规则自适应模糊控制在同步发电机励磁系统中的应用

对于像电力系统这样的典型非线性系统,采用常规PID控制器很难保证系统在不同工作状态下均取得良好的控制效果。采用模糊参数自适应PID励磁控制器对解决小干扰下的励磁控制问题具有较好的控制效果。当系统工作状态变化较大以及遇到较强的干扰时,系统控制性能将趋于恶化。为解决此问题,提出了同步发电机励磁系统的规则自适应模糊控制方案。主要讨论在模糊集Ai、Bi 的比例因子K1、K2、K3给定的条件下,通过调整 di 的取值来实现控制规则的 自适应问题, 该规则自适应机构由两组关于控制规则自生成与自校正的元规则组成。仿真结果表明,所提出的方案正确可行并具有良好的性能。

规则自适应模糊控制电弧传感器设计

介绍了一种基于电弧传感器的焊缝跟踪系统。该系统采用了自适应模糊控制理论,在焊缝跟踪中可以通过调整规则因子来改善模糊控制质量。针对V型坡口的焊接试验证明,系统具有较高的响应速度和控制精度,完全能够满足实际工程的应用需要。

基于规则自适应的转速控制系统

提出了一种基于规则自适应的转速控制系统，并以发动机运动件疲劳试验机的转速恒值控制作为一项实时控制的应用例子，给出了系统设计、硬件结构和软件结构，包括作为专家知识主体的一组控制规则。控制效果良好，完全满足了用户的要求，为发动机相应部件的可靠性检验与鉴定提供了强有力手段。

基于规则自适应校正的化学除磷控制方法研究

针对污水处理厂化学除磷过程药耗较高的问题,提出一种基于规则自适应校正的除磷加药控制方法。在自适应规则库建立过程中,首先采用T-S模糊神经网络对影响出水总磷的水质情况进行分级,然后结合专家经验和进水流量制定自适应规则库,输出信号为加药频率基值。在反馈校正的设计过程中,采用基于遗传算法改进的PID对加药频率进行精准校正。经现场试验验证,本方法能在保证出水总磷达标前提下有效节省化学除磷药剂。

基于上下文赌博机的自适应实时车间调度

传统的多Agent车间调度方法使用单一调度规则,忽略了生产环境变化对调度规则适用性的影响,导致调度结果欠佳.本文针对该问题提出一种自适应实时车间调度方法,通过上下文赌博机对工件调度过程进行类比建模.经过若干回合学习的上下文赌博机模型能够依据生产环境制定调度决策,获得优异的调度结果.最后,通过仿真实验验证了提出方法的有效性.

基于近似ECMS策略的HEV自适应规则能量管理控制研究

为解决当前等效燃油消耗最低策略实时性差的问题,寻求一种近似ECMS的规则控制策略,建立ECMS控制模型,分析等效因子、等效油耗和分配转矩之间的关系,获取ECMS策略下转矩分配的定性规律。基于此规律提出一种基于分段线性SOC反馈的自适应规则策略,并在自定义循环工况下对提出的自适应规则控制策略与传统控制策略进行仿真对比,结果表明:提出的控制策略具有良好的SOC控制能力,与传统规则策略比较,燃油消耗降低了16.37%。搭建硬件在环试验系统,对自适应规则能量管理控制策略进行试验验证,结果表明:所提出的控制策略具有较好的实时性、稳定性和准确性,可应用于实车控制。

基于MIT规则的自适应扩展集员估计方法

用于非线性椭球估计的自适应扩展集员(Adaptive extended set-membership filter,AESMF)算法在实际应用中存在着过程噪声设定椭球与真实噪声椭球失配的问题,导致滤波器的估计出现偏差甚至发散.本文提出了一种基于MIT规则过程噪声椭球最优化的自适应扩展集员估计算法(MIT-AESMF),用于解决非线性系统时变状态和参数的联合估计和定界中过程噪声无法精确建模问题的新算法.本算法通过MIT优化规则,在线计算使一步预测偏差包络椭球最小化的过程噪声包络椭球,以此保证滤波器健康指标满足有效条件;最后,采用地面移动机器人状态和动力学参数联合估计验证了所提出方法的有效性.

基于梯度自适应规则的自适应UKF算法及其应用

针对量测噪声方差统计值未知的非线性UKF(Unscented Kalman Filter)滤波问题,提出了一种基于梯度自适应规则的自适应UKF算法;在标准的非线性UKF算法基础上,根据残差方差阵的估计值与真实值之差构造代价指标函数,并将该函数相对于参数变化的负梯度方向作为参数更新的方向,构建自适应调节机制;将算法应用于GPS/DR(Dead-Reckoning)组合导航系统中,仿真结果显示状态估计误差具有良好的收敛性,估计精度较噪声观测器有明显改善,表明算法对量测噪声方差阵的动态变化具有较强的适应性。

基于自适应变异规则的一种有效的进化规划

为改善普通进化规划的算法性能 ,通过学习进化过程中获得的种群整体进化信息 ,提出进化规划的一种新的自适应变异规则。基于该规则的进化规划不仅能加快算法的收敛速度 ,而且能有效地保证种群的多样性。用该方法可求解具有多个极值点的函数优化问题 。

基于自适应规则的车间实时调度方法研究

论文提出了一种基于自适应规则的作业车间实时调度方法,方法中使用强化学习的Q学习算法对调度规则进行训练和学习;经过学习后,作业调度系统可以根据系统状态选择合适的调度规则进行作业调度以实现调度的优化。在仿真实验中通过跟单一调度规则的比较,验证了自适应调度规则的有效性。

基于区域统计直方图与自适应规则的图像匹配算法

当前解决图像匹配算法主要是依靠独立像素点的灰度特性来完成图像配准,当匹配图像存在较大的灰度差异时,易出现较多的误匹配点,使得算法的鲁棒性与匹配正确度不高。提出基于区域统计直方图耦合自适应规则的图像匹配算法。首先,利用积分图像的方式求取矩形区域内像素值,再采用Hessian矩阵行列式提取特征点,以提高算法的计算效率;然后,引入极坐标系,对特征点的邻域进行分割,利用像素点对应的微分不变矢量的特性,构建区域统计直方图模型,用以求取分割区域内所有像素点的微分不变量的统计直方图,生成特征描述子。将特征点对应的描述子向量进行欧式度量,借助自适应规则对门限值进行整定,完成特征点的匹配,以提高算法的匹配精度以及鲁棒性;最后,引入PROSAC算法,通过对匹配特征点之间的极限距离平方和进行评估判定错误匹配点,以剔除错误匹配点。仿真实验结果表明,与当前图像匹配算法相比,所提出的算法具有更高的配准精度与鲁棒性。该算法在图像伪造、图像检索等信息应用领域具有重要应用价值。

基于事例的自适应关联规则挖掘模型的研究

认为传统的关联规则挖掘模型主要是针对结构化数据 ,其可信度和支持度不能随环境的变化自适应调节 ,即缺乏自适应性 ,而现实中还存在大量非结构化的数据 .针对传统发现模型的不足提出了一个基于事例的自适应关联规则发现模型 ,它不仅可以处理对非结构化数据的数据挖掘 ,而且还可以随着环境的变化自适应调节支持度和可信度 .

基于自适应规则的择路演化研究

从研究出行者个体出行的行为特性出发,研究其择路行为有重要的意义.在自适应规则的基础上,考虑OD(Origin and Destination,简称OD)量服从一个概率分布(本文中假设服从正态分布)的情况下,研究出行者择路的演化.结果表明,对于固定或随机的OD量,路径流量均能收敛.并且,当OD量是随机变量时,如果均值一定,方差越大收敛速度越慢;如果方差一定,增大均值基本不会改变收敛速度,但对收敛前路径流量在演化过程中的波动幅度有较大的影响.此外,还考虑了多种交通方式并存下的择路模型及演化.演化结果表明,小汽车出行的不稳定性和自主性要比公交车出行高.

基于动态脚本自适应规则库的智能角色战术生成

本文提出基于动态脚本自适应规则库为智能角色生成战术的方法,通过动态脚本中的自适应规则库为智能角色提供合理的战术,使智能角色适应玩家的行为。在实际电力安全规程仿真游戏中,对智能角色战术执行结果进行测试。结果表明,动态脚本自适应规则库提供的战术使智能角色的胜率大大提高。

低压铸造液面加压系统的自适应模糊与积分控制

在分析常规模糊控制、规则自适应模糊控制和积分算法的基础上,对低压铸造液面加压系统进行了仿真试验。仿真结果表明,规则自适应模糊控制具有较好的动态和静态性能,不但具有很好的工艺曲线跟踪性能,而且对过程参数的变化有很强的适应性。加入误差连续量的积分作用时,采用分离算法,可消除稳态误差和防止产生较大的超调。本文所采用的控制规则在线自适应算法和积分分离算法相结合的控制方案为低压铸造液面加压系统的控制提供了一条有效途径。

基于规则学习的林火蔓延元胞自动机模型

由于元胞自动机模型本质上的自组织特性与林火行为很接近,近年来基于元胞自动机的林火蔓延模型引起了广泛的关注.典型的元胞自动机是按照确定的映射规则自主地随时间演进的.当环境发生变化的时候规则需要由人工静态地进行调整、修正,因此效率低、对环境变化的适应能力差,模型的可移植性也不令人满意.这是基于CA的林火蔓延模型难以推广的主要原因之一.本文提出了一种应用人工免疫机制对元胞自动机规则进行自适应调节的方法,并在此基础上建立了一个林火蔓延实验模型.仿真实验表明经过规则学习,该模型具有了一定的火线形状的自纠正能力.

一种新的湿纸码自适应信息隐藏方法

基于湿纸码"不依靠载体元素本身传递信息"的特性,提出一种新的以图像位平面为载体的湿纸码自适应信息隐藏算法(wet papercode adaptive steganography,WPCAS).通过研究图像中载密位平面小块复杂性的统计特性,建立了符合人眼视觉遮蔽效应的自适应选择规则.使用该选择规则能精确分割位平面的类噪声区和平滑区,将秘密数据隐藏在视觉隐蔽性好的位平面类噪声区,从而增强了秘密信息的不可觉察性.同时,采用湿纸码使该方法的选择规则和载密元素集对接收者完全透明,基于规则的攻击对WPCAS完全失效,因而抗攻击性能得以提高.与经典位平面复杂度分割(bit-plane complexity segmentation,BPCS)以及基于BPCS的改进算法的比较实验表明,WPCAS在增人嵌入容量、改善载密图像质量以及提高信息隐藏安全性方面具有优势.

混联式汽车电泳涂装输送机构的时延估计自适应滑模控制

采用时延估计技术,为一种新型混联式汽车电泳涂装输送机构建立既能全面反映动力学特性,又能实现实时控制的动力学模型;为解决系统中存在的不确定性和时延估计误差的问题,引入滑模控制策略;为使系统具有较好跟踪性能的同时,有效减弱滑模控制引起的抖振,在滑模控制中引入一种既能调整滑模切换增益大小,又能改变其调整速度的自适应规则,进而提出一种无需不确定系统上界信息的时延估计自适应滑模控制,并运用Lyapunov稳定性理论证明了所提出控制算法的稳定性。利用MATLAB对时延估计自适应滑模控制和不改变滑模切换增益调整速度的自适应滑模控制进行对比仿真,并在样机上进行实验验证,结果表明:时延估计自适应滑模控制能在无需不确定系统上界信息的条件下使系统具有良好的跟踪性能,同时有效减弱滑模控制的抖振。

自适应膜计算算法及在ABS系统中的应用

针对传统方法设计的PID控制器在汽车防抱死控制系统(AntilockBrakingSystem,ABS)中,难以满足全工况运行的性能要求,提出一种自适应膜计算优化算法用于整定PID控制器参数。所提算法改进了变异规则在寻优过程中的自适应性,从而克服算法的收敛速率低及较差的抗欺骗能力。算法通过自适应变异规则、转位规则、交叉规则及交流规则对膜内可行解不断更新,最终求出最优解。通过4个不同维数的典型测试函数对算法的计算精度,收敛速率等性能的测试显示了该算法有效性,并明显优于4种对比算法。最后,将算法用于ABS系统中,整定的PID控制器参数实现了良好的全工况下制动控制性能。

一种新的基于小波变换的自适应MRI增强算法

提出了一种新的基于小波变换的自适应MRI增强算法。该新算法采用两个非线性自适应规则分别增强低频和高频的小波系数,并且在增强图像信号的同时抑制、减小其中的噪声。实验结果表明新算法增强后的图像具有很好的对比度,且结果图像中的噪声要比其他基于小波变换的自适应增强算法得到的增强后的图像中的噪声要少很多。