Fuzzy Reliability Design for the Interference Articulation of a Roller Shaft

With regard to function, the strengths for interference articulation of a roller shaft formed a series system. As the three strength reliabilities conditioned each other, there was a problem for the system reliability to apportion rationally. In fact, there was a transition from safety to deactivation. The state of structure was fuzziness which was in both safety and non-safety states. Therefore the reliability was a fuzzy event which considered the randomness for some design parameters and the fuzziness for the thresholds between generalized strength safety and deactivation. The mathematical model of fuzzy reliability design for the interference articulation of the roller shaft was presented. Eight design examples were calculated.

基于模糊神经网络的电网消防预警算法

针对传统基于阈值判别方法的电网火灾预警系统预测精度低、抗干扰能力弱的问题,提出了一种基于模糊神经网络的电网消防预警算法。该算法利用神经网络学习大规模电网数据,使用模糊逻辑推理算法来提升预测结果的推理能力,并通过结合神经网络对大规模数据的学习能力和模糊逻辑算法的推理能力来分析电网线路参数,从而提升电网消防预警系统的精度和抗干扰能力。实验与仿真结果表明,所提出方法能显著提升电网火灾的预警精度,且使用模糊逻辑推理可以得到更符合实际情况的电网火灾预警结果。

基于遗传模糊PID算法的倒立摆稳摆抑噪抗扰实验与分析

倒立摆稳摆控制原理应用的实际工程需求牵引,使倒立摆成为检验各类控制算法的理想替代实验研究平台。因此,将倒立摆摆杆的姿态稳定控制和抑噪抗扰作为研究内容,以理论分析、编程实现、仿真实验和实物实验验证作为研究手段,聚焦控制器设计的优化。首先,引入模糊控制对PID参数调节进行优化,改固定参数调节为在线参数调节,旨在提高系统的鲁棒性与抗扰性;然后,运用遗传算法的量化因子和比例因子完成调节参数的在线寻优,通过设计适应度函数和选择算子,经过选择、交叉、变异不断演化迭代,最终获取最佳适应度个体、找到最优解,通过仿真验证遗传模糊PID算法突出的抑噪抗扰优势;最后,基于该控制策略进行倒立摆实物实验,验证了其指令跟踪有效性的结论。该研究表明:遗传模糊PID算法具有良好的指令跟踪和抑噪抗扰性能,具有一定的工程应用价值。

基于模糊PID的大型双旋翼无人机

相较于四旋翼无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV),大型双旋翼无人机具有价格低廉、续航长以及效率高等优点,但存在耦合严重、抗干扰能力差等问题。为解决上述问题,文中提出了一种采用变论域模糊PID(Proportional Integration Differentiation)双旋翼控制算法。将无人机系统分解为位置控制和姿态控制两部分,在姿态控制上采用模糊PID实时调节PID参数,从而提高无人机的稳定性。根据无人机的运动方式提出一种新型无人机结构,搭建了双旋翼的动力学模型,并在Simulink上搭建了仿真模型进行验证。结果表明,相较于普通PID控制算法,所提算法将控制的超调量减少了50%,说明该算法在大型双旋翼无人机上具有更好的稳定性,在受到干扰的情况下可更快恢复。

模糊自抗扰优化开关磁阻电机速度环控制策略

开关磁阻电机因其结构为双凸极造成转矩脉动过大,且该系统具有严重的非线性,给定转速变化大,负荷扰动大,为克服这个问题应用模糊自抗扰控制方法,结合开关磁阻电机特性和机械运动方程,建立开关磁阻电机双闭环系统仿真模型,转速环采用自抗扰控制技术并使用模糊控制对其参数实施整定,转矩环采用直接瞬时转矩控制,仿真对比得出,相较于传统PI控制,模糊自抗扰控制能够有效改善调速性能,降低转矩脉动,表现出良好的抗干扰能力。

基于模糊C均值聚类的高铁动车组电缆终端局部放电识别

局部放电检测作为一种诊断车载电缆终端绝缘状态的有效手段,在列车实际运行环境中面临强干扰问题,为此文章提出了一种基于波形参数分析和模糊C均值聚类的车载电缆终端局放脉冲干扰分离策略。在实验室搭建了局部放电测试平台并采用高频电流法(HFCT)获取了电缆终端的局放信号和典型脉冲干扰信号,通过对脉冲单波进行包络处理,提取脉冲的3个参数作为特征向量,然后采用模糊C均值聚类方法对局放信号与脉冲干扰信号进行分离。试验结果表明,该方法能够有效地将局放信号与脉冲干扰信号分离,减小脉冲干扰信号对局部放电检测的影响,对提高局放手段评估车载电缆终端绝缘状态的准确性具有一定意义。

基于变论域模糊补偿的空间机器人自适应控制

相比地面环境,太空环境中机器人系统暴露在宇宙射线中更容易受到外部干扰,且因难以维护和燃料消耗等原因带来的质量和惯性等系统参数变化使得其更容易存在系统不确定性。针对载体位置不受控的漂浮基空间机器人系统存在系统不确定性和外部干扰的问题,提出了一种基于变论域模糊控制的轨迹跟踪控制方法。在使用计算力矩控制器求解标称系统控制力矩的基础上,使用变论域模糊控制对系统不确定性和外界干扰带来的误差进行补偿。论域范围的实时变化使变论域模糊控制可以适用于不同时刻的不同误差范围,从而有效提高了系统的响应速度,减小了系统的稳态跟踪误差。最后通过李雅普诺夫方法证明控制方案的稳定性,并通过数值仿真证明了控制方法的有效性。

电液伺服控制柱塞泵转速干扰及控制策略研究

为克服电机转速对电液伺服控制变量轴向柱塞泵输出特性产生的干扰问题,建立电液伺服控制轴向柱塞泵系统的Simulink-AMESim仿真模型,以恒流量为评价指标研究电机转速干扰条件下电液伺服控制变量柱塞泵恒流量控制的输出特性,分别利用传统PID及模糊自适应PID控制策略对电液伺服控制变量柱塞泵进行抗干扰控制,获得不同类型干扰情况下电液伺服控制变量泵系统的输出特性曲线。仿真结果表明:恒流量控制下,电液伺服控制变量柱塞泵的流量波动为3.80 L/min,当电机转速分别存在正弦波、方波及三角波脉冲扰动工况时,流量波动分别上升至9.34 L/min、9.59 L/min、4.52 L/min。分别利用PID及模糊自适应PID对电液伺服控制变量柱塞泵进行抗干扰控制,流量波动分别降低了3.41 L/min和5.90 L/min。

基于模糊控制的闪蒸罐PID控制器设计与仿真

PID控制器依照经验进行整定的方式需要花费大量时间和精力,而工业被控对象大都存在随时间变化、非线性等特性,PID控制的效果并不理想。以闪蒸罐压力控制为研究对象设计FUZZY-PID控制器。仿真结果表明:在PID调节后有超调情况下,FUZZY-PID控制器调节时间缩短约341.80 s,超调量减小约4.62%;在PID调节后无超调情况下,FUZZY-PID控制器调节时间缩短约395.60 s。抗干扰实验结果表明:在加入白噪声后,FUZZY-PID控制器与PID控制器控制效果差距不甚明显,都比较稳定,在同一时刻加入脉冲扰动后,FUZZY-PID控制器所需调节时间较PID控制器缩短约70.70 s,调节时间更短,更加稳定。说明相较于传统PID控制器,FUZZY-PID控制器调节时间更短、超调量更小、更加稳定。

基于多层次模糊综合评价的多层煤层气合采层位优选研究

为了避免或减弱多层煤层气藏合采时的层间干扰现象,选择合适的合采层位至关重要。为此,在综合分析多层煤层气合采层间干扰影响因素基础上,提出了层间干扰性指标,基于多层次模糊综合评价理论,结合已有的煤层气选区评价指标,建立了以资源条件、开采条件、层间干扰性为二级指标的多层次指标体系,以及煤层气双层合采模糊综合评价模型。并以H煤层气田为对象,对其不同层位两两组合进行了合采层位优选模糊综合评价,评价结果与实际合采效果相一致。该研究为多层煤层气藏合采层位的优选及成功合采提供了理论支撑。

高频冲击下破拆机器人末端位姿精准控制研究

针对破拆机器人在作业时钎头对物体高频冲击所产生的反作用力影响末端位姿控制精度的问题,提出了一种模糊滑模控制策略。首先,基于等效思想,将反作用力视为干扰项并引入至破拆臂架动力学方程中;其次,在传统滑模控制器基础上引入模糊控制器,达到补偿干扰的同时提高系统的控制品质;随后,结合Lyapunov定理证明了系统的稳定性;最后,搭建反作用干扰力下的系统模型进行仿真分析,验证了所提控制策略的有效性和优越性。

基于Fuzzy-AHP的舷外有源诱饵干扰评估方法研究

舷外有源诱饵的评估分析是一个较为复杂的问题。阐述了舷外有源诱饵的工作过程,建立了舷外有源诱饵递阶层次结构,依据此结构确认了舷外有源诱饵的评估指标。使用模糊层次分析法实现对舷外有源诱饵的评估,此方法采用多层次、多指标提高了对舷外有源诱饵评估的全面性。

三轨电磁悬浮系统的模糊滑模控制研究

针对由三棱柱布置形成的三轨电磁悬浮系统耦合点多,悬浮控制难度大的问题,提出一种模糊滑模控制方法以实现对各耦合点的单独控制。根据三轨电磁悬浮系统的特定结构对该系统模型的旋转运动进行解耦分析,解出可以独立控制旋转偏移角与悬浮气隙高度的控制量,建立模糊化输入、输出和模糊规则,将模糊化后的控制量与系统误差进行滑模控制,使系统悬浮误差快速收敛到零。为了验证模糊滑模控制器对系统悬浮的控制效果,搭建模糊滑模控制仿真及试验模型。结果表明,相较于原有的控制方法,模糊滑模控制响应速度快,抗干扰能力强,有利于悬浮过程中的振动控制。

考虑干扰的交通子区模糊迭代学习边界控制

针对固定增益迭代学习控制器跟踪交通子区内期望累计车辆数n^(*)的速度较慢,迭代次数过多的问题,并考虑到实际交通子区内存在的干扰对其运行状态的影响,建立了含有干扰项的交通流模型并对其进行离散化。采用开闭环比例微分(proportion differentiation,PD)型模糊迭代学习控制器,根据研究子区实际路网内的累计车辆数与期望累计车辆数n^(*)的误差及其变化率对开闭环PD型迭代学习控制器的迭代学习增益和反馈增益进行调整,使交通子区内的实际累计车辆数可以较快速地跟踪期望累计车辆数n^(*),并对开闭环PD型模糊迭代学习控制器的收敛性进行严格证明。通过对轻度和中度干扰影响下的交通子区进行仿真,结果显示,对比固定增益迭代学习控制器,开闭环PD型模糊迭代学习控制器的误差收敛速度分别提高24%和31%,平均排队长度分别减少24.52%和16.55%,平均延误分别减少21.63%和19.23%,平均停车次数分别减少23.68%和10.77%。

基于自适应模糊PID控制的智能便盖开闭系统设计

传统智能便盖开闭控制系统一般通过电位器或限位开关来完成开闭盖动作。然而在不同负载和堵塞情况下,此类方法往往会降低开闭盖控制性能,导致用户体验感不佳。基于此搭建了一款基于自适应模糊PID控制的智能便盖开闭系统,用于提高智能便盖的控制性能。该系统首先将模糊规则逻辑与传统速度PID融合得到自适应模糊PID控制函数,然后通过结合压力传感器数据微调增量数值,以实现对智能便盖在不同负载和运动状态下的稳定控制。还集成有串口单元通信模块到智能便盖系统便于系统集成。最后通过产品测试验证了本系统在不同负载情况下的控制性能和抗干扰能力均优于传统控制系统,具有一定开发价值。

基于前馈型变论域模糊PID控制的智能小车轨迹跟踪方法

为提高智能小车轨迹跟踪的精度及抗干扰能力,提出1种基于前馈型变论域模糊控制方法。以自动导向小车(automated guided vehicle,AGV)为研究对象,建立小车运动学模型对其进行动力学分析;在保持主控制参数不变的情况下,将前馈控制加入变论域模糊控制,搭建前馈型变论域模糊PID(proportional-integral-derivative)控制系统,通过变论域模糊PID控制调整参数使系统获得较好的稳定性,再通过调整前馈控制参数使系统的目标跟踪性能达到最佳;设定S形曲线跟踪路线,在Matlab/Simulink平台下搭建传统PID、模糊PID、变论域模糊PID及前馈型变论域模糊PID等4种控制模型进行仿真实验,比较验证本文方法的控制性能。结果表明:无干扰情况下,4种控制方法的车辆转弯最大横向偏差分别为0.2580,0.1988,0.1792和0.1125m,本文方法的偏差最小,轨迹跟踪精度最高;模拟真实路况下,4种控制方法的车辆转弯最大横向偏差分别为0.8917,0.8209,0.7917,0.6833 m,本文方法的偏差依然最小,抗干扰能力最强,验证了本文所提控制方法兼具跟踪高精度和良好稳定性的优点。

干扰观测器与模糊伺服复合控制策略研究

在现代工业伺服控制技术发展中,伺服控制系统的高控制精度、高稳定性和快速响应性是经典控制理论和现代控制原理追求的主要目标,特别是在外界对系统的扰动或难以建立精确的被控对象数学模型的情况下,传统的单纯PID控制环路抗扰动能力差。文章设计了模糊控制器和干扰观测器,该控制器能够补偿模型参数不准确所引起的误差,同时能够抵抗外界对系统的扰动。

基于模糊滑模反步控制的自动装卸钻杆机械臂轨迹跟踪研究

针对现有矿井自动装卸钻杆机械臂运动轨迹跟踪方法精度低而导致施工效率低下的问题,综合应用模糊滑模控制与反步控制理论,提出模糊滑模反步控制钻杆机械臂轨迹跟踪法。采用扰动观测器对扰动信号进行估算,采用模糊理论描述滑模面与运动点的广义距离,以降低滑模控制中由速度瞬变所引起的抖振,并采用模糊滑模反步控制法对由系统扰动造成的误差进行补偿。针对钻杆机械臂的两个重要关节进行了运动仿真与试验测试。结果表明:两个关节的轨迹跟踪误差比模糊滑模控制分别减小了28.2%和22.6%。模糊滑模反步控制法有效降低了钻杆机械臂关节运动轨迹误差,极大提高了运动稳定性和响应能力。

基于模糊综合评价模型的电能表运维技术研究

当前,电力系统中电能表数量超过200万个,电能表的运维效率较差。提出一种新的电能表运维管理策略。该策略基于电能表全寿命周期流程中的运行数据,使用了模糊综合评价法确定电能表风险等级。进一步制定和调整运维策略。模糊综合评价模型中结合熵权法对各层级风险指标权重进行分解并细化评价指标体系,结合总参数列向量得到电能表风险等级评价结果。对电能表进行改进设计:应用高精度计量芯片和稳压芯片增加电能表的抗电磁干扰能力和计量精度;采用异常检测模块提升了运维效率。试验结果表明:该策略对电能表风险的评价准确率在95%以上,最高可达100%;运维时间不超过5 h,最短为0.8 h。这大大提升了电能表的运维效率。改进后的电能表具有良好的使用寿命和抗电磁干扰能力。

模糊算法下电力多相电流扰动控制方法研究

多相电力电子负载电流的控制存在电流解耦困难、波形特征不规律的问题,且与单相电流相比,多相扰动电流的功率值更难获取。为有效增强多相流供电的稳定性,提出基于模糊算法的电力多相电流扰动控制方法。经三相/两相坐标转换,根据瞬时功率理论计算出电流扰动下多相电网的有功、无功功率值。根据三角函数正交定理,通过陷波器去除由于正弦分量产生的谐波,确保电网电压的负序分量幅值为0。基于此,利用模糊规则,计算离散化后PID比例、积分及微分系数,通过模糊判决加权平均法计算得出电流控制输出结果。仿真结果证明,所提算法能够降低谐波对电流影响,滤除谐波扰动,响应速度快,具有可行性和适用性的应用优势。