考虑干扰的交通子区模糊迭代学习边界控制

针对固定增益迭代学习控制器跟踪交通子区内期望累计车辆数n^(*)的速度较慢,迭代次数过多的问题,并考虑到实际交通子区内存在的干扰对其运行状态的影响,建立了含有干扰项的交通流模型并对其进行离散化。采用开闭环比例微分(proportion differentiation,PD)型模糊迭代学习控制器,根据研究子区实际路网内的累计车辆数与期望累计车辆数n^(*)的误差及其变化率对开闭环PD型迭代学习控制器的迭代学习增益和反馈增益进行调整,使交通子区内的实际累计车辆数可以较快速地跟踪期望累计车辆数n^(*),并对开闭环PD型模糊迭代学习控制器的收敛性进行严格证明。通过对轻度和中度干扰影响下的交通子区进行仿真,结果显示,对比固定增益迭代学习控制器,开闭环PD型模糊迭代学习控制器的误差收敛速度分别提高24%和31%,平均排队长度分别减少24.52%和16.55%,平均延误分别减少21.63%和19.23%,平均停车次数分别减少23.68%和10.77%。

地震作用下高层建筑结构的分散模糊迭代学习控制研究

针对地震作用下高层建筑结构的模糊半主动振动控制方法进行研究,引入分散控制的策略,将模糊逻辑理论与迭代学习控制算法原理相结合,提出分散模糊迭代学习控制DFILC(Decentralized Fuzzy Iterative LearningControl)算法,并应用于高层结构地震反应振动控制中。对某20层钢结构Benchmark结构模型进行数值计算与分析,结果表明,采用分散控制策略的DFILC算法可以有效地抑制结构地震反应,相对于集中控制的单一失效分散控制系统的可靠性更强且数据实时处理效率大为提高;同时,模糊逻辑理论的运用解决了模型的不确定性和外扰的非线性。

水库防洪调度模糊迭代方法及应用

多目标水库防洪调度目标的权重确定一直是实际防洪调度中的难点，本文提出了根据决策者推荐的多个满意方案，用以同时确定目标的权重和方案隶属度的水库防洪调度的模糊迭代方法．由于决策者的意图隐含在推荐的方案中，排序结果更为合理和客观，同时避免了实际工作中确定权重的困难，与强大人机交互系统为一体。

基于熵权模糊迭代法的生态友好型水库调度控泄方案模糊集对综合评价

为评估不同水库控泄方案下的调度出流是否友好,基于天然径流模式为理想状态构建了相应的评价指标体系。以二滩电站的6种控泄方案为例,首先使用熵权模糊迭代法确定所有评价方案公平竞争下的指标权重,然后采用模糊集对综合评价法进行方案评估分析。结果表明:二滩电站在实际运行中应以对应时段天然流量序列中的最大、最小值为泄流约束才能更好地兼顾发电与河流的生态健康;相比复合模糊物元法,新方法不仅使得指标权重取值合理,而且还能同时从外部整体与内部关系结构上分析评价方案与评价等级间的不确定性关系,使得评估结论更加可靠。

一种电液伺服系统位置控制的模糊迭代控制策略

控制电液伺服系统对期望位置进行准确的追踪,有利于提高工作安全性和工作效率。对此,提出了采用模糊迭代控制策略的电液伺服系统位置控制方法。通过分析电液伺服系统位置控制模型,得出液压伺服阀的动力学方程,计算液压缸中不同腔室内的压差值,求得活塞的动力学模型,获取液压缸对负载施加压力的动力学模型。利用T-S模型,采用If-Then规则,在模糊集合的基础上求得控制量方程。以位置误差为依据,构造参数因子的迭代控制率,以完成模糊迭代控制策略的设计。采用所提模糊迭代控制策略和干扰观测控制策略对阶跃和三角形期望位置进行追踪测试。测试结果显示:在对阶跃和三角形期望位置进行追踪时,所提方法比干扰观测控制策略在x方向上的最大追踪超调值分别减小了35.06%和39.45%,在y方向上的最大追踪超调值分别减小了32.55%和11.68%。所提方法具备较好的位置控制性能,可准确地追踪期望位置。

基于模糊迭代PI控制直流分量抑制策略

针对三相并网逆变器直流分量传统抑制方法补偿精度低、动态响应特性差的问题,提出一种基于模糊迭代PI控制的直流分量抑制策略。由于并网逆变器输出电压直流分量并不是恒定不变的常量,该策略采用改进滑动平均滤波以工频周期为单位测取输出电流的直流分量;利用模糊迭代PI控制的周期积分特性进行精确计算,将计算结果作为反馈补偿SVPWM脉宽,实现直流分量的抑制。实验结果表明,对比传统抑制方法该策略补偿精度高,动态响应快。

一种基于灰色模糊迭代算法的ERP绩效评价模型

绩效评价方法很多,但都不够全面,论文依据平衡记分卡,构造一个围绕企业多个角度对ERP进行绩效评价的数学模型。并利用灰色模糊迭代算法进行评价,对专家信息进行有效处理,放大各企业评价信息之间的差异,评价效果显著。

基于模糊迭代的永磁同步电机位置跟踪控制

针对具有重复运动特性的永磁同步电机高精度位置跟踪控制问题,为提高加工精度,提出了模糊迭代控制方法。迭代学习控制可以高精度的跟踪给定信号,模糊控制的加入解决了迭代学习控制的抗干扰问题,将模糊控制与迭代学习控制相结合,充分发挥两者的优点,既保证了高精度又提高了系统的抗干扰能力。本文给出了模糊迭代控制系统的结构,通过仿真分析验证了其有效性。与传统的控制方法相比,改进方法提高了位置控制的精度,在加入负载扰动的情况下仍能保持高精度的位置跟踪。

辽宁省海岸带水资源可持续发展模糊迭代分区研究

给出一种模糊聚类循环迭代模型以及通过模糊二元对比赋权与迭代赋权相融合的组合赋权方法,采用交叉循环迭代的方法确定聚类中心矩阵,通过判断聚类准则函数获得最终聚类矩阵。该模型兼顾了主观决策与客观决策,使聚类分析具有很大的柔性,最后将模型应用到辽宁省海岸带30个县(市)区的水资源可持续发展分区研究中,按照水资源可持续发展评价的9个指标分为4个类别,结果表明,模型聚类分区结果比较合理。

基于模糊迭代控制的SRG输出电压脉动抑制

针对开关磁阻发电机换相期间导致输出电压脉动问题,分析了发电机原理,采用电流分配方法,将期望电流分配至各相绕组,则换相重叠区两相电流可互相补偿,减小电流波动。研究基于模糊迭代控制算法的电流控制策略,相比迭代电流控制,可进一步提高电流收敛速度和跟踪精度,同时减小了输出电压稳态误差,从而实现输出电压的优化。仿真分析和样机实验表明,该控制策略能有效抑制输出电压脉动,减小稳态误差。

模糊迭代方法在航道规划方案优选中的应用

航道规划方案评价中评价因素的权重确定一直是实际工作中的难点,采用同时确定因素权重和方案隶属度的模糊迭代方法较好解决此问题。由于决策者意图隐含在推荐方案中,排序结果更为客观合理,避免了实际工作中因素权重确定的主观性,同时以Visual C++6.0为平台运用计算机辅助实现,显著提高了决策效果。

模糊迭代自组织数据分析技术在油储预测中的应用

提出了用模糊迭代自组织数据分析技术实现油储预测的研究思路。在对油储主特征向量的构成有较好认识且对各主特征值的提取质量可靠的情况下，文中提出的用已知标准样本，通过模糊迭代自组织算法获得各聚类中心，进行油储预测是该技术在油气勘探开发中的一种推广应用。

基于T-S模糊模型的间歇过程的迭代学习容错控制

间歇过程不仅具有强非线性,同时还会受到诸如执行器等故障影响,研究非线性间歇过程在具有故障的情况下依然稳定运行至关重要。针对执行器增益故障及系统所具有的强非线性,提出一种新的基于间歇过程的T-S模糊模型的复合迭代学习容错控制方法。首先根据间歇过程的非线性模型,利用扇区非线性方法建立其T-S模糊故障模型,再利用间歇过程的二维特性与重复特性,在2D系统理论框架内,设计2D复合ILC容错控制器,进而构建此T-S模糊模型的等价二维Rosser模型,接着利用Lyapunov方法给出系统稳定充分条件并求解控制器增益。针对强非线性的连续搅拌釜进行仿真,结果表明所提出方法具有可行性与有效性。

路网规划方案的模糊迭代方法及应用

路网规划评价中评价因素的权重确定是应用中的难点,采用同时确定因素权重和方案隶属度的模糊迭代方法较好解决因素权重值计算,由于决策者推荐方案中隐含的决策意图,使排序结果更为客观和合理,避免了实际工作中因素权值确定的不客观性,显著提高了决策效果.

机械臂自调整因子模糊PD迭代学习控制研究

大部分模糊控制器不具有适应控制对象变化的能力,基于此设计一种自调整因子模糊控制器,并针对机械臂长时间重复操作导致运动精确度下降这一类问题,结合迭代学习控制方法,提出一种自调整因子模糊PD迭代学习控制方法;以双关节机械臂为研究对象,利用Fuzzy工具箱编写模糊控制规则,通过系统产生的误差以及误差的变化率作为模糊控制器的输入量调整模糊系统中的量化因子和比例因子,实现模糊规则的更新和对迭代学习控制中的PD参数的实时调整,系统的自适应性得到提高,并在Simulink中进行机械臂的运动控制实验,仿真结果表明,所提控制方法最终产生的误差可以精确到0.0001 rad,同时在进行第2次迭代时关节角度和角速度误差收敛基本趋于零,整体的控制效果较好。

水库洪水调度系统的模糊循环迭代模型及应用

多目标水库洪水调度目标的权重确定一直是实际防洪调度中的难点,针对过去单一考虑主观权重或客观权重的多目标决策模式的缺陷,通过引入权重折衷系数的概念,提出了兼顾主观决策与客观决策统一的模糊循环迭代模型,可以同时得到方案优属度和目标权重。由于模型同时考虑了决策者意图和方案本身属性,使方案排序结果更为合理适用,将其应用于水库洪水调度方案的评价中,实例表明,该模型科学、实用。

基于模糊聚类迭代模型的洪灾智能评估方法

由于缺少公认的标准,洪灾评估带有很大的主观性,同时,当样本集中存在超大样本或过小样本时,会导致模糊综合评估结果出现较大偏移。提出了一种基于模糊聚类迭代模型的洪灾评估方法,无需提供标准即能对样本空间进行智能辨识并作出相应处理,并以四川省1976-2006年洪灾样本为例,给出了四川省洪灾的等级评估结果。与投影寻踪方法的评估结果进行比较表明,该方法可以适用于大部分情况下的洪灾评估工作。

基于模糊聚类循环迭代模型的陕西省农业干旱风险评估与区划

为了加强陕西省农业干旱风险评估和应急管理能力,以10个地级市为研究对象,选择表征农业干旱风险的危害性、暴露性、脆弱性和抗旱能力等方面的17个代表性指标,建立了具有区域适用性的农业干旱风险评价指标体系;基于模糊聚类循环迭代方法构建了农业干旱风险评估模型,并结合GIS技术,对陕西省农业干旱风险进行评估和区划研究。结果表明:全省农业干旱风险具有明显的区域差异性和规律性,极严重-严重干旱风险区主要分布在榆林、渭南、商洛地区;中度干旱风险区主要分布在延安、宝鸡和咸阳地区;一般-轻度干旱风险区主要分布在铜川、安康、西安和汉中地区,农业干旱风险总体呈北部地区大于南部地区,关中东部地区高于西部地区的特点。依据研究结果,为管理部门决策制定提出了不同风险区抗旱减灾措施建议。

黄河内蒙古段流凌预报可变模糊聚类循环迭代模型

为了模拟黄河内蒙古段冰情的发生、发展过程,以可变模糊集理论为基础,提出了可变模糊聚类循环迭代模型来预报黄河内蒙古段巴彦高勒站流凌日期。选定初始权重矩阵、初始模糊聚类矩阵、初始模糊聚类中心矩阵,应用迭代公式求得最优权重矩阵、最优模糊聚类矩阵、最优模糊聚类中心矩阵,建立符合相关性要求的回归方程,从而实现预报识别检验。将模型预报结果与实测值对比分析,预报结果合格率达到80%,属于甲等预报方案,表明基于物理成因分析和数学理论的可变模糊聚类循环迭代模型可用于黄河内蒙古段的流凌预报。

基于模糊PID迭代学习的隧道通风控制算法研究

针对隧道施工中通风系统的时变性、不确定性和难以建模的问题,提出一种控制算法,实现隧道通风的智能化。首先,利用迭代学习算法来对模糊PID控制的3个参数kp、ki、kd进行自动寻优,实现对模糊PID参数的在线调整。其次,把寻优后的PID控制器的3个参数代入系统中,通过改变输入量和利用计算机强大的存储能力,使输出量不断逼近期望轨迹直到与期望轨迹重合。最后,通过仿真,与模糊PID仿真曲线进行比较。结果表明,模糊PID迭代学习算法的控制曲线收敛速度快,超调量小,控制性能好,能够满足隧道通风的要求,能够应用于隧道通风中,实现智能化。