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基于自适应时域MPC的无人车轨迹跟踪控制
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作者 丁承君 耿宇坤 +2 位作者 胡健鑫 王逸桐 王镇林 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第23期9883-9891,共9页
为了提高无人车在不同路面附着系数和车速下的轨迹跟踪控制性能,提出一种自适应时域模型预测控制(model predictive control,MPC)算法。首先,基于三自由度车辆动力学模型设计MPC轨迹跟踪控制器。其次,引入融合准反射学习和高斯变异的粒... 为了提高无人车在不同路面附着系数和车速下的轨迹跟踪控制性能,提出一种自适应时域模型预测控制(model predictive control,MPC)算法。首先,基于三自由度车辆动力学模型设计MPC轨迹跟踪控制器。其次,引入融合准反射学习和高斯变异的粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对时域参数优化,获得不同工况下的离线最优时域数据集。然后,利用自适应神经模糊推理系统(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)对数据集训练,得到能够自适应调整时域的控制系统。最后,通过Carsim和Simulink联合仿真和实车验证。结果表明:自适应时域MPC控制器在不同工况下的轨迹跟踪精度和稳定性均得到了较大幅度的提高,且该算法具有较好的实用性。 展开更多
关键词 模型预测控制 轨迹跟踪 粒子群优化算法(PSO) 自适应神经模糊推理系统(ANFIS)
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基于机器学习的雅砻江流域洪水预报研究
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作者 何彦锋 许涵冰 +3 位作者 刘洁 周研来 陈华 郭生练 《水电能源科学》 北大核心 2025年第5期15-20,共6页
雅砻江干流水力资源丰富,流域内已形成梯级水库格局,开展流域梯级水库洪水预报对实现精细化水库调度、洪水资源高效利用具有重要意义。采用自适应模糊推理系统(ANFIS)、长短期记忆神经网络(LSTM)和时域卷积网络(TCN)建立洪水预报模型。... 雅砻江干流水力资源丰富,流域内已形成梯级水库格局,开展流域梯级水库洪水预报对实现精细化水库调度、洪水资源高效利用具有重要意义。采用自适应模糊推理系统(ANFIS)、长短期记忆神经网络(LSTM)和时域卷积网络(TCN)建立洪水预报模型。研究结果表明,相较ANFIS,TCN的纳什效率系数改善率最高为17.47%(二滩,t+12),LSTM的纳什效率系数改善率最高为15.44%(桐子林,t+12)。TCN和LSTM对两河口水库入库洪水预报整体上能达到甲等精度。与ANFIS和LSTM相比,TCN在洪峰误差和峰现时差方面表现最优,有效克服了时滞和误差累计的影响,显著降低了系统误差。结果表明,构建的TCN模型能够提高洪水预报准确性和可靠性。 展开更多
关键词 雅砻江流域 洪水预报 自适应模糊推理系统 长短期记忆神经网络 时域卷积网络
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基于风险分析和模糊专家系统的电力工程应急成本估算方法
3
作者 陈铭 梅诗妍 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期281-287,共7页
【目的】电力工程因施工周期长,易受多种不确定因素影响,可能导致成本大幅增加。因此,合理估算应急成本对工程管理至关重要。然而,传统基于经验的方法误差较大,难以适应复杂的工程环境。基于模糊专家系统和机器学习的方法在性能上虽有... 【目的】电力工程因施工周期长,易受多种不确定因素影响,可能导致成本大幅增加。因此,合理估算应急成本对工程管理至关重要。然而,传统基于经验的方法误差较大,难以适应复杂的工程环境。基于模糊专家系统和机器学习的方法在性能上虽有所改进,但仍存在参数优化难、过拟合严重等问题。为此,提出了一种应急成本估算新方法,通过结合自适应网络模糊推理系统处理不确定性问题的优势,并引入主成分分析模块缓解过拟合问题,进而提高预测精度。【方法】提出了一种结合风险分析和自适应网络的模糊推理系统的应急成本估算方法,通过分析影响电力工程成本的13个风险因素,建立了应急成本与风险因素之间的关系模型;利用模糊逻辑处理不确定性问题,引入了自适应网络模糊推理系统。自适应网络模糊推理系统通过模糊化输入变量并利用神经网络进行推理,避免了传统模糊专家系统对模糊规则库的依赖。为进一步提高预测精度,在自适应网络模糊推理系统中引入了主成分分析模块,通过降维减少冗余信息,缓解了其在小数据集上可能出现的过拟合问题。【结果】实验选取210条电力工程应急成本数据,随机选取80%作为训练集、20%作为测试集,对比4种方法的性能:基于Mamdani模糊推理的方法、基于支持向量机的方法、基于自适应网络模糊推理系统的方法和基于改进型自适应网络模糊推理系统的方法。实验结果表明:对比两种现有方法,基于自适应网络模糊推理系统的方法在训练集上表现优异,但在测试集上过拟合严重;引入主成分分析模块后,基于改进型自适应网络模糊推理系统的方法在测试集上的表现明显更优、泛化能力更强且收敛速度更快。【结论】基于改进型自适应网络模糊推理系统的应急成本估算方法结合了模糊推理和神经网络的优势,提高了对电力工程应急成本的预测精度。主要创新点为:提出了一种应急成本估算方法,结合了模糊逻辑和神经网络的优势,能够有效处理不确定性问题;在自适应网络模糊推理系统中引入了主成分分析模块,通过降维减少了冗余信息,有效避免了模型过拟合问题,提高了其泛化能力。该方法可为电力工程预算管理提供智能化解决方案,也可推广至其他不确定性成本预测领域。 展开更多
关键词 应急成本 风险因素 模糊专家系统 模糊推理 自适应网络 主成分分析方法 过拟合 收敛速度
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应对零日攻击的混合车联网入侵检测系统 被引量:1
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作者 方介泼 陶重犇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2763-2769,共7页
现有机器学习方法在面对零日攻击检测时,存在对样本数据过度依赖以及对异常数据不敏感的问题,从而导致入侵检测系统(IDS)难以有效防御零日攻击。因此,提出一种基于Transformer和自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)的混合车联网入侵检测... 现有机器学习方法在面对零日攻击检测时,存在对样本数据过度依赖以及对异常数据不敏感的问题,从而导致入侵检测系统(IDS)难以有效防御零日攻击。因此,提出一种基于Transformer和自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)的混合车联网入侵检测系统。首先,设计了一种数据增强算法,通过先去除噪声再生成的方法解决了数据样本不平衡的问题;其次,将非线性特征交互引入复杂的特征组合,设计了一个特征工程模块;最后,将Transformer的自注意力机制和ANFIS的自适应学习方法相结合,以提高特征表征能力,减少对样本数据的依赖。在CICIDS-2017和UNSW-NB15入侵数据集上将所提系统与Dual-IDS等先进(SOTA)算法进行比较。实验结果表明,对于零日攻击,所提系统在CICIDS-2017入侵数据集上实现了98.64%的检测精确率和98.31%的F1值,在UNSW-NB15入侵数据集上实现了93.07%的检测精确率和92.43%的F1值,验证了所提算法在零日攻击检测方面的高准确性和强泛化能力。 展开更多
关键词 车联网 入侵检测 零日攻击 TRANSFORMER 自适应模糊神经网络推理系统
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改进ANFIS对静压箱热误差建模研究
5
作者 钱雨鲲 李岩舟 +3 位作者 杨正昊 秦承斌 王佳宁 吴媚 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第10期1778-1785,共8页
为了减小静压箱排气孔温度不均匀对薄膜拉伸加工时的影响,通过建立热误差模型,来分析静压箱在不同输入参数下排气孔的温场情况。采用SOM-GRA相结合的综合算法得出最优测温点,以保证输入模型的数据具有代表性,将测温点数量由20降至3。利... 为了减小静压箱排气孔温度不均匀对薄膜拉伸加工时的影响,通过建立热误差模型,来分析静压箱在不同输入参数下排气孔的温场情况。采用SOM-GRA相结合的综合算法得出最优测温点,以保证输入模型的数据具有代表性,将测温点数量由20降至3。利用ANFIS模型建立静压箱的热误差模型,并通过RF算法优化ANFIS中隶属度函数数量参数,将实验验证过的数值模拟数据作为输入的训练数据。预测结果表明较原ANFIS模型、BP模型和RBF模型MAE值分别下降了22.43%、59.97%和49.87%,该优化预测模型具有更高的精度。 展开更多
关键词 热误差模型 自组织映射网络 灰色关联分析 随机森林 自适应神经模糊推理系统
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基于ANFIS的铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型研究 被引量:17
6
作者 苏宇 何宁 +1 位作者 武凯 李亮 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期475-479,共5页
分析以往建立表面粗糙度预测模型方法的不足,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型。经检验,该模型预测精度高,泛化能力强,且可简便预测铣削参数对已加工表面的表面粗糙度的影响,有助于准确认识已... 分析以往建立表面粗糙度预测模型方法的不足,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型。经检验,该模型预测精度高,泛化能力强,且可简便预测铣削参数对已加工表面的表面粗糙度的影响,有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律,为切削参数的优选和表面质量的控制提供了依据。 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统(ANFIS) 表面粗糙度 预测 铣削
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基于T-S模型的自适应神经模糊推理系统及其在热工过程建模中的应用 被引量:24
7
作者 于希宁 程锋章 +1 位作者 朱丽玲 王毅佳 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第15期78-82,共5页
在工业热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。针对热工过程建模难的现状,为达到建立精确非线性模型的目的... 在工业热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。针对热工过程建模难的现状,为达到建立精确非线性模型的目的,提出1种基于T-S模型的自适应神经模糊系统(ANFIS)模糊建模方法。该方法通过对模糊系统的结构辨识和参数辨识,使神经模糊网络能够自主、迅速有效地收敛到要求的输入和输出关系,从而达到精确建模的目的。仿真结果验证了所提出的算法的有效性,将其应用到热工过程建模中可获得高精度的非线性模型。 展开更多
关键词 热工过程 自适应神经模糊推理系统 模糊建模 神经网络 非线性
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基于小波分析和模糊神经网络的水文预测 被引量:13
8
作者 郭其一 路向阳 +1 位作者 李维刚 王钰 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期130-133,共4页
提出一种基于小波 -模糊神经网络的水文时间序列预测方法 .利用小波分析具有“数学显微镜”的特点 ,分析水文时间序列的频率构成 ;通过模糊逻辑和神经网络两种理论的融合 ,对各频率分量进行预测 ,最后合成预测结果 .对浙江源口水库 1 0... 提出一种基于小波 -模糊神经网络的水文时间序列预测方法 .利用小波分析具有“数学显微镜”的特点 ,分析水文时间序列的频率构成 ;通过模糊逻辑和神经网络两种理论的融合 ,对各频率分量进行预测 ,最后合成预测结果 .对浙江源口水库 1 0年间入库水量时间序列的预测实践 ,验证了方法的有效性 . 展开更多
关键词 水文时间序列 小波 模糊神经网络 分形
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减法聚类-ANFIS在网络故障诊断的应用研究 被引量:14
9
作者 蒋静芝 孟相如 +1 位作者 李欢 庄绪春 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第8期76-78,86,共4页
提出了一种基于减法聚类-自适应模糊神经网络(ANFIS)的网络故障诊断建模方法。减法聚类算法生成初始模糊推理系统,ANFIS建立网络故障诊断原始模型,应用混合算法对模糊规则的参数进行训练并建立最终的模型。仿真实验表明基于减法聚类-AN... 提出了一种基于减法聚类-自适应模糊神经网络(ANFIS)的网络故障诊断建模方法。减法聚类算法生成初始模糊推理系统,ANFIS建立网络故障诊断原始模型,应用混合算法对模糊规则的参数进行训练并建立最终的模型。仿真实验表明基于减法聚类-ANFIS的建模方法是有效的;通过仿真结果比较,减法聚类-ANFIS的网络故障诊断能力及收敛速度均优于BP神经网络,更适合作为网络故障诊断模型。 展开更多
关键词 网络故障诊断 减法聚类 自适应模糊神经网络 模糊逻辑 神经网络
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自适应模糊神经网络在膨胀土胀缩等级分类中的应用 被引量:18
10
作者 吕海波 赵艳林 +1 位作者 孔令伟 刘玉梅 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期908-912,共5页
针对膨胀土胀缩等级分类这一多因素评判问题,在分析自适应模糊神经网络原理及结构的基础上,利用减法聚类获得模糊推理规则数目,确定网络结构,建立了适用于膨胀土分类的自适应模糊神经网络,并将其应用于两个实际工程的膨胀土分类中,取得... 针对膨胀土胀缩等级分类这一多因素评判问题,在分析自适应模糊神经网络原理及结构的基础上,利用减法聚类获得模糊推理规则数目,确定网络结构,建立了适用于膨胀土分类的自适应模糊神经网络,并将其应用于两个实际工程的膨胀土分类中,取得了良好的效果。研究结果表明,自适应模糊神经网络能实现BP网络和模糊综合评判的分类功能,而且比BP网络具有更透明的网络结构、比模糊综合评判更具学习功能,在膨胀土胀缩等级的分类中显示出较强的适用性。 展开更多
关键词 膨胀土 胀缩等级 自适应模糊神经网络
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基于自适应网络模糊推理系统的开关磁阻电机建模方法 被引量:30
11
作者 梁得亮 丁文 鱼振民 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期86-92,共7页
提出一种开关磁阻电机(switched reluctance motor,SRM)数学建模的新方法:在已知开关磁阻电机静态电感曲线和矩角特性曲线的基础上,将自适应网络模糊推理系统(adaptive network based fuzzy inference system,ANFIS)用于SRM的整体建模... 提出一种开关磁阻电机(switched reluctance motor,SRM)数学建模的新方法:在已知开关磁阻电机静态电感曲线和矩角特性曲线的基础上,将自适应网络模糊推理系统(adaptive network based fuzzy inference system,ANFIS)用于SRM的整体建模中。该模糊推理系统由5层网络构成,将模糊推理与神经网络有机结合起来,利用它的自学习功能计算出模糊系统的隶属度函数以及相应的模糊规则,形成一个结构简单、紧凑的网络来实现电机绕组电流、转子位置角与电感和转矩的非线性映射关系,然后离线训练得到电感与转矩模型。把这种基于ANFIS的电感和矩角模型应用于SRM的系统建模中,以550W、6/4极SRM为例,进行了仿真与实验比较,结果表明此建模方法能够较好的反映SRM的实际工作状况,从而为SRM系统的建模分析与设计提供一种新的有力的工具。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 电感模型 矩角模型 自适应网络 模糊推理系统
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基于模糊神经网络的A^2/O工艺出水氨氮在线预测模型 被引量:15
12
作者 胡康 万金泉 +2 位作者 马邕文 黄明智 王艳 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期260-267,共8页
采用厌氧/缺氧/好氧污水处理系统(A2/O)对人工合成污水进行处理,并利用人工神经网络(ANN)模型和自适应模糊人工神经网络(ANFIS)模型对A2/O处理污水的过程进行仿真模拟.在MATLAB环境下,选取可在线监测的水力停留时间(HRT)、进水pH值(pH)... 采用厌氧/缺氧/好氧污水处理系统(A2/O)对人工合成污水进行处理,并利用人工神经网络(ANN)模型和自适应模糊人工神经网络(ANFIS)模型对A2/O处理污水的过程进行仿真模拟.在MATLAB环境下,选取可在线监测的水力停留时间(HRT)、进水pH值(pH)、好氧池溶解氧(DO)和混合液回流比(r)作为输入参量,系统出水氨氮浓度(NH4+eff)为输出量,建立在线预测模型.结合自适应模糊C均值聚类算法,确定ANFIS模型的模糊规则数及最优运行参数,对实验数据进行仿真预测.结果表明,与ANN模型相比,ANFIS模型的仿真输出值与实际值的拟合程度更高,相对误差在6.45%之内,平均绝对百分比误差(MAPE)为2.8%,均方根误差(RMSE)为0.1209,相关系数(R)达0.9956.模型训练过程中所得到的三维曲面图,可直观的反映各因素与出水氨氮浓度之间的非线性函数关系,为A2/O系统的高效稳定运行提供指导. 展开更多
关键词 自适应模糊人工神经网络 自适应模糊C均值聚类算法 污水处理 氨氮去除 厌氧/缺氧/好氧污水处理系统
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基于磁链与转矩特性的开关磁阻电机建模研究 被引量:12
13
作者 丁文 梁得亮 +1 位作者 鱼振民 唐任远 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期214-218,共5页
提出了一种开关磁阻电机(SRM)数学建模的新方法.在已知SRM 5个特殊位置电感数据的基础上,将傅里叶级数分解和曲线拟合方法运用于磁链模型的建立中,根据虚位移原理计算获得SRM的矩角特性,并将自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)用于矩角... 提出了一种开关磁阻电机(SRM)数学建模的新方法.在已知SRM 5个特殊位置电感数据的基础上,将傅里叶级数分解和曲线拟合方法运用于磁链模型的建立中,根据虚位移原理计算获得SRM的矩角特性,并将自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)用于矩角模型的建立.基于非线性磁链模型与ANFIS矩角模型,对一台6/4结构的SRM进行了仿真与实验.仿真结果与实验结果基本一致,最大误差不超过5%,从而验证了这种建模方法的正确性.同时,该建模方法还可以进一步应用于SRM的磁链控制和转矩控制中,为工程设计和调试提供依据. 展开更多
关键词 开关磁阻电机 磁链模型 矩角模型 自适应神经网络模糊推理系统
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基于模糊自适应模拟退火遗传算法的配电网故障定位 被引量:20
14
作者 徐密 孙莹 +1 位作者 李可军 肖文文 《电测与仪表》 北大核心 2016年第17期44-48,54,共6页
对于配电网故障定位系统的不足与遗传算法存在易早熟、收敛速度慢等问题,结合模糊推理和自适应模拟退火遗传算法,提出一种模糊自适应模拟退火遗传算法(FASAGA)。该算法对评价函数做了容错性改进,在遗传选择时采用自适应机制与最佳个体... 对于配电网故障定位系统的不足与遗传算法存在易早熟、收敛速度慢等问题,结合模糊推理和自适应模拟退火遗传算法,提出一种模糊自适应模拟退火遗传算法(FASAGA)。该算法对评价函数做了容错性改进,在遗传选择时采用自适应机制与最佳个体保留策略,并结合模糊推理与自适应机制求取模糊自适应交叉算子、模糊自适应变异算子,引入模拟退火算法提高收敛速度与局部搜索能力。仿真结果说明该算法应用在配电网故障定位中的准确性、快速性与高容错性。 展开更多
关键词 配电网 故障定位 模糊推理 模拟退火 自适应 遗传算法
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采用自适应神经模糊推理系统的配电网故障分类方法 被引量:21
15
作者 张钧 李小鹏 何正友 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第25期87-93,共7页
配电网故障分类对配电网故障诊断、事故后分析具有重要作用。提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)的中性点非有效接地系统的故障分类方法。利用小波变换提取故障特征频带内的... 配电网故障分类对配电网故障诊断、事故后分析具有重要作用。提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)的中性点非有效接地系统的故障分类方法。利用小波变换提取故障特征频带内的暂态信号,基于统计量构造了用于故障分类的特征向量,研究了所构造的特征量在不同类型故障下的规律。利用自适应神经模糊推理系统,设计了一种用于小电流接地系统故障分类的方法。在PSCAD/EMTDC中建立了仿真模型,利用仿真样本对系统进行训练,测试样本的验证结果表明该方法具有较高的分类准确性。在中性点接地方式变化以及系统拓扑结构变化的情况下,研究了该方法的适应性,结果表明该方法的适应性良好。 展开更多
关键词 配电网 小电流接地系统 故障分类 自适应神经 模糊推理系统
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基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断 被引量:8
16
作者 刘应吉 张天侠 +1 位作者 闻邦椿 曹万科 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第21期5836-5839,共4页
为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型。利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数。经文中试验数据检验,所建模型故障识别值... 为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型。利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数。经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%。仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟合能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机故障。 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统 柴油机 故障诊断 减法聚类 混合算法
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用自适应模糊推理系统预测电力短期负荷 被引量:11
17
作者 杨帆 吴耀武 +2 位作者 熊信银 娄素华 彭丰 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期129-133,共5页
为寻求有效的电力系统负荷预测方法以提高预测结果的准确度,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,并用混合学习算法调整前件参数... 为寻求有效的电力系统负荷预测方法以提高预测结果的准确度,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,并用混合学习算法调整前件参数和结论参数,自动产生模糊规则。考虑气象、日期类型等因素后将学习样本分为3组进行训练和检测。该方法对于受天气影响较明显的电网,能有效防止不合理预测结果的出现。对于武汉地区实际负荷的预测结果的分析表明该方法有较高的预测准确度,取得了令人满意的结果。 展开更多
关键词 短期负荷预测 TAKAGI-SUGENO模型 减法聚类 自适应神经模糊推理系统 神经网络 混合学习算法
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基于GA-ANFIS的开关磁阻电机建模 被引量:13
18
作者 许爱德 樊印海 李自强 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期54-59,共6页
针对在使用自适应神经网络模糊推理系统对开关磁阻电机进行建模的过程中收敛速度慢的问题,采用将遗传算法和自适应神经网络模糊推理系统相结合的开关磁阻电机建模方法。网络结构仍然采用具有很强鲁棒性和自适应性的Takagi-Sugeno模型,... 针对在使用自适应神经网络模糊推理系统对开关磁阻电机进行建模的过程中收敛速度慢的问题,采用将遗传算法和自适应神经网络模糊推理系统相结合的开关磁阻电机建模方法。网络结构仍然采用具有很强鲁棒性和自适应性的Takagi-Sugeno模型,而在网络参数训练时将遗传算法与自适应神经网络模糊推理系统的传统混合学习算法相结合,以提高训练速度。根据实测的8/6极开关磁阻电机的样本数据,对开关磁阻电机的电感和转矩进行建模,仿真结果表明,该方法具有很高的精确度和很强的泛化能力,并且将收敛速度提高了两倍多。将所建模型应用到开关磁阻电机控制系统仿真中,并与实际控制系统进行对比,两者结果基本一致,证明了该方法的正确性和可行性。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 建模 自适应网络模糊推理系统 遗传算法
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组合导航智能信息融合自适应滤波算法分析 被引量:9
19
作者 卞鸿巍 金志华 田蔚风 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1449-1452,1459,共5页
针对当前自适应组合导航系统算法的研究趋势,总结了卡尔曼滤波技术的缺陷和利用智能融合技术提高滤波器性能的设计思想。对模糊控制自适应算法(FIR AKF)、神经网络自适应算法(NN AKF)和自适应神经网络模糊推理自适应算法(ANFIS AKF)进... 针对当前自适应组合导航系统算法的研究趋势,总结了卡尔曼滤波技术的缺陷和利用智能融合技术提高滤波器性能的设计思想。对模糊控制自适应算法(FIR AKF)、神经网络自适应算法(NN AKF)和自适应神经网络模糊推理自适应算法(ANFIS AKF)进行了分析。着重研究FIR AKF采用滤波器新息序列和外系统状态的模糊控制器关键的模糊规则设计问题;分析NN AKF在组合导航系统模型调整、故障检测和隔离中的应用方法,并给出ANFIS AKF利用神经网络自动生成推理规则和建立自适应组合导航系统的基本方法。 展开更多
关键词 组合导航 自适应卡尔曼滤波 神经网络 模糊控制 自适应神经网络模糊推理
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改进的自适应神经模糊推理系统的角度传感器误差补偿方法 被引量:15
20
作者 王艳永 邓方 孙健 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1342-1346,共5页
角度传感器测量精度控制在工程应用中非常重要,直接影响其实际应用的效果.当被测物理量和角度传感器输出之间为复杂非线性关系时,传统方法已难以获得满意的结果.本文引入了一种基于改进的自适应神经模糊推理系统的误差补偿方法,阐述了... 角度传感器测量精度控制在工程应用中非常重要,直接影响其实际应用的效果.当被测物理量和角度传感器输出之间为复杂非线性关系时,传统方法已难以获得满意的结果.本文引入了一种基于改进的自适应神经模糊推理系统的误差补偿方法,阐述了模型建立过程与步骤,并对一个16位绝对式光电编码器进行了精度检测与误差补偿.实验结果证明,与多项式拟合法和BP神经网络相比,改进的自适应神经模糊推理系统可显著提高光电编码器的测量精度;相比于补偿前,补偿后光电编码器测量精度可至少提高7.5倍. 展开更多
关键词 角度传感器 自适应神经模糊推理系统 误差补偿
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