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6 篇 模糊聚类
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13 篇 中南大学
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9 篇 长沙理工大学
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9 篇 哈尔滨工业大学
9 篇 河北工业大学
8 篇 郑州大学
8 篇 江南大学
7 篇 兰州交通大学
7 篇 同济大学
6 篇 天津大学
6 篇 江苏大学
6 篇 南京航空航天大学
6 篇 厦门大学
6 篇 南京理工大学
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作者

15 篇 张志军
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5 篇 李广悦
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4 篇 ding dexin
4 篇 黄士涛
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4 篇 刘炜
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3 篇 逄宗鹏
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排序：

电站锅炉过热汽温系统的模糊控制与辨识研究

电站锅炉过热汽温系统的模糊控制与辨识研究

引用

作者：张浩炯上海交通大学

学位级别：硕士

模糊控制是近年来发展迅速的一种智能控制方法,已经在许多工程领域内取得了卓有成效的成果.由于其能有效处理知识的不确定性和模糊性,对于过热汽温这类延迟和惯性较大的对象,能取得比较满意的控制效果.该文基于模糊控制理论,研究过热汽... 详细信息

模糊控制是近年来发展迅速的一种智能控制方法,已经在许多工程领域内取得了卓有成效的成果.由于其能有效处理知识的不确定性和模糊性,对于过热汽温这类延迟和惯性较大的对象,能取得比较满意的控制效果.该文基于模糊控制理论,研究过热汽温系统的模糊控制及辨识技术.该文研究了两个方面的问题:基于模糊控制技术的电站锅炉过热汽温的模糊控制方法,以及过热汽温系统的模糊辨识方法.论文首先介绍了模糊控制系统设计的基本概念,包括模糊集合和隶属函数,模糊关系,模糊关系的合成,模糊变换,模糊推理,模糊推理系统等.介绍了基本模糊控制系统的设计方法.论文研究了过热汽温系统的以下控制方法:常规的Mamdani模糊控制方法,自校正模糊控制方法,模糊PID控制方法及模糊预测控制方法,分析了这些方法的基本原理和实现步骤并作了仿真研究,并跟其它方法做了比较,指出了其中的优缺点.论文还从系统辨识的角度研究了锅炉过热汽温的模糊辨识方法,重点分析了自适应神经模糊推理系统辨识方法的基本原理,并用该方法用于一典型系统辨识的仿真,结果表明该方法具有很好的辨识效果.论文将该方法引入锅炉过热汽温系统动态特性的辨识,并提出了一种选择最相关的输入量以简化系统模型的方法,获得了令人满意的辨识结果.

关键词：过热汽温模糊控制自校正模糊控制模糊PID控制模糊辨识自适应神经模糊推理系统

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烷基次膦酸盐阻燃剂的合成及阻燃机理研究

烷基次膦酸盐阻燃剂的合成及阻燃机理研究

引用

作者：王欣辉青岛科技大学

学位级别：硕士

烷基次膦酸盐阻燃剂具有环保、低毒、阻燃性好等特点,是综合性能优异的阻燃剂。目前已实现工业生产的烷基次膦酸盐阻燃剂的原料多为气态烯烃（乙烯、丙烯）,生产条件要求较高且工艺技术处于垄断状态,导致其价格高昂。因此需要研究开发... 详细信息

烷基次膦酸盐阻燃剂具有环保、低毒、阻燃性好等特点,是综合性能优异的阻燃剂。目前已实现工业生产的烷基次膦酸盐阻燃剂的原料多为气态烯烃（乙烯、丙烯）,生产条件要求较高且工艺技术处于垄断状态,导致其价格高昂。因此需要研究开发成本低、生产条件温和的新型烷基次膦酸盐阻燃剂的合成工艺。本研究选用非气态的、成本较低的反应物,在温和条件下合成了三种烷基次膦酸盐阻燃剂:二（羟基苯基甲基）次膦酸铝（Al BPi）、二环己基次膦酸铝（ADCP）和二异丁基次膦酸铝（ABPA）。研究了实验条件对产率的影响,并测试了阻燃剂的阻燃效果,并为每种阻燃剂选择了合适的协效剂复配使用,研究其协同阻燃效果与阻燃机理。最后基于实验数据和研究进展,利用智能计算技术构建了烷基次膦酸盐阻燃性能的非线性预测模型,并验证了模型的可靠性。本文的研究成果如下:1.以苯甲醛和次磷酸为原料,在常压下采用醛的加成反应制备了Al BPi。热重分析表明其失重5%的温度为224.5℃,可满足PLA加工需求。通过正交试验研究得到了最佳的反应条件:反应温度88.7℃、反应时间12.5h,成盐反应温度85.9℃,此时的产率最高,为62.94%。阻燃测试发现Al BPi的添加量为15%时,UL-94仅为V-2级,LOI仅提升了1.5%。选择聚磷酸铵（APP）作为协效剂与Al BPi复配使用,结果表明聚乳酸（PLA）/10%Al BPi/5%APP复合材料的LOI达到了28.1%,UL-94提升至V-1级。锥形量热测试表明PLA/Al BPi/APP复合材料的热释放速率（HRR）、总释放热（THR）、烟释放速率（SPR）、总释放烟量（TSP）相较于纯样和PLA/Al BPi材料都大幅降低。通过SEM观察协同阻燃样品的残渣表面可见连续而致密的炭层,由此可见二者具有良好的协同阻燃效果。2.以环己烯与次磷酸钠为原料,在常压下采用自由基加成法制备了ADCP。热重分析表明其失重5%的温度为305℃,热稳定性良好。通过正交试验得到了最佳的反应条件:反应温度87.0℃、反应时间11.3h,引发剂用量6.3%,此时的产率最高,为82.48%。阻燃测试发现ADCP的阻燃性能良好,添加量为15%时,UL-94达V-0级,LOI为30.8%。选择三聚氰胺聚磷酸盐（MPP）作为协效剂与ADCP复配使用,结果表明尼龙66（PA66）/10%ADCP/5%MPP复合材料的LOI达到了34.6%,UL-94为V-0级。PA66/ADCP/MPP和PA66/ADCP复合材料的PHRR、THR相较于纯样大幅降低,而协同阻燃材料的抑烟效果优于仅添加了ADCP的材料。通过SEM观察协同阻燃样品的残渣表面可见连续而致密的炭层,可见二者具有良好的协同阻燃效果。3.以叔丁醇与次磷酸钠为原料,在常压下采用自由基加成法制备了ABPA。热重分析表明其失重5%的温度为313℃,热稳定性良好。阻燃测试发现ABPA的阻燃性能良好,添加量为15%时,UL-94达V-0级,LOI为31.1%。选择MPP作为协效剂与ABPA复配使用,结果表明PA66/10%ABPA/5%MPP复合材料的LOI达到了34.7%,UL-94为V-0级。PA66/ABPA/MPP和PA66/ABPA复合材料的PHRR、THR相较于纯样大幅降低,而协同阻燃材料的抑烟效果优于仅添加了ABPA的材料。通过SEM观察协同阻燃样品的残渣表面可见连续而致密的炭层,可见二者具有良好的协同阻燃效果。4.利用人工神经网络（ANN）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）程序分别建立了预测烷基次膦酸盐阻燃剂LOI值的ANN、ANFIS-GP和ANFIS-SC预测模型,对预测模型进行训练和验证,计算各模型的RMSE、R2、MAPE作为模型可靠性的评价标准。结果表明ANFIS-SC建立的预测模型具有相对最高的可靠性,此模型具有较高的精度,预测结果较为理想。

关键词：阻燃剂烷基次膦酸盐协同阻燃自适应神经模糊推理系统非线性预测模型

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空间飞行器智能导航技术方法研究

空间飞行器智能导航技术方法研究

引用

作者：宋皓璠哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

本文以空间飞行器智能化导航技术应用需求为牵引,围绕空间飞行器多源导航信息智能化决策融合传感器管理、鲁棒抗扰数据融合等关键技术开展研究工作,提出了基于专家系统与神经网络结合的智能导航决策方法、基于径向基函数(Radial Basis F... 详细信息

本文以空间飞行器智能化导航技术应用需求为牵引,围绕空间飞行器多源导航信息智能化决策融合传感器管理、鲁棒抗扰数据融合等关键技术开展研究工作,提出了基于专家系统与神经网络结合的智能导航决策方法、基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的改进扩展卡尔曼滤波方法、基于自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)优化的自适应非线性滤波算法研究等关键技术,解决由于工作环境、机动变化、导航切换的影响对滤波器带来的非线性误差,提升导航精度和对动态环境的适应能力。本文研究工作如下: 定义常用坐标系并研究了坐标系相互转换关系,给出研究所需的地球引力模型用以计算飞行器所受的重力。对受力情况进行分析,为后续仿真工况下制定导航数据参考的标称轨道提供论证。在此基础上,研究组合导航系统信息融合结构方法和模型,为后续算法研究提供理论基础。提出一种基于专家系统与径向基函数神经网络结合的智能导航决策方法。该方法针对专家系统和人工神经网络在智能导航决策应用中的缺陷:专家系统缺少自适应性,无法对未知情况做出决策;神经网络具高度依赖训练样本,若样本数量不足则无法顺利完成训练,使系统无法决策或失去决策依据。结合专家系统和径向基函数人工神经两种方法的优势,利用专家系统对已知情况进行决策,同时利用径向基函数神经网络对未知环境进行决策。构建了适合多种空间飞行器应用场景的智能导航信息决策融合结构-功能模型,通过典型场景仿真分析验证了该方法的合理性和有效性。针对空间飞行器多源信息融合组合导航系统扩展卡尔曼滤波的存在的非线性误差问题,本文提出一种基于RBF神经网络的改进扩展卡尔曼滤波方法,通过结合神经网络和扩展卡尔曼滤波器的优点,提高系统的自适应能力,有效消除模型线性化带来的截断误差,提高导航系统的精度和可靠性。针对工作环境改变、空间飞行器高速机动等随机干扰给导航传感器带来的随机不确定性误差,滤波器理论误差方差与实际新息误差方差间有一定的偏离度,提出一种基于ANFIS优化的自适应非线性滤波算法。通过对滤波器偏离度指标进行实时检测和评估,实时修改和补偿滤波器量测噪声误差方差,达到改善滤波精度的目的。

关键词：空间飞行器专家系统径向基神经网络自适应神经模糊推理系统

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基于免疫遗传算法的模糊神经网络参数的研究

基于免疫遗传算法的模糊神经网络参数的研究

引用

作者：尹红艳辽宁工学院

学位级别：硕士

模糊神经网络是模糊逻辑推理与神经网络有机结合的产物,是智能复合控制发展的必然趋势。它的学习算法是其理论与应用研究中最关键的一个方面。由于结构学习通常可以转化为参数学习,故模糊神经网络的参数学习问题是一个非常值得研究的课... 详细信息

模糊神经网络是模糊逻辑推理与神经网络有机结合的产物,是智能复合控制发展的必然趋势。它的学习算法是其理论与应用研究中最关键的一个方面。由于结构学习通常可以转化为参数学习,故模糊神经网络的参数学习问题是一个非常值得研究的课题。本文选取自适应神经模糊推理系统(ANFIS)作为研究的对象,应用免疫遗传算法对其参数进行了研究。主要研究内容如下: 1、研究了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的基本理论。首先对自适应网络进行了描述,在介绍了自适应网络的基础上对ANFIS的结构、常用的学习算法、采用的控制方式进行了描述。最后,介绍了ANFIS在MATLAB中的实现。 2、免疫遗传算法是一种混合型改进的遗传算法。首先描述了遗传算法的基本理论。其次,研究了免疫学的基本理论。最后,介绍了免疫遗传算法的特点。 3、本文在简要介绍自适应神经模糊推理系统和免疫遗传算法理论的基础上,针对免疫遗传算法(IGA)的不足进行了改进,应用改进的免疫遗传算法对自适应神经模糊推理系统的参数进行了优化,并进行仿真试验,仿真试验结果表明本文提出的用免疫遗传算法对模糊神经网络的参数进行学习,使模糊神经网络具有了更好的逼近能力,能够很好地解决寻优问题,得到更理想的优化结果,仿真实验表明了用免疫遗传算法优化模糊神经网络的有效性和优越性。

关键词：模糊神经网络免疫遗传算法自适应神经模糊推理系统遗传算法

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两相混合式步进电机高精度闭环驱动控制系统及实验研究

两相混合式步进电机高精度闭环驱动控制系统及实验研究

引用

作者：董馨雨沈阳工业大学

学位级别：硕士

步进电机是将输入的电脉冲信号转换为角位移或直线位移的驱动装置。因输入脉冲与转动角度成正比,常被应用于数字控制的开环控制系统,但在开环控制中可能会出现低频振荡、失步堵转以及效率低等问题,无法满足更高精度的控制要求。为此,本... 详细信息

步进电机是将输入的电脉冲信号转换为角位移或直线位移的驱动装置。因输入脉冲与转动角度成正比,常被应用于数字控制的开环控制系统,但在开环控制中可能会出现低频振荡、失步堵转以及效率低等问题,无法满足更高精度的控制要求。为此,本文针对步进电机在控制上现存的问题,以追求更高精度、高动态响应、提高电机带载能力为目标,对两相混合式步进电机的闭环伺服控制系统进行深入研究。本文以两相混合式步进电机为研究对象,对相电流进行细分控制,并将智能控制算法应用于步进电机的位置环与速度环控制器,采用自适应神经模糊推理系统在线调节PID参数,从而实现步进电机的高性能闭环伺服控制。自适应神经模糊控制采用BP反向传播算法与最小二乘法结合的混合型学习算法,优化模糊隶属度函数与模糊控制规则,从而自适应地调节PID参数。在MATLAB中利用Simulink平台搭建了系统模型,分别对两相混合式步进电机位置与速度闭环控制方案进行仿真,结果显示,自适应神经模糊PID控制器的动稳态响应特性、控制精度和鲁棒性均比常规PID控制器优越。为验证此控制方案的可行性与实用性,本文选择STM32F103ZET6芯片作为核心控制器件,驱动芯片采用TB67S109A芯片,加装600线增量光电式编码器和丝杠传动装置。完成主控模块、驱动模块、串口通信模块等各部分硬件电路设计方案,利用Keil编程环境对软件应用层进行配置,搭建了整个系统实验平台,对其位置速度伺服控制性能进行测试与分析。通过对实验数据分析可知,本文设计的基于自适应神经模糊PID控制的两相混合式步进电机速度位置闭环控制系统,具有良好的动稳态性能以及抗负载扰动能力,可以满足一些高性能应用场合,与理论仿真结果基本一致,达到了预期目的,具有广阔的应用前景。

关键词：两相混合式步进电机自适应神经模糊推理系统闭环控制 STM32

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具有输入故障自适应能力的在线智能建模

具有输入故障自适应能力的在线智能建模

引用

作者：王静厦门大学

学位级别：硕士

在工程应用和经济问题分析中,系统辨识建模是应用分析的必不可少的一个步骤。在目前的绝大部分的文献资料中都是考虑系统绝对可靠的情况下就模型的拟合问题进行分析,极少看到相关的文献讨论模型在线运行后因输入变量出现故障后仍设法使... 详细信息

在工程应用和经济问题分析中,系统辨识建模是应用分析的必不可少的一个步骤。在目前的绝大部分的文献资料中都是考虑系统绝对可靠的情况下就模型的拟合问题进行分析,极少看到相关的文献讨论模型在线运行后因输入变量出现故障后仍设法使模型具备自适应的能力从而使得系统有正确的输出的问题。论文就这个问题进行深入的研究和探讨。论文分析了飞机油箱剩余油量模型的输入变量之间的多重相关性问题,以离线的方式和多种建模方法建立了系统的测量模型。其中离线方式建立的模型有普通多元最小二乘线性回归模型、向后删除变量筛选变量法建立的多元线性回归模型、偏最小二乘回归分析模型、经多种预处理减少输入变量后建立的自适应神经模糊推理系统模型(ANFIS)。并且从精度和复杂度上对这几种建模方式进行对比分析。论文重点研究了模型在投入运行后的可靠运行问题。论文提出了几种诊断输入变量是否出现故障和输入变量的故障是否已经消除的算法,并且比较分析了这几种诊断算法的优缺点;论文也给出了几种应对输入变量故障的自适应调整模型系统从而保证系统仍能得到正确的输出的方法。并且把这些保障系统模型可靠运行的算法和方案综合应用于飞机油箱剩余油量的测量系统中。

关键词：系统辨识多元线性回归偏最小二乘自适应神经模糊推理系统输入故障诊断模型可靠性模型变结构

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智能控制在风电机组恒功率控制中的应用研究

智能控制在风电机组恒功率控制中的应用研究

引用

作者：彭海良华北电力大学（北京）

学位级别：硕士

控制技术是风电机组运行的关键技术。当风速超过额定风速以后,由于发电机组机械性能和电气性能的限制,必需降低风轮捕获的能量,使输出功率维持在额定值附近同时减小叶片承受载荷和风力机受到的影响,保证机组的安全运行。PI是工业控制中... 详细信息

控制技术是风电机组运行的关键技术。当风速超过额定风速以后,由于发电机组机械性能和电气性能的限制,必需降低风轮捕获的能量,使输出功率维持在额定值附近同时减小叶片承受载荷和风力机受到的影响,保证机组的安全运行。 PI是工业控制中应用最广泛的技术。本文针对风电系统中PI参数的整定问题进行了探讨。风力发电中风速具有很强的随机性,风电机组的非线性特性也很强,不同的风速下需要有不同的PI参数才能保证机组稳定高效的运行。本论文利用遗传算法与神经网络相结合的方法,训练出能随风速变化,快速准确的输出PI参数参考值的控制器,并通过仿真证明该方法的可行性。然而PI控制器是针对系统输出与额定值的误差进行调节,控制作用具有一定的滞后性。当风速变化时易产生较大的超调以及较长的调节时间。本文提出了一种自适应神经模糊前馈控制器,通过将神经网络和模糊控制相结合,利用神经网络自学习特性对模糊控制器的各项参数进行自学习自调整,从而设计出简单易行的前馈控制器。该控制器可以有效克服风电系统模型非线性干扰。随风速的变化及时调整桨距角,提高了恒功率控制系统对风速响应的快速性。经仿真验证该前馈控制器与PI控制器结合使用不仅保证了功率的恒定输出还优化了额定风速以上输出功率的曲线。最后本文对上述理论,用QT进行了软件化设计实现。利用QT的跨平台特性,所实现的恒功率控制软件能够应用在不同的平台上。利用该软件测试,各种实验风速下,上述理论的控制效果均能有效地达到预期目的。

关键词：恒功率控制 PI参数调节模糊前馈控制器变桨距自适应神经模糊推理系统

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基于模糊系统的黄酒发酵过程建模

基于模糊系统的黄酒发酵过程建模

引用

作者：蒋国庆江南大学

学位级别：硕士

黄酒是我国的独有酒种,与啤酒、葡萄酒并称世界三大古酒。近年来随着人们生活水平的不断提高,黄酒消费市场呈现出广阔的发展前景。黄酒发酵过程是一个非线性、多输入多输出的复杂生化反应过程,然而其中关键生化参数无法实时在线测量,导... 详细信息

黄酒是我国的独有酒种,与啤酒、葡萄酒并称世界三大古酒。近年来随着人们生活水平的不断提高,黄酒消费市场呈现出广阔的发展前景。黄酒发酵过程是一个非线性、多输入多输出的复杂生化反应过程,然而其中关键生化参数无法实时在线测量,导致黄酒的自动化水平远低于其它工业生产过程。发酵过程的建模是对黄酒生产进行优化控制的基础,在诸多建模方法中,模糊系统通过将非线性系统分解为局部线性模型的集合,为建模提供了一个合理的框架。本文基于模糊系统建模的方法,对黄酒发酵过程中的状态进行预测,从而保障黄酒品质的可控性和稳定性。本文的研究内容具体如下:(1)针对黄酒发酵过程中产物多样性的特点,本文提出了多输出自适应神经模糊推理系统模型(Multi-Output ANFIS,MOANFIS),MOANFIS扩展了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的输出维度,即每个模糊规则的输出由多维向量表示,模糊规则的后件参数共享一个公共的前件参数;同时,本文基于随机分形搜索算法(SFS),提出了层次学习的随机分形搜索算法(Level-Based Learning SFS,LLSFS),来对MOANFIS的模型参数进行辨识寻优。首先使用了层次学习策略,对SFS中的粒子群进行了层级划分,处于低等级的粒子向高等级的粒子学习更新;其次使用了莱维飞行的搜索方法,避免了粒子陷入局部最优。LLSFS在面对高维优化问题时,有着更强的全局搜索能力,确保了MOANFIS模型的精度。(2)提出了层次结构自适应模糊推理系统(Hierarchical ANFIS-ELM,H-ANFISELM)。随着输入数据维度的增加,MOANFIS面临着模糊规则爆炸的问题,使得模型变得复杂,可解释性减低。针对这一问题,本文首先建立了两种Dropout的方法对ANFIS的模糊规则进行约简,舍弃掉模糊规则权重过小的结点,进而保持模糊规则数量在合理范围内。然后采用极限学习机算法(ELM)扩展ANFIS的输出维度并求解模型参数,建立了ANFIS-ELM的模块;最后在ANFIS-ELM模块的基础上建立了具有两层结构的H-ANFIS-ELM模型,第一层的输出经过特征融合作为第二层的增广输入特征,即扩充了第二层的输入信息。为了减少ELM随机初始化参数对模型的影响,HANFIS-ELM在循环迭代中更新模糊规则的后件参数。该模型在可解释性、鲁棒性和精度三方面做到了很好的均衡。(3)设计开发了基于Web的黄酒前酵过程监测系统。该系统主要有三个功能,一是实现了车间员工的信息管理。二是对发酵罐进行了数据采集,并对温度进行了图表展示,实现了对发酵过程的监控。三是基于前两章建立的模型,对发酵状态进行了预测和预警,为黄酒发酵过程的优化控制提供了数据支撑。

关键词：黄酒发酵模糊系统自适应神经模糊推理系统随机分形搜索算法极限学习机

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基于视频图像处理的火灾烟雾检测技术研究

基于视频图像处理的火灾烟雾检测技术研究

引用

作者：王涛江南大学

学位级别：硕士

随着社会与经济的不断发展,大型公共场所和无人看守原始森林的火灾安全问题受到人们越来越多的关注。许多研究者致力于研究如何及早发现火灾,并将火灾消灭在萌芽阶段。传统模式下利用传感器技术已发展出感光型、感温型、感烟型和复合型... 详细信息

随着社会与经济的不断发展,大型公共场所和无人看守原始森林的火灾安全问题受到人们越来越多的关注。许多研究者致力于研究如何及早发现火灾,并将火灾消灭在萌芽阶段。传统模式下利用传感器技术已发展出感光型、感温型、感烟型和复合型检测设备,它们主要依赖于对火焰、温度和烟雾的感知来进行火灾探测。传统的传感器技术,其每一个传感点只能监控布控点周围的局部空间,而在开放空间或高速气流等特殊场合难以发挥作用。随着计算机技术的不断发展,以及数字图像理论的不断完善和应用的不断普及,研究者们突破原先对光、温、烟三个前期火灾物理特征探测的设计理念,将注意力转移到火灾现象本身和深层次的机理研究方面,出现了基于视频图像处理技术的火灾检测,其运用数字图像处理技术和模式识别技术,根据火灾火焰和烟雾的图像特性来解决在大空间场所的火灾预警的问题。火灾发生初期会伴有大量烟雾产生,并在一定空间范围内传播,烟雾的监控对于及早发现火灾有着非常重要的意义。为此,本文从烟雾检测的角度,研究和探索了基于视频图像处理的火灾烟雾检测中的相关技术问题,并进行了仿真实验,主要内容包括以下几个方面: （1）分析了视频烟雾检测所须的数字图像处理技术及常用的运动检测算法,并研究使用了一种基于背景更新的运动区域检测算法以获取较有效的疑似烟雾区域。（2）从烟雾视觉特征出发,提出一种基于飘动性分析的烟雾特征提取方法。此外,还对烟雾区域的密度分布特征和边界形状特征进行了分析,并提出了相应的特征提取方法。最后,将以上几种特征量融合起来,获得了一个有效表征烟雾图像特征的9维特征向量。（3）介绍了自适应神经模糊推理系统的网络结构和学习算法,结合9维烟雾特征向量,将其应用于视频烟雾检测中,并提出了一种视频烟雾检测系统的总体结构及算法步骤。实验结果表明,相对于其他经典分类算法,自适应神经模糊推理系统在视频烟雾检测中能有效地提高检测率和降低虚警率,同时也验证了本文提出的烟雾特征量是稳定有效的。（4）介绍了基于最小错误率的贝叶斯决策和基于最小风险的贝叶斯决策,提出一种贝叶斯决策支持的视频烟雾检测算法。该算法将贝叶斯决策作用于自适应神经模糊推理系统的输出,分别使用基于最小错误率的贝叶斯决策和基于最小风险的贝叶斯决策对烟雾检测结果进行修正。实验结果表明,基于最小风险的贝叶斯决策由于考虑了烟雾误报和漏报的风险,有助于进一步提高视频烟雾检测性能。

关键词：图像处理视频烟雾检测烟雾特征分析飘动性分析自适应神经模糊推理系统贝叶斯决策 ROC曲线

来源：评论

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基于模糊滑模的欠驱动船舶航迹自抗扰控制

基于模糊滑模的欠驱动船舶航迹自抗扰控制

引用

作者：刘向辉大连海事大学

学位级别：硕士

针对船舶欠驱动性、内部参数不确定性、复杂性、易受外界干扰的特点,设计了一种基于自抗扰控制技术的船舶航迹控制器,并引入滑模变结构与自适应神经模糊推理系统,通过在线调整控制器参数,具有良好的自适应控制性能。本文的主要研究工作... 详细信息

针对船舶欠驱动性、内部参数不确定性、复杂性、易受外界干扰的特点,设计了一种基于自抗扰控制技术的船舶航迹控制器,并引入滑模变结构与自适应神经模糊推理系统,通过在线调整控制器参数,具有良好的自适应控制性能。本文的主要研究工作如下:为研究船舶运动控制问题,建立三自由度的船舶运动数学模型,分析船舶运动控制中的船舶欠驱动性、环境干扰的随机性、模型的不确定性和复杂性、驱动装置自身的约束性等,在Matlab Simulink搭建船舶运动仿真平台,用来验证下述所设计控制器的控制性能。在此基础上,根据船体的特点,将舵机的特征看作是船舶所受的扰动,采用非线性船舶的航向响应模型,设计扩张观测器以估算出全部扰动,并进行了自抗扰控制器的设计。同时采用了基于非线性滑模的误差反馈控制方法,对其进行了改进,使其具有更清晰的物理含义,方便了控制器参数的调节。为了改善控制器控制效果,将自适应神经模糊推理系统的参数在线自适应的优势运用到自抗扰控制中,设计基于自适应神经模糊推理系统的滑模自抗扰控制器,利用学习算法对神经网络权重进行调节,以达到最优控制的目的,使系统的运行性能能够适应海况环境的变化,具有较强的自学习和自适应能力。最后,在不同干扰情况下验证控制器的性能。通过Matlab Simulink仿真对比基于自适应神经模糊推理系统的滑模自抗扰控制器与滑模自抗扰控制器,结果表明:所设计的基于自适应神经模糊推理系统的滑模自抗扰控制器能够较好的抵御外界干扰,具有更好的控制效果,仿真结果验证所设计的控制器的可行性和优越性。

关键词：自抗扰自适应神经模糊推理系统航迹控制滑模

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