一种基于模糊规则的非线性系统快速模糊辨识方法

针对以往模糊建模方法中算法中算法过于复杂的问题，提出了一种简单而有交的复杂系统模糊建模新方法。该方法是基于输入空间的模糊划分，计算给定样本在各模糊子空间的隶属度，并列用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数。整个辨识过程与模糊聚类方法和误差反馈学习方法相比所需的CPU时间最短。最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。     

基于最邻近聚类和向量模糊c-均值的混沌预测

针对混沌时间序列难预测的问题,提出一种新的基于最邻近聚类和向量模糊c-均值(FCMV)聚类算法的模糊建模方法。其前提参数辨识分两步,首先用最近邻聚类法初始划分输入空间,得到规则数及初始聚类中心,再用FCMV把具有相同收敛向量的聚类中心归到同一个区域来优化前一步得到的聚类中心,得到前提参数;采用递推最小二乘算法辨识模型的结论参数。最后通过对Mackey-Glass混沌时间序列的建模和预测验证了该方法的有效性与实用性。     

循环流化床锅炉点火启动系统改造

针对目前循环流化床锅炉点火启动系统在点火启动时存在燃烧不稳定的问题及造成的后果进行了论述,并结合我厂点火系统存在的具体问题进行了原因分析,提出了详细且有针对性的解决方法．     

Improved fuzzy identification method based on Hough transformation and fuzzy clustering

This paper presents an approach that is useful for the identification of a fuzzy model in SISO system. The initial values of cluster centers are identified by the Hough transformation, which considers the linearity and continuity of given input-output data, respectively. For the premise parts parameters identification, we use fuzzy-C-means clustering method. The consequent parameters are identified based on recursive least square. This method not only makes approximation more accurate, but also let computation be simpler and the procedure is realized more easily. Finally, it is shown that this method is useful for the identification of a fuzzy model by simulation.     

基于MSP430与Modem的光伏电站远程监控系统设计

文章基于MSP430单片机和Modem设计了一种光伏电站远程监控系统,实现对光伏电站运行参数的实时采集和运行状态的远程监控;介绍了该系统的组成、功能及其软硬件设计,重点介绍了Modem在通信中的应用和MSP430单片机通讯设置、波特率的计算方法;该系统电路简单,运行可靠,很好地实现数据实时、准确地传输.     

弹箭动静不平衡度数字仿真方法

该文研究了引起弹箭动静不平衡的误差来源以及对散布的影响，主要讨论了加工误差和装配误差。同时，建立了数学模型，推导出计算动不平衡的数学公式。由于误差是随机的，所以把符合给定公差范围的误差作为随机变量，通过严格的统计检验确定了它的分布规律，然后应用蒙特卡罗法进行数字仿真，编制出相应的程序，并计算出结果。理论计算结果与试验数据吻合良好。在数学模型的建立上，思路开阔，具有一定的实用性。     

基于Elman网络的广义预测控制快速算法

将广义预测控制与Elman网络结合起来,提出了一种新的广义预测控制快速算法,首先用Elman网络对非线性系统进行辨识,建立预测模型,然后该算法引入了一种约束矩阵,约束矩阵的引入避免了矩阵求逆的计算,提高了系统的响应速度,最后通过对一个非线性系统的仿真验证了该方法的快速性和实用性.     

PLC在液压电梯控制系统中的应用

根据液压电梯的控制要求及特点，研究并设计了新型液压电梯ＰＬＣ集选控制系统，给出了外部接线图及程序流程图，并提出了几点改进措施。     

具有稳定性的新型预测控制算法

提出一种新型的预测控制算法，通过对控制输入进行柔化和滤波处理，使实际实施的控制量为现时和现时对未来控制时域长度预测控制量的加权平均，从而具有较快的响应能力。通过引进广义跟踪误差，并使其终端为零，保证了系统的稳定性。这种新型的预测控制器，具有在线计算量小、无记忆弊端等优点。仿真结果表明了该算法的可行性。     

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。