基于TS模型的模糊神经网络光伏MPPT控制

为了克服传统最大功率点跟踪(MPPT)方法的一些缺点,使光伏系统更加快速准确地工作在最大功率输出点,提出了基于模糊控制和神经网络控制相结合的自适应控制方法。该方法充分利用模糊神经网络处理非线性问题的优点,通过模糊控制来改变步长,利用神经网络的自学习能力来快速达到平衡,使光伏MPPT在跟踪速度和稳定性之间达到一个较优的平衡。仿真和试验结果表明,基于模糊神经网络自适应控制的MPPT方法具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

基于最大熵原理的顺磁性固体磁化研究

从最大熵原理出发,在经典和量子 2种情况下,研究了顺磁物质的磁化规律,得到了顺磁物质磁化强度的表达式,在高温弱磁情况下,磁化强度与外磁场成正比,与温度成反比,得到的结论与统计物理中的系综理论或最该然分布结论一致。该原理不仅适用于平衡态问题,而且也适用于非平衡定态问题。     

基于单目视觉的机器人避障方法研究

避障问题一直是机器人领域研究的热点和重点。设计一种基于单目视觉的避障系统,能够同时检测机器人正前方和两侧的障碍物,且对低纹理障碍物同样具有效果。该系统采用特征尺度检测器完成机器人视野正前方障碍物的检测,对于视野两侧的障碍物运用光流平衡策略进行规避,而对于低纹理的障碍物则利用图像熵的方法进行检测。整个系统在地面移动机器人上进行了测试,实验结果表明,该方法能在复杂的环境下可靠地完成机器人的避障任务。     

基于变步长与非对称模糊的光伏MPPT控制策略

针对于光伏发电系统的输出特性,容易受到外界变数的影响而出现非对称的强非线性特征,输出的功率会偏离最大输出功率点的现象。分析了最大功率点跟踪的几种常用控制策略的优缺点,对PU曲线进行了分析,提出了非对称模糊与变步长电导增量法相结合的控制策略。这里的变步长电导增量法可以在远离最大功率点两侧时,快速靠近最大功率点,当进一步靠近最大功率点区间附近时,采取非对称模糊控制进行寻优,能够较好地削弱系统在最大功率点周围的振荡现象,提升整个系统的稳定性能。通过MATLAB/Simulink进行建模仿真对比,得出所提的方法有较好的动态性能。     

基于信息熵距和FSVM隶属度的转子振动状态评估方法

为了更有效、直观地对航空发动机的振动状态进行实时监控,运用信息熵和模糊支持向量机(FSVM)方法,建立了基于信息熵距和FSVM隶属度的转子振动状态评估方法。研究了振动信号的信息熵特征,提出了可以表示转子振动状态的指标—信息熵距;通过模糊支持向量机(FSVM)确定模糊隶属度矩阵,将模糊隶属度矩阵与信息熵距相结合,建立了一个多参数的转子振动状态评估模型;应用此模型对转子振动信号进行系统分析和定量计算,验证了该方法用于转子振动状态评估是有效、可行的。      

基于乏信息失效数据的可靠性评估方法

基于乏信息失效数据,提出了机械产品可靠性的最大熵评估模型.根据可靠性经验值公式,获得失效数据的可靠性经验值向量,并逆推出离散失效频率向量即获得统计直方图;基于区间映射的牛顿迭代方法获得具有最大熵的概率密度函数,对其积分获得失效概率分布函数,进而得到可靠性估计真值函数.仿真案例和试验案例研究证明该方法可以很好地评估已知分布的可靠性并有效地解决只有失效数据而没有概率分布任何先验信息的可靠性评估问题.在寿命给定时,最大熵方法获得的可靠性取值与已知分布获得的可靠性取值之间的差值非常小仅为3.40%.      

基于广义模糊熵的液体火箭发动机故障检测研究

定义了系统状态的广义模糊熵及其计算公式，即当前时刻滑动数据窗口上聚类结果的我模糊度，给出了滑动数据窗口中采样数据矢量方向分布中心的离散度定义及其与广义模糊熵之间的负指数关系，并基于该离散度概念对自适应窗口滤波器进行了改进，提高了滤波器对噪声对敏感度，从而进一步提高了基于自适应窗口滤波器的故障检测算法对强干扰噪声的鲁棒性。本文基于受强噪声干扰的实际试车数据，采用模糊Ｋｏｈｏｎｅｎ聚类网络（ＦＫＣＮ）     

一种基于模糊熵的自适应多层模糊增强算法

针对传统多级模糊增强算法中边缘附近灰度值的选取缺乏理论依据,增强变换可能导致灰度集中的现象,提出一种基于模糊熵的自适应多层次增强算法,该方法通过图像模糊熵估计边缘附近灰度,定义新的隶属度函数和增强算子,实现了图像的自适应增强.     

基于最大熵的自动确定多阈值方法

针对图像多阈值分割中,人为给定而非自适应确定图像分类个数的缺点,结合一种基于最大熵的多阈值快速算法,同时考虑阈值及图像分类个数的影响,提出了自适应确定分类个数的判据。该算法不仅能够快速确定阈值,同时可以确定分割图像的分类个数。实验结果表明,该算法效果理想。     

基于离散AMSAA模型的固体火箭发动机可靠性增长分析

描述了离散AMSAA模型与Duane学习曲线特性的关系,给出了该模型的使用方法,包括可靠性增长趋势检验、模型参数的极大似然估计和拟合优度检验方法等。利用进化算法对似然函数求极值,解决了复杂多峰似然函数的求极值问题。在此基础上得到最终研制阶段可靠性点估计和可靠性置信下限。最后,给出了固体火箭发动机可靠性增长分析实例,并与经典评估方法进行了比较,说明了该模型的优越性。