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基于改进T-S云推理网络的板形模式识别方法 张秀玲1, 2,赵文保1, 2,张少宇1, 2,徐腾1, 2 (1. 燕山大学 河北省工业计算机控制工程重点实验室,河北 秦皇岛,066004; 2. 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心,河北 秦皇岛,066004) 摘要:将云模型与T-S模糊神经网络相结合,利用正态云代替模糊神经网络的隶属度函数,构成T-S云推理网络.该网络综合考虑了模糊逻辑的快速性和云模型处理数据的不确定性,增强了网络处理数据的能力,同时分析了T-S云推理网络的结构和稳定性.在超熵确定的情况下,使用最速下降法辨识了T-S云推理网络的参数,将该网络应用于板形模式识别,并与T-S模糊神经网络作了对比.仿真结果表明:T-S云推理网络抗干扰能力较强,能够识别出常见的板形缺陷,并且识别精度较高. 关键词:云模型;T-S模糊神经网络;最速下降法;板形;模式识别 中图分类号......
煤矿井下大功率开关电源的T-S模糊控制 胡俊达1, 2,言洁奕1,胡慧2 (1. 湘潭大学 信息工程学院,湖南 湘潭,411101; 2. 湖南工程学院 电气与信息工程系,湖南 湘潭,411101) 摘要:针对目前传统控制策略的不足,提出一种基于T-S模糊建模的煤矿井下大功率开关电源模糊控制方法.模型的前件参数由模糊C均值聚类算法确定,后件参数由带遗忘因子的最小二乘法辨识.通过对输出电压的实时检测采样,经过T-S模糊分析后输出控制量,调控占空比来改变IGBT通断时间,从而得到稳定的输出直流电压.采用MATLAB/Simulink仿真,验证了该方法的正确性和可行性.研究结果表明:与常规PI控制方法相比,T-S模糊控制策略在鲁棒性方面具有更好的控制效果. 关键词:大功率开关电源;T-S模糊模型;模糊C均值聚类;带遗忘因子的最小二乘法 中图分类号:TP273  ......
基于T-S云推理网络的板形智能控制对比研究 张秀玲1,2,赵文保1,徐腾1,赵亮1 (1. 燕山大学 河北省工业计算机控制工程重点实验室,河北 秦皇岛,066004; 2. 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心,河北 秦皇岛,066004) 摘要:将具有处理数据不确定性的云模型和T-S模糊神经网络相结合,设计T-S云推理网络,基于此网络,建立板形识别模型和轧机板形预测模型.针对900HC可逆冷轧机,设计板形控制系统,研发一种简捷的控制器;基于900HC的实测数据先离线训练确定控制器的初始参数,再在线调整控制器的参数, 调整方法使用误差反传算法,并与具有相同结构的T-S模糊控制器进行对比.研究结果表明:此系统具有有效性和较好的鲁棒性. 关键词:云模型;T-S云推理网络;板形识别模型;轧机预测模型;板形控制 中图分类号:TP273  ......
具有不确定变摩擦因数的磁悬浮系统 T-S模糊观测器的设计 周丽杰1, 2,郭树理1, 2,高哲1, 2 (1. 北京理工大学 自动化学院,北京,100081; 2. 北京理工大学 复杂系统智能控制与决策教育重点实验室,北京,100081) 摘要:针对含不确定变摩擦因数的非线性磁悬浮系统设计一种模糊观测器.首先将非线性磁悬浮系统进行T-S模糊处理,利用添加辅助变量的方法放宽了Lyapunov方法设计观测器的局限性,具有较小的保守性.最后仿真结果验证了该方法的有效性.仿真结果表明:设计的观测器对磁悬浮系统在不确定摩擦因数情形下能够有效地观测位置输出变化信息.该方法对于这类含不确定参数的非线性系统具有参考价值. 关键词:磁悬浮;变摩擦因数;T-S模糊系统;观测器 中图分类号:TP273  ......
J. Cent. South Univ. Technol. (2011) 18: 140-145 DOI: 10.1007/s11771-011-0671-0 Linearization of T-S fuzzy systems and robust H∞ control YOON Tae-Sung, WANG Fa-guang(王法广), PARK Seung-Kyu, KWAK...-Sugeno (T-S) fuzzy model is difficult to be linearized because of membership functions included. So, novel T-S fuzzy state transformation and T-S fuzzy feedback are proposed for the linearization of T-S......
基于T-S模型的模糊神经网络PID控制姜映红,叶碧成摘 要:针对在非线性,时变不确定系统中,常规PID控制器难以获得满意效果的问题,仿照传统PID控制器结构,设计了一种基于T-S模型的模糊神经网络PID控制器.该控制器基于T-S模糊模型,将PID结构融入模糊控制中,充分发挥了模糊系统非线性,可解释性的特点;然后又利用神经网络的学习算法,实现了对模糊控制器的参数调整,使控制器具有了适应时变,不确定系统的自学习和自组织能力.针对非线性,时变系统,将此控制器与传统PID控制器对比进行了仿真研究,并应用于啤酒发酵领域,其结果表明,该控制器取得了令人满意的效果.关键词:T-S模型;模糊;神经网络;PID;......
T-S模糊系统的局部稳定周林娜,张庆灵,杨春雨摘 要:讨论了T-S模糊系统的局部稳定性及控制器设计问题.给出连续T-S模糊系统局部稳定的定义,利用非二次Lyapunov函数和线性矩阵不等式(LMI)方法得到连续T-S模糊系统局部稳定的充分条件,并给出了基于LMI的局部镇定控制器设计方法.该方法不同于已有的全局稳定控制器设计方法,为判别模糊系统的稳定提供了新的选择.最后通过数值算例演示了控制器的设计方法,并证明了该方法的可行性.关键词:T-S模糊系统;局部稳定;线性矩阵不等式;非二次Lyapunov函数;......
关于T-S模糊系统的稳定性刘晓东,张庆灵,王岩摘 要:研究了Takagi sugeno模糊系统的稳定性· 应用LMI技术 ,在一个由模糊子系统的系数矩阵构成的负定矩阵中 ,充分地考虑了模糊子系统间的相互作用 ,给出了一个比Kim ,E的结果更一般,更简洁的T S模糊系统二次可稳的条件· 并且用相同的例子说明比Kim ,E的条件放宽了很多·关键词:T-S模糊系统;二次可稳;状态反馈;线性矩阵不等式(LMIs);......
J. Cent. South Univ. (2012) 19: 163-167 DOI: 10.1007/s11771-012-0986-5 Pendulation reduction on ship-mounted container crane via T-S fuzzy model JANG Jae Hoon, KWON Sung-Ha, JEUNG Eun Tae Department... of ship-mounted crane is derived and a control method using T-S fuzzy model is proposed. Simulation results are given to illustrate the validity of the proposed design method and pendulation of ship......
一种改进前后件结构的T-S模糊模型秦欢,于佐军中国石油大学(华东)信息与控制工程学院摘 要:提出了一种改进的T-S模糊模型,固定了前件输入变量的形式以及后件线性系统的初始结构,使前后件中的输入变量相互独立.在此基础上利用非线性系统的输入输出数据进行T-S模糊建模的步骤为首先寻找最佳聚类数,然后利用模糊聚类划分输入空间,最后用RLS辨识后件参数并依据结果消去无关后件输入项.在SISO和MIMO非线性系统上的仿真实验尤其是阶跃响应测试结果验证了算法的有效性.关键词:改进T-S模型;建模;阶跃响应;......