基于遗传算法的模糊控制器参数优化

针对非线性量化因子模糊控制器的参数对系统性能影响和参数间的相互制约,提出了一种基于遗传算法的参数整定与优化方法,并进行了仿真研究。仿真结果表明通过该方法寻优的系统具有更好的响应速度和控制精度；当对象结构或参数发生变化时,非线性量化因子模糊控制器可以重新整定参数,以保持良好的控制效果,具有很强的鲁棒性。     

基于粒子群神经网络的供应商评价模型及应用

供应链管理成为当今的研究热点,能否选择合适的供应商成为供应链构建成败的关键,而供应商评价是这个选择过程的重要组成部分.本文比较了供应商评价的各种方法,在重点研究了BP神经网络算法的基础上,针对其训练速度慢和容易陷入局部极小点的局限性,提出了一种粒子群优化BP神经网络评价模型.通过实例用Matlab进行仿真,与传统的BP网络模型比较,得出粒子群神经网络在供应商评价中更加有效.     

基于局部线性嵌入的行星变速箱测点优化研究

为在某型行星变速箱齿轮故障诊断中选取最优测点的振动数据,提出一种动力学仿真与局部线性嵌入算法相结合的测点优化方法,并通过BP神经网络算法对部分优化选取测点的实测数据进行故障状态识别效果验证。在ADAMS中对行星变速箱刚柔耦合模型进行齿轮故障注入,初步选取测点,用局部线性嵌入算法进行测点优化;搭建行星变速箱试验台并采集实测振动数据,采用BP神经网络算法对各测点振动数据进行故障状态识别,得出实际测点故障状态识别的准确率以验证测点优化方法的有效性。结果表明,该方法能够有效选取最优测点,为行星变速箱故障诊断的测点选取提供了可靠依据。     

基于极点配置算法的列车横向半主动悬挂自适应PID控制系统设计

为了使PID控制器具备自适应能力,以适应列车受到外部环境扰动时产生的结构参数变化,使用了增量式数字PID控制器,将PID控制器与极点配置控制算法结合,利用极点配置算法在线实时优化kP,kI,kD参数,设计了自适应极点配置PID控制器,实现了kP,kI,kD参数的自动校正。最后给出基于极点配置自适应PID的高速列车半主动悬挂控制系统的设计方案,利用MATLABSimulink搭建仿真平台并进行仿真。仿真结果表明:基于极点配置算法的列车半主动悬挂自适应PID控制系统能够有效降低列车横向振动。     

BP神经元网络算法在高新技术产品评价中的应用

将人工神经元网络中的BP算法应用于高新技术产品评价，阐述了指标的选定方法，BP网络结构及网络训练过程，并给出了一个实例计算结果。     

一种克服大滞后的新方法—模糊自适控制器

本文以模糊集合理论为基础,采用相平面分析法,针对难以建立数学模型且含有大时滞系统设计了一种自适应模糊控制器,同时讨论了参数的具体设计方法,简化了已有的控制算法,使存储量大大降低,从而为具体应用奠定了基础。这种控制器具有控制算法简单,整定时间短,稳定性及自适应能力强,抗干扰性能好等优点。计算机仿真证明了本算法的正确性,又通过模拟试验进一步讨论了控制器的具体实现问题,并给出了良好的反应曲线。进一步又将模型引入了自适应模糊控制器中,依据新定义的性能指标,可以实现参考模型自适应控制及最速控制等,仿真结果表明,这种控制器具有良好的性能,为大时滞系统的研究提供了一新的途陉。     

一种基于自适应蚁群算法的产品配置方案

在大规模定制生产模式下,企业面对复杂产品配置问题。在基于蚁群算法实现产品配置求解方案的过程中,针对参数选取对于蚁群算法性能的影响进行了研究,给出了基于自适应蚁群算法的产品配置求解方案,仿真实验验证了该算法策略不仅能保持蚁群算法较为精确的求解性能,且在算法的全局搜索能力和收敛速度上都取得了较好的平衡。     

神经网络在示功图类型识别中的应用

示功图是判断油井生产状况的重要依据。神经网络能够反映任意非线性的映射关系,从而可以应用于图形识别。本文主要讨论BP神经网络判定示功图类型的实现过程,阐述了BP神经网络的算法结构、示功图特征提取,并给出了部分算例结果。     

基于压缩感知的电力设备视频图像去噪方法研究

文章采用基于过完备字典的稀疏表示方法,结合压缩感知理论去除目前电力视频监控图像中存在的噪声。使用噪声图像训练过完备字典,其中过完备字典的更新使用K-SVD算法,求解稀疏系数使用OMP算法,最后重构去噪后的图像。Matlab仿真实验表明,对添加了不同标准差的高斯噪声图像,该方法具有良好的去噪效果,与目前常用的小波函数相比,能更好的降低图像中的高斯白噪声,并且在字典训练过程中直接使用视频拍摄的带噪声图像,即使没有原始的无噪声图像,依然能够完成去噪任务。     

基于Smith预估的神经网络循环流化床锅炉床温控制

料床温度是循环流化床锅炉正常运行的一个重要指标,它影响着锅炉的燃烧效率和污染物排放速率。在燃烧过程中,它具有时变性、大惯性和大滞后的特点。针对这一问题,将BP-Smith预估控制算法应用于循环流化床锅炉床温控制,该算法基于BP整定的PID控制,提高对被控对象参数变化的自适应能力和Smith预估控制能够克服对象的大迟延特性,并对BP-Smith预估控制进行了仿真。仿真结果表明,所设计的控制系统性能均优于常规PID控制和Smith预估补偿PID控制系统。     

具有修正因子的模糊控制器及其应用

在模糊控制方面,目前国内外使用的传统模糊控制方法存在问题很多,如建立控制规则困难、有众多参数待定等。从简化控制规则入手,提出了控制规则解析式,并在构造新的具有修正因子的模糊控制算法的基础上,进行了修正因子在线自学习算法研究及仿真实验。     

基于自适应模糊PID控制的中央空调冷冻水系统仿真研究

定风量空调系统的调节是通过调节冷冻水流量实现的,建立了各个部件的数学模型,通过调节水泵转速来调节冷冻水流量。由于空调系统参数的时变性,常规PID控制存在局限性,本文建立自适应模糊PID控制器,并与常规PID控制器进行比较,表明自适应模糊PID控制调节效果更好,简单易行。     

自适应解耦控制在凹印机张力控制系统中的应用

凹版印刷机张力控制系统是一个非线性、强耦合、时变性的复杂系统,用普通的PID难以达到理想的控制效果。本研究通过建立凹印机张力控制模型和驱动电机模型,设计了一种基于解耦控制原理的自适应解耦控制算法,根据偏差和偏差变化率来实时自适应追踪调整PID控制器参数,有效提高了张力控制系统性能和速度,是一种简单易行的控制算法。     

一类神经网络自校正控制器的设计与研究

提出一种新的神经网络自校正控制器的设计方法 ,采用神经网络 BP算法作为控制器来控制实际对象 ,动态地修改神经网络的权值作为自校正方法 ,使系统较好地适应负荷和外扰的变化 ,获得满意的控制质量。     

加热炉燃烧模糊控制系统的研究与应用

主要介绍了加热炉计算机控制的发展和现状。讨论了加热炉燃烧控制的总体方案 ,提出了模糊控制与 PID控制相结合控制油流量 ;自寻优模糊控制空燃配比 ;采用“短周期”预测炉温的模糊控制解决滞后问题等一系列措施和方法。使该控制系统具有动态响应好、稳定性高等特点。文中给出了采用模糊控制与 PID控制相结合控制加热炉的系统框图以及控制策略 ,这些方法已在唐山钢铁公司加热炉控制系统中得到应用并取得较好控制效果     

发电商基于Q—Learning算法的日前市场竞价策略

电力市场仿真可以研究市场规则、市场结构对价格形成的影响和市场参与者的动态行为。初步建立了用智能多代理模拟日前市场发电商竞价策略的模型，采用Q-Learning算法优化自身策略。改进了增强学习算法中探索参数的选取。使程序在开始阶段以较大的概率进行新的搜索，避免过早陷入局部最优。改进了阶梯形报价曲线的构造方法，减小了计算量，提高了计算速度。     

自适应模糊控制在工业过程控制中的应用

阐述了自适应模糊控制在工业生产过程中的应用。给出了自适应模糊控制器的控制算法 ,对实现慢变化、大滞后系统的自动控制具有指导意义。     

Supplier segmentation using fuzzy logic

Supplier segmentation means that the suppliers of a specific firm are categorized on the basis of their similarities. This supply-side business-to-business (B2B) segmentation is of special importance to companies with many suppliers. Supplier segmentation yields a manageable number of segments, each of which requires a separate strategy. Standard supplier segmentation methods have serious shortcomings, for instance because they fail to make a proper connection between supplier segmentation and other supplier-related activities such as supplier selection and development. Moreover, these standard methods typically use a limited number of segmentation criteria and different sets of criteria are suggested for each method. It is unclear for practitioners how to choose a particular method. The purpose of this paper is to form a practical tool for supplier segmentation taking into account all suggested segmentation criteria. The principal result of this paper is the design of a rule-based method to segment the suppliers of a firm based on two overarching dimensions: supplier capabilities and supplier willingness. The method is applied to a real-world situation to show how the results can be used in practice. A general sensitivity analysis procedure for fuzzy rule-based systems is proposed and then implemented, to identify the most important supplier capabilities and willingness criteria and to formulate better supplier development strategies. A major conclusion of the paper is that the fuzzy logic approach to supplier segmentation is simple to apply in practice, yet considers all available segmentation criteria and their inherent fuzziness in a way that is easily adaptable to a specific industrial context.     

盘式刹车系统模糊可靠性分析

石油钻机盘式刹车系统是由串联子系统和并联子系统组成的复杂混联系统：简要分析了盘式刹车执行机构的可靠性数学模型．并运用二级模糊综合评判的方法对盘式刹车执行机构的可靠性进行了预计。然后根据预计的盘式刹车执行机构的可靠性指标，采用模糊评价的方法对各零部件进行了可靠度指标的分配．