基于下肢sEMG的疲劳模糊增量熵表征方法研究

连续运动中,基于表面肌电信号(sEMG)外骨骼机器人与人进行协同运动控制,肌肉产生疲劳将影响人机协同控制的柔顺性及鲁棒性。本文创新性地提出模糊增量熵(EIFEn)用以表征肌肉疲劳程度,并对肌肉疲劳阶段的较为客观划分;采集人体连续抬腿运动中下肢12块肌肉的表面肌电信号,提出基于变异性敏感系数SVR肌肉疲劳敏感度判断方式,实现有效肌肉选取,提出基于均模积的自适应阈值动作切分法,将完整信号切分并提取单个动作信号序列,通过分析计算,对疲劳趋势进行表征。实验结果表明,本文模型相比时域频域算法具有较为明显的肌肉疲劳表征梯度特征,与fApEn及FFDispEn相比具有较好的疲劳表征能力,用于疲劳等级聚类的戴维森堡丁指数(DBI)为0.39,可提高外骨骼人机协同控制,为实现疲劳分阶段补偿助力提供参考。

延迟系统的一种模糊增量控制方法及应用

对于大滞后对象,传统模糊控制器的控制效果并不理想。该文在延迟系统逆动力学过程定性分析的基础上,对传统模糊控制器加以改造,提出一种新的适合于迟延系统的控制方法。以控制历史数据为基础,对控制量定义了新的矫正基准参量,设计了一种模糊增量型控制器。与传统的模糊控制器相比,该控制器能够综合反映历史控制对当前控制效果的影响。仿真结果表明,该控制方法可以明显地改善迟延对象的控制效果,并具有较强的适应性。

基于DSP的模糊增量调制算法的实现

首先阐述了模糊增量调制算法的编解码原理,再以TMS320C5402为核心的开发板上实现了此算法,实验结果表明此算法在DSP上有较好的编解码效果,基本实现了"透明"编码,达到了设计要求.

基于模糊增量式PID控制技术的婴儿培养箱温度控制的研究

该研究设计了一款利用模糊增量式PID控制技术控制温度的婴儿培养箱,通过完成控制系统总体方案的设计,建立数学模型,确定PID控制算法,利用MATLAB的Simulink工具对系统进行软件设计和仿真,提出利用模糊增量式PID控制技术来控制婴儿培养箱内的温度,该控制方式的婴儿培养箱运行稳定、性能良好、温度的控制精度得到了显著提高。

基于变论域模糊增量理论的质子交换膜燃料电池温度控制

质子交换膜燃料电池(PEMFC)内部的电化学反应过程直接表现为温度的变化,所以有效的温度控制是保证燃料电池可靠性和耐久性的关键.本文将模糊增量控制用于PEMFC热管理系统中,将PEMFC的温度和电堆出入口温度差保持在设定值.首先,建立PEMFC热管理系统的动态模型,包括PEMFC电堆模型和辅助散热设备模型.然后,基于建立的系统模型,设计了一种变论域的模糊增量控制器.该控制器通过伸缩因子来动态调节模糊控制器中的量化因子和比例因子,实现对模糊论域的调节,从而提高控制的灵敏性和精确度.最后,将该温度控制方法用于10 kW燃料电池系统中,实验结果表明变论域模糊增量控制器相比于其他模糊控制方法,不仅具有更快的动态响应速度,还具有更强的鲁棒性和更高的控制精度.

适合大规模数据集的增量式模糊聚类算法

FCPM算法已被成功地应用到模糊系统建模上,但其在某一类的聚类中心已知的大规模数据上的聚类性能较差。为了避免这个缺点,参照单程模糊c均值(SPFCM)聚类算法、在线模糊c均值(OFCM)聚类算法,提出了适合大规模数据集的增量式模糊聚类算法(Incremental fuzzy(c+p)-means clustering,IFCM(c+p))。通过在每个数据块中使用FCPM算法进行聚类,把每个数据块的聚类中心及其附近的一些样本点加入到下一个数据块参与聚类,同时添加平衡因子以提高算法聚类性能。同SPFCM、OFCM以及rse FCM算法相比,IFCM(c+p)对初始聚类中心不敏感。实验表明在没有花费很多运行时间的情况下,IFCM(c+p)算法的聚类性能比SPFCM算法和rse FCM算法更具优势,因此该算法更适合处理某一类聚类中心已知的大规模数据集。

用于手写数字识别的增量式模糊支持向量机

根据不同训练样本对于训练过程具有不同的贡献度,构造增量函数.通过设置增量函数的阈值,构造了用于手写数字识别的增量式模糊支持向量机.选取机器学习与智能系统中心的手写数字识别问题来验证文中方法的优越性,与模糊支持向量机相比,文中方法加快了训练过程,提高了识别精度.

增量式0阶TSK模糊分类器及鲁棒改进

为了克服传统的分类器难以在具有令人满意的分类性能、快速的学习效率的同时兼顾高可解释性之不足,提出增量式0阶模糊分类器TSK-IFC0IRLS.该分类器通过使用增量式模糊聚类算法IFCM(c+p)对训练样本进行聚类,使用高斯隶属度函数将聚类结果映射到模糊子空间,使用迭代重加权最小二乘优化算法IRLS对模糊规则的后件参数进行学习.通过提出基于伪Huber函数的代价函数,它的鲁棒性改进版本TSK-IFC0PHub被提出来以提高分类器的抗噪能力.仿真实验表明,与FCPM-IRLS、RBF、ANFIS分类器相比,提出的2种模糊分类器均具有良好的分类性能及数据规模的可扩展性,TSK-IFC0PHub具有良好的鲁棒性.

开关磁阻电机驱动系统的增量式模糊控制实现

开关磁阻电机存在因换相、扰动等引起的转矩脉动问题。本文针对开关磁阻电机数学模型不精确、具有非线性的特性,提出了智能控制的方案。采用一种基于参数自调整的增量式模糊控制器,对电机相电流进行优化,从而实现恒转矩输出。通过模拟实验比较证明,该系统可有效降低转矩脉动,提高电机驱动系统的稳定性。

多中心点增量式模糊聚类算法

增量聚类算法可以解决数据量大、内存不足的问题.传统的增量式模糊聚类(incremental multiple medoids based fuzzy clustering,IMMFC)算法只为每个数据块选择一个或多个相同数目的中心,当聚类中的对象权重较小时聚类效果不好.该文提出新的增量式模糊聚类算法用于处理大数据集.首先将大数据集分成多个小的数据块,并对每个小的数据块进行模糊聚类;然后从每个小数据块的每个簇群中选择目标中心点,中心点的个数是簇群中对象的权重之和大于阈值的最少对象数.最后合并所有选定的中心点,并对最终数据块进行模糊聚类,获取最终的中心点.实验结果表明,与IMMFC算法相比,当数据块占总数据的10%以上时,所提算法优于IMMFC.

工业机器人三重增量式模糊控制及其虚拟验证

提出一种三重增量式模糊PID控制与机器人虚拟仿真相结合的研究方法。方法先对三自由度机械臂的运动学模型进行数学建模,并设计机械臂运动控制器与被控系统。结合机械臂三关节实时角度与末端三维位置的实时误差,设计三重增量式模糊PID控制器。将机械臂末端轨迹导入到虚拟仿真软件中,进行虚拟仿真验证。以螺旋管喷漆操作为例,观察机械臂在虚拟环境下的运动情况。实验结果表明,三重增量式模糊PID控制性能良好,轨迹跟踪误差小,期望轨迹与实际轨迹的平均误差绝对值为1.300×10~(-3)m;在虚拟验证仿真过程中,机械臂未发生碰撞、轴超限、不可达等异常情况,能够按照算法轨迹顺利完成整个喷漆仿真。

大数据中数据挖掘模型的模糊改进聚类算法

在大数据的数据挖掘模型中,普遍采用模糊聚类算法进行数据分析。常用的模糊C均值聚类算法即FCM聚类算法,具有较多明显缺点,如抗噪性偏低、收敛速度慢、聚类数目无法自动确定等。常用的增量式模糊聚类方法通常在原有的以一个中心点为集群代表的基础上,改为选取多中心点进行增量式聚类算法的分析。但是,通过这样的算法进行数据分析也存在一定的问题,主要表现在其中心点选择是固定的,灵活性很差。基于以上原因,文中将对原有基础算法做出改进,主要对大数据中数据挖掘模型的增量型模糊聚类算法做出分析,经实践验证,改进后算法切实可行,普适性较强。

模糊目标的可达性

本文提出了Ｆｕｚｚｙ增量与增量式Ｆｕｚｚｙ控制的概念，给出一种Ｆｕｚｚｙ变量的动态描述方法，并给出Ｆｕｚｚｙ目标的可达性定理。

主动式集群中模糊逻辑及其改进研究

网络带宽增长速度远高于服务器性能的增长速度,服务器越来越成为网络中的瓶颈。主动式集群就是为了解决服务器性能而提出的一种先进的集群技术,该技术的核心就是采用模糊逻辑来实现客户链接的分布调度。这里对其模糊逻辑技术进行研究,并提出了一些改进方法如增量式模糊控制,这些方法具有一定的理论意义,也具有实际的工程意义。在大部分应用中,可以采用这些方法对模糊逻辑控制进行改进。

土方开挖粘塑性模糊随机损伤机理研究

以基坑工程为例分析了开挖损伤演变的模糊随机性并建立了广义非确定性空间O:ξ(s,f)。提出了初始损伤有效张量的概念模型,在"损伤源汇"概念基础上提出了模糊衰减模型,构造了粘塑性模糊随机损伤增量方程并实现了基坑开挖过程的模糊随机损伤模拟。在线性算子基础上提出了模糊随机损伤矢量极限值{Ωu},进而建立了以损伤有效张量为基础的粘塑性模糊随机损伤本构模型及粘塑性非线性模糊随机数值方法。在粘塑性模糊随机损伤有限元基础上建立了粘塑性模糊随机损伤变化率方程,实现了对基坑开挖过程中模糊随机损伤演变发展的全面模拟,完成了模糊随机卸荷损伤模型的构建。

含Fz增量的线性规划解的研究

本文研究模糊线性规划问题中当某些因子含有Fz增量时最优解的性质。文中分成三种类型进行讨论,并对各种类型的解给于研究。

电子分析天平模糊自适应PID平衡调节方法研究

为实现电子分析天平的快速准确称量,提出基于增量式模糊调节和PID调节有机融合的电子天平模糊自适应PID平衡调节方法。在建立电磁力平衡传感器系统传递函数基础上,确定基于FOLPD模型及Z-N整定法的初始PID调节参数,结合电磁力平衡传感器的动态响应特性,设定电子分析天平的模糊调节规则,并通过阈值判断,在系统偏差较大时采用增量式模糊调节,偏差较小时采用PID调节,实现两种调节方法的优势互补,缩短系统调节时间,提高系统的鲁棒性。仿真及测试结果表明,量程220 g、感量0.1 mg的电子分析天平应用模糊自适应PID调节方法,各载荷点示值误差≤±0.3 mg,稳定时间≤3 s,优于国家标准《JJG1036—2008电子天平检定规程》规定的I级天平示值误差指标。

一种新的参数在线自调整模糊控制器

在分析了模糊控制器的量化因子和比例因子对系统动态性能影响基础上,在增量型二维模糊控制器中,基于T-S模糊模型设计了在线调整量化因子和比例因子模糊器,实现了一种新的模糊控制器参数在线自调整的方法.对大纯滞后对象的仿真表明,系统的动态性能获得了明显改善.

高维数据的增量式聚类算法的距离度量选择研究

合适的距离度量函数对于聚类结果有重要的影响。针对大规模高维数据集,使用增量式聚类算法进行距离度量的选择分析。SpFCM算法是将大规模数据集分成小样本进行增量分批聚类,可在有限的计算机内存中获得较好的聚类结果。在传统的SpFCM算法的基础上,使用不同的距离度量函数来衡量样本之间的相似性,以得出不同的距离度量对SpFCM算法的影响。在不同的大规模高维数据集中,使用欧氏距离、余弦距离、相关系数距离和扩展的杰卡德距离来计算距离。实验结果表明,后3个距离度量相对于欧氏距离可以很大程度地提高聚类效果,其中相关系数距离可以得到较好的结果,余弦距离和扩展的杰卡德距离效果比较一般。

单相流体回路控温算法建模与仿真分析

针对我国新的载人航天器在控制密封舱空气温湿度同时,要精确控制流体回路上电池等大热耗设备温度的需求,文章给出了航天器单相流体回路的PID控制、模糊增量控制和专家控制算法,解决了控温点前存在大热容和大热耗设备的流体回路控温问题。新的单相流体回路控温算法的提出和应用,可以有效简化流体回路复杂程度,减少10%的热控质量和功耗。