带有状态/输入量化的无人船自适应模糊跟踪控制

针对海上通讯带宽受限情况下无人船的航迹跟踪控制问题,设计了一种带有状态量化和输入量化的自适应反馈跟踪控制方案。在保证有效跟踪的同时,减少执行器执行频次,降低控制幅度。首先,在不考虑量化情况下基于自适应反步法设计了系统跟踪控制律,并结合动态面技术有效降低了虚拟控制律的计算量膨胀问题。对于控制系统中存在的不确定项,利用模糊逻辑系统进行逼近。其次,采用均匀量化器分别对控制系统中的状态变量和输入变量进行量化,且量化后的状态反馈信息被用于无人船航迹跟踪控制器的设计。根据所得到的量化信息,给出了同时考虑状态量化和输入量化的无人船航迹跟踪控制律。在稳定性分析中,通过Lyapunov稳定性理论证明了在不考虑量化的情况下闭环控制系统的稳定性,并根据递归的方法证明了闭环控制系统中量化变量和非量化变量之间误差的有界性。基于给定的引理,最终证明了在同时考虑状态量化和输入量化的情况下,所设计的带有状态量化和输入量化的模糊自适应反馈跟踪控制系统的稳定性。最后,通过两组仿真实验验证了所提方案的实用性。即在同时考虑状态量化和输入量化的情况下,无人船仍能保持对理想轨迹良好的跟踪性能,并有效减轻了执行器的执行频次,更符合航海工程实践。

融合模糊聚类和自适应去噪的推荐遗忘学习算法

隐私保护在推荐系统中具有至关重要的地位,因为它有助于保护用户的敏感信息免受泄露风险。近年来,推荐遗忘学习作为一种有效的隐私保护手段引起了越来越多的关注。现有方法为了提高模型的训练效率,通常将数据划分为子分区进行训练。然而,简单划分子分区会破坏用户-项目间的完整性,降低数据的可用性。此外,子分区中隐式反馈的假阳性噪声会干扰模型的训练,使其无法准确地捕捉用户的真实偏好。为解决上述问题,提出了融合模糊聚类和自适应去噪的推荐遗忘学习算法(FDRU)。该算法使用模糊聚类来划分数据集,通过计算交互样本到各个聚类中心的余弦距离来确定隶属度,进而将训练集划分为若干个子分区。FDRU设计了一种自适应去噪方法,其能够根据阈值动态地剔除子分区中的假阳性噪声。通过动态权重聚合子模型进行预测和Top-N推荐。为了验证提出算法的性能,在三个公开数据集上进行实验验证,实验结果表明,提出的算法在召回率和归一化折损累计增益上优于其他基准算法。

曲面抛光机器人的模糊自适应阻抗控制

为了使机器人在曲面零件抛光过程中实现精确的力控制,进行了合理的轨迹规划与重力补偿分析,分析了阻抗控制参数对力控制稳态误差的影响。建立了曲面法向上的系统刚度模型,为了使机器人抛光系统在不同系统刚度下能够具有较好的力跟踪性能,提出能够适应系统刚度变化的模糊自适应阻抗控制模型,该模型根据力误差和力误差率,按照一定的模糊规则调整阻抗控制参数,实现了稳定的法向力控制和位置控制。仿真和试验表明,模糊自适应阻抗控制模型力控制的最大误差在±2 N以内,利用该模型抛光的圆柱凹型曲面工件表面轮廓算术平均偏差达到0.035μm,相比传统阻抗控制模型降低了59.7%,抛光质量也得到显著提高。

自适应神经模糊推理系统优化的快速上肢评估方法

传统方法对工作相关肌肉骨骼疾病风险评估的输入变量变化敏感性较低,导致风险评估输出结果的精确性和可靠性不足。为更加准确地进行人因工程风险评估,提出了基于自适应神经模糊推理系统的快速上肢评估方法(RULA)。首先,基于卷积神经网络对视频中人体工作姿势的关键点进行检测及识别,并计算关节角度;其次,基于自适应神经模糊推理系统对快速上肢评估方法进行改进,搭建工作相关肌肉骨骼疾病风险评估架构以解决评估不同姿势时获得相同评分的问题;再次,随机选取不同工作姿势的关节角度数据对网络进行训练和检测,调整基于自适应神经模糊推理系统和快速上肢评估方法的工作相关肌肉骨骼疾病风险预测模型的最佳参数;最后,选取关节角度数据集里的前15个工作姿势进行相关性验证,将结果与原始快速上肢评估方法的结果进行比较,应用树枝修剪工具的操作过程进行案例分析以实现风险得分的实时动态评估。结果表明,优化后的快速上肢评估方法比原始方法更敏感,验证了利用自适应神经模糊推理系统能够有效改进快速上肢评估方法并实时预测风险得分。

基于模糊自适应PID的汽车硅油风扇离合器性能测试系统研究

以汽车硅油风扇离合器为研究对象,结合单片机和传感器技术,开发出性能测试系统.提出模糊自适应PID动态控制算法,设计控制器控制温度,利用速度传感器检测风扇转速,对测试系统进行整体设计,给出了硬件总体设计框图,设计模拟量输入输出电路,并设计对应的软件系统.实验结果表明:测试系统升降温速率最高不超过8.5℃/min,耦合区加温速率约为2.3℃/min,分离区降温速率约为6.6℃/min,系统性能稳定,符合标准.

欠驱动航天器模糊自适应增强耦合姿态控制

在快速轨道机动期间,针对固体推进作用下推力偏心、安装误差等因素带来的姿态强干扰问题,提出了一种基于推力矢量控制技术的航天器姿态欠驱动智能控制方法。首先,建立了航天器姿态误差动力学模型,并分析推力矢量控制输入的欠驱动特性。然后,考虑强干扰不确定性和滚转通道耦合弱的问题,设计了基于增强耦合策略与自适应模糊观测器的欠驱动智能控制律,结合模糊逻辑函数逼近强干扰不确定项并引入控制律中,实现航天器的姿态欠驱动智能控制,通过Lyapunov理论证明了系统的稳定性。最后,通过与分层滑模控制方法进行对比仿真,验证了所设计的方法能够使得三轴姿态稳定时间缩短14%,滚转通道耦合弱产生的静差被有效消除,为快速轨道机动期间的强干扰抑制技术提供基础。

基于模糊增益滑模四旋翼无人机自适应容错控制

针对四旋翼无人机执行器故障下的轨迹跟踪问题,提出一种基于模糊增益滑模的自适应容错控制方法.首先,针对直接控制通道利用自适应机构在线估计执行器故障并加以补偿,采用基于模糊增益的滑模控制器设计可调控制器以满足鲁棒性要求.针对间接驱动通道设计基于模糊增益的滑模控制器,从而实现无人机全通道的容错控制设计,该方法具有良好的容错能力的同时,能很好地抑制系统颤振,获得平滑的控制信号.最后,对四旋翼无人机在不同控制器下的轨迹追踪性能进行了对比仿真,结果表明,系统在故障以及扰动下具有良好的飞行性能.

基于模糊PID控制的粉碎机转速和位置自适应控制研究

为提高粉碎机的控制性能,提出一种基于模糊PID控制的粉碎机转速和位置自适应控制算法。方法以粉碎机STM86步进电机控制为研究对象,构建粉碎机驱动电机数学模型,并结合PID控制和模糊控制设计基于模糊PID控制算法,以实现粉碎机的自适应控制。结果表明,模糊PID控制算法对粉碎机速度和位置控制的超调量分别为4.20%和0.13%,调节时间分别为0.21 s和0.02 s、平均跟随误差分别为0.02 mm和0.01 r/min;相较于PID控制、模糊滑模控制、模糊自抗干扰控制算法,模糊PID控制算法具有更低的超调量,更短的调节时间和更小的平均跟随误差。由此得出,模糊PID控制方法可实现更优异的粉碎机自适应控制,且具有一定的实际应用价值。

基于自适应遗传算法的红外子热像图模糊增强方法

为了提高红外子热像图的边缘强度、信息熵和清晰度等,使图像视觉效果有所提高,研究了一种基于自适应遗传算法的红外子热像图模糊增强方法。对含有噪声的红外子热像图展开小波变换,分别获取高、低频小波系数,低频部分的小波系数不进行任何处理,高频部分的小波系数引入最小二乘对其进行总体估计,同时逆变换处理估计后的小波系数,完成红外子热像图去噪处理。通过模糊增强算法增强处理红外子热像图,同时引入自适应遗传算法优化处理模糊参数,实现红外子热像图模糊增强。实验结果表明,本文所提方法的图像更加清晰,且对比度也明显得到改善,其平均对比度值为0.075,平均边缘强度值为67.14,平均信息熵值为8.59,平均清晰度值为13.73,充分说明该方法获取的红外子热像图模糊增强效果更加理想,能够有效提升视觉效果。

超高速飞行器自适应模糊超螺旋控制律设计

针对超高速飞行器多源扰动下高精强鲁棒控制需求,提出了一种自适应模糊超螺旋控制律。首先,给出控制导向的超高速飞行器姿态模型;其次,采用广义超螺旋算法设计控制器,实现滑模变量与跟踪误差的高精收敛;同时,引入高阶齐次观测器估计飞行器复杂扰动,并在控制律中做前馈补偿以提高算法鲁棒性。针对控制增益选取问题,基于模糊算法,通过融合专家经验,建立控制增益与滑模变量直接关联。相较传统自适应方法,该自适应律可实现控制增益快速调节整定,同时兼顾系统响应速度、鲁棒性与抖振抑制需求。最后,以考虑复杂多源干扰的超高速飞行器为对象进行仿真,结果证明了自适应模糊超螺旋控制律的有效性。

基于模糊自适应PID控制器的夹具自适应控制研究

为提高夹具自适应控制的稳定性和响应速度,以电磁无心夹具为研究对象,提出一种基于模糊自适应比例-积分-微分(proportion integration differentiation, PID)控制器的控制方法。首先构建夹具数学模型,然后结合模糊控制和PID控制的优势,构建模糊自适应PID控制器对夹具进行自适应控制,最后通过在MATLAB软件上进行仿真。结果表明,该方法实现了阶跃信号、突加负载、正弦信号输入等不同条件下的夹具控制,且具有优异的控制性能。整个控制过程中,该方法超调量为2.11%,响应时间0.08 s。相较于PID控制器、模糊控制器、自抗扰控制器、模糊滑模控制器,该方法提高了夹具自适应控制的精度和响应速度,且可用于实际夹具自适应控制中,具有一定的实际应用价值。

基于模糊滑模控制器的机械臂自适应控制研究

为提高机械臂自适应控制精度,研究了基于模糊滑模控制器的机械臂自适应控制方法。通过设计干扰观测器,可以估计机械臂动力学模型内的外界干扰值;依据外界干扰值,对机械臂进行前馈补偿控制;以前馈补偿控制力矩为基础,设计模糊滑模控制器,完成机械臂自适应控制。实验结果表明,该方法可有效自适应控制机械臂,令机械臂各关节运行轨迹精准跟踪指定轨迹,且控制后的运行轨迹平滑,无抖动现象,即该方法可提升机械臂自适应控制精度与抗干扰性。

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。

基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制方法

截割路径自适应控制是提高采煤机生产效率和质量的重要手段,但现行方法控制精度较低,在实际中,截割路径RMSE、MAE均比较高。针对现行方法存在的不足和缺陷,提出基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制方法。采用多传感器融合技术感知采煤机截割运动学模型中位置及状态信息,并对多传感器数据融合处理,根据采煤机截割运动学规律得到采煤机截割路径,模糊化截割路径偏差,利用PID控制器调控比例、积分、微分3个参数,修正采煤机截割路径偏差,实现基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制。实验证明,设计方法应用下的采煤机截割路径RMSE和MAE得到了明显降低,为采煤机截割路径自适应控制提供了一定参考。

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。

基于灰狼自适应阈值分割和改进模糊增强的红外图像NSCT增强算法

研究低成本和便携的红外成像技术是最近几年带电检测的发展趋势,为减少红外检测环境、红外传感器以及其他因素的影响,解决红外检测中红外图像含噪声干扰、模糊和对比度低的问题,文章设计了一种基于灰狼自适应阈值分割和改进模糊增强的红外图像NSCT增强算法。对原始红外图像进行NSCT域变换;变换后含有噪声的高频分量采用VT去噪后,接着采用改进模糊增强处理;对变换后含有电力设备主体的低频分量进行灰狼自适应阈值分割为背景和前景部分,随后分别进行增强处理;最后将处理后的各分量进行逆NSCT变换。经对比应用,验证了该算法应用在变电站电力设备红外检测上的优越性:文章算法与其他算法相比在边缘强度、信息熵、对比度、标准差、峰值信噪比五类评价指标上的涨幅至少为3.94%、2.16%、9.86%、7.45%、21.86%。文章算法处理后的红外图像符合人眼视觉效果,更易于人眼识别故障,有利于电力设备热故障的检测与故障定位。

抽水蓄能机组新型变工况自适应模糊控制策略

针对抽水蓄能机组工况之间频繁转换、常规比例-积分-微分控制(proportional-integral-derivative control,PID)控制对不同工况变化下适应性弱及现有的新型控制方法难以应用于实时性要求较高的可编程逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)调速系统中等问题,同时考虑到导数分量易引入高频测量噪声。结合模糊控制理论,创新地提出了一种以水头和功率作为模糊推理输入变量的新型自适应模糊PI控制器(innovative adaptive fuzzy PI,IAFPI)。首先结合所设计的控制器建立了基于弹性水击和对数投影曲线法的抽水蓄能调节系统精细化模型;然后利用多目标粒子群算法(multiple objective particle swarm optimization,MOPSO)优化该模型的控制参数;最后结合我国某实际抽水蓄能电站数据,分别与传统PI、传统模糊PI控制在不同负荷不同水头下进行对比仿真试验;验证所设计的新型自适应模糊PI控制器可有效提高机组对工况变化的自适应性。

基于自适应敏感区域变异的覆盖引导模糊测试

针对覆盖引导的模糊测试(CGF)中存在大量无效变异且造成性能浪费的问题,提出一种自适应敏感区域变异算法。首先,根据变异出的测试用例是否执行新路径将对应的变异位置分为有效变异位置集合和无效变异位置集合;然后,基于有效变异位置确定敏感区域,将后续的变异集中在敏感区域内。在后续的模糊测试过程中,根据测试用例的执行结果自适应地调整对应种子的敏感区域,减少无效变异。此外,设计新的种子选择策略配合敏感区域变异。将自适应敏感区域算法集成至美国模糊循环(AFL),并将它命名为SMAFL(Sensitive-region-based Mutation American Fuzzy Lop)。在12个流行的应用程序上评估SMAFL,实验结果表明,与AFL相比,当初始种子数为1时,SMAFL发现的路径数平均提升了31.4%,模糊次数增加了3.4倍;并且在12个程序中都实现了更高的代码覆盖率。在对LAVA-M数据集的测试中,SMAFL比AFL多发现2个bug,并且发现相同bug所用时间更短。整体地,自适应敏感区域变异算法能提升模糊测试器的探索效率。

基于虚拟惯量模糊自适应的新能源逆变器频率主动支撑策略

新能源通过逆变器大规模接入孤岛微电网,导致系统惯量水平持续下降,系统频率面临严峻的失稳风险。针对此问题,提出了一种基于虚拟惯量模糊自适应的新能源逆变器频率主动支撑控制方法,利用新能源逆变器直流侧电容主动支撑系统频率。首先,通过在新能源逆变器控制回路中引入基于模糊控制的新能源逆变器直流侧电容电压-系统频率耦合的功率控制项,使直流侧电容具备与同步发电机相似的惯性响应。然后,计及频率响应过程对虚拟惯量的差异化需求,设计模糊控制规则,根据频率波动区间自适应调整新能源逆变器直流电容附加虚拟惯量,以减缓系统频率偏移速度,改善系统频率极值,并加快系统频率恢复速度。其次,通过构造李雅普诺夫能量函数证明了采用所提控制方法后系统的稳定性。最后,仿真和实验验证了所提控制方法的有效性。

基于模糊聚类的沂水雪茄烟种植生态适应性评价

通过生态适应性评价筛选适合雪茄烟种植生产的区域,是提升雪茄原料产量与质量、促进雪茄产业发展的前提。以山东沂水雪茄庄园为例,运用生育期平均气温、昼夜气温差、生育期≥10℃活动积温、生育期相对湿度、生育期降雨量以及生育期日均日照时数等雪茄种植生产的重要气候指标,对哈瓦那、比那尔得里奥、什邡等11个国内外优质雪茄烟区进行模糊聚类并通过隶属度函数求得各地区相应的CFI值。模糊聚类结果表明,可将11个区域划分为4类,其中沂水气候条件与哈瓦那、比那尔得里奥、什邡、多米尼加、巴伊亚州等国内外优质雪茄种植地区相似,它们的气候适宜性指数CFI值依次为沂水(0.931)、哈瓦那(0.963)、比那尔德里奥(0.956)、什邡(0.944)、多米尼加(0.932)、巴伊亚州(0.892),尤其沂水与多米尼加的CFI指数最为相近。由此得出,沂水雪茄庄园具有种植优质雪茄烟的生态气候条件。