基于ESO分数阶滑模调节的PMSM模型预测转矩控制

为了提高永磁同步电机调速系统的性能,提出一种基于扩张状态观测器的分数阶滑模预测转矩控制策略。采用扩张状态观测器对电机的综合扰动项、定子电流和反电动势进行实时观测,可快速准确得到它们的估计值并进行补偿;利用估计值构建分数阶滑模控制器来削弱系统抖振并提高鲁棒性;利用转矩和磁链无差拍预测控制,减少了遍历次数并降低了计算复杂度。通过仿真和半实物平台进行了验证,所得结果表明,所提出的方法能有效提升系统的鲁棒性,使电机具有良好的动态和静态性能。

分数卷积灰色预测模型及其在信息传播中的应用

通过构造累加生成卷积序列的离散卷积运算实现了数据序列的累加生成,并推广到分数阶卷积幂以实现分数阶累加生成。离散序列卷积运算统一了累加生成和累减生成,给定阶数即可生成相应的卷积序列。引入离散卷积运算,可以从信号处理的角度来理解累加生成。累加生成系统可视为一个线性滤波器,累加卷积序列的本质是滤波器的单位冲击响应,卷积运算对应滤波过程。在分数累加卷积序列的基础上构建了分数阶灰色预测模型。最后给出数值实验和信息传播中的实际应用案例验证理论的正确性和方法的有效性。

基于Conformable分数阶导数的灰色Bernoulli模型

为增强灰色Bernoulli模型对各种实际数据序列的适应性,借助分数阶微积分在描述复杂系统中的优势,提出了一种基于Conformable分数阶导数的灰色Bernoulli模型。研究发现,可通过改变结构参数将模型转换为不同的经典灰色预测模型,体现了其统一性。此外,采用粒子群优化算法求解规划模型,获取了模型的最优超参数。最后,用所提模型和5个竞争模型对3个真实案例进行了预测建模,结果表明,所提模型的2项评估指标均优于5个竞争模型,验证了所提模型的有效性和可行性。

基于多变量灰色系统的乏信息堤防变形短期预测模型

依据信息模糊和不确定状态下乏信息数据处理理论,提出了一种改进多变量灰色系统的乏信息堤防短期预测模型;引入多变量灰色模型对多测点的沉降变形序列进行拟合,结合混沌粒子群优化算法和分数阶微积分理论,实现了在乏信息条件下对堤防多测点变形的短期预测;由对比结果可知,研究提出的模型可行且有效,填补了堤防乏信息处理模型的空白。

单输入单输出系统分数阶预测函数控制

基于分数阶微积分理论和预测函数控制理论,针对一类单输入单输出分数阶线性系统提出了一种分数阶预测函数控制方法。用Oustaloup近似法对分数阶系统近似的整数阶系统建立预测输出模型,并根据GL定义在代价函数中引入分数阶算子。该控制方法通过将控制输入结构化简化了控制器设计,引入分数阶算子增加了控制器的自由度。仿真结果表明:与传统预测控制器相比,分数阶预测函数控制器具有调节时间短、抗干扰能力强及鲁棒性强等优点,在模型失配的情况下也有较好的跟踪效果。

Hausdorff分数阶灰色预测模型的优化及应用

为了提高Hausdorff分数阶灰色预测模型的预测精度,增加其在实际生活中的应用范围,论文分析影响Hausdorff分数阶灰色模型预测精度的因素,发现背景值是影响模型预测精度的主要因素;把Hausdorff分数阶灰色模型背景值的权重设为动态,构建优化的Hausdorff分数阶灰色模型,即OFHGM(1,1)模型;最后选取GM(1,1)模型、FGM(1,1)模型、FHGM(1,1)模型以及ARIMA模型作为对比模型评估OFHGM(1,1)模型在中国卫生总费用、中国人均卫生费用以及中国医院数量三个实际案例中的适用性,结果表明OFHGM(1,1)模型的预测精度高于对比模型,具有较高的适用性.

基于Hausdorff分数阶灰色季节模型的空气质量预测——以西安市为例

针对传统灰色GM(1,1)模型对空气质量指数(AQI)预测精度较低的问题,基于时间系列的非线性季节波动特征,提出了Hausdorff分数阶累加的灰色季节模型.以西安市为例,预测了其PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)和O_(3)的季度质量浓度.实验结果表明:新模型具有较高的预测精度,可以更好地描述空气指标的季节波动特征.预测结果显示,西安市PM_(2.5)、PM_(10)和NO_(2)的质量浓度都出现较大幅度的下降,而O_(3)质量浓度则无明显变化,且这些指标预计在2024年依旧处于超标状态.未来O_(3)将会取代PM_(2.5)成为大气的首要污染物,西安市空气治理的工作重心应放在如何有效地控制O_(3)质量浓度方面.

五相永磁同步电机的分数阶滑模模型预测转矩控制

为了提高五相永磁同步电机控制系统的性能,本文提出了适用于五相永磁同步电机谐波子空间的目标函数构造方法。采用有限集模型预测转矩控制策略,并基于分数阶滑模变结构理论提出了不确定非线性的分数阶速度控制器。仿真结果表明:该控制方法具有减小电机转矩、磁链脉动的效果,同时也提高了空子系统跟随精度;减小了速度超调和响应时间,提高系统稳定性。采用基于分数阶滑模控制的五相永磁同步电机的有限集模型预测转矩控制优化策略具有较强的负载鲁棒性,有良好的动态性能和静态性能,优化的控制系统提高了电机的输出性能和可靠性。

基于灰色关联协同效应权重配置的费用预测模型

费用预测是复杂装备成本管理的核心内容。在同类型复杂装备仅有少量样本信息的情况下,为提高估算预测精度,解决贫信息下费用影响要素筛选困难、要素间由于协同效应导致的权重分配不合理、费用预测误差较大等问题,提出了一种基于灰色关联协同效应贡献度分配的要素权重配置方法。首先通过灰色关联度分析筛选相似样本及费用关键影响要素;然后,依据各要素在协同效应下对灰色关联度提高的贡献程度大小,参考Shapley值思想计算各要素的灰色比较关联重要性,以此确定权重;最后,构建相应的异阶参数灰色分数阶预测模型,对目标装备进行费用预测。通过与已有文献中的方法进行对比,结果表明所提方法有较高的预测精度且具有一定的适用性,能够挖掘小样本下费用影响要素间的潜在信息,更可以合理地分配要素权重,提高费用预测精度。

基于分数阶累加灰色模型的福建省第二产业产值预测

第二产业是国民经济的重要组成部分,它的发展关系着国家经济的发展全局。文章利用2008-2015年福建省第二产业的产值,建立了分数阶累加灰色GM(1,1)预测模型,并对其产值进行了预测分析,预测结果对福建省第二产业的发展具有一定的指导意义。

基于预测IRIME分数阶PID在线径控制系统中的应用

针对传统PID控制器对于非线性、时变性、大滞后的线径控制系统难以满足控制需求的问题。引入改进雾凇算法(IRIME)、模型预测算法(MPC)来对分数阶PID (FOPID)的控制参数进行优化。MPC算法通过系统阶跃响应,建立预测模型,对实际控制系统实现在线反馈校正,减少系统强滞后对线径控制精确度的影响,改善线径控制系统性能。通过对仿真结果的分析与评估,带预测IRIME的FOPID具有超调低、抗干扰性和鲁棒性好等优点。

分数阶反向累加离散灰色模型及其应用研究

为了减小离散灰色预测模型解的扰动界,增加模型的解的稳定性,并且充分利用系统的新信息,提出了分数阶反向累加离散灰色模型。通过数学推导,给出了模型具体的计算公式,并计算了其扰动界。通过比较一阶反向累加离散灰色模型和分数阶反向累加离散灰色模型扰动界的大小,证明了分数阶反向累加离散灰色模型的优越性。最后,将其应用在某型号武器系统的储存可靠性的预测中,计算结果优于传统灰色预测模型,预测精度有了大幅度提高,从而拓展了灰色预测模型的理论研究和实际应用范围。

基于分数阶灰色模型的农业用水量预测

针对农业用水量序列的振荡特性以及传统灰色预测模型的过拟合问题,该文提出分数阶灰色预测模型。将农业用水量振荡序列转化为单调递减非负序列,并以转化序列为基础,根据"阶数最大(或最小)"、"历史数据拟合最好"2个目标函数构造优化模型,采用改进NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行模型求解。根据验证集拟合结果优选出模型阶数,结合分数阶反向累加灰色模型(fractional order reverse accumulation grey model),以通辽市和宝鸡市为例,进行农业用水量的预测。为了检验模型性能,将该文模型分别与传统GM(1,1)模型、自回归模型、基于小波分析理论组合模型进行对比。结果表明,该文模型对于通辽市、宝鸡市与鄂尔多斯市的农业用水量预测的相对误差分别为2.33%、0.31%和1.77%。同时,该文模型预测误差最小(比自回归模型分别低1.11%(通辽)、6.18%(宝鸡);比传统GM(1,1)模型分别低3.32%(通辽)、0.97%(宝鸡)),具有一定实用性,研究结果可为区域农业用水量预测提供依据。

基于分数阶累加灰色GM(1,1)模型的生物药品销售收入预测

生物药品制造业作为六大高新技术产业之一,其发展价值正逐渐被越来越多的人认可.利用2010—2014年我国生物药品制造业销售收入数据,建立了分数阶累加灰色GM(1,1)预测模型,对其销售能力进行了预测分析,预测结果对我国生物药品制造业的发展具有一定的指导意义.

阶段型分数阶累加GM(1,1)模型在煤矿安全事故预测中的应用

煤矿灾害事故具有明显的灰色特征,为有效的对煤矿灾害发生趋势进行预测,文章在煤矿事故千人负伤率预测的基础上引入分数阶累加理论,建立了阶段型分数阶累加GM(1,1)预测模型,并对同煤集团千人负伤率进行了预测,结果表明该模型预测精度明显高于灰色GM(1,1)模型预测精度,从而说明阶段型分数阶累加GM(1,1)模型能有效的预测煤矿事故伤亡发展规律。

基于分数阶灰色Elman组合模型的中长期负荷预测

针对电力系统中长期负荷预测样本少、间隔时间长、影响因素多等问题,提出基于分数阶灰色Elman的组合预测模型,首先针对负荷预测样本少、增长趋势明显的特点,利用分数阶灰色模型弱化原始序列的随机性,降低解的扰动界,其次利用Elman神经网络模型适应性与学习能力强的特点来解决负荷的非线性及影响因素复杂的问题,然后根据最优模型赋予二者最优权值,得到最终的组合模型,最后采用傅里叶级数残差校正模型修正组合模型的误差。仿真结果表明,本文提出的方法可有效拟合负荷的变化趋势,提升负荷预测的准确度。

分数阶累加多变量灰色模型FMGM(1,n)及应用

在分析单变量分数阶累加生成和累减生成的基础上,推导多变量分数阶累加生成的计算公式,建立多变量分数阶累加灰色模型FMGM(1,n),给出基于最小二乘法估计模型参数。以分数阶数为设计变量,以最小平均相对误差为目标函数,建立优化模型,以Matlab为平台编写优化求解程序。多变量分数阶累加灰色模型FMGM(1,n)模型是单变量的FGM(1,1)模型在多变量情况下的自然推广,旨在反映各变量间相互制约、相互促进的关系。最后给出了算例,算例表明本文所建模型的适应性、有效性。

基于分数阶灰色模型的生鲜电商产品销量预测研究

新型冠状病毒的爆发,使供应链受到了不良影响,蔬菜水果等生鲜商品线下批发零售受阻,生鲜电商却迎来了新一轮的发展。从生鲜消费者角度出发,通过构建分数阶灰色预测模型对生鲜产品的需求量进行预测,并引入甘福园生鲜电商销售数据进行验证,得到柠檬、车厘子、苹果及火龙果4种水果拟合值的平均绝对百分比误差(MAPE)分别为8.61%、7.15%、7.16%、6.81%,其值均小于灰色预测模型和一次指数平滑法,且由该模型得到预测值的平均绝对百分比误差均小于10%,结果表明该模型适用于生鲜电商产品销量预测。

光电装备维修器材多变量分数阶灰色预测模型

以光电装备维修器材消耗为背景,提出多变量分数阶灰色预测模型。分数阶的引入将累加灰色模型从整数域推广到实数域,弱化了原始数据序列的随机性,增强了预测精度。以前对分数阶灰色模型的研究都是基于时间单因素的,但是光电装备器材的消耗往往和多种因素相关。因此建立多变量与器材消耗的多元回归方程,并将分数阶灰色预测与多元回归相结合,将充分发挥两者的优点。最后与某型光电装备维修器材实际消耗量比较,预测值与实际消耗值十分接近,且平均相对误差小,具有较高的预测精度。

含分数阶的灰色模型及其在地基沉降预测中的应用

基于灰色理论建立的传统沉降预测模型均为整数阶,存在不连续、与实测数据差异较大的缺陷。鉴于此,本文以灰色模型为研究对象,通过改变模型中的整数阶微分为分数阶微分来改进灰色模型的预测效果。本模型与传统模型的最大区别在于增加了分数阶阶次的识别,首先结合灰色理论得到无输入的常微分方程;接着对其引入输入项,并将常微分方程做变换得到含分数阶的微分方程;最后将该模型与实测数据进行对比,且与传统灰色理论沉降预测模型进行误差计算,发现本文建立的沉降预测模型可以较好地预测地基沉降。