基于TS模糊模型的热工过程建模方法

热工过程对象通常具有复杂的动态特性和非线性、强耦合、不确定性等特征,从而使得常规建模方法难以取得满意的效果,因此提出一种改进型TS模糊模型在线建模方法。此建模方法基于以下思想,首先提出基于中心粒群算法的截集模糊C-均值聚类算法并对TS模糊模型进行模型结构离线辨识,确定模型的结构和前件部分参数的初始值;然后应用解耦扩展卡尔曼滤波算法进行后件参数在线辨识,同时对前件辨识结果进行精确修正。最后,对煤气炉、500MW机组及气化炉等热工过程进行仿真计算表明本方法具有精度高、计算量小等优点。     

基于FKCM的球磨机系统T-S模糊建模方法

针对传统的描述热工过程动态数学模型的方法难以建立非线性模型的缺点,提出了一种基于模糊核聚类的球磨机系统T-S模糊建模算法.该算法首先通过灰色关系法确定模型输入变量,利用FKCM聚类算法对输入空间进行模糊划分,确定T-S模型的前件结构和前件参数;进而利用最小二乘算法确定模糊规则的后件参数.最后,利用数字仿真数据对球磨机系统进行模糊建模,建模结果表明该算法简单、实用,模型能够精确地描述过程的非线性.     

模糊神经网络控制器的优化设计

模糊神经网络控制器不依赖于被控对象精确的数学模型,又能根据被控对象参数的变化自适应调节控制规则和隶属函数参数,但是模糊神经网络控制器在线修正权值计算量大、过度修正权值还可能导致系统剧烈振荡.针对以上问题,提出了在线修正计算中仅对控制性能影响大的权值进行修正,以减小计算量;根据偏差及偏差变化率大小,基于TS模型自适应调节权值修正步长,抑制控制器输出的剧烈变化,避免系统发生振荡.仿真结果表明模糊神经网络控制器的优化设计方法可以改善系统控制性能.     

模糊随机环境下B2C电子商务配送系统CLRIP集成优化模型

结合B2C电子商务配送系统的特点,在考虑客户需求具有模糊随机性的基础上,将设施选址、车辆路径和库存控制等3个层次的决策进行集成优化。建立具有模糊随机变量的混合0-1整数规划选址-路径-库存问题(CLRIP)集成优化模型,利用模糊可能均值法将模糊随机模型转化为确定的CLRIP模型,并设计了基于优化方法和禁忌搜索算法(TS)的两阶段混合启发算法对其进行求解。最后,利用算例验证了模型的正确性和算法的有效性。     

基于灵敏性分析的模糊非线性规划方法

在求解含不确定性模型参数的模糊非线性规划问题时,一般会使用模糊区间较大的模糊参数,然而,这将会影响目标所能达到的满意度水平. 为此,论文提出采用灵敏性分析的方法研究模糊参数对目标的影响程度,找出严重制约优化目标满意度的模糊参数,通过减小其模糊区间而使问题的结果更加合理. 给出一种简单搜索算法确定模糊数的最佳取值区间,帮助决策者深入了解不确定性模型参数的性质. 通过一个数值实例详细阐述所提方法,验证了其有效性.     

一类模糊时滞系统的非脆弱H∞保成本容错控制

应用线性矩阵不等式方法研究TS模糊系统的H∞保成本容错控制器的设计问题。针对含有容许的不确定参数和可能的执行器故障的模糊时滞系统,在考虑保成本函数取得最小上界的基础上,兼顾系统的H∞性能。以线性矩阵不等式的形式给出TS模糊系统H∞保成本容错控制器存在的充分条件,把控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式的可行解问题。通过例子验证了所给出的H∞保成本容错控制器设计方法的可行性和有效性。     

一种新的模糊自校正控制学习算法

提出一种基于模糊竞争学习的模糊自校正控制方法.通过基于模糊竞争学习确定一种在线模糊辨识算法,在采用此模糊辨识方法对对象进行在线估计的基础上,用调节器实现参数的自动整定.为了验证所提方法的有效性,给出了非线性系统的控制结果.     

带有测量噪声的Ⅱ型T-S模糊建模

实际工业生产过程中,系统的数据带有测量噪声.Ⅱ型模糊集的二阶隶属度用来表征一阶隶属度的模糊度,这种模糊度的增加意味着处理不确定信息能力增加.因此,提出了一种基于Ⅱ型模糊集的T-S模糊建模方法来减少由噪声带来不确定信息的影响.首先采用改进的最小邻域算法对带有测量噪声的数据进行聚类,继而确定Ⅱ型模糊集的一阶隶属度,接着根据数据的聚类信息采用高斯混和模型得到二阶隶属度值,然后用正交最小二乘算法确定模糊模型的后件参数,最后通过仿真实验来验证该方法的有效性.     

模糊环境下应急物资预置的优化方法

本文基于模糊可能性理论,研究了2-型模糊应急物资预置问题.考虑到运输费用、出救点的供应量、受灾点的需求量和道路容量的不确定性,用2-型模糊变量来刻画,建立了2-型模糊环境下的期望值应急物资预置模型.根据风险值简约方法,推导了2-型三角模糊变量的上下风险值简约模糊变量的期望值公式.当模型中的2-型模糊变量相互独立且服从三角分布时,应用所得期望值公式转化原模型为等价的确定模型.等价模型是一个混合整数参数规划,因此可采用Lingo软件求解.最后,通过数值例子演示所提建模思想.实验结果证明了所建模型的有效性.     

基于遗传算法优化模糊树模型参数的算法设计及仿真

改进了Takagi-Sugeno型模糊树模型的反向传播学习参数的方法,提出基于GA的一套完整、系统的优化模糊树模型参数的算法,其关键是选择确定祖先节点a的方式和选择哪些变量作为染色体基因。对国际标准例题的仿真表明,该方法对算法初始值的选择不敏感,能显著提高模糊树模型的建模精度,在相同模型精度条件下,则可简化样本空间的划分,降低模型的计算量。     

多变量动态模糊偏最小二乘建模方法及其应用

针对复杂工业过程存在的多变量、非线性和时变不确定性问题,将动态PLS与模糊建模方法相结合,提出一种基于DFPLS(动态模糊偏最小二乘)的多变量非线性动态建模方法。该方法外部采用动态PLS方法解决多变量高维共线性问题,并描述系统的动态特性;内部采用FCM(模糊c均值聚类)与TSK模糊模型相结合,建立多个子模型的方法来拟合系统的非线性。将本方法应用于氧化铝生产过程中铝酸钠溶液组分浓度的软测量,仿真实验表明该方法预测精度高,泛化能力强,用于铝酸钠溶液组分浓度的在线检测是可行有效的。     

TSK动态网络及其在非线性动态系统中的应用

针对非线性动态系统特点，提出了一种新型的基于TSK模糊模型的动态回归模糊神经网DRFNN（Dynamic recurrent fuzzy neural networks），并给出了网络参教的迭代算法和基于李亚普诺夫稳定理论的收敛性证明。该动态回归网络由静态网络和内反馈动态回归网络组成，在结构上更好的拟合了非线性动态系统特点，应用于非线性动态系统的辨识和控制的试验结果也说明该动态回归模糊神经网络对解决非线性动态系统辨识和控制问题的有效性。     

基于C-R模糊模型的非线性预测控制

Cao和Ress提出的模糊模型（称为C-R模糊模型）由模糊推理和局部线性解析模型两部分组成，用隶属函数加权局部模型构成系统的全局非线性模型。本文提出了一种新的结构上与阶跃模型相类似的C-R模糊阶跃模型。并用DMC动态矩阵控制算法，求解基于该模型的非线性预测控制问题，得出了预测控制算法的解析形式，该方法克服了一般非线性预测控制算法求解困难的缺陷。     

Fuzzy Modeling of Non-Uniformly Sampling Nonlinear Systems Based on Clustering Method and Convergence Analysis

The studying motivation of this paper is that there exist many modeling issues of nonuniformly sampling nonlinear systems in industrial systems. Based on multi-model modeling principle,the corresponding model of non-uniformly sampling nonlinear systems is described by the nonlinear weighted combination of some linear models at local working points. Fuzzy modeling based on multimodel scheme is a common method to describe the dynamic process of non-linear systems. In this paper, the fuzzy modeling method of non-uniformly sampling nonlinear systems is studied. The premise structure of the fuzzy model is confirmed by GK fuzzy clustering, and the conclusion parameters of the fuzzy model are estimated by the recursive least squared algorithm. The convergence perfromance of the proposed identification algorithm is given by using lemmas and martingale theorem. Finally, the simulation example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

一种新型模糊控制器设计与稳定性分析

基于T-S模糊动态模型，采用模糊模型相除补偿(CDF)技术和线性矩阵不等式(LMI)方法，设计了一种新型模糊控制器，并进行了稳定性分析。非线性质量弹簧阻尼系统的仿真结果表明了该方案的有效性．与传统的并行分配补偿法(PDC)相比，所设计的控制器具有更小的保守性。     

基于T-S模型的非线性系统离散时间滑模控制

基于T-S模糊模型,讨论了一类非线性离散时间系统的控制问题。采用T-S模糊模型来描述非线性系统的动态模型,再将非线性系统的全局T-S模糊模型转化为线性不确定系统的模型。这样复杂的非线性系统的稳定问题就转化为线性不确定系统的鲁棒镇定问题。采用离散时间滑模控制方法实现线性不确定系统的鲁棒镇定。利用用线性矩阵不等式技术设计稳定的滑动模面,以降低非匹配不确定对系统的影响。给出了线性矩阵不等式形式的稳定滑动模面存在的充分条件。此外还给出了滑模控制律的设计方法。所给设计方法可保证系统鲁棒镇定,并且在滑动模面附近的抖振可明显减弱。最后,给出了truck-trailer的仿真算例,证明了所给方法的可行性和有效性。     

基于LMI的模糊控制器设计

对于许多实际的非线性系统,状态变量往往不能获取或难于测量。因此设计模糊状态观测器来估计状态变量是非常必要的。针对T-S模糊模型近似描述的非线性系统,提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的具有区域极点配置功能的模糊控制器和模糊状态观测器的设计方法。首先利用并行分布补偿(PDC)设计思想和基于线性矩阵不等式(LMI)的极点配置理论,将闭环系统的全局渐进稳定性要求,性能指标及控制量约束条件统一到线性矩阵不等式框架内。然后求解线性矩阵不等式族获得控制器和观测器参数。最后将该设计方法应用于倒立摆的平衡控制中,通过仿真曲线可以看出该方法设计的控制器可使倒立摆稳定并满足指定的性能指标,因此该设计方法是有效的。     

基于转矩观测法的开关磁阻电机转矩脉动抑制

研究抑制开关磁阻电机(SRM)的振动和噪声是改善开关磁阻电动机调速系统(SRD)性能的重要课题之一。基于SRD的非线性动态仿真模型,研究了基于转矩观测法的转矩脉动抑制。针对SR电机的时变、非线性特性,对闭环系统的速度调节器采用自适应模糊PID控制器进行转速调节,仿真结果表明该系统具有良好的转矩脉动抑制效果。     

Constrained predictive control based on T-S fuzzy model for nonlinear systems

A constrained generalized predictive control （GPC） algorithm based on the T-S fuzzy model is presented for the nonlinear system. First, a Takagi-Sugeno （T-S） fuzzy model based on the fuzzy cluster algorithm and the orthogonalleast square method is constructed to approach the nonlinear system. Since its consequence is linear, it can divide the nonlinear system into a number of linear or nearly linear subsystems. For this T-S fuzzy model, a GPC algorithm with input constraints is presented. This strategy takes into account all the constraints of the control signal and its increment, and does not require the calculation of the Diophantine equations. So it needs only a small computer memory and the computational speed is high. The simulation results show a good performance for the nonlinear systems.     

基于T-S模型的自适应多变量模糊预测控制

针对多变量非线性系统的控制问题,提出了一种具有良好控制效果的模糊预测控制方法。首先采用快速聚类法和递推最小二乘法辨识得到非线性系统的T-S模型,然后对系统进行线性化,并基于线性化的模型设计模糊广义预测控制器并对非线性对象进行在线自适应控制。对一个带时延的强耦合二变量非线性对象进行仿真,结果表明对于具有时变性的非线性系统,该方法具有很好的控制效果。