基于Delta算子系统TS模型的鲁棒稳定性研究

针对一类不确定Delta算子系统,建立其TS模糊模型,并讨论了闭环系统的鲁棒稳定性。首先将一类基于Delta算子描述的系统,表示成TS模糊动态不确定系统形式,然后利用Lyapunov函数法,给出了系统渐近稳定的充分条件。该条件是线性矩阵不等式(LMI)形式的,可以很方便地利用Matlab工具箱进行求解。所得的结果将连续和离散系统统一到Delta算子框架中。数值仿真表明了该方法的有效性和可行性。

基于TS模型的制胶剂反应釜温度智能控制

制胶反应釜是人造板厂生产胶粘剂的关键设备,其反应属于间歇反应;针对制胶剂生产过程温度的非线性、大滞后且时变性特点,提出了一种基于TS模型的智能控制算法;利用TS模糊方法建立反应釜温度模型,然后采用模糊PID控制算法对反应釜温度进行智能控制,可较好地保证制胶反应釜的温度精确地跟踪已设定的工艺曲线变化;实际运行情况表明该方法能有效地克服了外部干扰对反应釜内温度的扰动,具有调节迅速,超调量少和棒性强的特点。

“钩藤-石菖蒲”药对对TS模型大鼠神经递质及行为活动的影响

目的:探讨“钩藤-石菖蒲”药对对TS模型大鼠神经递质及行为活动的影响。方法:将雄性SD大鼠32只随机分为正常组、模型组、实验组、泰必利组,每组8只。造模的同时开始灌胃给药,正常组与模型组给予蒸馏水,其余各组给予相应药物,1次/d,连续给药4周。观察各组大鼠神经递质含量变化情况及各组大鼠在造模第7天及灌胃第14天、21天、28天刻板行为、运动行为、自主活动次数的情况,并分别进行评分。结果:与正常组比较,模型组多巴胺、多巴胺D2受体均无明显变化(P>0.05);与模型组比较,泰必利组、实验组多巴胺、多巴胺D2受体含量均有下降(P<0.05);实验组、泰必利组二组比较,差异无统计学意义(P>0.05)。通过对各组TS大鼠刻板行为评分比较,实验组在治疗21天以后,大鼠刻板行为减少优于泰必利组及模型组(P<0.05);通过对各组TS大鼠运动行为的评分比较,泰必利组与实验组比较,差异无统计学意义(P>0.05);实验组、泰必利组大鼠的活动次数较模型组均减少,二者均有治疗效果。结论:“钩藤-石菖蒲”药对具有抑制多巴胺受体超敏感、促进多巴胺代谢的作用,从而抑制TS大鼠的刻板行为,减少TS大鼠的活动次数。

基于TS模型的一类模糊控制器设计

本文基于 Ｔ Ｓ模型，提出了一类模糊 Ｐ Ｉ Ｄ（ Ｔ Ｓ－ Ｐ Ｉ Ｄ）控制器的设计。这类模糊 Ｐ Ｉ Ｄ控制器前件采用模糊推理，后件采用 Ｐ Ｉ Ｄ算法，是一种真正意义下的复合控制器，具有较强的应用潜力。仿真结果表明了这类模糊 Ｐ Ｉ Ｄ控制器的优越性。

基于TS模型的Multi-agent系统建模及其稳定性分析

对于一类高度非线性系统——多智能体系统 MAS(Multi agent System ) ,本文以 TS模型模糊判决为手段 ,对 MAS进行分析 ,并推出这类系统的模型 ,给出了系统的稳定性判断定理 。

医疗决策支持系统中TS模型的应用研究

该文对构造基于GK算法的TS模型的方法进行了研究,并利用该模型建立了一个医疗决策支持系统,对医疗费用和住院天数进行预测。使用病人数据进行训练和预测的结果表明,构造的模型对预测实际发生的住院费用和实际住院天数具有较好的效果。

谣言传播的Potts模型中的正则和微正则相变

使用1个新的非扩展能量模型研究统计物理学中的系综等效性问题.利用模型系统的配分函数和自旋组态数,分别在正则和微正则系综下计算系统的热力学函数自由能和熵等.计算结果显示,模型系统在正则描述下出现一级相变,而在微正则描述下不出现,表明正则和微正则系综对该系统相变级数的描述不等效.通过与其它模型比较可以预见,系综不等效可能是所有非扩展能量类系统共同的性质.这一结果为非扩展统计力学框架内的系综等效性研究提供新的证据.

一种新的TS模型辨识算法

提出一种新的TS模型辨识算法.该算法思想:首先采用MCR算法(Mountain C-Regressionmethod)自动确定聚类数目和初始聚类中心,然后采用改进的GK(Gustafon-Kessl)聚类算法得到最优的划分矩阵,再根据最优划分矩阵计算系统前件参数的最优值,最后用自适应粒子群优化算法(Adaptive Parti-cle Swarm Optimization,APSO)对后件参数进行优化.此辨识算法能够用较少的规则数描述给定的未知系统,并且容易实现.仿真实验表明该算法能够实现非线性系统的辨识,并且可获得相对高的精度.

基于TS模型的结构振动模糊控制方法

将TS模糊控制模型用于结构振动控制中,提出了一种新型的模糊控制器。利用传统LQR控制算法确定TS模糊控制器的参数,提出一种新的形成模糊控制规则的方法,克服了TS模糊控制器参数较多,规则难以确定的缺点;并结合一座三层钢框架模型,进行仿真分析,验证了提出的方法的有效性。

基于TS模型的分数阶混沌系统同步

提出一种基于TS模糊模型的分数阶混沌系统的同步算法.利用TS模型将分数阶混沌系统模糊化,设计并行分布式补偿模糊控制器,以线性矩阵不等式的形式给出分数阶混沌系统同步的充分条件,将模糊控制器的设计问题转化为求解线性矩阵不等式问题,并通过Matlab数值仿真验证了该方法的可行性和有效性.

TS模型和H_∞观测器在卫星故障诊断中的应用

针对卫星姿态控制系统中的陀螺故障,分别在先验变量已知和未知两种情况下设计了基于TS模糊模型的H∞最优故障观测器,并证明了两种情况下H∞最优故障观测器的可行性.最后通过数学仿真验证所提出的故障诊断方法的有效性,并对两种H∞故障观测器的性能和实用性进行了综合比对.

基于TS模型的增益自校正单神经元PID控制算法

将单神经元自适应PID控制算法和基于TS模型的模糊推理系统相结合,提出了增益模糊自校正单神经元PID控制算法。该算法使得传统单神经元自适应PID控制的神经元增益具备在线自动调整的功能,对于变增益的不确定性系统的控制,获得了很好的控制性能。

基于TS模型的智能洗衣机控制器的设计

以智能洗衣机为例,建立其相应的输入输出模型。结合模糊神经网络理论,设计基于TS模型的智能洗衣机控制器。该控制器模型既具有模糊系统易于表达基于规则知识的特点,又具有神经网络自学习和自适应能力。另外,其生成曲面的局部平滑度能得到很大的改善。

TS模型在山区旅游公路里程预测中的应用——以商洛为例

文章以时间序列分析为平台,通过2000-2011年陕西商洛公路交通里程年统计资料为原始数据,建立商洛市旅游公路里程的TS模型并进行模型精度检验;分析结果表明,模型预测结果与实际数据基本一致,进而利用该模型对研究区2012-2016年公路里程进行了短期预测,为保障当地旅游事业的有序发展提供基础的客观依据.

基于TS模糊区域模型的航天器姿态控制

由于燃料消耗和柔性部件展开等原因,挠性航天器的姿态动力学方程存在着参数的不确定性,因此,研究参数不确定TS模糊系统的鲁棒控制器设计方法,并将其应用到平面机动挠性航天器的姿态机动控制问题。将参数不确定TS模糊系统描述为TS模糊区域模型,根据PDC原理设计了模糊区域控制器,并用分段Lyapunov法证明了模糊控制系统的全局渐近稳定性。将平面机动挠性航天器姿态动力学方程描述为参数不确定TS模糊区域模型,在此基础上设计了模糊区域控制器,进行了数值仿真分析。仿真结果表明,TS模糊区域控制器具有很强的鲁棒性,可以实现挠性航天器的高精度姿态控制和振动抑制。

非确定性 TS 模糊神经模型鲁棒性的统计判据

非确定性情况下的鲁棒性是智能控制系统不可避免的一个问题．本文将ＴＳ模型的模糊神经网络表达加以拓展，提出并证明了一种基于信息论统计测度的鲁棒性描述判据，该判据是由模糊神经网络、子波变换和信息论统计测度３个部分组成，着重体现了神经信号处理、可变分辨率和随机信号处理的综合，这就为分析智能控制系统的鲁棒性提供了一种有效的数学形式．该结论有助于非确定性智能控制系统的建模与智能控制器的设计．

基于TS模糊模型的热工过程建模方法

热工过程对象通常具有复杂的动态特性和非线性、强耦合、不确定性等特征,从而使得常规建模方法难以取得满意的效果,因此提出一种改进型TS模糊模型在线建模方法。此建模方法基于以下思想,首先提出基于中心粒群算法的截集模糊C-均值聚类算法并对TS模糊模型进行模型结构离线辨识,确定模型的结构和前件部分参数的初始值;然后应用解耦扩展卡尔曼滤波算法进行后件参数在线辨识,同时对前件辨识结果进行精确修正。最后,对煤气炉、500MW机组及气化炉等热工过程进行仿真计算表明本方法具有精度高、计算量小等优点。

基于Pareto协同进化算法的TS模糊模型设计

提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折中的TS模糊模型的设计方法.该方法由以下两步组成:1)采用模糊聚类算法辨识初始模型;2)利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模型进行结构和参数优化.Pareto协同进化算法由规则前件种群和隶属函数种群组成,其目标函数同时考虑模型的精确性和解释性,采用一种新的基于非支配排序的多种群合作策略.利用该方法对一类合成非线性动态系统进行建模,仿真结果验证了该方法的有效性.

级联恒功率负载情况下三相并网PWM整流器基于TS模糊模型的稳定性分析

恒功率负载(constant power loads, CPL)的负阻抗特性是引起前端独立运行能够稳定的变换器带负载时却失去稳定的主要原因,由于电路状态方程的非线性,难以得到状态变量的时域解来判断系统稳定性。基于小信号线性化、以特征根的分布来评估系统稳定性的方法,需要在平衡点处线性化并以数值方法求解特征根,且无法描述出大信号扰动时的渐近稳定范围。针对并网型三电平整流器直接带恒功率负载和以LC滤波器连接恒功率负载的2种系统,使用Takagi-Sugeno(TS)模糊推理模型方法建立考虑主电路参数和控制器参数的全阶模型,以线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)的半正定规划是否能够求解作为系统稳定判据,从而能够分析系统参数与稳定区间之间的关系。同时构造的Lyapunov备选函数能够绘制出稳定吸引域(stability domain of attraction,DOA),实现大扰动情况下的稳定性分析。仿真和实验验证了该方法的有效性和实用性。

基于协同进化算法的TS模糊模型设计

提出一种基于协同进化算法的TS模糊模型设计方法.该方法由以下两步组成:(1)采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型;(2)利用协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数的优化.协同进化算法由两类种群组成:规则前件种群和隶属函数参数种群;其适应度函数同时考虑模型的精确性和解释性,采用两种群合作计算的策略;为提高模型的解释性,在协同进化算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简.最后,利用该方法对M ackey-G lass系统进行辨识,仿真结果验证了方法的有效性.