基于区间二型模糊神经网络的出水氨氮软测量 被引量：15

1

作者 韩红桂 陈治远 +1 位作者 乔俊飞 张会清 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期1032-1040,共9页

针对污水处理过程出水氨氮(ammonia nitrogen,NH4-N)难以实时检测的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的软测量方法,建立了出水NH4-N的软测量模型,实现了出水NH4-N的实时检测。首... 针对污水处理过程出水氨氮(ammonia nitrogen,NH4-N)难以实时检测的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的软测量方法,建立了出水NH4-N的软测量模型,实现了出水NH4-N的实时检测。首先,采集和预处理相关过程变量的实际运行数据,通过主元分析法筛选出与出水NH4-N相关性较强的过程变量。其次,利用IT2FNN建立所选变量与出水NH4-N的软测量模型,通过梯度下降算法对模型相关参数进行修正。最后,将基于IT2FNN的出水NH4-N软测量模型应用于实际污水处理过程。实验结果表明,提出的出水NH4-N软测量方法不仅能够实现污水处理过程出水NH4-N的实时检测,而且具有较高的检测精度。 展开更多

关键词 出水氨氮 软测量 区间二型模糊神经网络 动态建模 污水处理过程

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自组织递归区间二型模糊神经网络在动态时变系统辨识中的应用 被引量：9

2

作者 李迪 陈向坚 +2 位作者 续志军 杨帆 牛文达 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1406-1413,共8页

针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区... 针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区间二型模糊集模型,用于将每个规则的激活强度反馈到自身构成内反馈回路,其参数学习采用梯度下降算法;后件为带有区间权值的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模型,其参数学习采用有序规则卡尔曼滤波算法,且网络初始规则数为零。所有规则均通过结构学习和前后件参数同时在线学习来产生,其网络结构学习采用的是在线区间二型模糊群集。为验证提出的神经网络的优越性,将其应用到单输入单输出动态时变系统的辨识中。实验结果表明,相对于前馈一型/二型模糊神经网络、递归一型模糊神经网络,该神经网络的辨识能力强,即使在存在白噪声的条件下,也能减小测试及训练误差。 展开更多

关键词 自组织递归区间 二型模糊神经网络 卡尔曼滤波 梯度下降法 噪声干扰 动态时变系统辨识

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四旋翼微型飞行器的区间二型模糊神经网络自适应控制 被引量：9

3

作者 陈向坚 李迪 +1 位作者 续志军 苏东风 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1334-1341,共8页

针对四旋翼微型飞行器控制系统中存在不确定性、外界干扰等影响控制精度的问题,提出了基于区间二型模糊神经网络(IT_IIFNN)的四旋翼微型飞行器自适应控制方案。首先,根据四旋翼微型飞行器的动力学模型,设计了基于IT_IIFNN的四旋翼微型... 针对四旋翼微型飞行器控制系统中存在不确定性、外界干扰等影响控制精度的问题,提出了基于区间二型模糊神经网络(IT_IIFNN)的四旋翼微型飞行器自适应控制方案。首先,根据四旋翼微型飞行器的动力学模型,设计了基于IT_IIFNN的四旋翼微型飞行器自适应控制器,该控制器由两部分构成,其中IT_IIFNN用来在线逼近系统不确定性;鲁棒补偿器用来实时补偿IT_IIFNN的逼近误差以及外界干扰。其次,利用Lyapunov稳定理论证明此飞行器控制系统闭环稳定性。最后,通过四旋翼微型飞行器样机来验证IT_IIFNN自适应控制器的优越性。验证结果显示,在加入风速为1.5m/s的外界干扰条件下,跟踪误差可近似达到10-2。结果表明,IT_IIFNN自适应控制器具有良好的跟踪精度、稳定性及鲁棒性。 展开更多

关键词 区间二型模糊神经网络(IT-IIFNN) 四旋翼微型飞行器 鲁棒补偿器 Lyapunov稳定理论 稳定性 鲁棒性

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自组织区间二型模糊神经网络及其自适应学习算法 被引量：6

4

作者 姚兰 肖建 +1 位作者 王嵩 蒋玉莲 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期785-791,共7页

针对复杂不确定非线性系统的辨识问题,提出一种基于聚类的自组织区间二型模糊神经网络学习算法.首先采用具有两个不同加权参数的FCM算法对输入数据进行划分来获取规则前件的不确定均值,同时结合聚类有效性标准确定模糊规则数目,从而自... 针对复杂不确定非线性系统的辨识问题,提出一种基于聚类的自组织区间二型模糊神经网络学习算法.首先采用具有两个不同加权参数的FCM算法对输入数据进行划分来获取规则前件的不确定均值,同时结合聚类有效性标准确定模糊规则数目,从而自动完成神经网络的结构辨识和规则前件参数辨识;随后给出了基于梯度下降法和Lyapunov函数稳定收敛定理的规则后件权向量学习速率的自适应学习算法.通过非线性系统辨识实例,验证了该算法与其他方法相比具有更快的收敛速度和更高的逼近精度;并且利用该算法建立了某市电力短期负荷预测模型,结果表明该模型具有较高的预测精度,泛化性能更佳. 展开更多

关键词 自组织 区间二型模糊神经网络 梯度下降法 自适应学习算法

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基于模糊聚类的二型模糊神经网络系统辨识 被引量：8

5

作者 施建中 梁绍华 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第4期1454-1460,共7页

二型模糊神经网络结合了二型模糊系统描述实际情况不确定性和神经网络的学习能力,在非线性系统的辨识中得到了广泛应用。二型模糊神经网络参数学习使用最多的是反向传播算法算法,该算法原理简单,易于实现。但是该算法对初值敏感,不合适... 二型模糊神经网络结合了二型模糊系统描述实际情况不确定性和神经网络的学习能力,在非线性系统的辨识中得到了广泛应用。二型模糊神经网络参数学习使用最多的是反向传播算法算法,该算法原理简单,易于实现。但是该算法对初值敏感,不合适的初始会导致算法收敛于非最优解或者发散。针对反向传播算法的这一缺点,提出了一种基于模糊C均值聚类的区间二型模糊神经网络辨识算法。该算法选择高斯型隶属度函数,将模糊C均值算法得到的聚类中心初始化高斯函数的中心,而高斯函数的宽度利用模糊C均值聚类算法的隶属度和中心求取。通过2个非线性系统的辨识效果表明,提出的辨识算法具有较高的辨识精度,收敛速度较快。 展开更多

关键词 二型模糊集合 二型模糊神经网络 模糊C均值 非线性辨识 反向传播

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基于区间二型模糊神经网络反演控制抑制二惯量系统的机械振动 被引量：2

6

作者 王树波 任雪梅 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期611-615,共5页

针对带有不确定性和扰动的二惯量伺服系统,提出了一种基于区间二型模糊神经网络的自适应反演控制策略抑制系统的机械振动.首先建立了二惯量系统的动力学模型,设计了反演自适应控制律;其次系统中负载和电机两端未知的扰动变量定义为待估... 针对带有不确定性和扰动的二惯量伺服系统,提出了一种基于区间二型模糊神经网络的自适应反演控制策略抑制系统的机械振动.首先建立了二惯量系统的动力学模型,设计了反演自适应控制律;其次系统中负载和电机两端未知的扰动变量定义为待估计项,采用区间二型模糊神经网络对其进行估计,给出了基于区间二型模糊神经网络的参数自适应律.基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了闭环系统输出跟踪的收敛性,并且跟踪误差可以通过调节控制参数达到任意小.仿真结果表明该方法具有较好的控制性能. 展开更多

关键词 二惯量系统 区间二型模糊神经网络 自适应控制 反演控制

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基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法 被引量：5

7

作者 马彬 王双双 陈海波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期928-935,共8页

在超密集异构无线网络中,针对传统垂直切换算法无法同时描述网络状态的模糊性和随机性,导致网络性能得不到有效提升的问题,提出一种基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法.重构了两阶段判决算法:在网络预筛选阶段,定义了历史接入率,... 在超密集异构无线网络中,针对传统垂直切换算法无法同时描述网络状态的模糊性和随机性,导致网络性能得不到有效提升的问题,提出一种基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法.重构了两阶段判决算法:在网络预筛选阶段,定义了历史接入率,结合当前候选网络集的数目设置阈值.根据接收信号强度和剩余可用带宽,对用户接收范围内的所有网络进行初步筛选;再在垂直切换判决阶段,将剩余候选网络的时延,丢包率以及误码率作为区间二型模糊神经网络的输入,利用前馈神经网络的结构完成模糊逻辑推理,经训练之后计算得到输出判决值,从而选择最佳接入网络.实验结果表明,该算法能在保证时间开销较低的同时,有效降低切换决策的错误概率,减少切换失败和切换次数,提升网络总吞吐量. 展开更多

关键词 区间二型模糊神经网络 超密集 垂直切换 模糊性 随机性

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基于正则化AdaBound的区间二型模糊神经网络软测量建模 被引量：3

8

作者 冯琳 赵涛岩 +2 位作者 曹江涛 李平 商瑀 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期215-224,共10页

针对复杂化工过程中存在强非线性、多变量耦合、参数时变及大时滞等因素,导致监测变量软测量精度不高的问题,提出了一种基于正则化AdaBound的区间二型模糊神经网络(RAIT2FNN)软测量建模方法。首先为了解决区间二型神经网络(IT2FNN)结构... 针对复杂化工过程中存在强非线性、多变量耦合、参数时变及大时滞等因素,导致监测变量软测量精度不高的问题,提出了一种基于正则化AdaBound的区间二型模糊神经网络(RAIT2FNN)软测量建模方法。首先为了解决区间二型神经网络(IT2FNN)结构难以确定的问题,提出了一种采用激励强度和相似度定义增长和删减指标的自组织产生规则的算法。该算法利用激励强度的大小决定是否产生规则,并根据相似度进行规则的删减从而确定了区间二型模糊神经网络的结构。其次,本文提出正则化和AdaBound相结合的算法对RAIT2FNN模型相关参数进行修正,使得不同参数具有有界的自适应学习速率。最后将RAIT2FNN作为软测量模型应用于环己烷无催化氧化过程尾氧浓度预测问题中。实验结果为测试时间为0.0082,训练RMSE为0.0182,测试RMSE为0.0096,表明RAIT2FNN作为软测量模型具有预测及时且预测精度较高的优点。 展开更多

关键词 区间二型模糊神经网络 软测量 环己烷无催化氧化过程 尾氧浓度

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基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络出水总氮软测量 被引量：1

9

作者 杨文琚 孙晨暄 伍小龙 《水利水电技术（中英文）》 北大核心 2023年第4期120-130,共11页

【目的】出水总氮检测在监测污水处理厂超标排放和预防水质富营养化中发挥了重要的作用,但仍存在精度低,实时性不强的问题。为解决城市污水处理过程出水总氮难以在线精准检测的问题,提出了一种基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络(SA-... 【目的】出水总氮检测在监测污水处理厂超标排放和预防水质富营养化中发挥了重要的作用,但仍存在精度低,实时性不强的问题。为解决城市污水处理过程出水总氮难以在线精准检测的问题,提出了一种基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络(SA-IT2FNN)出水总氮软测量方法。【方法】采用敏感性分析法(Sensitivity Analysis,SA),选取与污水处理过程出水总氮关联性较强的主元变量。然后,将所选的关键主元变量作为IT2FNN的输入变量,通过训练模型参数建立出水总氮软测量模型。【结果】仿真结果显示:对于冬季数据集,SA-IT2FNN选取6个、8个、10个主元变量进行预测时,训练时间分别为6.2 s、7.8 s、9.7 s;均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为0.44、0.35、0.33。另外,SA-IT2FNN选择8主元变量预测时,夏季和冬季对应的测试RMSE分别为0.38和0.39。【结论】结果表明:SA通过对模型的输入变量降维,有效提高了模型的预测效果;基于IT2FNN的总氮软测量模型在不同工况下都能够保证预测精度,具有较好的学习和预测能力。研究成果展示了人工智能在总氮检测中的独特作用,为污水处理出水指标高精度检测提供了有效的方法。 展开更多

关键词 城市污水处理过程 出水总氮 区间二型模糊神经网络 敏感性分析法 软测量模型

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基于二型模糊神经网络的不确定混沌系统鲁棒性自适应控制 被引量：12

10

作者 李洪梅 高媛 陈向坚 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期432-438,共7页

该文提出的鲁棒的自适应区间二型模糊神经网络控制(RAITIIFNNC)系统由一个区间二型模糊神经网络识别器与一个鲁棒性控制器组成。识别器完成了对场地不确定性的在线评估,鲁棒控制器用来减小逼近错误,两者结合可以获得更好地跟踪与同步混... 该文提出的鲁棒的自适应区间二型模糊神经网络控制(RAITIIFNNC)系统由一个区间二型模糊神经网络识别器与一个鲁棒性控制器组成。识别器完成了对场地不确定性的在线评估,鲁棒控制器用来减小逼近错误,两者结合可以获得更好地跟踪与同步混沌系统。所有的参数学习算法来源于Lyapunov稳定理论以保证网络汇聚的同时有稳定同步的表现。算例分析证明:新系统在同步两个Lorenz混沌系统时具有更好的效率。 展开更多

关键词 不确定性混沌系统 混沌同步 自适应控制 区间二型模糊神经网络 Lyapunov稳定

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基于区间二型模糊神经网络的臭氧浓度预测 被引量：2

11

作者 赵晓东 徐浩然 +1 位作者 郭志萍 任改莎 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第6期329-335,共7页

针对传统的大气臭氧浓度预测存在预测精度低、计算效率低等问题,将模糊聚类与神经网络相结合,提出一种使用区间二型模糊神经网络进行臭氧浓度预测的方法。用模糊C均值的方法筛选出适应性最高的有效规则,并进行区间二型模糊神经网络的结... 针对传统的大气臭氧浓度预测存在预测精度低、计算效率低等问题,将模糊聚类与神经网络相结合,提出一种使用区间二型模糊神经网络进行臭氧浓度预测的方法。用模糊C均值的方法筛选出适应性最高的有效规则,并进行区间二型模糊神经网络的结构设计;使用LM算法(Levenberg-Marquardt)进行模糊神经网络的参数及权重调整。使用2018年石家庄气象臭氧数据集验证系统进行验证,并与使用梯度下降算法(Gradient Descent)的模糊神经网络系统进行比较,结果表明,该方法可以更好地预测臭氧浓度,采用LM算法比采用GD算法可获得更好的预测性能。 展开更多

关键词 臭氧浓度预测 区间二型模糊神经网络 模糊神经网络 LM算法 模糊C均值

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模糊神经网络在自适应双轴运动控制系统中的应用 被引量：20

12

作者 陈向坚 李迪 +1 位作者 白越 续志军 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1643-1650,共8页

为了更好地提高工艺加工平台的精确度,结合自适应控制与区间二型模糊神经网络理论设计了一个双轴运动控制系统。该系统通过控制两个场向永磁同步电机来定位X-Y双轴运动转子的位置,从而跟踪预设的蝶形曲线。针对由区间二型模糊神经网络... 为了更好地提高工艺加工平台的精确度,结合自适应控制与区间二型模糊神经网络理论设计了一个双轴运动控制系统。该系统通过控制两个场向永磁同步电机来定位X-Y双轴运动转子的位置,从而跟踪预设的蝶形曲线。针对由区间二型模糊神经网络的有限规则产生的不可避免的逼近误差和优化的参数向量等集中不确定性因素,设计了自适应集中不确定性估计律,并通过在线鲁棒补偿器处理集中不确定性的值。最后,通过TMS320C32数字信号处理器运行了本文提出的控制算法。实验结果验证了基于区间二型模糊神经网络设计的双轴运动控制系统的轨迹跟踪精确度较高。与一型模糊神经网络控制系统相比,区间二型模糊神经网络控制系统具有更好的控制性能,鲁棒性更强。 展开更多

关键词 区间二型模糊神经网络 双轴运动控制系统 永磁同步电机 LYAPUNOV稳定性理论

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模糊神经网络在机载相机稳像中的应用 被引量：3

13

作者 李迪 陈向坚 +1 位作者 续志军 白越 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1540-1545,共6页

针对解决微型飞行器空中拍摄的图像抖动问题,采用自组织递归区间二型模糊神经网络的函数逼近及泛化能力对微型飞行器上的相机振动规律进行模拟,预测机载相机的振动矢量.该自组织递归区间二型模糊神经网络的初始规则数为零,所有规则都是... 针对解决微型飞行器空中拍摄的图像抖动问题,采用自组织递归区间二型模糊神经网络的函数逼近及泛化能力对微型飞行器上的相机振动规律进行模拟,预测机载相机的振动矢量.该自组织递归区间二型模糊神经网络的初始规则数为零,所有规则都是通过结构和参数同时在线学习来产生,网络结构学习采用的是在线区间二型模糊群集,提高自组织递归区间二型模糊神经网络的稳定性及计算精度.仿真结果表明:将自组织递归区间二型模糊神经网络与双BP神经网络进行对比,利用自组织递归区间二型模糊神经网络对微型飞行器相机振动矢量进行预测的精度高. 展开更多

关键词 自组织递归区间二型模糊神经网络 实时稳像 泛化能力 微型飞行器机载相机

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基于事件触发的多电机驱动系统模糊自适应反步控制

14

作者 陈志威 罗绍华 +1 位作者 李枫韵 胡廷耀 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第2期109-113,119,共6页

针对多电机驱动系统,为解决负载装置跟踪参考运动轨迹的控制问题,提出了一种基于事件触发的模糊自适应反步控制方案。首先,建立了多电机驱动系统包含死区、摩擦、未知干扰和工作负载等非线性因素的动力学模型;其次,将速度函数、区间二... 针对多电机驱动系统,为解决负载装置跟踪参考运动轨迹的控制问题,提出了一种基于事件触发的模糊自适应反步控制方案。首先,建立了多电机驱动系统包含死区、摩擦、未知干扰和工作负载等非线性因素的动力学模型;其次,将速度函数、区间二型模糊神经网络、二阶跟踪微分器融入到反步控制框架中,以解决多电机驱动系统的负载跟踪控制问题;同时,采用事件触发策略更新控制器输入,达到节约通信资源的目的,李雅普诺夫理论证明了所提方案的稳定性;最后,仿真实验结果证明了所设计方案的有效性。 展开更多

关键词 多电机驱动系统 事件触发 区间二型模糊神经网络 反步控制

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中国南部交通流量预测模型研究(英文)

15

作者 首艳芳 徐建闽 李红杰 《科学技术与工程》 2008年第11期2877-2883,共7页

交通流量预测是智能交通系统技术应用的重要组成部分。为提高预测水平,引进基于区间二型模糊神经网络的交通流量时间序列预测模型,给出了基于二型模糊神经网络的仿真算法。并结合广州市某高速公路为例对交通流量进行预测,对比计算了该... 交通流量预测是智能交通系统技术应用的重要组成部分。为提高预测水平,引进基于区间二型模糊神经网络的交通流量时间序列预测模型,给出了基于二型模糊神经网络的仿真算法。并结合广州市某高速公路为例对交通流量进行预测,对比计算了该方法与一型模糊神经网络预测方法的预测结果,仿真表明该系统具有精确性和高可信度,预测准确性明显高于传统的一型模糊神经系统。 展开更多

关键词 交通流量预测 区间二型模糊神经网络 BP学习算法

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八旋翼微型飞行器的自适应滑模控制器设计 被引量：2

16

作者 张磊 王冠 +1 位作者 杨习贝 王平心 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期33-39,共7页

八旋翼微型飞行器的不确定性导致很难获得稳定的控制。鉴于此,提出一个稳定的八旋翼微型飞行器的姿态控制策略以适应系统的不确定性因素和外部干扰。首先,采用区间二型模糊神经网络来逼近八旋翼微型飞行器动力学模型中的非线性和不确定... 八旋翼微型飞行器的不确定性导致很难获得稳定的控制。鉴于此,提出一个稳定的八旋翼微型飞行器的姿态控制策略以适应系统的不确定性因素和外部干扰。首先,采用区间二型模糊神经网络来逼近八旋翼微型飞行器动力学模型中的非线性和不确定性函数。然后,用李诺夫稳定性定理证明闭环系统的渐近稳定性,并利用对区间二型模糊神经网络和滑模控制增益进行在线调整。仿真结果表明,基于区间二型模糊神经网络的自适应滑模控制器能够保证在不确定性因素和有外部干扰的情况下保证八旋翼微型飞行器控制系统的良好性能,与传统的自适应滑模控制器及基于区间一型模糊神经网络的滑模控制器相比,性能显著提高。 展开更多

关键词 区间二型模糊神经网络 自适应滑模控制器 八旋翼微型飞行器 姿态控制策略 不确定性 外部干扰

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基于MSADE-IT2FNN模型的软测量建模方法及应用 被引量：1

17

作者 刘家璞 赵涛岩 +1 位作者 曹江涛 李平 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期2908-2919,共12页

针对复杂工业过程某些关键参数无法有效、实时在线检测的问题,提出一种基于多策略、自适应差分进化算法(MSADE)优化的区间二型模糊神经网络(IT2FNN)软测量建模方法。首先,为了解决差分进化算法采用单一策略、固定缩放因子和交叉概率导... 针对复杂工业过程某些关键参数无法有效、实时在线检测的问题,提出一种基于多策略、自适应差分进化算法(MSADE)优化的区间二型模糊神经网络(IT2FNN)软测量建模方法。首先,为了解决差分进化算法采用单一策略、固定缩放因子和交叉概率导致后期搜索能力不足的问题,提出一种多策略、自适应的差分进化算法(MSADE),该算法利用IT2FNN模型的均方根误差(RMSE)作为适应度函数,通过搜索不同规则数下的RMSE值,从而确定IT2FNN的结构(规则数)和初始参数;然后,IT2FNN模型的参数利用梯度下降法进行学习。最后,将所提模型应用到Mackey-Glass混沌时间序列的预测和酿酒过程淀粉利用率的软测量建模问题中,仿真结果验证了提出方法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 区间二型模糊神经网络 差分进化算法 梯度下降算法 软测量 淀粉利用率

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基于事件触发的PMSM预设性能自适应控制 被引量：1

18

作者 李昊 罗绍华 +1 位作者 李枫韵 申林雪 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第12期81-84,90,共5页

针对具有系统建模不精确、外部扰动和节约通讯资源的永磁同步电机(PMSM)系统高性能控制问题,提出了一种基于事件触发机制的PMSM预设性能自适应控制方法。采用性能函数并进行误差变换,将角度跟踪误差限制在预先设定的边界内,保证了系统... 针对具有系统建模不精确、外部扰动和节约通讯资源的永磁同步电机(PMSM)系统高性能控制问题,提出了一种基于事件触发机制的PMSM预设性能自适应控制方法。采用性能函数并进行误差变换,将角度跟踪误差限制在预先设定的边界内,保证了系统的动态性能;通过二型模糊神经网络(T2FNN)逼近系统中的未知动态,有效消除了系统中不确定性的影响;在控制器和执行器通道之间设计了事件触发机制来节约控制器的通讯资源;通过李雅普诺夫稳定性理论证明了PMSM闭环系统的稳定性且避免了事件触发中的Zeno行为;最后,仿真实验结果验证了所提控制方案的有效性。 展开更多

关键词 永磁同步电机 预设性能控制 事件触发机制 二型模糊神经网络 反步控制

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基于IT2SFNN的永磁同步电机加速自适应控制

19

作者 肖凯文 李枫韵 李昊 《农业装备与车辆工程》 2023年第11期95-99,共5页

针对永磁同步电机固有的混沌振荡和不可避免的外界干扰,研究其动力学特性并提出一种加速自适应控制策略,以实现高精确的轨迹跟踪。首先,基于楞次定律和基尔霍夫定律,建立永磁同步电机的数学模型;然后通过相图、时间历程图和李亚普洛夫... 针对永磁同步电机固有的混沌振荡和不可避免的外界干扰,研究其动力学特性并提出一种加速自适应控制策略,以实现高精确的轨迹跟踪。首先,基于楞次定律和基尔霍夫定律,建立永磁同步电机的数学模型;然后通过相图、时间历程图和李亚普洛夫指数图揭示其固有的混沌现象。在控制器设计中,用2阶微分跟踪器处理虚拟输入信号的“复杂微分爆炸”问题;速度函数用于解决跟踪误差收敛慢的问题;区间二型模糊神经网络(IT2SFNN)用来逼近系统中不确定的非线性函数。根据李亚普洛夫稳定性理论,证明永磁同步电机输出信号都是一致有界的。最后,仿真实验证明,在外界干扰和参数变化的情况下,所提控制方案抑制了有害的混沌震荡并具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。 展开更多

关键词 永磁同步电机 混沌震荡 加速自适应控制 区间二型模糊神经网络

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