热障涂层加热系统的自适应模糊预测控制

针对航空发动机热障涂层加热过程中的时变、大惯性、滞后以及高度非线性等问题,提出了一种基于T-S模糊模型的广义预测控制策略来控制涂层的温度。首先,针对模糊C均值(FCM)算法容易陷入局部最优的问题,采用自适应遗传粒子群优化(GA-APSO)算法来优化模糊C均值(FCM)算法的全局寻优能力,并对T-S模糊模型的前件参数进行辨识;其次,采用自适应遗忘因子的递推最小二乘法来估计T-S模糊模型的后件参数。 最后,根据得到的T-S模糊模型设计模糊预测控制器并进行仿真实验。仿真结果表明,在利用自适应遗传粒子群算法对FCM算法进行优化后,算法的初始适应度值、收敛适应度值以及辨识模型的均方误差都有较大程度的降低,说明改良后算法的全局寻优能力得到了很大提升,对样本的模糊聚类效果也更好。在有干扰的情况下利用PID控制器和模糊预测控制器分别跟踪期望温度,相比传统的PID控制,模糊预测控制的控温精度更高,达到稳定期望温度所需时间更短,仿真结果验证了控制方法的有效性。     

基于自适应神经模糊推理系统的连续搅拌反应釜系统的改进广义预测控制

连续搅拌反应釜(continuously stirred tank reactor,CSTR)是典型的非线性、大滞后的化工对象。为克服传统控制方法难以建立其机理模型的难点,基于对实际工业现场采集得到的大量输入输出数据,提出采用自适应神经模糊推理系统(adaptive-network-based fuzzy inference system, ANFIS)的方法,得到CSTR系统较理想的输入输出关系规则库,即CSTR系统的T-S模糊模型。最后,通过改进的广义预测控制(Jin’s generalized predictive control, JGPC)算法对CSTR系统的浓度进行控制,并与常规的广义预测控制(generalized predictive control,GPC)算法、比例-积分-微分(proportion integral differential,PID)控制算法进行对比,仿真结果显示,JGPC算法的控制效果优于GPC算法和PID控制算法,证明了方法的有效性。     

一种基于T-S模糊模型的自适应建模方法及其应用

提出了一种改进的基于T-S模糊RBF神经网络模型的辨识算法和自适应方法,采用模糊C均值聚类(FCM)算法划分输入输出数据空间,最后将该算法应用于丙烯腈收率的预报,仿真结果表明了这种基于T-S模糊模型的自适应建模方法的有效性。     

规则递归T-S模糊模型及其辨识方法

针对传统T-S模糊模型不能较好描述系统时变特性的问题,提出了一种基于递归策略的动态T-S模糊模型及其辨识方法.规则递归T-S模糊模型在传统T-S模糊模型基础上,增加了具有一定权重的反馈环节,该环节对当前激励强度与前一时刻激励强度进行加权和得到当前时刻新的规则激励强度,从而实现动态递归变化,有效描述了系统的动态过程.为使规则递归T-S模糊模型具有较少的规则数量和较好的泛化能力,前件参数采用一种基于规则激励强度的模糊聚类算法获得,而后件和递归环节参数则采用一种由支持向量机和粒子群优化算法组成的联合辨识方法获得.Box-Jenkins煤气炉的仿真结果表明,规则递归T-S模糊模型及其辨识方法具有较好的动态描述能力,与混合聚类方法相比,均方差降低了1.2％.     

一种新的T-S模糊模型辨识算法

针对非传统T-S模糊模型,给出了一种新的辨识方法。利用改进模糊划分聚类算法辨识前件参数,最小二乘法对模糊模型的后件参数进行辨识。应用Box-Jenkins煤气炉数据和一个非线性系统进行仿真实验,结果证明了该方法的有效性与实用性。     

煤矿井下大功率开关电源的T-S模糊控制

针对目前传统控制策略的不足,提出一种基于T-S模糊建模的煤矿井下大功率开关电源模糊控制方法.模型的前件参数由模糊C均值聚类算法确定,后件参数由带遗忘因子的最小二乘法辨识.通过对输出电压的实时检测采样,经过T-S模糊分析后输出控制量,调控占空比来改变IGBT通断时间,从而得到稳定的输出直流电压.采用MATLAB/Simulink仿真,验证了该方法的正确性和可行性.研究结果表明:与常规PI控制方法相比,T-S模糊控制策略在鲁棒性方面具有更好的控制效果.     

基于机制建模与模糊建模相结合的聚丙烯熔融指数软测量方法

针对聚丙烯熔融指数软测量建模问题,提出一种基于机制建模与模糊建模相结合的建模方法.从聚合反应机制出发,得到熔融指数软测量模型的机理结构框架,将其作为Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型的后件部分,然后用加强型模糊聚类算法辨识T-S模型的前件参数.应用结果表明,将机制建模与模糊建模相结合的方法保留了模型参数的物理意义,提高了建模精度,所建软测量模型具有较好的预测性能.     

基于T-S模糊模型的酸碱中和过程的系统辨识

针对pH中和过程存在非线性和大滞后性的特点,建立了基于协同GK模糊聚类的T-S模糊模型。将协同模糊聚类与GK相结合进行系统辨识,提高了聚类效果,使其前件和后件参数得到优化。利用上述方法建立了pH中和过程系统模型,取得了良好的仿真效果,验证了该算法的优越性和有效性。     

高炉铁水硅含量的智能预测

文章提出了一种基于T-S模型的自适应模糊神经推理系统的高炉铁水硅含量智能预测模型,采用模糊聚类算法对样本数据进行分析归类,自行生成模糊规则库,实现模型结构简化和参数优化,特别适用于高炉冶炼这类复杂的非线性系统的预测系统建模;仿真结果表明,该方法预测命中率高,具有很好的实用性.     

一种改进的T-S模糊模型建模及优化方法

模糊建模是一种有效的非线性系统建模方法,因为非线性系统的复杂性,仍有很多问题难以处理。针对T-S模糊模型,提出了一种改进的建模及优化方法。首先,将快速搜索密度峰聚类和模糊C均值聚类(FCM)算法相结合,使用快速搜索密度峰聚类算法找到聚类个数和初始聚类中心后,再用FCM算法进行聚类;然后,通过最小二乘法辨识结论参数得到初始T-S模糊模型,使用改进的差分进化(DE)算法整体优化模型的结构和参数,获得最终的T-S模型;最后,选择代表性实例,使用MATLAB程序进行仿真分析和比较,验证了本文方法能有效提高T-S模糊模型的辨识精度和速度。     

基于模糊预测控制的机车制动控制方法

为了减少模型参数、噪声耦合和随机性干扰对机车制动控制系统控制精度和稳定性的影响,提出1种基于模糊预测控制的制动控制方法,利用基于满意度的T-S模糊建模方法建立精确的预测模型.研究结果表明:通过模糊遗传算法进行滚动优化,获得全局最优解作为预测控制控制器的输出,进而提高系统控制快速性和稳定性,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于在线模糊聚类的故障检测和容错控制

提出了一种新的基于T-S模糊模型在线辨识的非线性系统的故障诊断与容错控制策略.在闭环控制中,根据在线产生的数据对T-S模糊模型进行辨识,当故障引起系统动态的结构性变化时,在线模糊聚类算法能够辨识出系统的重大改变并产生新的模糊规则描述系统新的动态,同时基于T-S模型的控制律也会做出相应的调整.分析了T-S模糊模型结构和参...     

基于改进模糊神经网络的电力系统短期负荷预测

提出了基于改进聚类算法的模糊神经网络的短期负荷预测方法。首先,利用改进聚类算法确定模糊神经网络的结构,然后利用混合学习算法训练该网络的前件和结论参数,最后向训练好的模糊神经网络输入相关的影响因素数据进行预测。预测结果显示,改进的模糊神经网络可以获得较高的预测精度,所以有更好的使用价值。     

基于T-S模型的连续搅拌反应釜鲁棒L2L∞控制

为实现对连续搅拌反应釜(CSTR： Continuous Stirring Tank Reactor)系统在实际反应中的精确控制, 根据CSTR反应特点, 采用T-S模糊模型逼近非线性对象, 研究鲁棒L₂L_∞状态反馈控制问题。模型中将更易测量的反应器温度作为前件变量, 模糊规则少。应用平行分配补偿算法(PDC： Parallel Distributed Compensation), 给出局部控制器的设计方法, 并利用线性矩阵不等式(LMI: Linear Matrix Inequality)技术设计全局控制器, 在此基础上把控制器的设计转化为一个凸优化的求解问题。最后仿真验证了该方法的有效性, 从而可扩展到其他化学工业反应中。     

基于T-S模型的高炉煤气系统模糊建模

针对钢铁企业高炉煤气系统这一复杂非线性系统的建模问题,提出一种基于数据的高炉煤气系统模糊建模方法.基于T S模糊模型的高炉煤气系统辨识模型,考虑系统中煤气调节用户的人为干扰特性,采用条件模糊聚类的方法来对输入/输出空间进行划分.引入模糊思想,使模型能够更好地适应工业噪声的干扰.利用贝叶斯线性回归方法求解模糊模型的后件参数,避免了后件参数求解过程中常出现的异常解问题.通过对实际企业高炉煤气系统的实验验证,结果表明了所提出的高炉煤气系统模糊建模方法的有效性,可进一步用于实施高炉煤气系统的优化与调度工作.     

Hammerstein-Wiener非线性系统的模糊预测控制

针对输入和输出受约束的Hammerstein-Wiener型非线性系统,提出一种基于T-s模糊模型的非线性预测控制算法,并用Lyapunov函数分析系统稳定性.通过建立T-S模糊模型,将预测控制器设计中的非线性优化问题转化为相应的线性优化问题;通过离线设计状态反馈控制律,在线实施符合条件的反馈控制律,极大程度地提高了在...