区间二型模糊系统动态输出反馈控制设计

本文研究了一类连续时间区间二型模糊系统的稳定性和广义耗散性能分析以及动态输出反馈控制器设计问题.首先,简要的介绍了区间二型模糊系统和线积分Lyapunov函数.然后,利用线积分Lyapunov函数方法,建立了使系统满足渐近稳定和广义耗散性能的充分条件.与二次型Lyapunov函数方法得到的条件相比,利用线积分Lyapunov函数方法得到的充分条件保守性更小.该充分条件关于一些矩阵变量是非线性的,利用Finsler引理将其转化为线性矩阵不等式形式,得到了输出反馈控制器存在的充分条件.最后,通过数值算例验证了设计方法的有效性.

区间二型模糊子空间0阶TSK系统

人们倾向于使用少量的有代表性的特征来描述一条规则,而忽略极为次要的冗余的信息。经典的区间二型TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统,在规则前件和后件部分会使用完整的数据特征空间,对于高维数据而言,易导致系统的复杂度增加和可解释性的损失。针对于此,提出了区间二型模糊子空间0阶TSK系统。在规则前件部分,使用模糊子空间聚类和网格划分相结合的方法生成稀疏的规整的规则中心,在规则后件部分,使用简化的0阶形式,从而得到规则语义更为简洁的区间二型模糊系统。在模拟和真实数据上的实验结果表明该方法分类效果良好,可解释性更好。

离散时间区间二型模糊不确定奇异时滞系统的耗散性分析

研究了一类具有时变时滞的离散时间区间二型模糊不确定奇异系统的耗散性问题。首先,考虑到隶属度函数的不确定性,利用区间二型模糊系统模型对非线性奇异系统进行建模;其次,基于Lyapunov稳定性理论,利用Jensen不等式方法处理二重差分求和项,得到了保守性较小的离散时间区间二型模糊奇异时滞系统的耗散性的充分条件,并将这一条件进一步推广到离散时间区间二型模糊不确定奇异时滞系统;最后,通过数值仿真算例验证了所得结果的有效性和正确性。

区间二型TSK模糊逻辑系统的混合学习算法的研究

基于A1-C1型区间二型TSK模糊逻辑系统的设计算法展开研究,将模糊聚类、神经网络、模糊逻辑系统相结合设计系统,首先应用模糊K均值聚类方法筛选规则,其次将模糊逻辑系统融入神经网络中设计6层模糊神经网络系统,最后通过合并最小二乘法和BP算法来调节系统前后件参数,使系统取得更好的性能。

二氧化氮浓度时空预测:一种区间二型直觉模糊神经网络方法

空气中二氧化氮浓度的高低对环境保护和公共健康具有重要影响。目前二氧化氮浓度预测方法在表征时空关联性方面存在不足。鉴于此,提出了新的使用区间二型直觉模糊神经网络时空预测二氧化氮浓度的方法。首先,阐述了该区间二型直觉模糊神经网络框架,引入可变系数加权其隶属部分和非隶属部分的输出,并采用随机向量泛函链接神经网络作为规则后件;然后,为确定网络结构和参数,采用分层聚类算法得到模糊规则库,并通过最小二乘法优化网络后件的输出权值;最后,使用2018年1月至3月采集的北京市二氧化氮浓度真实数据进行数值验证。实验结果表明,与现有方法相比,该方法在短期和长期时空预测方面均取得了较高的预测精度和效率。

基于区间二型模糊集合的语言动力系统稳定性

运用区间二型模糊集合(Interval type-2 fuzzy sets,IT2FSs)的扩展原理将常规的数值函数转化为对应的区间二型模糊函数,并给出了相应的词计算(Computing with words,CW)方法与算法,最后分析了严格单调情况下基于区间二型模糊集合的单输入单输出系统的语言动力系统(Linguistic dynamic systems,LDS)稳定性.

自组织递归区间二型模糊神经网络在动态时变系统辨识中的应用

针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区间二型模糊集模型,用于将每个规则的激活强度反馈到自身构成内反馈回路,其参数学习采用梯度下降算法;后件为带有区间权值的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模型,其参数学习采用有序规则卡尔曼滤波算法,且网络初始规则数为零。所有规则均通过结构学习和前后件参数同时在线学习来产生,其网络结构学习采用的是在线区间二型模糊群集。为验证提出的神经网络的优越性,将其应用到单输入单输出动态时变系统的辨识中。实验结果表明,相对于前馈一型/二型模糊神经网络、递归一型模糊神经网络,该神经网络的辨识能力强,即使在存在白噪声的条件下,也能减小测试及训练误差。

基于加权Karnik-Mendel算法的区间二型模糊逻辑系统降型

二型模糊逻辑系统是当前的学术研究的热点问题,而降型是该系统中非常重要的一个模块.Kamik-Mendel(KM)算法是被用来计算和完成区间二型模糊逻辑系统降型的标准算法.通过比较离散版本KM算法中求和运算和连续版本的KM(continuous version ofKM,CKM)算法中求积分运算,本文利用数值积分技术中牛顿-柯斯特求积公式将标准KM算法扩展成3种不同形式的加权KM(weighted KM,WKM)算法.而KM算法只是WKM算法中的一种特殊情况.3个计算机仿真例子用来阐述和分析WKM算法的表现,与传统的KM算法相比,WKM算法有较小的绝对误差和较快的收敛速度,给二型模糊逻辑系统设计者和应用者提供了潜在的应用价值.

区间二型随机模糊系统的稳定性分析和控制设计

本文主要研究了一类基于T-S模型的区间二型随机模糊系统的稳定性问题.旨在设计一个状态反馈控制器,使得闭环系统随机渐近稳定.利用随机李雅普诺夫方法,建立了系统随机稳定的充分条件.利用区间二型模糊集合隶属函数的特性,引入松弛矩阵,得到一个保守性更好的稳定性结果.最后通过两个仿真例子,验证了所设计方法优势和有效性.

基于区间二型模糊TOPSIS的风储联合发电系统协同决策研究

基于风电―储能协同角度,从复杂系统维、运营节点维、主体能效维和外部环境维对风储联合发电系统的协同影响因素进行梳理和分析,形成风储联合发电系统协同评价指标体系。鉴于指标属性和协同决策的复杂性和不确定性,在TOPSIS基础上引入区间二型模糊数对指标权重和指标值的语义值进行处理,构建基于区间二型模糊TOPSIS的风储联合发电系统协同决策模型。结合案例分析,证明所建模型方法的有效性和可行性。

基于QPSO算法优化的区间二型模糊逻辑系统预测

设计了一类区间二型模糊逻辑系统,研究基于历史数据的预测问题.在区间二型模糊逻辑系统设计中,前件、后件、输入测量区间二型模糊的主隶属函数均选择成具有不确定标准偏差的高斯型二型隶属函数.量子粒子群优化(QPSO)算法用来调整所设计的区间二型模糊逻辑系统参数.部分欧洲智能技术网络(EUNITE)的负荷竞赛数据和美国田纳西州(WTI)原油价格数据用来测试所提出的模糊逻辑系统预测方法.定义综合评价误差和作为模糊逻辑系统的预测性能指标.仿真研究表明,所提出的区间二型模糊逻辑系统预测方法在收敛性和稳定性上均优于相应的一型模糊逻辑系统.

基于区间二型模糊PID的四旋翼无人机姿态控制

针对传统PID控制与一型模糊控制在四旋翼无人机姿态控制中响应速度慢、超调量大等问题,提出了一种区间二型模糊控制与传统PID控制相结合的控制算法。首先,在一型模糊系统的基础上对系统的单值前件和后件进一步模糊化形成区间前件和后件,更适于处理模糊信息。其次,利用具有停止条件的改进迭代算法(enhanced iterative algorithm with stop condition,EIASC)进行降型过程中开关点的计算,减少了计算时间,并将求解出的参数变化量作为初始PID控制参数值的补偿。最后,在建立的四旋翼无人机动力学模型上对所提算法进行仿真验证,仿真结果表明,所提算法比传统PID控制算法和一型模糊PID控制算法具有更快的响应速度、更高的稳态精度和更小的超调量。

基于区间二型模糊神经网络反演控制抑制二惯量系统的机械振动

针对带有不确定性和扰动的二惯量伺服系统,提出了一种基于区间二型模糊神经网络的自适应反演控制策略抑制系统的机械振动.首先建立了二惯量系统的动力学模型,设计了反演自适应控制律;其次系统中负载和电机两端未知的扰动变量定义为待估计项,采用区间二型模糊神经网络对其进行估计,给出了基于区间二型模糊神经网络的参数自适应律.基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了闭环系统输出跟踪的收敛性,并且跟踪误差可以通过调节控制参数达到任意小.仿真结果表明该方法具有较好的控制性能.

区间二型模糊逻辑系统非单点模糊化研究

针对传统模糊逻辑系统在描述事物的不确定性方面存在的缺陷,研究了区间二型模糊逻辑系统,详细讨论了区间二型模糊逻辑系统的模糊推理过程.以高斯-高斯函数为例,说明了在非单点模糊化的情况下,输出规则隶属度的计算方法,为区间二型模糊逻辑系统的建立奠定基础。

广义二型模糊系统的自组织规则生成方法

针对广义二型模糊系统在复杂情况中因缺乏专家经验而难以构建合适模糊规则的问题,提出了一种基于输入数据的激活强度来生成广义二型模糊集以及模糊规则的方法。通过数据驱动自组织构建广义二型模糊系统模糊规则,并且使用迭代最小二乘法和梯度下降法优化系统前后件参数。最后,分别在无扰动和施加噪声情况下进行了非线性系统的跟踪仿真,实验结果证明了自组织规则生成的广义二型模糊系统的有效性,并能够以较高精度跟踪参考轨迹。

前级可变车载充电机双闭环区间二型模糊控制研究

现有车载充电机拓扑结构无法兼顾单相和三相交流电,控制策略难以实现宽范围电压的动态调节和高精度、低抖动的输出。针对上述问题,提出一种双闭环区间二型模糊控制的前级可变车载充电机。在图腾柱功率因数校正电路结构上,增加第三桥臂和对应的控制开关,设计出前级可变电路;选用LLC谐振电路作为车载充电机的后级电路。基于此拓扑,提出区间二型模糊电压外环和区间二型模糊电流内环的双闭环控制策略。经仿真分析验证了所提拓扑结构能够兼容两种规格交流电的可行性。同时,所提控制策略的系统输出与电压外环电流内环的双闭环PID和一型模糊双闭环PID相比,有了明显改善。

区间二型随机模糊系统的控制设计

研究了一类基于T-S模型的带有多维纳过程的区间二型随机模糊系统的稳定性问题。旨在设计一个状态反馈控制器,使得闭环系统随机渐近稳定。利用随机李雅普诺夫方法,建立了系统随机稳定的充分条件。引入Kronecker积,简化了结果的形式。最后通过仿真图形验证了所设计方法的有效性。

区间二型模糊行为决策方法及其在商务智能推荐中的应用

构建了基于改进TOPSIS方法和改进X-EIASC降型算法的区间二型模糊行为决策方法,搭建电商平台手机品牌推荐系统以评价该方法的使用效果。结果显示,给各大类消费人群推荐的TOP3品牌几乎与计算前的逻辑推理方案完全一致,且推荐的TOP3品牌C值大部分大于0.5。算例结果表明,改进的区间二型模糊行为决策方法在商务智能推荐领域有一定应用价值。

一种简化的区间二型模糊系统辨识方法

KM降阶算法是目前区间二型模糊集合常用的降阶算法,针对其效率低、难以用于实时辨识与控制的缺点,提出了一种简化的区间二型模糊系统辨识方法。该方法采用二型T-S模糊模型,前件参数为区间二型模糊集合,后件参数为普通T-S模糊模型形式。二型T-S模糊模型的解模糊化采用简化的降阶算法,提高了模型的辨识效率,可用于实时辨识与控制。仿真实例表明,所提算法在不降低辨识精度的情况下能够有效提高辨识效率。

基于区间二型模糊云模型的化工风险评价模型

针对化工生产风险评价方法存在的评价结果单一、不确定等问题,提出基于区间二型模糊云模型化工风险评估方法。采用区间二型模糊AHP方法计算主观权重,采用熵权法获取客观权重,并采用合作对策法确定综合权重;提出基于区间二型模糊AHP的主观权重计算方法。建立了化工风险模糊综合评判模型;应用该方法对环己烷生产流程进行了风险评估,得到安全评价结果证明,该模型能更可靠、更合理地对化工生产过程进行安全等级评判。