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采用自适应神经模糊纠偏系统的AGV纠偏研究 被引量：1
1
作者 袁斌 邵帅 +1 位作者 李晨 祁景涛 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期335-339,共5页
为了提升AGV(Automated Guided Vehicle)的自动纠偏能力和运行稳定性,提出一种采用自适应神经模糊纠偏系统的纠偏方法。首先,建立AGV的运动学模型和纠偏模型。其次,在ANFIS编辑器中设计自适应神经模糊控制器。最后,在Adams与Matlab/Siml... 为了提升AGV(Automated Guided Vehicle)的自动纠偏能力和运行稳定性,提出一种采用自适应神经模糊纠偏系统的纠偏方法。首先,建立AGV的运动学模型和纠偏模型。其次,在ANFIS编辑器中设计自适应神经模糊控制器。最后,在Adams与Matlab/Simlink软件中分别建立实验所需的AGV模型和纠偏系统。利用Adams与Matlab/Simlink软件的交互性,进行联合仿真实验,将自适应神经模糊纠偏系统与传统控制纠偏系统的实验结果进行对比分析。实验结果表明:自适应神经模糊纠偏系统能够提高AGV的纠偏效率,相较于模糊控制纠偏系统和神经网络纠偏系统,纠偏效率分别提高了42.4%和20.8%,且AGV的运行稳定性也能满足要求。 展开更多
关键词 AGV 自动纠偏 自适应神经模糊 纠偏系统 联合仿真
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自适应神经模糊推理系统优化的快速上肢评估方法 被引量：1
2
作者 白仲航 项钲 +1 位作者 谭昭芸 裴卉宁 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1643-1656,共14页
传统方法对工作相关肌肉骨骼疾病风险评估的输入变量变化敏感性较低,导致风险评估输出结果的精确性和可靠性不足。为更加准确地进行人因工程风险评估,提出了基于自适应神经模糊推理系统的快速上肢评估方法(RULA)。首先,基于卷积神经网... 传统方法对工作相关肌肉骨骼疾病风险评估的输入变量变化敏感性较低,导致风险评估输出结果的精确性和可靠性不足。为更加准确地进行人因工程风险评估,提出了基于自适应神经模糊推理系统的快速上肢评估方法(RULA)。首先,基于卷积神经网络对视频中人体工作姿势的关键点进行检测及识别,并计算关节角度;其次,基于自适应神经模糊推理系统对快速上肢评估方法进行改进,搭建工作相关肌肉骨骼疾病风险评估架构以解决评估不同姿势时获得相同评分的问题;再次,随机选取不同工作姿势的关节角度数据对网络进行训练和检测,调整基于自适应神经模糊推理系统和快速上肢评估方法的工作相关肌肉骨骼疾病风险预测模型的最佳参数;最后,选取关节角度数据集里的前15个工作姿势进行相关性验证,将结果与原始快速上肢评估方法的结果进行比较,应用树枝修剪工具的操作过程进行案例分析以实现风险得分的实时动态评估。结果表明,优化后的快速上肢评估方法比原始方法更敏感,验证了利用自适应神经模糊推理系统能够有效改进快速上肢评估方法并实时预测风险得分。 展开更多
关键词 快速上肢评估法 自适应神经模糊推理系统 模糊控制 关键点检测 人因工程风险
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基于能量熵和自适应神经模糊推理系统的齿轮故障诊断
3
作者 高淑婷 刘裕鹏 王满意 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期294-300,共7页
为了解决齿轮振动信号中出现噪声污染严重,故障特征信息提取困难的问题,提出了基于能量熵和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的齿轮故障诊断方法。将预处理后的振动信号作自适应噪声完备经验模式(CEEMDAN)分解,可获得不同尺度的本征模态函... 为了解决齿轮振动信号中出现噪声污染严重,故障特征信息提取困难的问题,提出了基于能量熵和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的齿轮故障诊断方法。将预处理后的振动信号作自适应噪声完备经验模式(CEEMDAN)分解,可获得不同尺度的本征模态函数(IMF);由于各IMF包含主要故障特征信息,且不同故障状态下各IMF分布有明显不同,因此通过计算能量熵来量化故障时频域特征,构造出表征模态分量信息的特征向量;以此输入ANFIS进行样本的学习和训练,在自适应调整网络参数和隶属函数后,获得最优ANFIS。实验结果表明:该方法诊断结果准确率近乎100%,可有效地识别故障类型。 展开更多
关键词 齿轮 能量熵 经验模态分解 自适应神经模糊推理系统 故障诊断
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基于径向基神经网络和自适应神经模糊系统的电力短期负荷预测方法 被引量：71
4
作者 雷绍兰 孙才新 +2 位作者 周湶 张晓星 程其云 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第22期78-82,共5页
针对实时电价对短期负荷的影响,建立了径向基(RBF)神经网络和自适应神经网络模糊系统(ANFIS)相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对不考虑电价因素的预测日负荷进行了预测,并根据近期实时电价的变化,应用A... 针对实时电价对短期负荷的影响,建立了径向基(RBF)神经网络和自适应神经网络模糊系统(ANFIS)相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对不考虑电价因素的预测日负荷进行了预测,并根据近期实时电价的变化,应用ANFIS系统对RBF神经网络的负荷预测结果进行修正,以使固定电价时代的预测方法在电价敏感环境下也能达到较好的预测精度,克服了神经网络在电力市场下进行负荷预测时存在的不足。某电网实际预测结果表明,该方法具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 实时电价 径向基神经网络 自适应神经模糊系统
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基于自适应神经模糊滤波的低频振荡Prony分析 被引量：20
5
作者 侯王宾 刘天琪 李兴源 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期53-58,共6页
传统Prony法在分析低频振荡时对输入信号要求较高,存在着对噪声敏感的弱点。文中提出一种自适应神经模糊滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法。该方法先用自适应神经模糊滤波对低频振荡信号进行滤波,再用改进Prony法对滤波后的... 传统Prony法在分析低频振荡时对输入信号要求较高,存在着对噪声敏感的弱点。文中提出一种自适应神经模糊滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法。该方法先用自适应神经模糊滤波对低频振荡信号进行滤波,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析。其中改进Prony法有效阶数用归一化奇异值法确定。将该方法用于分析IEEE4机2区系统表明,在有色噪声影响下,该方法仍能相对准确地辨识出低频振荡主导模式,验证了其有效性。 展开更多
关键词 低频振荡:有色噪声 自适应神经模糊滤波 改进 PRONY法 归一化奇异值法
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固体氧化物燃料电池的数学模型及自适应神经模糊辨识模型的研究 被引量：11
6
作者 吴小娟 朱新坚 +1 位作者 曹广益 屠恒勇 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期9-14,共6页
固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)是21世纪最有生命力的发电技术之一。文章从SOFC实际应用的角度出发,应用改进的自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)对SOFC建立了负载稳定和负载变化... 固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)是21世纪最有生命力的发电技术之一。文章从SOFC实际应用的角度出发,应用改进的自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)对SOFC建立了负载稳定和负载变化2种情况下的电特性模型。由于数据来源不足,首先根据SOFC的工作原理,运用电化学、流体动力学等学科理论,建立SOFC的数学模型,基于该数学模型获取ANFIS辨识模型的训练和预测数据。仿真结果显示了改进的ANFIS技术对SOFC系统的建模和控制具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 固体氧化物燃料电池 数学模型 自适应神经模糊 推理系统 辨识模型
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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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自适应神经模糊系统的LiFePO_4电池SOC预测 被引量：13
8
作者 尹安东 周斌 +1 位作者 江昊 赵韩 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2014年第1期84-90,共7页
利用自适应神经模糊系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)对电动汽车磷酸铁锂(LiFePO4)电池荷电状态(state of charge,SOC)预测研究。在分析ANFIS结构原理基础之上,采用BP(back-propagation)算法和最小二乘估计的混合算... 利用自适应神经模糊系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)对电动汽车磷酸铁锂(LiFePO4)电池荷电状态(state of charge,SOC)预测研究。在分析ANFIS结构原理基础之上,采用BP(back-propagation)算法和最小二乘估计的混合算法分别建立两输入变量和三输入变量的ANFIS预测模型,并利用两种模型进行SOC预测。实例预测结果表明ANFIS能精确预测磷酸铁锂电池SOC值,且三输入变量ANFIS模型预测精度得到改善;与实测相比,三输入ANFIS预测模型的最大绝对误差在1%以下,平均百分比误差(average percentage error,APE)小于2%。 展开更多
关键词 电动汽车 自适应神经模糊系统 荷电状态(SOC) 预测
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基于自适应神经模糊网络的果蔬抓取力控制 被引量：11
9
作者 周俊 杨肖蓉 朱树平 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期67-72,共6页
运用自适应神经模糊推理系统设计了农业机器人果蔬抓取力智能控制器。以当前抓取力和滑觉传感器信号的小波变换细节系数作为控制器的输入,末端执行器两指闭合距离作为控制器的输出。基于减法聚类建立模糊推理模型,通过调整聚类半径来优... 运用自适应神经模糊推理系统设计了农业机器人果蔬抓取力智能控制器。以当前抓取力和滑觉传感器信号的小波变换细节系数作为控制器的输入,末端执行器两指闭合距离作为控制器的输出。基于减法聚类建立模糊推理模型,通过调整聚类半径来优选模糊规则数。给出了训练样本数据集采集方法,并应用梯度下降与最小二乘混合训练算法辨识了控制器的前件参数和结论参数。对所设计的控制器进行了实验验证,结果表明该控制器能够适应果蔬质量、表面摩擦特性等方面的差异。抓取力超调量得到了限制,最大值小于0.8 N,可以避免给抓取对象造成机械损伤。 展开更多
关键词 农业机器人 抓取力控制 自适应神经模糊网络 减法聚类
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三级倒立摆的自适应神经模糊控制(英文) 被引量：7
10
作者 高军伟 蔡国强 +2 位作者 纪志坚 秦勇 贾利民 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期278-282,共5页
在三级倒立摆(TIP)系统中, 应用神经网络与模糊控制相结合的自适应神经模糊推理系统(adaptive neural-fuzzy inference system), 根据样本数据调整隶属函数和控制规则参数, 使得训练后ANFIS控制器很好地模拟期望的输入输出数据. 仿真结... 在三级倒立摆(TIP)系统中, 应用神经网络与模糊控制相结合的自适应神经模糊推理系统(adaptive neural-fuzzy inference system), 根据样本数据调整隶属函数和控制规则参数, 使得训练后ANFIS控制器很好地模拟期望的输入输出数据. 仿真结果表明所设计的ANFIS控制器对三级倒立摆系统的稳定控制是可行的. 与LQR控制相比, 基于ANFIS控制的倒立摆系统具有良好的动态性能和抗干扰性能. 展开更多
关键词 三级倒立摆 自适应神经模糊推理系统 状态合成 LQR
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变量喷药自适应神经模糊控制器设计与仿真 被引量：11
11
作者 陈树人 尹东富 +1 位作者 魏新华 裴文超 《排灌机械工程学报》 EI 2011年第3期272-276,共5页
为了减少除草剂用量,采用变量喷施除草剂方式进行除草.根据分别建立的杂草面积、喷药机械行驶速度与喷药量关系模型,得知杂草面积和喷药机械行驶速度是影响变量喷施效果的主要因素.为了获取喷药量与车速及杂草面积关系试验数据,设计了... 为了减少除草剂用量,采用变量喷施除草剂方式进行除草.根据分别建立的杂草面积、喷药机械行驶速度与喷药量关系模型,得知杂草面积和喷药机械行驶速度是影响变量喷施效果的主要因素.为了获取喷药量与车速及杂草面积关系试验数据,设计了室内变量喷药试验台,使用DSP处理器及编码器分别得到杂草面积及喷药机械前进速度信息.结合所获试验数据,设计了一种基于自适应神经模糊推理(ANFIS)的双输入、单输出控制器.对控制器设计过程中输入输出变量的选取、隶属函数的选择及控制器的训练等进行了研究,数据经过30次训练后误差为1.47×10-5.对控制器的速度采集、串行通信、电磁阀驱动等硬件电路及模糊控制软件流程,进行了设计.在Matlab中建立了自适应神经模糊控制仿真模型,仿真结果表明:在喷头打开时间为0.2 s,喷药机械速度为0～1 m/s,杂草面积在0～100 cm2时,控制器可自动调节喷药量在0～4 mL变化.与采用传统模糊控制方式相比,该控制器自适应性强,具有较好的应用前景. 展开更多
关键词 变量喷药 控制器 自适应神经模糊推理系统 数学模型 仿真
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基于自适应神经模糊推理系统的风功率缺失数据补齐 被引量：13
12
作者 杨茂 孙涌 +1 位作者 穆钢 严干贵 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第19期16-21,46,共7页
风电场风电输出功率数据的完整性在风能利用中具有重要意义。利用相邻风机法、持续法、平均插值法、标准功率曲线对应法均可以对风电缺失功率数据进行补齐,但都有各自的优缺点及适用范围;在单一补齐数据方法的基础上,文中采用自适应神... 风电场风电输出功率数据的完整性在风能利用中具有重要意义。利用相邻风机法、持续法、平均插值法、标准功率曲线对应法均可以对风电缺失功率数据进行补齐,但都有各自的优缺点及适用范围;在单一补齐数据方法的基础上,文中采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型对丢失数据进行补齐和优化。对实测数据的仿真计算结果表明,用所提出的方法进行数据补齐后风电输出功率的计算结果平均相对误差降低,准确率提高。 展开更多
关键词 风电输出功率 自适应神经模糊推理系统 数据补齐
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基于自适应神经模糊系统的高超声速飞行器再入预测制导 被引量：8
13
作者 冉茂鹏 王青 +1 位作者 莫华东 董朝阳 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期2016-2022,共7页
针对高超声速飞行器再入运动过程模型的非线性特性,提出了一种基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的再入预测校正制导方法。在以能量为自变量的三自由度再入方程的基础上分别设计了纵向制导律和侧向制导律。以能量和剩余航程偏差为输入参数... 针对高超声速飞行器再入运动过程模型的非线性特性,提出了一种基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的再入预测校正制导方法。在以能量为自变量的三自由度再入方程的基础上分别设计了纵向制导律和侧向制导律。以能量和剩余航程偏差为输入参数,侧倾角调节量为输出参数,设计了ANFIS控制器,并将其应用于纵向制导。侧向制导基于横程与能量的近似线性关系,设计了由分段漏斗形横程走廊控制的侧倾角反转逻辑。仿真结果表明,所设计的制导律具有制导指令解算速度快,制导和落点精度高且对再入初始偏差及过程扰动不敏感的优点。 展开更多
关键词 控制科学与技术 再入制导 预测校正 高超声速飞行器 自适应神经模糊系统
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自适应神经模糊推理系统在电力故障重现中的应用 被引量：9
14
作者 杜新伟 刘涤尘 +2 位作者 李媛 熊元新 王晓君 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期82-87,共6页
将电力故障录波数据重现为实际波形对于继电保护测试和保护动作行为分析等具有重要意义。文章将自适应神经模糊推理系统和数字闭环修正技术应用于电力系统故障重现装置中,实现了整体数字域内的闭环控制,利用输出端回采数据与原始数据进... 将电力故障录波数据重现为实际波形对于继电保护测试和保护动作行为分析等具有重要意义。文章将自适应神经模糊推理系统和数字闭环修正技术应用于电力系统故障重现装置中,实现了整体数字域内的闭环控制,利用输出端回采数据与原始数据进行比较并修正信号源的方法极大地减小了故障重现的非线性误差。Matlab仿真和基于该算法的故障重现装置的实际应用证明了自适应神经模糊推理在故障重现中应用的可行性和有效性。 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统 故障重现 数字闭环修正 电力系统
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基于自适应神经模糊推理系统的半导体生产线故障预测及维护调度 被引量：12
15
作者 曹政才 赵会丹 吴启迪 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期2181-2186,共6页
为解决半导体生产线设备故障预测问题,采用自适应神经模糊推理系统构建故障预测模型。利用减法聚类确定模型初始结构,采用由最小二乘算法和梯度下降法所组成的混合学习算法优化模型参数。经实验数据检验,所建模型拟合能力强且精度高,能... 为解决半导体生产线设备故障预测问题,采用自适应神经模糊推理系统构建故障预测模型。利用减法聚类确定模型初始结构,采用由最小二乘算法和梯度下降法所组成的混合学习算法优化模型参数。经实验数据检验,所建模型拟合能力强且精度高,能有效预测生产线下一阶段可能发生故障的设备名称等调度问题关键参数信息。在原有设备维护调度的基础上,嵌入故障预测模型,构建新的设备维护调度方案,并以某半导体生产线制造过程为例进行仿真验证,取得了良好的调度效果。 展开更多
关键词 半导体生产线 故障预测 维护调度 自适应神经模糊推理系统 设备
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基于主成分分析法和自适应神经模糊推理系统的电力负荷预测 被引量：14
16
作者 王志征 余岳峰 姚国平 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期39-41,共3页
提出了一种基于主成分分析法与自适应神经模糊推理相结合的电力系统负荷预测方法,通过对影响电力负荷的相关因素进行主成分分析,减少自适应神经模糊推理系统的输入量,可以提高系统预测的效率。算例表明所提出方法是有效的和可行的。
关键词 主成分分析 自适应神经模糊推理系统 负荷预测
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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
17
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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基于自适应神经模糊的磁流变阻尼器非参数化建模 被引量：12
18
作者 郑玲 周忠永 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期25-29,共5页
磁流变阻尼器具有很强的非线性特性,准确描述磁流变阻尼器输入、输出之间的非线性关系,对提高磁流变减振系统的控制精度,保持控制系统稳定性,具有重要意义。针对经典参数化建模存在的大量参数辨识和计算复杂问题,采用自适应神经模糊系... 磁流变阻尼器具有很强的非线性特性,准确描述磁流变阻尼器输入、输出之间的非线性关系,对提高磁流变减振系统的控制精度,保持控制系统稳定性,具有重要意义。针对经典参数化建模存在的大量参数辨识和计算复杂问题,采用自适应神经模糊系统理论,根据磁流变阻尼器实验模型,建立了磁流变阻尼器非参数化模型。包括两个自适应神经模糊子系统,分别对特定电压下,磁流变阻尼器输入、输出关系及电压变化导致的阻尼力输出等级进行描述。研究表明:基于自适应神经模糊理论的磁流变阻尼器非参数化模型,能以很高的精度逼近磁流变阻尼器实验模型,真实反映磁流变阻尼器的非线性特性。由于非参数化模型的计算工作量大大减少,有利于实现磁流变减振系统的精确与快速控制。 展开更多
关键词 磁流变阻尼器 参数化模型 非参数化模型 自适应神经模糊
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边坡变形时序分析的进化-自适应神经模糊推理模型 被引量：7
19
作者 刘开云 魏博 刘保国 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期56-62,共7页
变形监测与预报是保证边坡工程施工安全与工程质量的重要措施,但由于位移时间序列的强非线性,边坡变形预报成为非常困难的问题.自适应模糊神经推理系统(ANFIS)有优越的学习和泛化性能,而遗传算法(GA)是优秀的全局优化工具.采用遗传算法... 变形监测与预报是保证边坡工程施工安全与工程质量的重要措施,但由于位移时间序列的强非线性,边坡变形预报成为非常困难的问题.自适应模糊神经推理系统(ANFIS)有优越的学习和泛化性能,而遗传算法(GA)是优秀的全局优化工具.采用遗传算法优化ANFIS参数,并编制了相应的计算程序.结合三峡工程永久船闸施工变形监测和新滩滑坡变形监测,建立了边坡变形时序分析的GA-ANFIS智能模型.为了对比该模型的预测精度,采用GA优化支持向量回归(SVR)和BP神经网络的模型参数,编制了GA-SVR及GA-BP程序,对相同的算例进行了变形预测分析.按滚动预测法对三峡永久船闸高边坡和新滩滑坡的计算结果表明,文中提出的GA-ANFIS模型能够获得比GA-SVR和GA-BP模型更高的预测精度,可以应用于边坡工程变形监测预报分析,并为类似工程提供参考. 展开更多
关键词 边坡工程 变形预测 自适应神经模糊推理系统 遗传算法 智能模型
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矿井提升机自适应神经模糊故障诊断策略研究 被引量：10
20
作者 王峰 何凤有 谭国俊 《煤炭科学技术》 CAS 北大核心 2014年第2期78-81,共4页
基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS),以从提升机系统采集的电流信号、液压站压力信号、提升载荷、提升速度、加速度信号为输入变量,构造了矿井提升机自适应神经模糊故障诊断模型,该诊断模型以减法聚类算法为基础,通过将提升系统中机械... 基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS),以从提升机系统采集的电流信号、液压站压力信号、提升载荷、提升速度、加速度信号为输入变量,构造了矿井提升机自适应神经模糊故障诊断模型,该诊断模型以减法聚类算法为基础,通过将提升系统中机械、电气、液压等参数经过预处理后作为输入特征向量引入该诊断模型。采用从某矿主井提升机系统中采集的提升机运行数据对ANFIS进行训练,训练成功后,利用该模型成功地实现了对该提升机系统过载、重物下放以及液压站欠压等情况的故障诊断,验证了该诊断策略的有效性。 展开更多
关键词 减法聚类 提升机 故障诊断 自适应神经模糊推理系统 煤矿安全
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