电液伺服系统的建模方法研究与应用

详细讨论了电液伺服系统的各种建模方法:采用机理建模法,构造了电液伺服系统的传递函数;采用模糊建模和神经网络,实现了电液伺服.系统的智能建模.首先介绍了某型号武器中的自动定深电液伺服系统,提出了获取建模数据的方法,然后详述了传递函数、模糊模型和神经网络三种具体的建模算法,最后以自动定深电液伺服系统为例,构造电液伺服系统的五种模型,并对各模型进行了详细分析,为进一步实现电液伺服系统的控制奠定了基础.     

爆破扫雷器电液伺服系统建模

为了提高电液伺服系统的模型精度与准确度,对某爆破扫雷器电液伺服系统建模方法进行了研究.采用机理建模法,构造了电液伺服系统的传递函数,采用基于自适应神经模糊推理(Adaptive neuron-fuzzy inference system,ANFIS)和减法聚类的模糊神经网络(Fuzzy neural network based on subtractive clustering,Sub-FNN)方法,实现了电液伺服系统的智能建模.通过对模型均方根误差(Root mean square error,RMSE)和信号间方差比(Variance accounted for,VAF)性能指标的比较,表明基于减法聚类的模糊神经网络建模方法可以显著地提高模型精度.研究结果为实现电液伺服系统的控制奠定了基础.     

基于多目标遗传算法的模糊分类系统设计

提出了一种基于多目标遗传算法的模糊建模方法,实现了具备最大分类精度、最少特征变量和模糊规则数目的模糊分类系统的设计.首先,为缓解维数灾难问题,采用多目标遗传算法进行特征变量的选择和论域的模糊划分,构造基于栅格划分的初始模糊分类系统.然后为减少规则数目,提高模糊系统的解释性,采用遗传算法进行规则选择,得到具备较少规则数目的精简模糊分类系统.最后为提高精确性,采用约束遗传算法对精简模糊分类系统进行整体优化,在解释性不变的前提下,提高模糊分类系统的精确性.Iris和W ine分类系统的仿真,验证了该方法的有效性.