自适应模糊控制的电机软起动器研究及仿真

文章重点针对异步电动机软起动过程具有的非线性、时变特性,设计了一种模糊自适应控制算法,并通过Simulink进行了仿真,验证了该自适应模糊控制算法所具有的优越性。以文中建立的自适应模糊控制的电机软起动系统仿真模型为基础,不但对软起动控制策略和设计有一定的参考价值,在现场实际应用中还可以对电机软启过程中的起动时间、电机起动过程中的电压降等问题进行精确的仿真计算     

城市交叉路口交通信号优化控制研究

针对当前城市道路交通拥堵等问题,如何加强对交通的优化控制,是本文探讨的重点。本文以交叉路口信号控制作为研究对象,提出一种模糊控制的交通信号优化方法。即以邻交叉口进口道的繁忙度、绿灯相位繁忙度、红灯相位紧急度作为输入,通过模糊推理实现交通信号等的相位转换,进而实现对该区域整体交通的优化。     

一种改进的模糊聚类算法研究

针对模糊C-均值聚类算法不能很好对非椭球形分布,或结构形状不对称分布的数据进行聚类的问题,文章提出了一种基于点密度的模糊C-均值聚类算法PD-FCM,该算法利用数据的点密度能够反映其对不同数据密度分类的符合程度的这一特性,构造了修正参数来改进基于欧几里德距离度量方式,从实现对FCM算法的优化。在人造数据集和知名数据集上的实验结果该算法在准确率和隶属度的准确性方面优于模糊C-均值聚类算法。     

基于粒子群优化的模糊聚类分析

基于求解实优化问题时,粒子群优化算法优于遗传算法。在基于遗传算法的模糊C均值聚类算法基础上,给出了基于粒子群的模糊C均值聚类算法,试验结果表明:该算法克服了传统的模糊C均值聚类算法的缺陷,同时在收敛速度方面明显优于基于遗传算法的模糊C均值聚类算法。     

基于模糊控制的城市交叉路口智能交通系统研究

文中根据模糊控制理论对交叉路口的交通控制进行优化。路权相位的切换按各路口的等待车流量大小顺序排列,车流量较大的相位优先通行。绿灯时间根据各路口车流量差异合理分配,以实现平均延误时间最小化,同时兼顾公平。     

云计算环境下的物流资源调度算法研究

针对系统处理大规模物流调度信息能力不足的情况,提出了一种基于云计算环境下的物流资源调度优化模型对问题进行求解.在云计算环境下处理订单信息、车辆调度信息,并针对所有订单生成最合理的配送方案,通过对物流主要资源配送车辆的调度研究,建立配送路径算法模型以及最小配送成本算法模型,作为物流资源调度方案的解决策略.通过仿真结果表明,该算法能有效处理大量的物流资源调度信息,同时缩短计算求解时间.     

机械加工零件的热处理技术研究

工农业的发展对热处理技术提出了更高的要求，机械加工零件在加热时如何很好地控制温度已成为关键性的技术。为了克服传统RBF网络控制中存在的问题，本文设计了自适应模糊C -均值聚类算法优化的RBF神经网络预测器及BP神经网络控制器。通过合理地初始化RBF神经网络预测器中的三个参数，使控制器的输出更好地稳定在给定值。仿真表明，模糊优化的网络比原始网络控制具有更好的控制效果，节约能源，提高热处理性能。     

基于行程预规划的机车节能操纵优化控制算法

文章介绍一种基于行程预规划的机车节能操纵优化控制算法,针对当次运行线路和机车运行参数,预规划机车运行速度曲线并基于实时状态调整操纵。行程预规划过程分为基准目标盐线获取和实时优化曲线获取2个步骤:①基于当次运行线路和机车运行参数,使用NSGA-Ⅱ算法设计了双层多目标优化方法预规划基准目标曲线;②在自动驾驶时基于该基准目标曲线,使用自适应A~*算法计算实时优化运行曲线。该方法在硬件在环半实物仿真测试平台上进行了测试验证,测试结果相比司机运行数据,平均节能效果约11.47%。     

基于混合算法的电力物料车辆排队服务优化

针对电力物料产品出入库频繁,扰动大,异质物料装卸时间差异大,车辆排队服务时间不确定等问题,建立电力物料装卸排队服务优化模型,模型中考虑了转换装卸仓库的时间对优化方案的影响。利用遗传算法对优良基因的记忆保留特性和算法收敛性以及粒子群算法迭代的方向性,提出混合遗传粒子群算法,加入了Metropolis抽样准则以提高算法跳出局部最优的能力。最后对国家电网天津市电力物资公司智慧物流园区实际数据算例进行仿真优化分析,模型优化后比实际的车辆平均空闲时间、最大空闲时间和总空闲时间都有大幅度减少,表明了模型的可行性和算法的有效性。相关研究模型已在企业智慧物流园区供应链多环节协同关键技术研究项目中进行分析与验证,并应用于企业实际仓储服务信息系统,极大地减小了企业运输车辆排队等待服务现象,减少了时间与成本浪费,具有较强的实际意义与应用价值。     

基于温度修正J-A模型的交流继电器电磁热耦合仿真

温度是影响交流继电器稳定运行重要指标，对其进行温度分析具有重要意义。提出一种改进的温度修正J-A磁滞模型，并提出一种对该模型参数辨识的混合优化算法。通过混合优化算法辨识的参数得到磁滞曲线，并与实测磁滞曲线对比，验证了该算法在磁滞特性模拟研究中的有效性和实用性，并验证了改进的温度修正方法的可行性。运用推导的电磁热耦合控制方程建立不同工况下继电器仿真模型，发现材料温度特性对温升结果影响很大，故不可忽略。     

基于约束的离散粒子群算法求解大规模指派问题

针对现有进化算法在求解传统指派问题时因取整而影响优化效果的问题,采用了一种基于AllDifferent约束的置换离散粒子群优化算法,该算法针对指派问题中各变量不能重复取值的特点,改进了算法的迭代方式,并引入了模拟退火的差解接受准则以提高优化效果,仿真算例表明改进后的算法在质量上和时间上更具有效性。     

一种基于T-S模型的变论域模糊PID控制

变论域模糊控制器是一种自适应模糊控制器,根据误差大小改变模糊控制器的论域来改善控制器的特性。常见的方法是选择合适的伸缩因子实现变论域,但几种常见的收缩因子的方法要么对控制器性能的改善并不明显,要么还停留在理论上,文章提出一种用T-S模型实现模糊控制器变论域的方法并做相应的仿真。仿真表明基于T-S模型的变论域模糊控制的可行性与有效性。     

基于模糊PID的锅炉液位控制系统设计

文章首先介绍了锅炉控制系统的基本结构特性，分析了锅炉液位控制具有非时变和滞后性等特征，基于锅炉水位控制及模糊控制的特点，将PID控制与模糊控制结合，取长补短，构成模糊自整定PID控制系统，对现有的模糊控制器的构成方式进行归纳总结。对汽包水位的模糊控制方式进行结构及性能上的分析和比较。结果表明，该控制器自整定能力及鲁棒性比传统PID控制器更强，响应速度快且精度高，同时对虚假水位有较好的控制效果。     

螺旋焊缝轨迹跟踪控制算法的分析与研究

分析和研究了超声波螺旋焊缝自动检测的轨迹跟踪控制算法。在对经典PID控制采用参数自整定算法、对模糊控制采用自调整因子算法的基础上,提出了一种新型复合控制算法。该算法结合了比例控制、模糊控制及PID控制,仿真结果表明,其具有响应速度快、超调量小、无静差等优点,提高了轨迹跟踪的实时性及精度。     

基于多目标配时优化模型和交通设计的城市交叉口协同优化研究

文章基于多目标配时优化模型和交通设计,旨在缓解城市道路交通拥堵。通过分析城市道路交叉口交通流特性和问题,关注交叉口车流流向、车流交织点以及配时合理性。在交通设计方面,提出将左转车道右置的渠化设计方案。在配时优化方面,建立了多目标优化模型,以延误、通行能力和停车次数为优化目标,以各相位有效绿灯时间、交叉口饱和度及周期时长为约束条件。通过遗传算法对模型进行求解,并用SUMO仿真软件评价求解结果。研究结果表明,交叉口的时空资源得到更有效的利用,明显缓解了交通压力,为城市道路交叉口的运行、管理和规划提供了参考。     

基于模糊控制的冷库能量优化研究

为了减小冷库目前的能耗,提出采用模糊控制策略的能量优化策略,给出了基于自适应模糊控制的系统控制体系结构,制定了模糊推理规则和隶属度函数,使得制冷设备按照合理优化的方法运行,实验结果表明了所提能量优化策略的有效性和可行性。     

基于模糊控制的冷库能量优化研究

为了减小冷库目前的能耗,提出采用模糊控制策略的能量优化策略,给出了基于自适应模糊控制的系统控制体系结构,制定了模糊推理规则和隶属度函数,使得制冷设备按照合理优化的方法运行,实验结果表明了所提能量优化策略的有效性和可行性.     

基于粒子群算法的模糊插值建模方法研究

由于传统模糊建模方法中模型参数都是人们根据经验选取的,它对于不同系统的动态跟踪能力不同,泛化能力差。针对常规模糊推理的局限性,本文提出一种基于参数的模糊插值建模方法。设计了模糊糊理系统的模型和参数调整方案,利用粒子群算法优化模型中的参数,仿真结果表明该方法的有效性。     

基于自适应的改进蚁群算法在餐饮连锁物流配送中的应用

在基本蚁群算法的基础上进行改进,运用了一种信息素自适应调整策略,在旅行商问题(TSP)的搜索过程中自适应的调整信息素挥发系数,适当抑制算法的正反馈作用,拓展了搜索空间,扩大可行解的范围,提高蚁群算法的求解性能和运行效率。通过使用matlab对实际问题进行实验,证实了该自适应蚁群算法在求解物流配送问题时,搜索能力及收敛速度比传统的蚁群算法有较大提高。     

受时间窗约束的随机定位-运输路线优化

在物流系统中,配送和运输受时间窗限制.研究基于时间窗约束的随机定位-运输路线安排问题(LRP)优化,建立了该问题的数学模型,提出一种一阶段的改进遗传算法.通过仿真算例,验证了该模型及算法的有效性.