基于T-S模糊故障树的驱动电机冷却系统可靠性分析

车用驱动电机液压冷却系统存在故障机理不确定等问题。本文应用模糊数描述其故障概率和故障程度,建立驱动电机冷却系统的T-S模糊故障树模型,计算系统模糊可能性,分析各部件的概率重要度和关键重要度,找出影响系统可靠性的关键部件。

基于T-S模糊逻辑的混合储能孤岛直流微电网功率分配控制

在含混合储能的直流微电网中,传统阻容下垂控制无法解决由线路电阻和负荷功率波动导致的系统功率分配失衡问题。为此,提出一种基于Takagi-Sugeno(T-S)模糊逻辑的自适应阻容下垂控制方法以实现混合储能的分频分配。根据蓄电池和超级电容的物理特性,建立单个蓄电池支路输出电压、蓄电池组间输出功率差额和阻性下垂系数之间的T-S模糊逻辑关系,以及单个超级电容支路输出功率及其变化率、超级电容组间功率差额和容性下垂系数之间的T-S模糊逻辑关系,并由此构建基于T-S模糊逻辑的阻容下垂控制器。推导含混合储能的直流微电网中各部分的平均阻抗模型,并采用阻抗比分析法对微电网的小信号稳定性进行研究。MATLAB/Simulink仿真结果表明,基于T-S模糊逻辑的阻容下垂控制可保证在线路电阻和负荷功率波动情况下系统功率的合理分配。

T-S模糊系统的自触发有限时间H∞控制

为克服事件触发控制对硬件设备的依赖以及控制策略频繁更新的局限,针对一类不确定Takagi-Sugeno(T-S)模糊系统的有限时间H∞控制问题,引入自触发机制,提出一种基于此机制下只与触发时刻状态有关的模糊控制器设计方法;基于自触发机制并结合有限时间控制的思想,通过设计触发间隔函数、推导并求解线性矩阵不等式(LMI),使得系统在保障稳定性的前提下,系统运动轨迹不会超过一定的界限,并达到所期望H∞性能水平;同时相较于事件触发机制,自触发机制位于系统内部,无需额外硬件设备接收触发信号且只需利用当前的触发状态信息来预测下一触发时刻,在一定程度上进一步降低系统资源成本;此外,利用李亚普诺夫函数对系统稳定性进行了严格分析,并提供一个确保能够防止芝诺现象发生的证明;最后,通过数值仿真、单连杆刚性机器人系统实例仿真两个实验说明所提方法的有效性。

基于T-S模糊建模的气动肌肉拮抗关节预测角度控制

目的:为了提升气动肌肉拮抗关节的控制精度。方法:提出了一种用于气动肌肉拮抗关节角度跟踪的T-S模糊模型预测控制方法。建立了拮抗关节的T-S模糊模型,并对模型进行了离散化处理;基于离散后的T-S模糊模型,设计了拮抗关节的模型预测控制器,通过特征值法验证了系统的稳定性。结果:仿真实验表明,T-S模糊模型预测控制器跟踪±15°和±10°的角度时,相对于传统模型预测控制,平均绝对误差分别降低了29.05%和44.11%。结论:设计的T-S模糊模型预测控制器提高了气动肌肉拮抗关节的控制精度。

基于T-S模糊神经网络的光伏发电机组自动控制

光照情况变化会使光伏发电机组功率呈现不稳定性,加大光伏发电机组控制难度,为此,设计了基于T-S模糊神经网络的光伏发电机组自动控制方法。构建光伏阵列数学模型,分析在均匀和不均匀2种光照情况下光伏发电机组特性曲线。以分析结果为依据,采用T-S模糊神经网络构建光伏发电机组自动控制模型。为保证良好的控制效果,引入定比因子优化隶属度函数,输出最佳跟踪结果,结合最佳跟踪结果和自动控制模型实现光伏发电机组自动控制。测试结果显示,该方法能够完成光伏阵列特性分析,控制效果好。

基于量子衍生涡流算法和T⁃S模糊推理模型的储层岩性识别

鉴于梯度下降法易陷入局部极值、普通群智能优化算法易早熟收敛,提出一种基于量子衍生涡流算法(Quantum Vortex Search Algorithm,QVSA)和T⁃S模糊推理模型的岩性识别方法,QVSA具有操作简单、收敛速度快、寻优能力强等优点,有助于T⁃S模糊推理模型获得最优参数配置,从而实现储层岩性的准确识别。首先利用具有全局搜索能力的QVSA优化T⁃S模糊推理模型的各种参数;然后利用主成分分析方法降低获取的地震属性维度;再利用优化的T⁃S模糊推理模型识别储层岩性。实验结果表明,利用反映储层特征的8个地震属性识别储层岩性时,所提方法的识别正确率达到92%,比普通BP网络方法高5.1%,同时查准率、查全率、F1分数等指标也较BP网络方法提升明显。

基于T-S模糊模型的桥吊系统积分状态反馈控制

小车定位精度和负载摆角大小是桥式起重机控制系统的两个重要性能指标。采用状态反馈控制时小车位移会存在稳态误差,为了消除稳态误差,提高系统的定位精度,给出基于T-S模糊模型的积分状态反馈控制方法。在桥式起重机非线性动力学模型基础上,建立增维T-S模糊模型,基于所建模型设计并行结构的积分状态反馈控制器,通过线性矩阵不等式计算反馈增益矩阵,并对闭环系统的稳定性进行分析。实验结果表明积分状态反馈控制不仅可以提高系统的定位精度,减少定位时间,而且有较好的抗干扰能力。

基于双边闭环函数的T-S模糊模型非线性系统网络跟踪控制

研究了一类基于T-S模糊模型的非线性系统网络跟踪控制问题。首先基于输入时滞法,建立了考虑网络诱导时滞和数据丢包的T-S模糊模型非线性系统跟踪误差模型;然后利用采样区间[t_(k),t_(k+1))信息,构建了一个新的双边闭环Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函,并使用新的L-K泛函和自由权矩阵积分不等式,得到了非线性网络系统H_(∞)跟踪控制的稳定性判据,以及控制器的设计方法。仿真结果表明,在相同网络条件下,所设计模糊控制器产生的跟踪误差相比已有文献结果明显更小;在相同的H_(∞)跟踪性能要求下,比已有文献具有更大的输入时滞上界,表明相较于现有方法,所提方法的保守性更低。

通信受限下T-S模糊网络控制系统L_(1)动态输出反馈控制

针对通信受限的非线性网络控制系统,为兼顾系统性能和节约利用网络资源,引入事件触发通信机制(ETCM),利用时延建模方法和并行分布补偿(PDC)技术,将连续控制系统建模为一个采样数据误差依赖的非线性网络化系统模型;构建保守性低的时滞依赖和模糊基依赖的Lyapunov-Krasovskii泛函,给出增广系统稳定性和鲁棒性结果,得到鲁棒控制器存在的充分条件,提出一种基于线性矩阵不等式(LMIs)的事件触发参数,以及全局模糊L 1动态输出反馈控制器参数的协同设计方法。采用永磁同步电动机模型仿真验证,结果表明该设计方法可减少网络资源占用,达到闭环控制系统的性能要求。

不确定非方广义分数阶T-S模糊系统的鲁棒镇定

针对不确定非方广义分数阶T-S模糊系统阶数为0<α<1的鲁棒镇定问题,提出了一个有效的判据.首先,利用一个新的T-S模糊动态补偿器,将不确定非方广义分数阶T-S模糊系统转化为一个增广的不确定方形广义分数阶T-S模糊系统.由于增广变量的引入,动态补偿器的设计问题可以等价为静态输出反馈控制器的设计问题.其次,设计一个分数阶导数反馈控制器对得到的增广系统进行正常化处理.然后,对正常化得到的不确定分数阶T-S模糊系统进行研究,得到一个系统渐近稳定的充分条件.该条件保守性小并且形式简洁.最后,通过一个数值算例和一个实际例子验证了本文所提出结论的正确性和有效性.

T-S模糊时滞广义系统的滑模无源控制

基于Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型,研究了一类具有时滞项广义系统的滑模无源控制问题。首先,设计积分型滑模面并利用等效控制获得系统的滑动模态方程,分析开环系统的无源性,进而得到广义系统满足无源性的充分条件,并利用Linear Matrix Inequatility(LMI)工具箱求得增益矩阵;然后,为系统设计滑模控制器,并设计了新的趋近律,和传统趋近律相比,有效消除了抖振现象,保证系统可以在有限时间到达设计的滑模面;最后,利用Simulink进行仿真实验,得到的结果证明结论有效。

基于T-S模糊故障树的下滑信标故障诊断分析

为解决实际仪表着陆系统下滑信标(glidepath beacon, GP)故障时无法快速定位故障点的难题,提出基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊故障树的故障诊断方法。通过对GP系统进行不同功能系统的划分,进行T-S模糊建模,为每个板件的故障可能性进行模糊数赋值,计算故障程度的隶属度,实现复杂系统的定量计算。建立起两种计算方法,分别为根据系统各板件的故障可能性及根据各板件当前的故障程度来计算系统的故障可能性。经对比,计算结果与实际情况相符,第一种算法适用于简单系统或复杂系统板件的故障诊断,第二种算法适用于大多数系统。可见此法在GP故障诊断方面具有有效性。

基于T-S模糊故障树和贝叶斯网络的建筑施工风险评估模型建立及应用

作为国民经济发展的支柱产业,建筑业安全事故频发,施工安全形势严峻。为有效评估和降低建筑施工安全风险,将T-S模糊故障树和贝叶斯网络进行结合,建立一种建筑施工风险评估模型。利用T-S门规则和贝叶斯网络的条件概率,建立T-S模糊故障树的贝叶斯网络转化模型,引入模糊理论对事件风险概率进行模糊化,最终借助贝叶斯网络双向推理算法计算故障概率、重要度及后验概率。结果表明,该模型能够根据基本事件风险概率进行量化计算,以正向推理方式计算体系事故发生概率;能够量化根节点的模糊重要度,确定事件重点管控顺序;且可以通过反向推理计算根节点后验概率,确定故障排查顺序。该计算模型最大限度贴近实际施工情形,更加科学合理地进行建筑施工风险评估,可为建筑施工的安全风险评估和精准化管理提供理论支持。

基于增广Lyapunov泛函的时变时滞T-S模糊系统稳定性分析

针对含有时变时滞的T-S模糊系统进行稳定性分析。首先,利用线积分李雅普诺夫函数和增广李雅普诺夫泛函方法,构造一个包含更多有效信息的李雅普诺夫泛函,使增广向量中不仅包含了双重积分,还包括含时滞乘积项的双重积分。然后,采用一种估计精度更高的广义自由权矩阵不等式方法对泛函导数中的积分项进行界定,从而得到了保守性更小的稳定性判据。接着,对所得到的稳定性条件通过三阶矩阵不等式判定方法转化为线性矩阵不等式的形式。最后,采用两个数值算例验证所提出的稳定性判据的优势。

基于T-S模糊神经网络的飞行学员飞行技能评价模型构建研究

为准确评价飞行学员飞行技能的优劣,在分析飞行学员起落航线各飞行阶段任务的基础上,参照飞行训练手册并结合与教员的访谈,建立了飞行学员飞行技能评价指标体系。运用T-S模糊神经网络搭建的飞行技能评价模型实现对飞行学员飞行技能评价,采集118名飞行学员飞行数据(有效数据110组),80组数据用于训练模型,30组数据用于测试,以验证模型评价的适用性和精确度。结果表明:T-S模糊神经网络具有很好的学习效率,评价飞行学员飞行技能准确度为976%,该方法构建出的评价模型应用于飞行学员飞行技能评价有效可行。

基于T-S模糊故障树的寒区水库大坝冻害风险分析

由于运营环境恶劣,寒区水库大坝会面临冰冻灾害频发且致灾因素众多等问题,严重影响大坝稳定运营,增大了安全风险隐患,并增加了整治维修成本。为有效预防大坝冻害发生,提升大坝风险管理水平,提出了一种基于T-S模糊故障树理论的寒区水库大坝冻害风险分析方法。以坝体不均匀变形、坝体渗漏加剧、面板冻害破坏为下级事件建立了T-S模糊故障树;同时通过底事件重要度计算对主要致险因素进行了分析;并将冻胀力学分析与T-S模糊故障树相结合,对红旗泡水库大坝面临的冻害风险进行了计算分析。研究发现诱发大坝冻害的主要风险因素包括反复冻融作用,库区水位波动、冰层堆积与风浪侵蚀,面板与坝体填筑质量缺陷和坝体防渗及保温措施不足等;同时,发现红旗泡水库大坝发生冻害风险的可能性较高,应进行风险排查与处理。应用结果表明,所提出的方法能科学合理地分析大坝冻害风险并确定关键致险因子,可为寒区水库大坝的冻害风险的识别、管理与决策提供技术支持,进而为大坝设计、施工、运营维护及冻害防治提供参考依据。

基于T-S模糊故障树模型的场面监视雷达磁控管的故障推理研究

针对机场监视雷达磁控管运行时间短、实时运行数据难以大量获得的特点,为了实现雷达收发系统磁控管的快速故障推理分析,提出一种基于T-S模糊故障树模型的故障推理方法。利用该方法能够定性分析与定量计算的突出特点,采用新疆某机场场面监视雷达磁控管作为研究对象,对磁控管的故障事件及其可能造成故障的各个故障事件用相应的事件代码表示,并通过模糊数语言集描述这些事件,再根据事件关系所构建的T-S模糊故障树故障推理模型进行推理分析,最后通过实验结果验证该方法的可靠性和有效性。与传统的人工故障排查方法相比,其能够对磁控管故障事件进行更加全面且高效的推理分析。该方法为磁控管的故障推理分析在工程上的实践应用提供了新思路。

基于T-S模糊故障树的电厂烟气脱硫设备腐蚀失效检测

针对电厂烟气脱硫设备易发生腐蚀失效的问题,设计了基于T-S模糊故障树的电厂烟气脱硫设备腐蚀失效检测方法。利用石灰石-石膏湿法脱硫技术搭建电厂烟气脱硫设备模型,根据该模型搭建用于腐蚀失效检测的T-S模糊故障树模型,将腐蚀失效设为顶事件,腐蚀穿孔、腐蚀变形、腐蚀开裂与腐蚀生锈设为次要顶事件,内腐蚀、外腐蚀、拉应力过大与特定介质腐蚀设为底事件。通过分析不同事件的模糊数及事件描述,获取模糊可能性取值,以此判断腐蚀失效等级,完成电厂烟气脱硫设备腐蚀失效检测。实验结果表明:采用该方法可有效检测烟气脱硫设备的腐蚀失效等级,检测正确率在91%以上,精度高。

基于快速傅里叶变换和改进T-S模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断方法研究

针对受负载扰动和测量噪声影响,逆变器开路时的故障边界间、故障与特征间存在交叠和模糊性问题,在对逆变器功率管开路故障特征的分析基础上,提出基于快速傅里叶变换和改进T‑S(Takagi‑Sugeno)模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断模型。首先,依据快速傅里叶变换分析逆变器的三相输出电流波形,提取功率管发生不同类型开路故障时的故障特征;其次,采用规则自分裂技术和模糊C均值设计T‑S模糊神经网络的前件网络的隶属函数层;然后,依托自适应Levenberg‑Marquardt算法对T‑S网络参数进行训练;最后,利用训练后的T‑S网络实现逆变器功率管的多种故障类型与位置的诊断。实验结果表明,所提出模型的诊断准确率高达96%,能够显著改善逆变器功率管开路故障诊断时所存在的问题。

基于T-S模糊理论的车辆主动转向系统多目标控制

主动转向系统能通过主动转角补偿的方式实现横摆力矩控制,以改善车辆转向稳定性。针对横摆力矩控制,提出了基于T-S模糊理论的LQR多目标控制器的主动转向系统。该系统综合考虑主动转向系统的有效工作区间和车辆操纵模型中轮胎的非线性问题,采用T-S模糊理论建立了主动转向系统模型,并基于横摆角速度和车辆侧偏角这两个控制变量,设计了LQR多目标控制器。仿真分析结果表明,所提出的基于T-S模糊理论的LQR多目标控制器的主动转向系统整体上能降低横摆角速度、车辆侧偏角和侧向加速度,并快速达到稳定状态。该系统能有效改善车辆的转向稳定性,从而为主动转向系统的设计和应用提供理论参考与方法依据。