基于自适应模糊网络系统的径流序列预测

应用自适应模糊网络系统进行径流序列数据预测 ,并给出此类混沌数据列预测的ANFIS系统结构形式 .自适应模糊网络系统模型充分利用观测数据中的先验信息 ,预测结果精确、可靠 .最后通过实例应用证明该方法的可行性和有效性 .

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。

基于自适应模糊神经网络的机器人路径规划方法

为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制器,将生成的Takagi-Sugeno型模糊推理系统作为机器人局部反应控制的参考模型.该自适应模糊神经网络控制器实时输出扰动角度,在线调整移动机器人的预瞄准方向,使移动机器人能够无碰撞趋向目标.然后,提出了一种改进型虚目标方法,优先选择机器人可能逃脱陷阱状态的路径,简化了设计难度,改变了虚目标切换方式,避免了大量复杂计算.实验结果表明,提出的方法可以帮助机器人在全局信息未知的复杂环境中导航,在趋近目标点的过程中能有效避障,无冗余路径产生,且轨迹平滑.

基于自适应神经模糊网络的果蔬抓取力控制

运用自适应神经模糊推理系统设计了农业机器人果蔬抓取力智能控制器。以当前抓取力和滑觉传感器信号的小波变换细节系数作为控制器的输入,末端执行器两指闭合距离作为控制器的输出。基于减法聚类建立模糊推理模型,通过调整聚类半径来优选模糊规则数。给出了训练样本数据集采集方法,并应用梯度下降与最小二乘混合训练算法辨识了控制器的前件参数和结论参数。对所设计的控制器进行了实验验证,结果表明该控制器能够适应果蔬质量、表面摩擦特性等方面的差异。抓取力超调量得到了限制,最大值小于0.8 N,可以避免给抓取对象造成机械损伤。

自适应模糊神经网络在膨胀土胀缩等级分类中的应用

针对膨胀土胀缩等级分类这一多因素评判问题,在分析自适应模糊神经网络原理及结构的基础上,利用减法聚类获得模糊推理规则数目,确定网络结构,建立了适用于膨胀土分类的自适应模糊神经网络,并将其应用于两个实际工程的膨胀土分类中,取得了良好的效果。研究结果表明,自适应模糊神经网络能实现BP网络和模糊综合评判的分类功能,而且比BP网络具有更透明的网络结构、比模糊综合评判更具学习功能,在膨胀土胀缩等级的分类中显示出较强的适用性。

基于自适应模糊神经网络的无轴承异步电机控制

针对无轴承异步电机多变量、非线性、强耦合等特点,为实现其稳定悬浮控制,提出了一种基于自适应模糊神经网络推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的控制新策略。在分析无轴承异步电机径向悬浮力产生机理的基础上,推导出无轴承异步电机数学模型,基于ANFIS控制原理,完成了控制器设计,包括控制变量和隶属函数的选取、通过PID控制对输入输出数据的采集、根据选定的误差准则修正隶属函数参数以及采用Sugeno型ANFIS控制器训练FIS(fuzzy inference system)模型。基于MATLAB/Simulink仿真平台,对转速为6 000 r/min的无轴承异步电机控制系统的悬浮、转速、转矩响应进行了仿真分析。仿真结果表明该控制策略能在0.12 s内实现转子的稳定悬浮,且当负载转矩突变时,转子的悬浮性能并没有受到影响,转子径向偏移小于0.001mm。在转速突变后,控制系统也能较好的跟踪给定转速,稳定时的转速误差小于20 r/min,控制系统具有良好的动、静态性能。最后在无轴承异步电机控制系统试验平台上对所提策略开展了试验研究,试验结果同样表明,该控制策略能实现无轴承异步电机的稳定悬浮工作,转子径向位移峰峰值范围可以保持在80μm以内,系统响应快,鲁棒性强,控制精度较高,验证了该文提出的ANFIS控制方法的正确性和有效性。

基于自适应模糊神经网络的风速软测量

针对风力发电系统有效风速无法直接测量的问题,提出了基于自适应模糊神经网络的风速软测量方法,在该方法中利用优化的自适应模糊神经网络建立了风速软测量模型,以发电机功率、桨距角和风力机转速作为模型的输入,有效风速作为模型的输出,网络学习中采用可变的学习速率和可变的动量学习率。仿真结果表明,与传统的神经网络风速软测量模型相比,基于自适应模糊神经网络的风速软测量方法是有效的,风速的估计值较好地跟踪了有效风速的变化趋势,具有较高的准确性。

基于自适应模糊神经网络系统的转炉终点磷的预报控制模型

根据冶炼工艺和现场数据 ,对转炉终点磷含量的预报方法进行了研究。采用自组织神经网络模式识别方法对 30 3炉现场数据进行了分类 ,分析了转炉冶炼各变量对终点磷含量的影响 ,确定了终点磷含量的控制变量 ,建立了基于自适应模糊神经网络系统的转炉终点磷含量的预报控制模型。研究表明 ,本模型能够对终点磷含量进行很好的预报和控制。模型计算值与实际值的相关性达到 0 .5 86 7;磷含量 (质量分数 ,% )控制在± 0 .0 0 3范围内的命中率达到 79.2 1%。该模型以低于目标值 0 .0 0 4 %的磷含量来对冶炼过程进行控制 ,冶炼合格率超过 91%。

开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制

提出一种基于有限元模型的开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制的新方法。自适应模糊神经网络系统以相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流、磁链和转子位置角度的非线性映射关系。网络训练的样本数据来自于有限元模型分析,它具有足够的精度,且不需要测量仪器和线路布置,不受环境干扰因素影响,能够大幅减少试验成本,缩短试验周期。仿真和实验结果表明,由自适应模糊神经网络获得的角度信号和由位置传感器获得的角度信号相比误差较小,电机能够准确换相,且输出转矩波动小,转速曲线平滑,电机在无位置传感器下运行良好。

粗糙集信息熵与自适应神经网络模糊系统相结合的电力短期负荷预测模型及方法

电力系统短期负荷预测不仅要考虑负荷本身的历史时间序列,而且与气象因素密切相关,自适应神经网络模糊系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)模型是一种有效的预测方法,而系统输入变量的合理性选择是影响预测效果的关键所在。作者通过粗糙集理论中的信息熵概念对解决这一问题进行了尝试,选取与待预测量相关性大的参数作为输入。所构造ANFIS系统是基于数据进行建模并进行参数辨识的,这样有效地避免了模糊推理系统(Fuzzy Inference System,FIS)中人为主观因素对预测的负面影响,客观地反映了相关变量与负荷值之间的复杂关系。用该方法与常用BP神经网络及常用FIS分别对重庆市某区进行了一周的日负荷预测,通过对实例的对比分析表明了该方法具有较好的收敛性和预测精度。

基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法

对模糊逻辑和神经网络的优缺点进行分析,提出一种基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法。它把模糊逻辑和神经网络有机结合起来,生成自适应模糊神经推理系统(ANFIS);文中给出了该系统的原理及实现算法,最后使用M atlab Fuzzy工具箱对柴油发动机喷油泵柱塞故障数据进行建模,结果表明该方法是可行的,并且有较高的诊断效率。

基于模糊c-均值—粗糙集—自适应模糊神经网络推理系统集成的故障诊断(英文)

考虑模糊聚类的数据离散功能,粗糙集理论对决策系统的约简能力,以及模糊神经网络在模式识别方面具有的优势,提出了模糊c 均值(FCM)—粗糙集—自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)集成进行故障诊断的方案:首先,应用FCM聚类方法离散故障诊断数据中的连续属性值;然后,基于粗糙集理论计算诊断决策系统的约简,按照实际需要确定诊断条件;最后,根据系统约简设计ANFIS进行故障诊断。4135柴油机的实际诊断结果验证了文中提出集成故障诊断方案的可行性。在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它机械设备。

基于减法聚类及自适应模糊神经网络的短期电价预测

提出了基于Takagi-Sugeno模型的自适应模糊神经网络的短期电价预测方法。首先采用减法聚类方法确定自适应模糊神经网络的结构,然后利用混合学习算法训练该网络的前件参数和结论参数,最后将影响未来日电价的相关因素输入到训练好的自适应模糊神经网络中进行电价预测。以美国加州电力市场公布的1999年负荷与电价数据进行模型训练和预测,结果表明采用该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。

基于自适应模糊神经网络焊接接头力学性能预测

通过对TC4钛合金进行TIG焊,并测定接头的抗拉强度、抗弯强度和断后伸长率,获得网络仿真所需的数据。结合使用BP算法与最小二乘相结合的混合算法,建立了用于焊接接头力学性能预测的自适应模糊神经网络模型。利用该模型进行仿真,其平均误差远小于7%。结果表明,该模型可根据焊接工艺参数对焊接接头的抗拉强度、抗弯强度和断后伸长率等力学性能进行较为准确的预测,并且具有建模快、模型简单、预测速度快、预测精度高,泛化能力强的优点,从而为焊接接头力学性能预测提供了一条有效的途径。

自适应模糊神经网络在板料弯曲回弹预测中的应用

回弹是板料冲压成形中影响工件质量的重要因素 ,因为它是一个多变量相互作用的高度非线性问题 ,至今在解析和数值方法中未能找到一个很有效的解决途径。该文提出利用自适应模糊神经网络 (ANFIS)对非线性问题的良好逼近能力 ,采用基于有限元方法获得训练样本 ,经训练后得到具有回弹预测能力的ANFIS模型。实验验证了该方法的有效性。

一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型,提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先,基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数,并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次,利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁,逼近能力强,能够显著提高辨识精度,并且辨识的模糊模型简单有效。最后,将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识,仿真结果验证了该方法的有效性。

基于减法聚类和自适应模糊神经网络方法的运动规划器设计

使用减法聚类和自适应模糊神经网络方法设计了一种水下机器人运动规划器。根据输入输出数据的特性,用减法聚类算法,自适应地确定模糊系统的初始结构和参数,提出将模糊神经系统参数分解为非线性前提参数和线性结论参数并分开辨识。采用梯度下降算法和最小二乘算法分别进行自适应模糊推理系统前后件参数的优化,提高了参数的学习效率。仿真结果表明:在相同的仿真环境下,所设计的自适应模糊神经网络运动规划器的规划效果要好于模糊运动规划器。

电液位置伺服系统的自适应模糊神经网络控制

将电液位置伺服系统分为已知规律的线性部分和包括非线性、参数不确定性、负载干扰等在内的未知规律部分 ,用模糊神经网络仅对未知规律部分进行在线估计 ,缩小了搜索空间 ,系统估计的精度得到改善 ,加快了收敛速度。同时 ,对模糊神经网络建模误差的界进行在线估计 ,使变结构控制增益由接近建模误差的估计值确定 。

液压伺服关节自适应模糊神经网络控制补偿方法

三自由度液压伺服关节在实现位置跟踪时存在跟踪误差,原因在于液压伺服关节是一个具有饱和、结构死区和强耦合的动力学系统.为了解决这一问题,建立了该关节的动力学模型.通过比较几种控制方法在该关节位置跟踪问题上存在的不足,提出了一种自适应模糊神经网络控制补偿方法.该方法采用样本训练自学习,自适应调整变增益系数.该方法不但消除了饱和、结构死区和强耦合引起的位置跟踪误差,而且解决了控制向量在大范围内变化实现准确位置跟踪.最后,通过仿真试验验证了该动力学系统是稳定的,提出的方法是可行的.

自适应模糊神经网络控制在DCS上的实现

集散控制系统(DCS)的普及与提高为先进控制的应用提供了强有力的硬件和软件平台。为充分利用DCS系统的资源,笔者利用DCS提供的接口和编程语言进行了先进控制研究与实现,通过对电阻炉炉温控制,证明其方法的可行性及有效性,取得了满意的控制效果。