基于模糊模型的非线性离散时间系统辨识:算法与性能分析

讨论使用模糊系统方法辨识非线性离散时间系统时，模糊系统模型的构造、逼近性质以及模型参数的自适应调整算法．研究了该辨识方案的有关性能，对模糊模型的参数误差和辨识误差进行了分析，并给出了模糊模型参数的估计值收敛到其真实值所需的持续激励条件．

非线性系统辨识中模糊模型参数收敛问题的进一步研究

对于使用标准的Mamdani型模糊系统及正交投影参数调整算法进行非线性系统辨识,基于模糊模型参数的估计值收敛到其真实值所需的持续激励条件,给出了适用于非线性移动平均模型和二阶非线性自回归移动平均模型系统辨识的持续激励输入信号设计的几个算法.

基于系统模糊优选模型的上市公司盈余质量评价——以河北省上市公司为例

文章在系统阐述盈余质量涵义的基础上,采用多目标系统模糊优选理论,构造了盈余质量评价模型,以深沪28家最具投资价值的上市公司2003年～2005年年度财务报告数据为参照,对河北省35家上市公司2003年～2005年的盈余质量进行了评价,同时就评价结果进行了相关分析。

基于系统模糊优选模型的黑龙江省上市公司盈余质量评价

新会计准则实施对上市公司盈余质量评价方法提出了新的挑战,在决策有用论的基础上,从会计学的角度解释盈余及盈余管理,并设计新的基于资产负债表为主的评价指标体系,以黑龙江省的上市公司2005—2007年度的财务数据为样本,通过运用系统模糊优选模型,对黑龙江省上市公司的盈余质量进行量化评价。黑龙江上市公司盈余质量体系状况较差,在专业盈余的盈利性、成长性和结构和谐性等方面还存在不足之处,迫切需要对企业盈余状况进行大幅度的改革与提升。

感应电机模型参考模糊自适应矢量控制系统研究

针对基于转子磁链模型参考自适应法的感应电机矢量控制系统性能受转子参数影响较大的问题,分析磁链观测器对转子参数的敏感性,提出了一种基于转子参数辨识和模糊控制的感应电机无速度传感器控制方法。该方法通过基于定子电流模型的模型参考模糊自适应系统来估计电机转速和转子参数,其中转速自适应率采用参数自调整模糊控制方法进行设计,并在线辨识转子参数,以提高转速和磁链的观测精度、减小参数摄动影响。仿真结果表明该系统具有较强的鲁棒性和自适应性。

基于多目标系统模糊优选模型的编辑初审方法研究

编辑初审是学术期刊三审制中的一个重要环节,当前的编辑初审仍存在过度依赖专家或完全脱离专家的问题。为此,提出了稿件初审评价的指标体系,构建了多目标系统模糊优选模型,并对稿件进行了评价和选择;为向稿件作者反馈重点修改建议或退稿缘由提供科学的依据。

一个对象关系型船舶避碰案例模糊数据库系统模型

提出了一个基于对象关系数据模型的避让案例模糊数据库系统模型。该模型分为二级:用户级和系统级。其中引入了模糊技术和面向对象的方法,分别建立起了用于描述避让案例的数据库模型和用于描述系统模糊性的知识库模型,确定了相应的模糊数据表示形式,定义了各种模糊对象类型,重载并新增了相应的模糊操作算子,实现了模糊数据库上的查询功能。该模型具有更好的实用性和系统性,可以为船舶避碰提供更加有效的决策支持。

高新技术改造广西传统农业问题的模糊系统诊断模型分析

运用系统工程的原理与方法分析影响高新技术改造广西传统农业的因素 ,建立模糊系统诊断模型 ,找到制约高新技术改造广西传统农业的 2 4个因素 ,并针对 2 4个不同层次的影响因素 ,提出 :加大领导重视与政策扶持 ,制定优惠政策吸引人才 ;加速建立高新技术转移的智力开发机制 ,提高农业生产力水平 ;建立以农民和业主投资为主体、社会融资为补充、政府适当扶持的多元化投资新型机制 ;以农业高新技术成果商品化为核心 。

神经模糊系统在制动干扰模型中的应用

关于汽车制动优化问题,由于汽车制动器摩擦系数的干扰,产生汽车制动振荡现象,系统的模型是一个由线性与非线性糅合的系统,针对非线性部分难以建立数学模型,采用传统的BP神经网络进行系统辨识,在辨识过程中常常出现收敛速度慢、易导致局部极值等不良现象,从而影响系统辨识的速度及其信号的跟踪性。为解决上述问题,结合模糊推理系统模型具有控制精度高与神经网络自学习的功能,提出了使用神经模糊系统来进行非线性动态部分辨识的方法。分别采用传统的BP网络与模糊神经系统的方法对非线性动态系统进行辨识,通过利用MATLAB软件进行仿真。仿真结果表明,神经模糊系统的非线性动态系统辨识方法,不仅能够提高系统辨识的收敛速度,还能提高辨识精度及信号的跟踪性能。

基于T-S模糊模型的网络化控制系统的鲁棒容错控制

针对一类具有马尔可夫特性时延的非线性网络化控制系统,在建模的时候使用基于时延的准T-S模糊模型。当传感器和执行器发生故障失效的时候,由于系统的参数具有不确定的特征,分别构造了与时延概率分布相关的lyapunov泛函,设计了相应的容错控制器,并证明了该系统具有鲁棒完整性的充分条件。最后通过实例仿真对理论的有效性进行验证。

基于系统层次模糊优化模型的工业用水定额合理性研究

根据现行工业用水定额编制、修订和执行情况选取评估因子,构建评价层次结构,以江西省工业用水定额评估为例,基于系统层次模糊优化模型对现行工业用水定额合理性进行评估.结果表明:江西省工业用水定额的合理性评判等级为一般,评判等级隶属于一般、较差和较好的概率分别为39.64%、16.7%和15.1%,主要原因是,与现状用水水平对比,一些高耗水行业的定额标准明显偏高,难以在水资源管理中发挥作用,迫切需要修订.

系统模糊优选熵权模型在节水灌溉项目综合评价中的应用

根据系统模糊决策理论和熵—信息理论 ,构建了一个系统模糊优选熵权模型 ,并将该模型用于节水灌溉工程项目综合评价中。应用效果表明 ,模型适用于任何结构性、半结构性或非结构性多目标多层次大型复杂系统的综合评价 ,且方法简单实用 ,结果客观可靠 ,具有广泛的应用前景。

一种模糊系统:灰色对抗系统

灰色对抗系统 ,是一个全新的领域并具有重要的研究价值 如灰色军事对抗系统是更为复杂的模糊系统 .对灰色对抗系统背景下的信息及信息表现元等问题的特殊表现进行研究 。

非线性动态模糊系统过程控制与稳定性分析

针对自动控制领域中存在的大量的非线性动态模糊系统,提出了非线性动态模糊系统过程控制模型,并给出了动态模糊控制器的设计算法和该模型的稳定性分析,很好地解决了模糊控制系统所不能解决的动态性问题。

基于转子参数辨识的感应电机矢量控制模糊系统

针对基于转子磁链观测的感应电机无速度传感器矢量控制(VC)中转子参数变化对系统性能影响较大的问题,分析了磁链观测器对转子时间常数的敏感性,提出了一种基于转子时间常数辨识和无速度传感器的感应电机矢量控制模糊系统。其中转子时间常数和电机转速采用基于定子电流模型的模型参考模糊自适应系统(MRFAS)方法进行辨识。此策略在感应电机模型参考自适应系统的基础上,用模糊控制器代替矢量控制系统中的PI型转速自适应律,结合在线辨识转子时间常数,以提高转速和磁链的观测精度,减小参数摄动影响。仿真结果表明该系统在全速范围内各种工况下都能够稳定运行,提高了系统的鲁棒性和自适应性,改善了系统的动、静态品质。

深基坑支护的多目标多层次系统多维模糊决策

基于深基坑工程及其支护体系知识，综合应用系统工程的模糊模式识别理论与模糊关系优选理论，建立深基坑支护体系的多目标多层次系统多维模糊决策理论模型．有效地解决了受众多模糊性与不确定性因素影响的深基坑支护方案的多目标优化决策问题．并将该方法应用于工程实际中。

基于系统模糊优选模型的煤炭企业竞争优势评价

根据煤炭产业的特点 ,提出煤炭企业竞争优势的评价指标体系 ,建立基于多目标系统模糊优选理论的煤炭企业竞争优势评价模型 .对 5个煤炭企业的竞争优势进行实证分析 ,评价结果能定量诊断各企业竞争优势的差别及其在市场竞争中的地位 ,同时为企业采取合理的应变策略以适应市场、提高竞争能力指出方向 .

变形数据的混沌特性和预报方法分析

依据确定性混沌原理,采用自适应神经模糊推理系统模型,完成观测数据的长期预报,对混沌系统时间序列重构的延迟时间间隔和最佳嵌入维数的确定进行了探讨,并将模型应用于大坝变形预报,结果表明:该模型应用于大坝变形的长期预测精度较高。

城市群区域城际轨道交通线网规划综合评价

在城市群区域城际轨道交通线网规划综合评价中,构建一种新的基于模糊集-熵组合赋权,应用灰色系统理论进行评价的模糊集-熵-灰色系统理论组合评价模型来进行综合评价;首先应用梯形模糊数确定各指标的主观权重,引入熵值理论确定各指标的客观权重;然后采用线性加权法将各指标的主观权重和客观权重进行线性加权求和得到组合权重;最后应用灰色系统理论建立灰色关联模型、规范评价指标值、计算灰色关联系数和灰色关联度,根据灰色关联度值的大小来优选线网规划方案。

Direct adaptive fuzzy control based on integral-type Lyapunov function

A new scheme of direct adaptive fuzzy controller for a class of nonlinear systems with unknown triangular control gain structure is proposed. The design is based on the principle of sliding mode control and the approximation capability of the first type fuzzy systems. By introducing integral-type Lyapunov function and adopting the adaptive compensation term of optimal approximation error, the closed-loop control system is proved to be globally stable, with tracking error converging to zero. Simulation results demonstrate the effectiveness of the approach.