属度函数的个数,最后确定符合精度要求的空间模糊集以及模糊规则。模型的输入为具有空间信息的输入,模糊推理时,在空间点确定的情况下,进行二维的模糊推理,得到具有空间信息的输出,再通过重心法解模糊得到模型的输出。传热过程仿真实验结果表明方法的有效性。最后,基于空间模糊集,设计了空间分布系统的空间模糊控制器。空间模糊控制器具有与3-D模糊控制器相似的简单结构,由空间模糊化、空间模糊规则推理及去模糊化构成,设计实例与仿真研究表明了该控制器的有效性。

关键词：空间模糊集 Mamdani模糊模型空间分布系统模糊建模模糊控制

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基于改进模糊聚类的模糊建模方法及其应用研究

基于改进模糊聚类的模糊建模方法及其应用研究

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作者：张彦柳燕山大学

学位级别：硕士

系统模糊建模是现代控制理论的一个重要分支,已在各个领域广泛应用,并不断取得新成果。模糊建模是通过输入输出测量数据,对模糊模型中的结构和参数进行的辨识,从而对非线性系统进行描述。图像分割的目的是根据色彩、纹理、灰度和运动等... 详细信息

系统模糊建模是现代控制理论的一个重要分支,已在各个领域广泛应用,并不断取得新成果。模糊建模是通过输入输出测量数据,对模糊模型中的结构和参数进行的辨识,从而对非线性系统进行描述。图像分割的目的是根据色彩、纹理、灰度和运动等特征把图像划分成视觉上有意义的、具有相似属性的一些区域,图像分割的用途几乎涉及有关图像处理的所有领域。本文首先研究了模糊建模的发展过程,并围绕着改进的模糊聚类算法在模糊建模、图像分割中的应用展开讨论和研究。针对最近邻模糊聚类算法可以克服聚类中心的任意初始化这一问题,以T-S模糊模型及非线性混沌动力系统为研究对象,对模糊聚类算法进行改进,通过引入局部划分关联度因子,平滑每组输入样本向量,并通过一系列的步骤优化T-S模糊模型结构,描述动态系统的特性,提高了系统建模的鲁棒性、建模精度和建模速度。针对普通模糊聚类算法模糊建模模型精度低速度较慢以及用于图像去噪及分割质量较差的问题,引入空间限理论知识,通过邻近样本点平滑样本中心点,达到去噪效果,提高了混沌动力系统建模与图像去噪及分割的精度与速度。最后对递阶模糊聚类进行了进一步改进,通过引入高斯核函数,平滑图像及非线性系统输入样本降低噪声带来的干扰。该方法可以使某点图像像素值与其周围的像素点建立关系,提高了混沌动力系统模糊模型建模与图像去噪及分割速度。

关键词：模糊聚类模糊建模图像分割空间限高斯核函数

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一类非线性系统的扇区模糊建模方法

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科学技术与工程 2017年第18期17卷 84-88页

作者：马嘉跃高嵩黄姣茹钱富才西安工业大学自主系统与智能控制国际联合研究中心西安710021 西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048

针对一类非线性系统的建模问题,以扇区非线性化为基础,提出了一种T-S模糊建模方法。首先在论域上确定出系统中非线性项的最大值和最小值;然后给出非线性项的隶属度函数;最后建立了非线性系统的T-S模糊线性模型。本算法计算简单,容易实现... 详细信息

针对一类非线性系统的建模问题,以扇区非线性化为基础,提出了一种T-S模糊建模方法。首先在论域上确定出系统中非线性项的最大值和最小值;然后给出非线性项的隶属度函数;最后建立了非线性系统的T-S模糊线性模型。本算法计算简单,容易实现,同时,仿真结果也表明算法能够有效实现对原系统的逼近。

关键词：非线性系统模糊建模扇区非线性化 T-S模糊模型

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基于模糊建模的非线性鲁棒模型预测控制

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电机与控制学报 2002年第3期6卷 229-232,236页

作者：刘志远周建锁裴润陈虹哈尔滨工业大学控制科学与工程系黑龙江哈尔滨150001 吉林大学控制科学与工程系吉林130025

针对离散不确定模糊模型,提出了一种鲁棒非线性模型预测控制方法。导出了预测性能指标上界,将稳定性约束、输入约束和输出约束变换成容易求解的线性矩阵不等式（LMI）形式,从而将非线性模型预测控制Min-Max优化问题变换成具有线性矩阵... 详细信息

针对离散不确定模糊模型,提出了一种鲁棒非线性模型预测控制方法。导出了预测性能指标上界,将稳定性约束、输入约束和输出约束变换成容易求解的线性矩阵不等式（LMI）形式,从而将非线性模型预测控制Min-Max优化问题变换成具有线性矩阵不等式约束的广义特征值问题（GEVP）。对于采用的状态反馈预测控制器,讨论了滚动时域优化的可行性,证明了闭环系统的鲁棒稳定性。仿真结果表明了控制器的有效性。

关键词：模糊建模非线性鲁棒模型预测控制线性矩阵不等式鲁棒性

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直升机系统离散模糊建模与姿态稳定控制

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计算机仿真 2012年第10期29卷 94-97页

作者：杨志刚钱俊磊陈金香河北联合大学电气工程学院河北唐山063009 中国钢研集团冶金自动化研究设计院混合流程国家重点实验室北京100071

关于直升机姿态稳定性控制问题,由于直升机系统具有非线性,外部环境多变的干扰影响姿态稳定性。传统的建模与控制方法,面临构造Lyapunov函数难、控制稳定性难度大的问题。为解决上述问题,提出直升机系统离散模糊建模与姿态稳定控制方法... 详细信息

关于直升机姿态稳定性控制问题,由于直升机系统具有非线性,外部环境多变的干扰影响姿态稳定性。传统的建模与控制方法,面临构造Lyapunov函数难、控制稳定性难度大的问题。为解决上述问题,提出直升机系统离散模糊建模与姿态稳定控制方法。根据直升机系统姿态动力学模型,建立其连续、离散时间模糊模型。采用线性矩阵不等式(LMI)方法,提出离散模糊状态反馈控制方法。所得控制率,不仅使闭环系统渐进稳定且能够获得较好的控制性能。改进方法具有响应速度快、过度过程时间短、无超调、能有效抑制外部干扰等优点,表明了改进方法的有效性。

关键词：模糊建模模糊控制直升机姿态稳定线性矩阵不等式

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