自适应模糊神经网络多信息融合串联型电弧故障检测方法

针对低压交流串联电弧故障因其特殊性难以识别的问题,在实验室建立了实验平台,采集不同负载下的正常和电弧故障的电流波形数据,提出一种自适应模糊神经网络(adaptive neuro fuzzy inference system,ANFIS)多信息融合串联型电弧故障检测方法,通过多层次特征参数提取,对自适应模糊神经网络进行训练、测试。结果表明,该方法可以有效地克服反向传播(back propagation,BP)神经网络故障诊断中收敛速度慢、误差精度大的缺点,得到更为精准、理想的诊断结果。

基于自适应模糊PID算法的锂电池组双层均衡控制

为提高电池重组时的均衡效率,在传统Buck-Boost均衡拓扑电路的基础上,设计了一种锂电池组双层均衡拓扑电路。组内采用Buck-Boost电路均衡,组间利用双向反激变压器进行均衡。均衡控制策略采用自适应模糊PID算法,以电池荷电状态(state of charge, SOC)为均衡变量,利用模糊控制算法对PID参数进行调节,缩短了均衡时间,提高了均衡效率。在Matlab/Simulink中搭建了锂电池组双层均衡拓扑电路和自适应模糊PID控制算法模型。实验结果表明:在不同工作状态下,所提出的电池组均衡拓扑及其控制策略将均衡时间效率平均提高了58.36%,验证了该方案的有效性。

汽车半主动座椅悬架自适应模糊神经滑模控制

针对含有人体模型的5自由度座椅悬架系统,设计一种基于自适应模糊神经网络(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)的滑模控制器(ANFIS-SMC)。首先,设计一种时变滑模面,通过调整其斜率使系统状态点快速到达滑模面,从而提升系统控制速度;其次,通过ANFIS对切换增益在线调节,用切换项消除干扰,实现控制器在复杂多源干扰下精确控制;最后,仿真验证采用双曲正切函数代替切换项中的符号函数,使得输出更连续,有效降低抖振。仿真结果表明:该控制器能有效提高系统的跟踪性能和响应速度,对不确定性干扰具有较好的鲁棒性,带有该控制器的座椅悬架乘坐舒适性明显改善。

混合动力汽车发动机启停工况扭振自适应模糊控制

混合动力汽车(hybrid electric vehicle,HEV)发动机启停过程伴随的转矩脉动,易诱发车辆传动系扭振,导致车辆动力不平顺。为解决上述问题,提出并验证基于电磁阻尼自适应模糊控制的传动系扭振主动控制方法。建立行星混联式混合动力汽车发动机启停工况动力学仿真模型和发动机启停控制逻辑,提出发动机启停扭振自适应模糊控制策略,开展2种运行状态下发动机启停工况仿真,对比分析无控制和自适应模糊控制下传动系扭转振动响应曲线。结果表明,自适应模糊控制相比无控制状态:定置停车时发动机启动和停机工况扭振平均衰减率分别为23.8%和30.1%,车辆行进间发动机启动和停机工况扭振平均衰减率分别为12.1%和23.6%。该方法可有效衰减发动机启停工况传动系扭转振动,提升混合动力汽车发动机启停工况NVH(noise,vibration,and harshness)性能。

基于自适应模糊推理系统的汾河流域参考作物蒸散量模拟研究

【目的】有效提高缺少气象资料条件下汾河流域参考作物蒸散量(ET0)计算精度。【方法】选取汾河流域及附近7个气象站点1960—2017年逐日气象资料,根据不同气象要素组合,构建16种基于自适应模糊推理系统(ANFIS)的ET0模拟模型,并与Hargreaves-Samani、Irmak-Allen、Makkink模型进行比较,评价ANFIS模型在汾河流域的适用性及可移植性。【结果】(1)ANFIS模型能很好地展现ET0与各输入因子之间的非线性关系;仅输入Tmax、Tmin、Ra建立的ANFIS2模型模拟精度(平均R^(2)为0.882,平均NSE为0.876,平均RMSE为0.341 mm/d)能满足使用要求,随着输入气象要素数量的增加,模型模拟精度不断提高;(2)在输入因子相同时,ANFIS模型精度高于Hargreaves-Samani、Irmak-Allen、Makkink模型;(3)ANFIS模型在汾河流域具有很强的泛化能力和可移植性,不同分区建立的ANFIS模型相互移植时具有较高精度(平均R^(2)为0.983,平均NSE为0.978,平均RMSE为0.134 mm/d)。【结论】因此,在缺少气象资料时,基于自适应模糊推理系统建立的ET0模拟计算模型可作为汾河流域ET0计算的推荐模型。

基于自适应模糊控制的汽车焊接过程方法研究

针对当前汽车车身焊接费时费力、焊点不连续、表面质量差等问题,提出一种基于自适应模糊控制的焊接过程算法。通过构建工业机器人、C型短式伺服焊钳及旋转式双面夹具台的运动模型,利用模糊规则制定PID控制参数,有效提高了伺服控制系统的跟踪精度及动态响应能力。试验结果表明,该方法能较好地解决车身连续焊接过程生产的问题。

基于自适应模糊PID的连续管作业机注入头速度控制研究

连续管作业机工作过程中起/下管速度控制主要依赖手动调节注入头泵的排量、马达压力等。为解决操作复杂、自动化程度低等问题,将连续管作业机注入头液压系统简化为闭式泵控马达系统,将传统手动控制方式改进为自动控制方式。分析泵控马达系统的工作原理,在AMESim中构建泵控马达系统的液压仿真模型;利用MATLAB/Simulink设计出AMESim仿真模型的PID及自适应模糊PID控制模型,从而构成整个系统的闭环控制联合仿真平台。采用PID算法及自适应模糊PID控制算法对系统响应进行仿真分析。结果表明:采用自适应模糊PID控制方式后,液压模型的响应速度更快、无超调和滞后现象、稳态误差更小,泵控马达系统具有良好的动态特性。

基于自适应模糊PID的电气设备温度调试仿真

电气设备温度过高会导致电力系统稳定性下降,为了准确控制电气设备的温度,此提出电气设备温度的自适应模糊PID调试方法。从发电设备和供电设备两种角度确定电气设备热稳定限额,获取电气设备当前温度场信息。在模糊规则中添加电气设备热稳定限额,驱动自适应模糊PID按模糊规则及限额要求调试当前温度场信息。根据自适应模糊PID的输出结果,实现电气设备温度调试。实验结果表明,在对输电线路导体和外壳、以及对不同电气设备的温度调试时,所提方法的调试性能好。

基于自适应模糊控制的智能码垛系统设计

针对传统工业码垛机系统响应速度慢、定位精度低、工作可靠性差等问题,结合自动化生产线码垛系统的工艺流程和控制要求,提出基于自适应模糊控制、PLC+HMI控制架构的智能码垛系统解决方案。构建以三菱FX3U型PLC、昆仑通态人机界面HMI、变频调速系统和伺服驱动系统等组成的智能码垛系统;分析并设计了系统软件架构和程序流程图,采用自适应模糊PID算法设计了码垛系统的控制器。实验研究表明,设计的智能码垛系统能有效地消除对冲,具有较强的鲁棒性,并在码垛搬运要求高速、重载的应用场景下,极大改善了系统的动态性能。

基于自适应模糊PID的气力输送风机调速系统仿真研究

在分析对于PLC的变频调速过程为基础,为了优化异步电机起动存在超调、负载波动、动态响应慢等存在的问题,论文提出了一种自适应模糊PID的控制方法应用于异步电机变频调速,采用主副控制器模型改变原有单一传递函数模型,为电机原有调速系统中添加自适应模糊PID算法对参数进行在线修改,解决了因外部条件改变的情况下不能快速恢复稳定的问题。应用Simulink构建系统仿真模型,获得反应系统动态特性曲线,将模糊PID和传统PID进行比较探索出一种电机的优化控制方法。实验数据表明:模糊自适应PID控制达到了预先的控制效果,使得该异步电机的动态性能和稳态性能都得到了改善,具有较强的鲁棒性。

涡轴航空发动机转速的自适应模糊控制研究

常规的涡轴航空发动机转速的自适应模糊控制技术,对发动机转速扭矩参数的调整不太精准,导致转速控制效果较差;因此,提出涡轴航空发动机转速的自适应模糊控制研究;文章首先对逻辑进行模糊化处理,得到相应的隶属度函数,对其进行模糊推理,并采用重心法进行去模糊化;将模糊子集的参数作为控制器的主要参数,形成涡轴航空发动机转速模糊控制器;再基于此,构建转速模糊控制器系统结构,以便后续对实施自适应模糊控制;最后对变化率的调整规则进行设计,将转速波动控制在较小的范围内,并建立参数调整规则表,按照模糊自整定数值关系,对发动机转速扭矩参数进行精确调整,从而对发动机转速进行自适应模糊控制;仿真结果表明,使用文章设计的方法,对涡轴航空发动机转速进行自适应模糊进行控制后,能够较好地将发动机转速控制在3000 rpm附近小波动振荡,说明该方法的控制效果较好;当阶跃干扰为10 N·m时,转速波动在11.38~17.77 rpm之间,当阶跃干扰为15 N·m时,转速波动的平均值在11.69~17.81 rpm之间,相对于对比方法均较小,说明该方法具有较好的应用价值。

基于自适应模糊PID的加热炉控制系统设计

针对传统PID控制方法无法满足加热炉控制精度要求的问题,设计了基于自适应模糊PID的加热炉控制系统。在介绍软硬件的基础上,在模糊PID控制器中引入了自抗扰(ADRC)控制,避免系统出现超调现象,并采用模糊控制系统调节ADRC的关键参数,形成自适应模糊PID控制技术,实现对加热炉的精准控制。结果表明,当积分步长h与速度因子R分别设定为0.005、5时,系统控制性能达到最佳,同时,与其他算法的控制性能相比,自适应模糊PID控制算法可快速达到稳定状态且不存在超调现象,具有显著的应用优势。

机车PMSM牵引传动系统自适应模糊反推滑模控制

为研究电力机车PMSM牵引传动系统带载运行时的转速控制精度,考虑电机转子轴和负载轴所受扰动,建立了PMSM牵引传动系统的数学模型;针对系统中存在的时变扰动,依据非线性观测器设计理论构造非线性扰动观测器对其实际值进行估计,并对估计误差进行自适应模糊逼近;依据Lyapunov稳定性理论,基于微分估计器能够任意精度估计的优点,构造了基于微分估计器的自适应模糊反推滑模控制器。理论分析及仿真结果表明,PMSM牵引传动系统闭环跟踪误差一致有界,扰动观测误差收敛于0。

超大型环件径轴向轧制过程偏移机理及自适应模糊控制方法研究

超大型环件径轴向轧制过程容易产生偏移,影响环件轧制稳定性和成形质量。为研究环件偏移机理及其控制方法,分析了轴向孔型滑移区中前滑区和后滑区的分布变化规律,建立了理想情况下不产生环件偏移时锥辊旋转运动学条件,获得了滑移区的最优速度匹配系数。此外,从历史轧制数据中归纳人工控制经验后提出了基于锥辊转速自适应模糊调节的环心偏移量控制方法,基于ABAQUS软件和VUAMP子程序开发,建立了集成有环心偏移量模糊控制算法的∅10 m超大型环件径轴向轧制有限元模型,研究了采用最优速度匹配系数的常规控制和自适应模糊控制下的环心偏移量变化规律。结果表明,自适应模糊控制下的平均环心偏移量相比于常规控制降低了72.4%,仿真结果和试验数据均验证了所提超大型环件轧制过程偏移自适应模糊控制方法的有效性。

基于路面识别的电磁混合式悬架自适应模糊控制

为改善不同路面等级上主动悬架动态性能与馈能特性适应性差的问题,设计了一种基于路面等级识别的电磁混合式悬架自适应模糊控制。采用天牛须搜索(beetle antennae search, BAS)算法优化了神经网络权值阈值,建立了BAS-BP(beetle antennae search-back propagation)路面识别模型;设计了自适应模糊PID(proportional integral derivative)控制器,针对不同路面等级设计了三种目标函数并引入了主动力反馈调整论域;仿真分析了悬架动态性能与馈能特性,并进行了台架试验。仿真结果表明,相比于模糊PID控制,自适应模糊控制的悬架系统在A级、B级路面簧载质量加速度均方根值分别降低了13.28%、13.84%,在B级、C级、D级路面轮胎动载荷均方根值分别降低了9.09%、16.07%、15.54%,并实现了42.8 W的振动能量回收。试验结果表明,与仿真分析相比,各路面等级上时域、频域的相对误差均在16%以内,验证了仿真结果的正确性和系统的实用性。

自适应模糊PID的锚杆钻机钻臂摆角控制

针对传统锚杆钻机的钻臂摆角控制精度偏低,锚杆安装易发生偏差等不足,设计了自适应模糊PID的钻臂摆角控制方法。将钻臂摆角误差及误差变化率作为PID的输入,经模糊化、模糊推理和解模糊等处理步骤对PID参数进行实时整定,从而提高摆角控制的精度。Simulink仿真测试验证并对比传统PID控制,自适应模糊PID控制器对于钻机钻臂摆角控制动作精度更高,用时更短,负载突增情况下无超调情况,响应速度更快更精准,系统鲁棒性增强,对液压锚杆钻机钻臂摆角控制的研究有一定的指导意义。

基于准零刚度隔振器的自适应模糊控制

准零刚度隔振器兼具高承载力和低固有频率,对于隔离地面的振动具有良好的效果.但准零刚度隔振器在平衡位置处刚度较低,这会使负载对低频的直接扰动力具有很强的敏感性并且隔振器的工作位置很容易出现偏差;其次,准零刚度隔振器的负载受到的扰动越大则表现出的非线性越强,这种非线性又会导致振幅放大和幅值跳跃.针对以上问题,提出了一种基于非线性准零刚度隔振器的自适应模糊控制方法,该方法在天棚阻尼的基础上增加了位置反馈量,并以负载的振动频率作为自适应系数,以Sigmoid函数建立自适应系数和振动频率之间的关系,控制方法采用模糊控制.首先建立了准零刚度隔振器的物理模型,之后利用Matlab/Simulink对系统动力学特性和控制系统进行仿真,最后搭建了主动隔振试验系统对所提方法的有效性进行验证.结果表明,所提方法对于作用在负载上的复杂且时变的直接扰动具有良好的抑制效果,同时对负载具有精准定位的作用.

液压伺服系统的变论域自适应模糊控制

针对液压伺服系统的参数不确定性和高度非线性等问题,提出一种变论域自适应模糊控制方法。设计一种自适应律,利用不同时刻反馈回来的误差信息在线调整控制系统参数,实现实时自适应调整,避免了传统模糊控制过度依赖模糊控制规则的问题;基于自适应模糊控制系统,将系统误差及误差变化率作为输入,伸缩因子参数作为输出,提出伸缩因子自调整函数,达到对液压伺服系统高精确高响应的控制。MATLAB/Simulink仿真结果表明:变论域自适应模糊控制方法有效提高了轨迹的跟踪速度和跟踪精度。

基于自适应模糊滑模控制在交流伺服系统中的应用

在伺服电动机控制系统的使用中,由于电动机存在端部效应引起的动子磁链非正弦性、摩擦非线性以及负载的变化等都将使高精度位置伺服系统性能变坏,因此必须采用鲁棒性强的控制策略来抑制这些扰动。本文设计了一种带积分滑模面的自适应模糊滑模控制系统,并将其应用于伺服电动机的位置控制系统中。自适应模糊滑模控制系统由模糊控制和切换控制组成,运用模糊控制器来模拟反馈线性化控制率,使用切换控制来补偿滑模控制器的输出误差。调节算法是从李雅普洛夫稳定性理论得到的,从而可以保证系统的稳定性。经仿真验证,所设计的系统性能令人满意,而且对参数变化和外部负载扰动具有较强的鲁棒性。

带自适应模糊神经网络补偿的自耦合PI在风力机变桨控制中的应用

风力机对于风能的捕获主要依靠主控制器和执行机构之间的协同工作。然而风速的幅值和方向是时刻变化的,它的这种非线性特性给能量转换带来了挑战。针对该问题,文章设计了一种基于混合控制方案的变桨距系统,用于超风速下功率吸收的恒定。所提方法利用一种新颖的自耦合PI获取转子速度跟踪性能。而风速的随机性变化被视为一个外在扰动,采用自适应模糊神经网络对其进行补偿控制。为了验证该变桨距控制系统的性能,在Matlab/Simulink中搭建了2 MW直驱式风机模型,并与传统的PI控制器进行仿真对比。仿真结果表明,文章所提算法在转子速度跟踪和输出功率恒定控制等方面拥有比传统PI更为优异的性能。