基于Sugeno-Mamdani模糊模型的电流跟踪型光伏并网逆变器

针对并网光伏逆变器对于输入量变化大、控制算法复杂,开关频率大而导致逆变器发热的问题,提出一种分段控制策略.利用模糊控制算法对输入变化不敏感的特点,设计一种输出PWM控制信号变化较小的逆变器,从而减小开关器件的负荷达到提高逆变效率的目的.设计采用分段控制当输出误差很大的时候使用sugeno模型,当输出误差较小时使用mamdani模型,该文中以单相全桥逆变电路为例,给出详细的仿真分析,仿真结果表明,设计的逆变器与传统控制方法相比,具有稳定性好、抗扰动型强、开关频率低等优势,输出电流的总谐波失真(THD)为1.73%,能够与并网电压达到同频,输出功率因素非常接近1,达到了系统并网发电要求.

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。

基于小脑模型-模糊滑模控制的电力系统低频振荡控制策略研究

由于现代电力系统互联规模不断增大,柔性控制系统加入和长距离输电使得电网阻尼不断减小,运行方式的多变性不断改变系统潮流分布,极易引发低频振荡现象。针对此问题,该文提出一种基于小脑模型关节误差修正的模糊滑模附加阻尼控制策略。首先在模糊滑模控制(fuzzy sliding mode control,FSMC)的基础上,引入小脑模型关节控制(cerebellar model articulation control,CMAC)理论,构建CMAC-FSMC算法,提高滑模趋近阶段模糊逻辑对系统的补偿能力,最大程度提高系统稳定性能;其次通过构造CMAC-FSMC的调整指标与总控制率,减小控制误差,提高控制性能;最后通过线性降阶方法建立被控系统模型并确定区间振荡模态,采用几何测度法选择最佳反馈信号和安装位置,基于所提出的CMAC-FSMC方法进行广域阻尼控制器设计。通过对10机39节点系统进行仿真验证,结果表明CMAC-FSMC控制策略能够有效提高系统阻尼,显著抑制低频振荡。

基于模糊贝叶斯网络的引水隧洞安全评价模型分析

为准确预测黄河引水隧洞安全隐患,提出基于模糊集理论和主观贝叶斯方法的模糊贝叶斯安全评价模型。结合实际巡检数据,模型使用贝叶斯网络处理模糊信息与不确定信息,将巡检数据中给出的多态性故障事件模糊化;再通过贝叶斯网络的条件概率表找出不同故障事件之间的逻辑关系;最后获得对引水隧洞安全模型的整体评价。通过开展引水隧洞安全评价模型实例分析,验证了该方法的可行性。

概率区间值犹豫模糊集多属性群决策模型及其应用

目的:研究概率区间值犹豫模糊集及应用。方法:将概率区间值犹豫模糊数,用区间值隶属度的中位数、区间值隶属度的清晰度以及概率构成的三维点坐标进行刻画,在此基础上提出了概率区间值犹豫模糊元的相关运算。根据概率区间值犹豫模糊元的相关运算采用熵值法计算属性权重。最后基于TOPSIS思想给出了一个新的贴近度公式,并利用新的贴近度公式对方案排序。结果:建立的概率区间值犹豫模糊集多属性群决策模型可以有效排序方案。结论:将概率区间值犹豫模糊集采用区间值隶属度的中位数、区间值隶属度的清晰度以及概率来表示不仅可行,而且可以用来解决多属性群决策问题。

机车前端薄壁吸能管仿真模型模糊参数的支持向量回归反求

为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限元模型,进行台车冲击试验验证仿真模型准确性。通过拉丁超立方试验设计驱动有限元模型进行少量计算获得数据集,有限元模型中的模糊参数为输入变量,计算与试验载荷的差异为目标响应,通过SVR方法构建映射关系,并采用增强精英保留遗传算法(strengthen elitist genetic algorithm,SEGA)对超参数进行优化,确定SVR模型最佳配置;通过该最优SVR模型再次使用SEGA优化反求,获得最佳模糊参数组合。使用这组参数组合设置有限元模型,其仿真结果相较初始计算耐撞性指标和载荷曲线匹配程度都得到了提高。研究结果为有限元模型中模糊参数的准确设定、碰撞仿真的精度提升提供了一种新的思路。

基于“模糊-冲突”模型的旅游发展策略——以山东省民俗体育为例

民俗旅游文化内容丰富,彰显出“以人为本”特质和广泛的受众吸引力。民俗体育旅游核心议题在于借助民俗体育发展力量,聚焦可持续发展观、产业链延伸、平台搭建等方面,旨在盘活文化资源、创新文化产品、健全文化制度、完善文化治理。事实上,民俗体育赋能民俗旅游,完善了旅游产品供给体系,激活了旅游市场内生动力,加速了内需潜力的有效释放,畅通了双循环经济的发展路径。山东历史悠久,民俗体育自然和人文资源丰富,打造民俗体育资源竞争力优势明显。为推进民俗体育旅游落地,需明确民俗旅游标准及优化建设环境,重塑实践性行动逻辑;嵌入民俗旅游“时间-结构-关系”维度,完善适当性行动逻辑;基于民俗旅游“标准+特色”的弹性考评,优化结果性行动逻辑。

基于FCFF和模糊B-S组合模型的医药制造企业价值评估研究

在我国投资市场上,医药制造类股始终是一个热门的投资领域,股民对医药制造行业的投资狂热也导致这类股的股价高涨。因此如何对医药制造企业进行估值,以及判断企业的股价是否被高估,便成了决策者和投资者共同关注的焦点。文章在对医药制造行业进行分析的基础上,对企业价值的特殊性进行讨论,明确医药制造企业的价值组成部分有实体性价值与期权价值,并构建出FCFF与模糊B-S组合模型对医药制造企业进行更合理的估值。研究发现,使用单一收益法评估容易造成医药制造企业价值的低估,采用改进后的模型可以更准确地评估医药制造企业的价值,且改进后模型对企业价值评估偏差的包容性更广。

新文科建设中科研团队有效性研究——基于IMO模型的模糊集定性比较分析

科研团队作为人文社科领域推动有组织科研的重要组织形式,面临创新内生动力不足、形式大于实质等有效性不足的问题。基于IMO模型,通过模糊集定性比较分析,从团队投入、团队过程、突生状态三个层面,团队异质性、组织环境、团队冲突、团队沟通和交互记忆系统五个条件变量检验科研团队有效性的组态效应。研究发现,单一因素不构成高有效性或非高有效性科研团队的必要条件;存在异质成熟型和支持沟通型两类高有效性科研团队组态,以及同质零散型、各自为战型和组织制约型三类非高有效性科研团队组态;组织环境和交互记忆系统具有重要基础性作用。基于此,新文科建设中科研团队有效性的提升应从两方面入手:加强对科研团队组织环境的支持;构建开放式的科研团队组建和管理模式。

基于KJ法与模糊KANO模型的工业博物馆研学策略研究——以武钢博物馆为例

为解决现有工业博物馆研学体验感较差、同质化严重等问题,探求KJ法与模糊KANO模型在工业博物馆研学中的应用路径,并由此提出针对武钢博物馆的研学策略与实践路径,为工业博物馆研学模式迭代升级提供借鉴意义。基于文献综述分析近年的博物馆研学趋势,通过KJ法对用户的工业博物馆研学需求定性发散与收敛,并介入模糊KANO模型计算各项需求权重,对需求进行量化、排序与筛选,为工业博物馆研学策略设计提供数据与理论支撑,最终通过李克特量表对方案进行评价。通过设计实践,以武钢博物馆为实践场景,基于模糊KANO模型数据结论对场景进行研学体验设计,以验证用户需求对研学策略开发的重要价值,为工业博物馆场景下的研学策略创新提供思路与支撑。

基于模糊数学分析模型对港区突发应急疏散事件分析

港区突发应急疏散事件风险类型复杂多样,单一风险类型的评估无法使港区突发应急疏散事件风险状态。为了综合评价港区突发人员应急疏散事件中的潜在安全风险等级,并保障组织的稳定运行,必须采取一系列合理且得体的风险防控和应急响应措施。本文基于港区突发事件的安全风险分析,人员应急疏散工作的事件故障树和模糊数学分析模型的风险评估框架,量化评估港区突发应急疏散事件的不可低估的安全疏散过程中的风险,有效提高人员警惕性和节约应急疏散时间。

基于预瞄模型的农机路径跟踪模糊PID控制方法

为提高农机路径跟踪控制性能,提出一种基于预瞄模型的模糊PID控制方法。以农机预瞄模型中的预瞄航向角偏差为输入、前轮转角为输出构建农机路径跟踪PID控制律,再将预瞄航向角偏差作为航向角变化量的目标值引入农机运动学模型,得到能够适应速度变化的前轮转角基础值,并替换PID控制律中的比例部分,最后使用模糊控制实时动态调整控制参数。CarSim与Simulink联合仿真分析表明,当初始横向偏差3 m时,在作业速度1.5、2.0和3.0 m/s情况下,农机上线时间分别为10.85、8.35和5.15s。与传统预瞄控制相比,该方法在确保跟踪精度的同时能够显著提高系统的响应速度。

基于模糊综合评价模型的大型活动铁路旅客进站查验效率评价

演唱会、博览会、大型赛事等大型活动期间的短时客流高峰,对铁路旅客进站查验的安全和效率提出了严峻挑战。文章将反熵法和模糊综合评价模型结合,对大型活动期间铁路旅客进站查验效率进行评价,为提升铁路客运服务水平提供决策支持。首先,分展会、竞技赛事、文艺演出、和其他等四类场景,对大型活动的特点及影响进行分析;其次,从进站客流状态、车站查验水平以及车站服务水平三个维度,建立包含4个一级和11个二级的两级评价指标体系,进而选取模糊综合评价模型,并结合反熵法,进行客观赋权;最后,以2021年上海进博会相关调研数据为例,选取江浙沪皖范围内12个不同等级规模车站,对其进站查验效率进行评价。结果表明,大型活动期间铁路旅客进站查验效率与车站等级、查验环节承担的客流压力高度相关,并进一步针对不同等级车站现状存在的问题,给出了相关的建议。

基于模糊控制的设施菜心生产环境管控模型及系统

【目的】为实现设施菜心生产环境的实时监控和精准调控,设计一种基于模糊控制的设施菜心生产环境管控模型及系统。【方法】采用物联网设备实时监测菜心各生长阶段(种子发芽期、叶片生长期、菜薹形成期)的环境因子(空气温度、土壤温度、土壤湿度和土壤电导率),将参数的监测值与适宜范围进行对比,获得各环境因子的偏差及变化率。管控模型利用模糊推理与定性分析结合的方法优化环境因子控制量,确定环境调控设备的调控决策,达到对环境因子的精准调控。【结果】管理模式对比试验表明:在菜心3个生长阶段,管控系统模式的平均调控实时性指标分别为0.10、0.17和0.18,平均准确性指标分别为0.78、0.68和0.74;人工管理模式的平均调控实时性指标分别为0.37、0.41和0.43,平均准确性指标分别为0.31、0.34和0.30。管控系统的平均实时性和准确性与人工管理模式相比分别有62.50%和1.34倍的提升。【结论】管控系统模式实现了菜心生产环境信息的实时获取与精准调控,能帮助用户更好地进行设施菜心的生产管理。

基于模糊排序的永磁同步电动机模型预测电流控制

针对永磁同步电动机模型预测电流控制的成本函数中权重系数不容易确定的问题,提出一种基于模糊排序法的模型预测电流控制策略。首先,通过排序法对不同电压矢量所对应的电流误差及切换时的开关频率进行排序,从而无须再对权重系数进行设计。由于控制目标重要性并不完全等同,设计一种带有变增益系数的排序优化方法,调节控制目标的重要程度。传统的权重系数有着连续的取值范围,而变增益系数的取值范围有着离散性和分段性的特点,相比较之下,后者的调整和设计过程更加的简易。再通过模糊控制,对变增益系数进行动态优化,从而更好地适应电机不断变化的运行状态。最后,仿真和半实物实验结果证明了所提方法的有效性和可行性。

基于云模型-模糊FMECA法的水库大坝安全性分析

模糊FMECA法通过对水库大坝隐患出现的频率、影响程度进行评价,并通过赋予权重及模糊综合评判对大坝进行风险评估,具有一定的科学性及实用性,但仍存在无法体现大坝隐患因子的随机性及无法准确反应专家主观偏好关系的缺陷。基于此,提出了云模型-模糊FMECA法的水库大坝安全性分析方法,将模糊FMECA法中的评判矩阵、权重矩阵、对应的评语集进行逆向计算,得出了云模型数字特征值,通过模糊评判得到水库大坝风险评判结果的云模型;根据约束条件确定相应评语集的云模型的数字特征值,将大坝风险评判结果的云模型及各评语集云模型通过MATLAB仿真化,以此实现对水库大坝的安全性评价;将该方法运用到云南省某大坝中,得到了该大坝的内部安全评估等级为A,与现场专家组评判结果一致。证明了基于云模型-模糊FMECA法的水库大坝安全性分析具有一定的可行性及科学性。

量子模糊信息管理数学模型研究

为了高效处理大数据所具有的复杂性和不确定问题,将“不确定性问题+直觉模糊集理论+量子计算”交叉融合,构建基于直觉模糊集理论的量子模糊信息管理数学模型。为了验证该模型的可行性、合理性和有效性,设计了不确定性环境下基于参数化量子线路的量子模糊神经网络仿真实验。实验结果表明,基于该模型的量子模糊神经网络模型能更客观、准确、全面地反映不确定性问题中各对象所蕴含的知识信息,从而提高算法处理大数据的准确性。

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。

基于再感知双模型联合训练的散焦模糊检测

针对散焦模糊检测(defocus blur etection, DBD)模型训练时没有对响应错误区域学习优化,且在识别过程中部分图像的模糊同质区域和处理边界过渡等位置仍然具有挑战性等问题,提出了再感知双模型联合训练方法和基于注意力机制多尺度语义融合散焦模糊检测网络。将未正确响应的预测区域映射到全新合成图像中驱动模型学习,实现再感知错误位置的图像特征;利用DBD任务的互补性质构建预测网络,组成对焦预测和模糊预测双模型,将互补网络中多余响应的区域反馈到另一个模型上从而提升训练效果;利用多尺度特征融合模块逐渐整合不同尺度的语义信息;在特征提取时设计了全局通道注意力模块,使模型关注预测结果的有效特征信息,增强网络在不同输入场景下的灵活性。在DUT、CUHK和CTCUG数据集上进行的对比实验表明,提出的方法与对比方法中性能最优者相比,F-Measure指标分别提高了0.082、0.051、0.264,MAE指标分别降低了0.032、0.018、0.144。

基于熵权TOPSIS方法与模糊物元模型的河西走廊地区旅游生态安全评估

旅游地生态安全评估事关旅游可持续发展,择优选取评价方法对降低旅游生态安全评估结果不确定性意义重大。基于此,以河西走廊地区5个地级市2011—2020年旅游生态安全状况为研究对象,构建旅游生态安全评价指标体系,对熵权-优劣解距离法(熵权TOPSIS法)与模糊物元模型量化结果进行评价。结果表明:(1)2种方法评价结果表明,河西走廊地区旅游生态安全总体呈上升趋势。(2)河西走廊地区驱动力指数与压力指数变化趋势相对协调,影响指数与状态指数变化趋势相似,响应指数较好地反映了区域政府的举措成果。(3)模糊物元模型方法获得的评价结果可信度更高。研究结果可为评估旅游生态安全体系选取模型时提供一定参考。