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Safety diagnosis on coal mine production system based on fuzzy logic inference 被引量:4
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作者 王爽英 左红艳 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第2期477-481,共5页
According to the randomness and uncertainty of information in the safety diagnosis of coal mine production system (CMPS), a novel safety diagnosis method was proposed by applying fuzzy logic inference method, which co... According to the randomness and uncertainty of information in the safety diagnosis of coal mine production system (CMPS), a novel safety diagnosis method was proposed by applying fuzzy logic inference method, which consists of safety diagnosis fuzzifier, defuzzifier, fuzzy rules base and inference engine. Through the safety diagnosis on coal mine roadway rail transportation system, the result shows that the unsafe probability is about 0.5 influenced by no speed reduction and over quick turnout on roadway, which is the most possible reason leading to the accident of roadway rail transportation system. 展开更多
关键词 coal mine production system safety diagnosis fuzzy logic inference
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A reversibly used cooling tower with adaptive neuro-fuzzy inference system 被引量:2
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作者 吴加胜 张国强 +3 位作者 张泉 周晋 郭永辉 沈炜 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第3期715-720,共6页
An adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS) for predicting the performance of a reversibly used cooling tower(RUCT) under cross flow conditions as part of a heat pump system for a heating mode in winter was demons... An adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS) for predicting the performance of a reversibly used cooling tower(RUCT) under cross flow conditions as part of a heat pump system for a heating mode in winter was demonstrated.Extensive field experimental work was carried out in order to gather enough data for training and prediction.The statistical methods,such as the correlation coefficient,absolute fraction of variance and root mean square error,were given to compare the predicted and actual values for model validation.The simulation results predicted with the ANFIS can be used to simulate the performance of a reversibly used cooling tower quite accurately.Therefore,the ANFIS approach can reliably be used for forecasting the performance of RUCT. 展开更多
关键词 reversibly used cooling tower HEATING adaptive neuro-fuzzy inference system fuzzy modeling approach
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Intelligent PID controller based on ant system algorithm and fuzzy inference and its application to bionic artificial leg 被引量:2
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作者 谭冠政 曾庆冬 李文斌 《Journal of Central South University of Technology》 2004年第3期316-322,共7页
A designing method of intelligent proportional-integral-derivative(PID) controllers was proposed based on the ant system algorithm and fuzzy inference. This kind of controller is called Fuzzy-ant system PID controller... A designing method of intelligent proportional-integral-derivative(PID) controllers was proposed based on the ant system algorithm and fuzzy inference. This kind of controller is called Fuzzy-ant system PID controller. It consists of an off-line part and an on-line part. In the off-line part, for a given control system with a PID controller,by taking the overshoot, setting time and steady-state error of the system unit step response as the performance indexes and by using the ant system algorithm, a group of optimal PID parameters K*p , Ti* and T*d can be obtained, which are used as the initial values for the on-line tuning of PID parameters. In the on-line part, based on Kp* , Ti*and Td* and according to the current system error e and its time derivative, a specific program is written, which is used to optimize and adjust the PID parameters on-line through a fuzzy inference mechanism to ensure that the system response has optimal transient and steady-state performance. This kind of intelligent PID controller can be used to control the motor of the intelligent bionic artificial leg designed by the authors. The result of computer simulation experiment shows that the controller has less overshoot and shorter setting time. 展开更多
关键词 ant system algorithm fuzzy inference PID controller fuzzy-ant system PID controller intelligent bionic artificial leg
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An Adaptive Learning Method for the Generation of Fuzzy Inference System from Data 被引量:6
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作者 ZHANG Li-Quan SHAO Cheng 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期80-87,共8页
Designing a fuzzy inference system(FIS)from data can be divided into two main phases:structure identification and parameter optimization.First,starting from a simple initial topology,the membership functions and syste... Designing a fuzzy inference system(FIS)from data can be divided into two main phases:structure identification and parameter optimization.First,starting from a simple initial topology,the membership functions and system rules are defined as specific structures.Second,to speed up the convergence of the learning algorithm and lighten the oscillation,an improved descent method for FIS generation is developed.Furthermore, the convergence and the oscillation of the algorithm are system- atically analyzed.Third,using the information obtained from the previous phase,it can be decided in which region of the in- put space the density of fuzzy rules should be enhanced and for which variable the number of fuzzy sets that used to partition the domain must be increased.Consequently,this produces a new and more appropriate structure.Finally,the proposed method is applied to the problem of nonlinear function approximation. 展开更多
关键词 自适应学习 模糊推论系统 数据处理 非线性函数逼近 梯度演化 信度
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基于ACO-ANFIS的多变量生产过程在线质量预测
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作者 杨薪玉 刘玉敏 王宁 《统计与决策》 北大核心 2025年第13期70-75,共6页
数据的高维度和非线性是影响多变量生产过程在线质量预测的瓶颈。文章将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和蚁群优化算法(ACO)相结合,提出了一种基于ACO-ANFIS的多变量生产过程在线质量预测新方法。首先,对生产过程数据采用模糊C均值聚类... 数据的高维度和非线性是影响多变量生产过程在线质量预测的瓶颈。文章将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和蚁群优化算法(ACO)相结合,提出了一种基于ACO-ANFIS的多变量生产过程在线质量预测新方法。首先,对生产过程数据采用模糊C均值聚类进行数据降维,有效地减少了模糊推理系统的规则数,提高了ANFIS模型的泛化能力;其次,采用ACO算法对ANFIS模型参数进行优化,提高了模型的预测精度;最后,运用所提方法对青霉素发酵过程进行实证分析,并与GA-ANFIS和PSO-ANFIS预测模型进行对比,验证了所提方法的有效性与准确性。 展开更多
关键词 多变量生产过程 质量预测 自适应神经模糊推理系统 蚁群优化算法
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A Fuzzy Reasoning System and Its Heuristic Inference Algorithm
6
作者 Zuo Xiaode & Liang Yun Dept. of Business Administration, Jinan University, Guangzhou 510632, P. R. China 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1997年第4期67-71,共5页
Based on a presented inference algorithm of fuzzy reasoning, a fuzzy reasoning system is made up. A method of modeling the fuzzy reasoning system, and the setting up of the reasoning knowledge based and reasoning rule... Based on a presented inference algorithm of fuzzy reasoning, a fuzzy reasoning system is made up. A method of modeling the fuzzy reasoning system, and the setting up of the reasoning knowledge based and reasoning rules are studied in this paper. Then a heuristic inference algorithm is presented according to the system. 展开更多
关键词 fuzzy reasoning system Heuristic inference algorithm.
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基于改进PSO-ANFIS的集气管压力预测研究
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作者 李志刚 王向阳 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第3期1-4,共4页
焦炉集气过程十分复杂,数学模型较难建立,对集气管压力的预测造成极大困扰。针对这一问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统的预测方法。以某炼焦厂集气管压力系统为研究对象,依据对所采集数据的预处理和相关性... 焦炉集气过程十分复杂,数学模型较难建立,对集气管压力的预测造成极大困扰。针对这一问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统的预测方法。以某炼焦厂集气管压力系统为研究对象,依据对所采集数据的预处理和相关性分析,分别建立两集气管的模糊神经网络模型;然后基于改进粒子群优化算法,以提高模型预测精度为目标,对自适应模糊推理系统的隶属度函数参数进行优化。最后通过仿真验证,将该方法与传统ANFIS模型预测方法进行对比,验证了该方法的可行性,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 集气管压力 改进粒子群优化算法 自适应神经模糊推理系统 相关性分析
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基于SFLA和MSISSA-ANFIS的超短期光伏功率动态预测方法 被引量:1
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作者 李练兵 高国强 +3 位作者 陶鹏 张超 赵莎莎 陈伟光 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期326-335,共10页
为进一步提高光伏功率预测的精度,提出一种基于SFLA、MSISSA和ANFIS的超短期光伏功率日内动态预测模型。首先针对ANFIS模型受成员函数影响较大的缺点采用MSISSA对其进行优化,并结合SFLA选取相似日的方法,构建基于SFLA和MSISSA-ANFIS的... 为进一步提高光伏功率预测的精度,提出一种基于SFLA、MSISSA和ANFIS的超短期光伏功率日内动态预测模型。首先针对ANFIS模型受成员函数影响较大的缺点采用MSISSA对其进行优化,并结合SFLA选取相似日的方法,构建基于SFLA和MSISSA-ANFIS的功率预测模型。然后根据相关性较高的功率、气象特征与相似日集合构建特征向量对未来4 h的光伏功率进行预测。最后将从小型气象站获得的实时更新的未来气象数据存入数据库,每隔15 min预测一次,实现光伏功率的日内动态预测。结果表明所提方法提高了超短期光伏预测的精度。 展开更多
关键词 光伏功率预测 时间序列 自适应神经模糊推理系统 算法优化 相似日选取
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Emotional inference by means of Choquet integral and λ-fuzzy measurement in consideration of ambiguity of human mentality 被引量:1
9
作者 KWON Il-kyoung LEE Sang-yong 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第1期160-168,共9页
Research on human emotions has started to address psychological aspects of human nature and has advanced to the point of designing various models that represent them quantitatively and systematically. Based on the fin... Research on human emotions has started to address psychological aspects of human nature and has advanced to the point of designing various models that represent them quantitatively and systematically. Based on the findings, a method is suggested for emotional space formation and emotional inference that enhance the quality and maximize the reality of emotion-based personalized services. In consideration of the subjective tendencies of individuals, AHP was adopted for the quantitative evaluation of human emotions, based on which an emotional space remodeling method is suggested in reference to the emotional model of Thayer and Plutchik, which takes into account personal emotions. In addition, Sugeno fuzzy inference, fuzzy measures, and Choquet integral were adopted for emotional inference in the remodeled personalized emotional space model. Its performance was evaluated through an experiment. Fourteen cases were analyzed with 4.0 and higher evaluation value of emotions inferred, for the evaluation of emotional similarity, through the case studies of 17 kinds of emotional inference methods. Matching results per inference method in ten cases accounting for 71% are confirmed. It is also found that the remaining two cases are inferred as adjoining emotion in the same section. In this manner, the similarity of inference results is verified. 展开更多
关键词 fuzzy measure fuzzy integral emotional model emotion space AHP fuzzy inference system Choquet integral
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随机工况下基于改进ANFIS的锂电池容量衰减实时估计 被引量:1
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作者 刘彤宇 陆起涌 +2 位作者 李旦 张建秋 王开铟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期218-226,共9页
锂电池容量的衰减会影响其安全性和稳定性,准确的容量估计能够帮助用户进行更好的决策。目前,广泛使用的黑盒数据驱动模型因其不可解释性很难被应用于安全相关的领域中,并且大多方法都基于固定工况进行特征提取,对具有随机性的实际工况... 锂电池容量的衰减会影响其安全性和稳定性,准确的容量估计能够帮助用户进行更好的决策。目前,广泛使用的黑盒数据驱动模型因其不可解释性很难被应用于安全相关的领域中,并且大多方法都基于固定工况进行特征提取,对具有随机性的实际工况不具有普适性。因此,本文构建了一种基于随机工况数据的改进自适应模糊神将网络推理系统(ANFIS)。首先分析了容量衰减的影响因素,据此从电池监测数据中提取和筛选健康特征;其次系统内部利用激活机制简化系统结构,并引入衰减系数更好地拟合电池单体特性;然后通过自适应粒子滤波算法优化模糊聚类中心;最后使用NASA随机工况数据集验证了该系统的有效性,其容量估计RMSE为3.73%。与其他方法相比,本文提出的方法结果精度更高且具有一定的可解释性。 展开更多
关键词 锂电池 模糊推理系统 容量估计 可解释性
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结合改进ANFIS的车辆半主动悬架振动控制 被引量:2
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作者 林蔚青 林秀芳 +1 位作者 赖联锋 杨燕珍 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第9期218-226,共9页
为改善MR阻尼器半主动悬架的减振效果,提出一种基于改进自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的半主动控制方法。首先,针对MR阻尼器的逆向动力学模型难以精确确定的问题,采用改进乌鸦搜索算法(MCSA)对ANFIS进行优化,即分别用MCSA和最小二乘法... 为改善MR阻尼器半主动悬架的减振效果,提出一种基于改进自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的半主动控制方法。首先,针对MR阻尼器的逆向动力学模型难以精确确定的问题,采用改进乌鸦搜索算法(MCSA)对ANFIS进行优化,即分别用MCSA和最小二乘法对ANFIS的前件参数和后件参数进行寻优,以克服标准ANFIS易于陷入局部最优解的缺陷。为了提高标准乌鸦搜索算法(CSA)的搜索精度,采用三角概率分布策略选择目标乌鸦,并对更新后的解实施反转变异操作。然后,根据悬架响应设计LQR控制器以计算理想控制力,并与改进逆向模型相结合,实现理想控制力与MR阻尼器输入控制信号之间的转化,从而调节阻尼力,实现车辆半主动悬架系统的振动控制。仿真结果表明:相较于GA-ANFIS和PSO-ANFIS,所提出的MCSA-ANFIS逆向建模方法具有更高的预测精度,使MR阻尼器的输入信号和阻尼力的预测精度分别提高17.49%和30.62%;以随机路面信号作为半主动悬架的激励,相较于被动控制和LQR-COC半主动控制,所提出的LQR-MCSA-ANFIS控制策略能使簧载质量加速度、悬架动行程和轮胎动载荷的均方根值分别下降12.37%、37.63%、30.70%以及6.64%、14.89%、17.27%。该半主动控制策略可为MR阻尼器悬架系统的减振研究提供参考。 展开更多
关键词 汽车悬架 半主动振动控制 自适应神经模糊推理系统 乌鸦搜索算法 LQR控制
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On-Line Real Time Realization and Application of Adaptive Fuzzy Inference Neural Network
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作者 Han, Jianguo Guo, Junchao Zhao, Qian 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2000年第1期67-74,共8页
In this paper, a modeling algorithm developed by transferring the adaptive fuzzy inference neural network into an on-line real time algorithm, combining the algorithm with conventional system identification method and... In this paper, a modeling algorithm developed by transferring the adaptive fuzzy inference neural network into an on-line real time algorithm, combining the algorithm with conventional system identification method and applying them to separate identification of nonlinear multi-variable systems is introduced and discussed. 展开更多
关键词 fuzzy control Identification (control systems) inference engines Learning algorithms Mathematical models Multivariable control systems Neural networks Nonlinear control systems Real time systems
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基于SSA-ANFIS模型的BDS-3卫星钟差短期预报 被引量:1
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作者 蔡成林 吴明杰 吕开慧 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第9期926-931,共6页
针对卫星钟差时间序列具有非线性和非平稳的特性,以及趋势分量与随机分量相互干扰可能会影响预报精度的问题,提出一种以奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)为基础,融合自适应模糊神经网络(adaptive neuro-fuzzy inference sys... 针对卫星钟差时间序列具有非线性和非平稳的特性,以及趋势分量与随机分量相互干扰可能会影响预报精度的问题,提出一种以奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)为基础,融合自适应模糊神经网络(adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS)的卫星钟差预报模型SSA-ANFIS。首先利用SSA对钟差一次差序列进行分解和重构,从而得到趋势项和残差项;然后,使用ANFIS对重构分量进行预报,并将预报结果叠加还原,得到最终预报钟差值;最后,通过实验对比SSA-ANFIS与GM、QP、LSTM和ANFIS模型的预报效果。结果表明,相较于LSTM和ANFIS模型,该模型预报精度分别提高25.7%~40.7%和39.4%~45.7%。 展开更多
关键词 卫星钟差 奇异谱分析 自适应模糊神经网络模型 钟差预报
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改进ANFIS对静压箱热误差建模研究
14
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的空气悬架执行器故障诊断研究
15
作者 孙涛 张丽萍 +1 位作者 朱永博 祁升升 《农业装备与车辆工程》 2024年第11期37-43,共7页
悬架作为汽车底盘不可或缺的一部分,一旦发生故障会对汽车甚至驾驶员产生恶劣影响。为了找到悬架发生故障的位置,短时间内减轻对车辆结构的进一步损伤,并保障驾驶员及乘客的安全,针对电控空气悬架执行器故障,提出了一种自适应模糊神经... 悬架作为汽车底盘不可或缺的一部分,一旦发生故障会对汽车甚至驾驶员产生恶劣影响。为了找到悬架发生故障的位置,短时间内减轻对车辆结构的进一步损伤,并保障驾驶员及乘客的安全,针对电控空气悬架执行器故障,提出了一种自适应模糊神经网络系统(ANFIS)的故障诊断与隔离方法。设计ANFIS观测器组,通过传感器的输出值为真实数据,ANFIS观测器判断发生故障的位置进行诊断。利用AMESim软件搭建电控空气悬架系统物理模型与Simulink搭建PID/PWM车身高度控制器模型、故障模型、随机路面模型与故障诊断模型,最后通过AMESim-Simulink联合仿真进行验证。仿真结果得出不同故障下输出值与其对应的诊断结果的预期输出值差异较小,整个悬架系统的平均诊断误差为0.048,准确率为95%,验证了此方法的有效性与准确性。 展开更多
关键词 电控空气悬架 执行器故障 自适应模糊神经网络系统 故障诊断
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基于安全域的区域综合能源系统安全预警方法
16
作者 肖峻 孙纲 +2 位作者 宋晨辉 王丹 莫少雄 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第10期3709-3722,I0003-I0010,共22页
该文基于安全域理论提出一套较完整的区域综合能源系统(regional integrated energy system,RIES)安全预警流程。首先,建立RIES安全域模型并给出RIES安全边界计算方法,包括交流安全边界与直流安全边界。其次,介绍模糊推理与模糊综合评... 该文基于安全域理论提出一套较完整的区域综合能源系统(regional integrated energy system,RIES)安全预警流程。首先,建立RIES安全域模型并给出RIES安全边界计算方法,包括交流安全边界与直流安全边界。其次,介绍模糊推理与模糊综合评判方法,用于预警中评估越限的严重程度。再次,提出RIES预警方法,能综合考虑系统N-0与N-1安全性从而发出预警或告警信号。该方法包括预警指标选取与评判、安全预警分级、预警原因分析、安全趋势预测等步骤。最后,用算例验证该方法的有效性。可知,该文提出的安全预警方法对于提升RIES的安全管控能力,具有一定应用价值。 展开更多
关键词 区域综合能源系统 安全预警 安全域 模糊推理 模糊综合评判
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基于模糊推理和Jordan神经网络的磁悬浮球位置补偿控制研究
17
作者 李孝茹 陈士松 黄之文 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第3期299-308,共10页
针对欠训练Jordan神经网络(Jordan neural network,JNN)输出不确定性导致的控制系统动态性能不佳的问题,提出了一种基于模糊推理(fuzzy inference,FI)和JNN的磁悬浮球位置补偿控制新方法,构建了包含基础控制、JNN控制和FI的三模块控制... 针对欠训练Jordan神经网络(Jordan neural network,JNN)输出不确定性导致的控制系统动态性能不佳的问题,提出了一种基于模糊推理(fuzzy inference,FI)和JNN的磁悬浮球位置补偿控制新方法,构建了包含基础控制、JNN控制和FI的三模块控制框架。基础控制模块采用适应性强的PID控制器;JNN控制模块实现磁悬浮球系统的在线辨识与补偿;FI模块动态调整神经网络控制器的输出,以抑制欠训练JNN带来的不确定性影响。实验结果表明,与传统神经网络补偿控制方法相比,在跟踪阶跃信号和方波信号时,超调量分别减小了39.79%和60.61%,调节时间分别减小了19.52%和48.47%。该方法在保证稳态精度的同时,显著提升了控制系统的动态性能。 展开更多
关键词 模糊推理 Jordan神经网络 位置补偿控制 磁悬浮球
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基于突变理论的模糊推理系统风险评价模型
18
作者 杨昌其 姜美岑 林灵 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第22期9586-9594,共9页
在ASIS系统上采集2017—2023年共计86917起不正常事件数据作为研究对象,并在此基础上构建不正常事件指标体系。为了确保航空运行安全,构建准确、可靠的风险评价模型来对不正常事件进行深入分析,从而实现有效的风险管理。首先,在模糊推... 在ASIS系统上采集2017—2023年共计86917起不正常事件数据作为研究对象,并在此基础上构建不正常事件指标体系。为了确保航空运行安全,构建准确、可靠的风险评价模型来对不正常事件进行深入分析,从而实现有效的风险管理。首先,在模糊推理系统中引入突变理论的原理,能够使其更好地应对复杂问题,提高评价的准确性。然后,构建突变理论的模糊推理系统风险评价模型对航空运行不正常事件进行风险评价。其次,选用56个有详细背景信息记录的不正常事件进行实例分析,并与云模型进行对比分析,从而验证模型的可行性和精确性。最后,对相关指标进行模糊控制,为航空运行安全管理工作提供指导。 展开更多
关键词 风险评价 不正常事件 突变理论 模糊推理系统 风险指标
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掉头场景下自动驾驶汽车的决策与轨迹规划
19
作者 田国富 郑佳强 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7823-7831,共9页
针对自动驾驶汽车在双向单车道下的掉头场景,采用模糊推理提出了一种安全决策方法并基于车辆空间分布关系建立掉头数学模型,确定7个关键控制点,改进粒子群算法的搜索策略,并提出一种高效舒适的掉头轨迹规划方法。安全决策方法首先将掉... 针对自动驾驶汽车在双向单车道下的掉头场景,采用模糊推理提出了一种安全决策方法并基于车辆空间分布关系建立掉头数学模型,确定7个关键控制点,改进粒子群算法的搜索策略,并提出一种高效舒适的掉头轨迹规划方法。安全决策方法首先将掉头时本车道和目标车道上的车辆与自车的相对距离和转向时最小安全距离的差值建立隶属关系,选择安全性更高的时刻进行掉头;轨迹规划方法结合车辆空间分布特征,改进粒子群算法的约束,提出一种新的搜索策略,使其能够快速收敛到最优极值,规划出掉头的最优路径。研究表明:所提出的决策与轨迹规划方法可以安全、高效地完成掉头。 展开更多
关键词 自动驾驶 模糊推理 轨迹规划 粒子群算法 数学模型
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基于价格—积分混合激励的车队充电聚合调度
20
作者 王宁 吕叶林 田航奇 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期485-493,共9页
为了缓解电网压力,提出了一套聚合电动汽车(EVs)参与电网调度的方法。该方法建立了电网—充电聚合商—电动汽车充电聚合调度框架,采用动态积分—电价混合激励调动用户积极性,并通过模糊推理法实时评估用户参与意愿,最后建立多目标优化模... 为了缓解电网压力,提出了一套聚合电动汽车(EVs)参与电网调度的方法。该方法建立了电网—充电聚合商—电动汽车充电聚合调度框架,采用动态积分—电价混合激励调动用户积极性,并通过模糊推理法实时评估用户参与意愿,最后建立多目标优化模型,利用车辆运行数据进行算例验证。结果表明,该方法相比于其他方法,不仅提高了响应电网充电量,降低了单位用电成本,填补了电网负荷低谷,还可以满足多种车—站规模场景的求解效率。 展开更多
关键词 电动汽车聚合调度方法 混合激励 模糊推理 多目标优化
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