模糊Petri网(Fuzzy Petri Net,FPN)是Petri网(Petri Net,PN)的模糊化描述的一种扩充.基于FPN模型的模糊推理规则表示和模糊推理已经得到了广泛的研究.传统的方法不能准确表示含有否定命题的产生式规则,并解决正确推理问题.本文讨论了模...
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模糊Petri网(Fuzzy Petri Net,FPN)是Petri网(Petri Net,PN)的模糊化描述的一种扩充.基于FPN模型的模糊推理规则表示和模糊推理已经得到了广泛的研究.传统的方法不能准确表示含有否定命题的产生式规则,并解决正确推理问题.本文讨论了模糊逻辑中否定的含义,将条件命题中的否定理解为其对推理规则的阻碍作用,结果命题中的否定理解为规则中的前提条件阻碍该命题的发生.在此基础上提出一种新的适合于含有否定命题逻辑规则的一致性FPN模型(Consistent Fuzzy Petri Net,CFPN)表示方法,同时在CFPN模型中引入域值的概念,并给出相应的形式化推理算法及相关证明.
传感器网络节点通信能力有限,当数据到达速率持续超过节点转发能力时网络会发生拥塞;传感器网络是任务型网络,对不同优先级的信息具有不同的服务质量要求.针对传感器网络信息传输的上述特性,提出了一种新的拥塞避免与控制算法FAQM(Fuzzy Active Queue Management).该算法在综合考虑数据包的随机指数标记概率和优先级权值的基础上,建立了模糊逻辑推理系统,并以数据包丢弃因子作为参量来实现数据流的智能调控.NS2仿真实验结果表明:FAQM算法能减少高优先级数据包的丢弃率和节点间链路的时延,稳定节点队列长度,在有效避免与控制拥塞网络的同时提升网络整体QoS(Quality of Service)性能.
有源电力滤波器(active power filter,APF)的控制方法是决定其补偿性能的关键因素之一。该文基于单相APF的Euler-Lagrange(EL)系统状态平均模型,提出了一种无源性控制新方法。该方法首先基于替代定理建立了考虑源阻抗和非线性负荷影响...
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有源电力滤波器(active power filter,APF)的控制方法是决定其补偿性能的关键因素之一。该文基于单相APF的Euler-Lagrange(EL)系统状态平均模型,提出了一种无源性控制新方法。该方法首先基于替代定理建立了考虑源阻抗和非线性负荷影响的单相APFEL系统状态平均模型,在此基础上设计了无源性间接控制律,确保对单相APF控制目标的渐近跟踪。由于在线计算直流电容指令电压波动量十分困难,在控制方法的执行中忽略波动量的影响,简化了控制方法的实现;此外,该方法还研究了所注入的阻尼大小对控制效果的影响以及APF内层控制过调制产生的原因,针对无源性控制律跟踪精度的要求与内层控制过调制限幅条件间的矛盾,通过构造模糊逻辑推理环节实现阻尼系数的在线调整,在满足内层控制限幅条件下确保跟踪精度和补偿效果。仿真结果验证了所提出方法的正确性和有效性。
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