单幅图像局部特征分层模糊挖掘算法仿真

为了能够深入获得图像纹理特征信息,提高后续数据识别精准度。因此,提出了单幅图像局部特征分层模糊挖掘算法。通过直方图均衡化方法,将图像中灰度值集中到对应灰度等级区域。由不均匀分布向均匀分布状态转换,拓展像素的灰度动态范围。分析图像局部特征复杂度与差异度,求出相邻模板灰度等级,得到局部复杂性和差异度矩阵,采用Laplace算法对图像局部特征推荐分类,根据推荐级别分层模糊挖掘所选特征,以此实现对单幅图像的局部特征分层模糊挖掘。通过实验证明,所提算法可准确挖掘出图像特征,不同层级纹理信息都完整,且挖掘时间保持在0.25s内。

核动力装置蒸汽发生器水位的分层模糊自适应控制

针对压水堆核动力装置蒸汽发生器的水位控制提出一种分层模糊自适应控制方案。该方案中 2个模糊控制器分层连接 ,每个模糊控制器均采用典型模糊控制单元 ,使得模糊规则个数和可调参数个数大大减少 ,便于在线学习和实时控制。给出了分层模糊控制器的解析表达式及可调参数的在线学习方法。在快速加负荷和突然甩负荷的仿真实验中 ,该方案的控制效果明显优于已有的变参数 PID控制 ,验证了该方案的有效性。

时间约束的改进分层模糊Petri网的配电网故障诊断方法

配电网发生故障后,迅速利用大量的告警信息判别出故障元件,能为调度中心的工作人员提供重要的决策支持。针对现有Petri网的故障诊断方法未应用在配电网中的问题,提出了一种时间约束的改进分层模糊Petri网的配电网故障诊断方法。对配电网中的可疑故障元件建立改进的分层模糊Petri网模型,能够适应网络拓扑结构的变换,利用获得的报警信息通过反向和正向时序推理对保护和断路器进行时序检查,对不满足时间约束的库所进行置信度修正。给出了改进分层模糊Petri网模型的推理流程及矩阵推理算法,在矩阵推理过程中引入高斯函数修正概率,使概率始终保持在0~1,最终得到故障元件的置信概率及其时间点约束。通过对配电网系统算例的比较、分析,验证了所提方法的正确性和合理性,能够有效地诊断出配电网的故障元件。

具有任意形状隶属函数的分层模糊系统逼近性能研究

首先证明了对任意给定的矩阵A和正数c,一定存在向量b,使得方程Ax=b有非负解,且b和解的范数均小于c。在此基础上证明了具有任意形状隶属函数的分层模糊系统对紧集上连续函数的逼近性质,为使用分层模糊系统进行辨识或控制以避免模糊规则数目随系统变量个数呈指数增长提供了理论依据。

含模型不确定性移动机器人路径跟踪的分层模糊控制

对受非完整约束且含模型不确定性的移动机器人基于分层模糊系统设计了跟踪期望几何路径的鲁棒间接自适应控制方案.此方法除实现路径跟踪外,还可避免控制器的奇异性并保证跟踪方向.由于控制结构中使用了分层模糊系统,大大减少了模糊规则数目;并用鲁棒控制项对模糊系统逼近误差进行补偿,减少了其对跟踪精度的影响.证明了闭环系统跟踪误差收敛到原点的小邻域内,且可通过适当增大鲁棒控制项的设计参数使跟踪误差进一步减小.最后用实验结果验证了方法的有效性.

自平衡两轮机器人的分层模糊控制

为解决具有非线性、强耦合和绝对不稳定特点的自平衡两轮机器人的运动控制问题,提出一种分层模糊控制方法。该方法对机器人体的倾斜角度和轮子转动速度分别设计相应的模糊控制器,其输出同时进入决策器,由决策器进行智能判断与协调,输出控制量。两控制器交替工作,实现机器人体倾角控制和轮子转速控制的有机统一。该方法具有模糊规则少,控制逻辑简单的特点。对机器人的速度跟踪、运动停止及转弯等多种运动方式进行了控制仿真实验,验证了控制方法的正确性和有效性。

分层模糊控制在两轮移动式倒立摆中的应用

为解决模糊多变量控制中规则数随系统变量数呈指数增长的问题,针对两轮移动式倒立摆运动的特点,提出了一种分层模糊控制器的设计方法,不仅减少模糊规则数而且使模糊控制逻辑变得清晰明了,其中控制参数采用遗传算法整定。仿真结果证实了该方法的控制效果好,系统跟踪速度快。

基于分层模糊系统的石油钻井参数预测模型

确定钻井过程中工程参数的异常变化是石油钻井事故预警系统的重要内容。针对钻井过程高度复杂和输入变量众多的特点,建立了一种基于分层模糊系统的工程参数预测模型,通过参数预测模型输出与其实际值的误差来判断参数是否异常。通过模糊曲线法对预测模型的众多输入变量进行合理筛选,利用ANFIS学习算法对预测模型的结构以及隶属函数、模糊规则等参数进行训练和优化。引入动态论域概念解决模糊化时参数基准缓变产生的问题。实验表明,这种预测模型具有良好的预测稳定性,满足实时性要求,并可充分利用经验知识,准确反映工程参数的变化趋势。用钻具掉落的事故数据进行检验,结果显示该模型能够及时发现参数的异常变化,从而为事故预警奠定基础。

基于分层模糊系统的直接自适应控制

为解决模糊控制器中规则数目随系统变量呈指数增长的问题 ,利用分层模糊系统设计了一类非线性系统的直接自适应模糊控制器 ,并证明了所提出的设计方法不但能保证闭环系统的一致有界性 ,而且可使跟踪误差收敛到原点的小邻域内。

基于分层模糊优化的湿式多片离合器起步控制研究

针对湿式多片离合器的控制原理和起步结合过程,在充分考虑起步冲击度和滑磨功的基础上,分析了起步过程,选取了各起步过程的控制参数。继而提出了离合器起步占空比分层模糊优化控制策略,即首先分析起步意图,其次对占空比进行初始控制,最后对占空比进行优化。在此控制策略的基础上设计了分层模糊优化的控制模型和算法。经过整车仿真,并与其他控制策略对比,结果显示该策略能有效识别驾驶员起步意图,提高湿式离合器的起步平顺性,并能降低冲击度和滑磨功。

盟员和供货商质量的分层模糊评价

在分析并给出了全面的层次结构指标体系之后 ,提出了盟员和供货商质量综合评价的分层模糊评价法 .讨论了分层模糊评价法的具体算法步骤 ,并举例检验了算法的可行性 .

基于模块化模糊子系统的分层模糊神经网络

提出一种基于模块化模糊子系统的分层模糊神经网络.该分层模糊神经网络基于高斯隶属函数,且功能上等价于一个TSK模糊系统.这种分层神经网络在保留了传统模糊神经网络很多优点的同时有效地抑制了“维数灾”问题,而且在模糊子系统中模糊规则的激活强度有所提高.仿真试验结果表明,该方法能获得更为简洁有效的模糊规则集.

基于综合变权的分层模糊Petri网电网故障诊断方法

为实现对电网故障元件的准确诊断,基于综合变权思想提出了考虑动态权重的分层模糊Petri网(HFPN)评估模型。建立包含可疑故障线路送受两端的主保护、近后备保护以及远后备保护子网,对三类保护建立综合诊断子网,构成对线路故障诊断的双层模型。针对传统固定赋权在警报信息缺失情况下可能造成对故障线路误判的弊端,计及元件的状态水平对决策的动态影响,对模型赋予动态权重以放大动作元件的真实度。融合固定权重和动态权重的故障诊断方法能够有效识别信息缺失情况下的故障线路。通过对典型电网进行多组故障案例仿真,结果表明所提出的基于综合变权的Petri网诊断方法可提高故障诊断的准确率。

遗传算法在电液伺服系统分层模糊控制中的应用

针对模糊控制中规则数和可调参数多的问题,对遗传算法在分层模糊控制系统中的应用进行了研究,考虑遗传算法具有强大的全局搜索能力,提出了基于遗传算法的分层模糊控制的设计方案。该方案采用2个模糊控制器分层连接,即第一层采用基于遗传算法优化的模糊控制器,第二层采用典型的模糊控制器,从而大大减少了模糊规则和可调参数的个数,便于实时控制。电液伺服系统的实际仿真结果验证了该方案的有效性。

基于分层模糊推理的石油钻井事故预警系统

为解决石油钻井事故预警中事故类型多、传感器参数多、主判参数不明确等困难,提出了基于分层模糊推理的石油钻井事故预警方法并进行了系统开发。该系统首先对采集的原始数据进行整理和滤波,在此基础上,进行阈值提取与逻辑计算,然后采用"增一型"分层模糊模型进行推理。该系统解决了在多维模糊推理中因输入参数众多而造成的推理规则数爆炸的典型维数灾问题,经实验室仿真和现场实验表明,该系统可准确、及时预报石油钻井事故。

增一型分层模糊系统结构的PCA优化方法

对"增一型"分层模糊系统进行了结构研究和理论推导,提出了一种通过代价函数选择最优的分层结构的方法.最后通过仿真实验证明了该方法切实可行,避免了传统"试凑法"的盲目性.

分层模糊控制器在渠道运行系统中的应用

将分层模糊控制理论引入渠系自动控制,针对渠道运行控制特点,设计分层模糊控制器,它能灵活处理控制器输入、输出变量的论域及其量化问题,从而克服简单模糊控制器不能同时兼顾系统动静态性能的缺点.通过Matlab软件仿真表明,采用分层模糊控制器的渠道运行系统较简单模糊控制的渠道运行系统,动静态性能有明显改善.

一种分层模糊控制的灭火机器人火源寻踪

为了实现灭火机器人火源寻踪,同时避免单一模糊控制器中由于输入变量个数太多造成的模糊规则数量庞大,提出一种分层模糊控制的灭火机器人火源寻踪控制策略。首先设计一种分层模糊控制系统,底层模糊控制器将灭火机器人左边、前面以及右边的红外温度传感器和红外火焰传感器探测到的火源信息进行反馈式融合,得到关于火源方向的模糊向量;上层模糊控制器利用机器人上左方、前方以及右方的三个超声波传感器探测到的障碍物距离信息和火源方向进行火源寻踪。然后利用MATLAB进行两种火场情况下火源寻踪仿真分析,仿真结果表明灭火机器人在火源寻踪过程中排除了干扰热源的影响,避开障碍物后准确到达了火源点。

基于分层模糊的水泥预分解系统温度建模研究

针对新干法水泥预分解系统具有多输入变量、大滞后、大惯性和不确定的特征,文中提出了一种分层模糊建模方法,该方法采用増一型和二叉树型混合的分层结构,借助聚类方法和ANFIS获取各层模型变量的隶属度函数及推理规则。模型合理引入了历史信息以表达对象的动态特性。经系统模型的仿真结果与实际数据相比较,其拟合误差约为2%,表明所给模型具有良好的逼近性能,并且已经被应用于熟料生产过程仿真与操作培训系统。

基于分层模糊控制的地图匹配算法

地图匹配能够将车辆定位信息与路网电子地图相结合,是车辆导航系统中重要的定位技术.为克服地图匹配过程中当前定位点信息不足的缺点,充分利用车辆定位的历史轨迹信息,引入了Fréchet距离来定义两曲线间的距离,并且提出了基于分层模糊控制的地图匹配算法,简化了规则而且提高了运算效率,最后推导出可信度作为地图匹配效果的评价指标.这种算法不仅能够在出现匹配错误时为使用者提供警告信息,而且还提供了一种能迅速从错误中调整恢复的方法.试验结果证明了该算法的有效性.