基于ANFIS的蒸汽发生器水位实时控制系统的设计

从蒸汽发生器的水位特性出发,对其水位高度控制原理进行了深入细致的研究。鉴于控制对象的模糊性、不确定性和非线性,采用自适应神经元模糊推理(Adaptive neuron fuzzy inference system,ANFIS)技术,建立了模糊控制规则库,实现了对蒸汽发生器水位的智能控制。本文详细阐述了ANFIS技术的结构、控制方式和系统的主要功能,完成了软、硬件的综合设计,并进行了仿真研究。控制系统的硬件采用了DSP芯片,以保证系统的实时性;软件采用了模糊一神经网络算法,以克服系统模型的不确定性。仿真结果表明,该控制系统工作稳定可靠,具有较高的控制精度和较强的鲁棒性。     

偏最小二乘和ANFIS在飞机燃油油量测量中的应用

分析了飞机燃油箱剩余油量测量系统具有变量多、非线性及变量间存在多重相关性的特点,指出单独采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive network-based fuzzy inference system．ANFIS)和偏最小二乘(Partial least- squares,PLS)解决飞机燃油箱剩余油量软测量问题均有各自的局限性。结合上述两种方法的优点,提出了一种基于PLS回归与减法聚类的ANFIS软测量模型。将其应用于预测飞机油箱燃油剩余的建模过程中,得到了比采用PLS回归方法更好的精度,从而证明了该建模方法的有效性。     

自适应神经模糊推理模型在复杂社会技术系统中的应用(英文)

考虑复杂社会技术系统的特点,运用自适应神经模糊推理模型对提高公益科研机构的组织效率进行了实例研究。建立了针对公益科研机构员工激励决策的自适应模糊推理完整模型,利用调研数据及其处理结果验证了模型的有效性。该模型融合了神经网络的学习机制和模糊系统的语言推理能力,弥补了神经网络和模糊逻辑系统各自的不足。研究结果表明,自适应神经模糊推理模型适用于复杂社会技术系统,在解决管理领域的预测、评估和决策问题中有广阔的应用前景。     

基于元模型的工程数据仓库系统元数据集成

传统的数据仓库元数据集成方案投资巨大但是效率不高,而且主要是针对商业数据仓库系统,并不适用于工程数据仓库系统。本文利用元模型技术进行工程数据仓库系统的元数据集成,根据工程数据组织分散、模式复杂多变的特点扩充了公共仓库元模型(Comm on w arehouse m etam ode l,CWM),使之不仅适用于商业数据仓库系统,也适用于工程数据仓库系统。然后,以扩充后的元模型为基础实现了自行开发的工程数据仓库系统的元数据集成,有效地提高了元数据集成的效率,达到了预期的目标。     

基于视觉的码头集装箱AGV导引系统

根据码头环境的特殊性,提出了一个应用在码头的集装箱装卸自动导引车(A u tom atic gu ided veh icle,AGV)系统。本系统是基于视觉导引的,采用先识别,后跟踪的方式。在识别时根据识别的标志线的特点,提出了改进的Sobe l算子和可调节参数的Hough变换的方法;在跟踪时,提出了一种用自适应模糊的负反馈来改善系统识别质量和频率稳定性的思想,并应用到了该系统中。文中还提出了一种简单有效的防止图像抖动的方式,使得传送给机车控制系统的参数更加平滑、稳定。实验证明,该系统可以满足AGV在码头工作环境中的全天候工作,并且保证AGV在8 m/s的速度下,系统的识别精度在5 cm以内。     

基于神经网络的一类非线性系统自适应回馈递推控制

文章针对一类非线性系统,研究了一种基于回馈递推法的自适应神经网络控制方法.首先基于隐函数定理和中值定理推导出模型跟踪误差的动态特性,再利用多层感知器神经网络并设计适当的权值调整规则使其能够自适应的逼近和补偿误差提高系统的鲁棒性.基于Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号有界且跟踪误差收敛到一个很小的邻域,所得到的闭环系统是一致稳定的.仿真结果验证了所研究算法的有效性.     

基于Lyapunov方法的非线性系统自适应观测器设计

针对一类满足L ipsch itz条件的具有未知参数的非线性系统,利用Lyapunov方法对L ipsch itz非线性系统自适应观测器的设计问题进行了研究。基于分析求解代数R iccati方程给出求解问题的不完善性、特征结构配置理论给出设计方法的重特征值限制性、对不同形式的观测器增益矩阵求解方法进行比较,最终选用线性矩阵不等式来改进观测器增益矩阵的选取方法。在观测误差稳定的条件下,得出了基于线性矩阵不等式方程设计状态观测器的增益矩阵,保证系统的状态估计误差收敛到零,并对其进行了仿真研究。结果证明,本文所构造的非线性观测器增益矩阵方法明显优越于其他方法,增强了系统的鲁棒性。     

基于BACKSTEPPING的无人机飞控系统设计研究

基于状态反馈,利用BACKSTEPPING思想设计了无人机非线性自适应控制器。本文首先从非线性反馈线性化的理论缺陷出发,指出了新近兴起的BACKSTEPPNG思想的优越性,并对输入输出可反馈线性化系统的自适应控制问题进行了理论描述。本文BACKSTEEPING自适应设计过程的贡献在于提出了一种混合式的李雅普诺夫函数,它同一般的基于二次型的李雅普诺夫函数的不同在于最终导出的自适应律只含有广义误差状态的符号信息,这在一定程度上提高了系统的容错性。自适应控制算法的收敛性得到了严格的数学证明。最后对某型无人机的仿真分析表明自适应飞控系统设计是有效的。     

基于神经内分泌调控机制的类生物化制造系统研究

从制造系统、生物系统、控制系统学科交叉的角度出发,借鉴生物有机系统的神经-体液调控机制及规律,提出了一种新型的类生物化制造系统体系结构,研究如何将生物有机体的神经内分泌激素调控机制借用到制造系统调度规划与管理中。首先提出了有机制造单元的概念,然后建立了基于有机制造单元的具有多主体协调与递归控制特点的类生物化制造系统协调模型。基于神经内分泌激素调节规律,建立了类生物化制造系统的多重反馈控制模型,实现车间层在干扰环境下的快速自适应调度与控制。     

基于灰色系统理论的战略流量预测方法研究

战略流量预测是空中交通流量管理系统的一个重要部分.借鉴新陈代谢思想,通过灰色系统理论建立了GM(1,1)模型,在统计离散数据的基础上对未来战略流量进行了预测,并利用实际数据对模型进行了验证.分析结果表明,基于灰色系统理论的战略流量预测模型符合精度检验要求,具备一定合理性,可以为战略流量管理提供决策支持.     

小阻尼动态系统的时域自适应反馈主动阻尼设计

针对在前馈／反馈混合控制中提高控制通道阻尼的问题,基于自适应滤波理论,提出适用于单输入单输出(SISO)和多输入多输出(MIMO)控制通道的时域自适应反馈主动阻尼设计方法。研究了自适应过程的理想期望信号的构造、SISO情况下闭环控制通道与反馈控制器同时进行自适应设计以及MIMO控制通道阻尼问题的简化与设计方法的拓展等问题;同时,基于某主动隔振试验平台的实测结果,对所有研究内容进行SIMULINK模型仿真。时域自适应反馈主动阻尼设计是高效的主动阻尼设计方法,并且为小阻尼动态系统的增阻设计提供了统一的方法框架。     

基于动态结构自适应神经网络的非线性鲁棒跟踪控制

针对非线性系统,提出一种将H∞鲁棒跟踪控制器与动态结构自适应神经网络相结合的组合控制方法.文中首先将系统线性化,设计H∞鲁棒跟踪控制器;然后针对系统中仍然存在的高阶非线性和未知不确定性,引入一种动态结构自适应神经网络,以对消非线性和不确定性的影响.这种自适应神经网络的隐层神经元随着跟踪误差的增大而在线增加,使得神经网络能以较少的神经元获得最佳的逼近效果,加快神经网络的运算速度,提高整个系统的动态性能.最后用飞行跟踪控制系统的示例证明本文方法是有效的.     

基于神经网络的非线性自适应输出反馈控制

针对能够采用仿射非线性表示的含有未建模动态的SISO非线性系统,讨论了一种基于神经网络的自适应控制方法,该方法对受控对象的已知部分,有用反馈线性化方法设计控制器,用神经网络在线补偿未建模动态及外部干扰等引起的误差,从而实现自适应控制。对具有未建模动态的双车倒立摆设计了输出反馈自适应控制系统,仿真表明该方法是有效的。     

新型的速度自适应观测器在直接转矩控制系统中的应用

实现高性能直接转矩控制系统的重要环节是准确地观测异步电机的定子磁链。文中将一种新型的速度自适应磁链闭环观测器，应用于直接转矩控制系统中，取代了传统的积分器，理论证明该系统是超稳定系统。仿真与实验表明，该方案电机磁链观测精度高，电机参数鲁棒性好，同时基于磁链观测器所设计的速度自适应辨识方案准确性好，收敛速度好，使系统在较低转速下仍能保持优良的性能。本系统针对1．1kW异步电机，采用数字信号处理器DSP（TMS320C32）进行了数字化实现，实时控制 软件是采用C语言和汇编语言混合编程实现的。     

半主动悬架的一种智能控制设计与稳定性分析

在建立某轻型越野车悬架系统7自由度数学模型的基础上,设计了基于模糊T-S神经网络控制策略的半主 动悬架控制系统.分析并推导了该输出反馈控制系统的局部和全局稳定性条件.然后,进行了计算机仿真计算,并在沙石路面和沥青路面上进行了实车道路试验.仿真和试验结果趋于一致,车辆性能改善较明显.实验结果表 明推理正确,控制器稳定有效,具有较强的鲁棒性.     

二值图像的自适应窗口边缘检测技术

英国Aleksander等人用RAM网络实现的自适应模式识别系统可以认为是一种逻辑神经网络,本文详细描述了利用这种模型实现的自适应窗口边缘2检测技术,包括模型的理论分析,边缘检测种种的各种实现方法和实验结果。基于这种模型的边缘检测技术的基本思想是:首先对窗口边缘检测技术,包括模型的理论分析,边缘检测的各种实现方法和实验结果。训练一个或多个对目标物体边缘敏感的模式,然后对图像逐点扫描和测试,根据窗口对特定扫描区域的响应实现对边缘的检测。其过程和模式识别中的训练—识别过程相似。文中讨论了“中心块”和“边缘训练”窗口的响应行为以及窗口大小的选择、响应阀值的确定和N元的选用等具体方法。并给出了相应的实验结果。研究表明,这种方法对边缘检测和噪音滤除都具有较好的效果,且硬件容易并行实现。     

空空导弹自适应飞控系统的定量反馈理论设计

讨论了空空导弹自适应飞行控制系统的定量反馈理论控制设计问题。首先,简要介绍了传统的定量反馈理论（ＱＦＴ）设计方法与步骤;然后,提出了一种改进的ＱＦＴ设计方法,该方法结合了变增益和ＱＦＴ设计的优点,综合考虑了飞行范围、控制器复杂程度以及闭环特性要求之间的平衡,从而保证了整个飞行范围的鲁棒性能要求;最后,用该方法设计了一个使用捷联惯导的空空导弹自适应飞行控制系统,通过仿真验证了该方法的正确性和优越性。     

直升机神经网络反馈线化飞行控制

以SH－2G为控制对象,采用基于神经网络的非线性系统反馈性化控制方法,进行直升机机动飞行仿真,仿真结果表明,所设计的神经网络具有逢适应能力,能够在线补偿反馈线性化所产生的逆变换误差,这种方法无须获得动态逆模型,而只需某一个状态下的动力学模型,就能在全包线提供有效的控制,既避免了传统方法的增益调参,又解决了难以获得动态逆模型及计算量大的问题,是一种很有发展潜力的智能控制方法。