采用BP算法的模糊自适应控制

在对不熟悉的过程进行模糊控制时,由于对过程的不了解,很难得到合适的控制规则.基于模糊控制器的一种解析结构,提出了将模糊控制器与神经网络相结合的方法.由神经网络对系统进行辨识,并为学习系统提供必要的信息,将控制对象视为神经网络的输出部分,采用BP算法根据神经网络提供的信息对经验规则进行修改,从而改善模糊控制系统动态响应.仿真结果表明该控制器对模型参数变化具有较好的适应能力,能够较快地修改系统的原控制规则,使对象输出较快地跟踪系统的输入.     

一种自适应观测器设计和故障检测方法

利用模糊系统和径向高斯函数网络,设计一种具有自适应能力的模糊神经网络.用高斯函数表示模糊规则前件的隶属度函数,然后,构造一种递阶自组织在线学习算法,从输入输出样本数据中,通过学习提取模糊IF-THEN规则;在此基础上,提出一种非线性时变系统的自适应状态观测器设计和故障检测方法,并对其结构及特征进行了讨论,仿真结果表明,这种自适应状态观测器能很好地观测系统的状态,并能有效地应用于系统的故障检测.     

模糊综合评判在航空工程中的应用

介绍了模糊综合评判的基本原理,并结合两个具体实例详细说明了模糊综合评判在航空工程中的应用.     

变质心飞行器伺服机构模糊PI控制技术研究

概述了飞行器质心调节机构的技术特点,针对某质心调节机构的伺服控制需求,设计了一种模糊PI控制器,建立了质心调节机构数学模型,完成了仿真分析与实验研究。仿真与实验研究结果表明,模糊PI控制器结合了PI控制器高精度和模糊控制器控制快速、适应性强的特点,使系统具有较快的响应性能和较高的控制精度,同时有较强的鲁棒性。研究成果对于提高变质心飞行器的机动性能有着重要的意义。     

基于多分辨率复合阵列的未知信源数波达方向估计

为解决信源数未知情况下的多分辨率复合阵列波达方向(DOA)估计问题,将未知信源数的相干信号DOA估计算法拓展到多分辨率复合阵列中。本文研究了基于子阵空间谱联合的DOA估计方法,首先构造各个子阵列的托普利兹矩阵,并进行未知信源数的相干信号DOA估计;然后利用多分辨率复合阵互质的特性,构建联合代价函数进行解模糊。针对全范围搜索计算量大的不足,文中提出了单个不模糊区搜索,反推全部模糊角度的改进方案。仿真结果验证了所提方法的有效性,相比于全空间搜索的MUSIC算法和Capon算法,该算法无需信源数先验信息,且在信噪比大于15 dB和快拍数大于300时,其DOA估计的均方根误差仅为传统方法的1/2。     

嫦娥四号探测器着陆区精确选择与评价系统设计

根据主要的科学探测目标和工程约束条件筛选出了适宜嫦娥四号任务着陆的大范围区域。嫦娥四号探测器的着陆区选择需要兼顾科学探测目标、工程实现的约束以及着陆区的环境、表面特征等等。其中,着陆区的表面特征主要包括坡度、撞击坑及岩石丰度、地形对光照遮挡情况等,直接影响了动力下降过程、着陆安全及月球巡视器的车体移动能力,也是影响着陆区选择的重要因素。基于已有的着陆区遥感测绘数据,对着陆区范围内的关键地形进行了统计分析。并通过模糊推理,建立并应用了着陆区选择及评价模型,在大范围着陆区域中精确筛选出了小范围的着陆区。最后,根据嫦娥四号任务实际在轨飞行过程,对该方法进行了验证。文章所使用的地形确定及筛选方法,可以为后续地外天体软着陆探测任务提供借鉴。     

基于模糊径向基函数神经网络的永磁同步电机滑模观测器设计

针对传统滑模控制易导致系统出现抖振的问题,提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络滑模观测器来实现永磁同步电机(PMSM)无传感器控制。为了减小观测器系统抖振,利用模糊RBF神经网络算法动态调整滑模增益,并采用李雅普诺夫稳定性定理证明了该模糊神经网络观测器的稳定性;利用锁相环(PLL)技术提高估算精度,并削弱计算噪声。基于MATLAB/Simulink软件平台搭建了仿真模型,将模糊RBF神经网络滑模观测器系统与传统滑模观测系统进行对比。结果表明,与传统的滑模观测器相比,新型滑模观测器能够快速、有效地跟踪转子位置,精确估算出转子速度,同时具有较好的动态特性。     

基于模糊自适应PI策略的并网逆变器死区补偿

IGBT死区效应的存在使三相并网逆变器输出电流不能准确跟踪参考电流,导致系统控制性能较差,而传统的死区补偿方法在相电流过零时存在电流极性判断不准确的问题。针对以上问题,提出一种基于模糊自适应PI策略的三相并网逆变器死区补偿方法。该方案将扰动观测器应用到电流双环模糊自适应PI控制系统中,将死区效应引起的电压误差视为外部扰动,经过扰动观测器估算后,反馈到输入端用以抵消死区效应的影响。模糊自适应PI电流双环控制策略可以解决实际系统响应速度慢、动态特性差的问题。通过MATLAB/Simulink仿真和试验验证了所提方案能够有效降低死区效应的影响,提高系统动态响应。     

基于新型趋近律的积分模糊滑模控制及其在PMSM控制中的应用

研究了基于新型趋近律的积分模糊滑模控制方法,并以永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统为背景进行了应用研究.设计了基于新型趋近律的积分模糊滑模速度环控制器,有效地抑制了传统滑模变结构控制中的固有抖振问题.在滑模面的设计中引入误差信号的积分项,避免控制量中对加速度信号的要求,增强系统的抗干扰能力;引入了模糊控制,可以抑制滑模控制抖振.并提出一种新型趋近律,进一步对滑模抖振进行抑制,提高了滑模面的趋近速度.仿真表明,该方法能够实现精确的速度控制,与传统的滑模控制相比,该控制器具有更好的跟踪性能.     

基于面向对象的高分遥感影像的冬小麦提取

本文应用高分一号卫星数据,基于eCognition软件平台,采用面向对象方法对廊坊市广阳区2013年11月高分一号影像进行冬小麦信息提取。应用多尺度分割算法通过多次试验确定最优的尺度分割参数,结合影像地物光谱等特征,采用模糊逻辑分类算法,最终实现冬小麦信息高效提取。