检索结果-南通市图书馆

自适应神经模糊推理系统在电力故障重现中的应用

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电网技术 2006年第6期30卷 82-87页

作者：杜新伟刘涤尘李媛熊元新王晓君武汉大学电气工程学院湖北省武汉市430072 清江水电开发有限责任公司湖北省宜昌市443503

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... 详细信息

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。

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

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自适应神经模糊推理系统建模研究

计算机科学 2003年第10期30卷 40-44页

作者：鲁斌何华灿西北工业大学计算机科学与工程系西安710072

1引言目前,模糊逻辑理论与应用研究已取得了丰富的成果,尤其在自动控制领域的成功应用,引起了学术界和工业界的广泛关注.与传统控制方法相比,模糊控制利用人类专家控制经验,对于非线性、复杂对象的控制显示了鲁棒性好、控制性能高的优点.

关键词：模糊控制模糊控制器自适应神经模糊推理系统建模神经网络隶属函数

基于H_∞环路成形和自适应神经模糊推理系统的模糊控制器设计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制理论与应用 2004年第5期21卷 693-698页

作者：韩璞周世梁刘玉燕王东风华北电力大学自动化系河北保定071003

H∞环路成形方法设计的控制器阶次较高,不便于工程实现和参数调整;用传统方法确定模糊控制器隶属度函数的参数和模糊规则比较费时且难以保证鲁棒性能和时频域性能指标.针对上述情况,提出了一种综合运用H∞环路成形和自适应神经模糊推理... 详细信息

H∞环路成形方法设计的控制器阶次较高,不便于工程实现和参数调整;用传统方法确定模糊控制器隶属度函数的参数和模糊规则比较费时且难以保证鲁棒性能和时频域性能指标.针对上述情况,提出了一种综合运用H∞环路成形和自适应神经模糊推理系统来设计模糊控制器的方法.首先采用H∞环路成形设计方法,得到鲁棒裕量、动态和稳态性能都符合要求的控制器,然后用自适应神经模糊推理系统来逼近此控制器,最后根据自适应神经模糊推理系统参数确定相应的模糊控制器规则和参数.该方法确定模糊控制器隶属度函数的参数精确而省时,且能保证控制器具有较强的鲁棒性和良好的控制效果.通过对小车倒立摆系统进行的仿真,验证了该控制器设计方法的有效性.

关键词： H∞环路成形自适应神经模糊推理系统鲁棒控制模糊控制倒立摆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自适应神经模糊推理系统的参数优化方法

微计算机信息 2008年第18期24卷 222-224页

作者：秦炎峰陈铁军郑州大学河南省450001

自适应神经模糊推理系统(ANFIS)将模糊推理系统(FIS)中的模糊逻辑规则及隶属度函数参数通过神经网络的自学习来整定,自动产生模糊规则和调整隶属度函数,解决了模糊控制系统中模糊推理规则主要根据专家经验设计、缺乏自学习能力、控制精... 详细信息

自适应神经模糊推理系统(ANFIS)将模糊推理系统(FIS)中的模糊逻辑规则及隶属度函数参数通过神经网络的自学习来整定,自动产生模糊规则和调整隶属度函数,解决了模糊控制系统中模糊推理规则主要根据专家经验设计、缺乏自学习能力、控制精度不高等问题。而在建立一个初始系统进行训练时,其训练次数、隶属度函数的数目及类型都是待定的,这三个参数的选择直接影响系统训练后的效果,其确定方法值得研究。本文应用自适应神经模糊推理系统对一个典型系统进行建模仿真,并提出三个参数的寻优方法。

关键词：模糊系统自适应神经模糊推理系统隶属度函数

基于聚类和自适应神经模糊推理系统的数控机床绿色度评价方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国机械工程 2018年第23期29卷 2845-2849,2858页

作者：王宇钢修世超辽宁工业大学机械工程与自动化学院锦州121000 东北大学机械工程与自动化学院沈阳110819

为了实现对数控机床绿色度的智能评价,提高数控机床绿色度预测精度,提出了一种基于聚类和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的评价方法。采用改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法实现样本的自适应分类,生成辅助ANFIS学习的训练样本集;建立基... 详细信息

为了实现对数控机床绿色度的智能评价,提高数控机床绿色度预测精度,提出了一种基于聚类和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的评价方法。采用改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法实现样本的自适应分类,生成辅助ANFIS学习的训练样本集;建立基于ANFIS的评价模型,通过对训练样本集的学习自动生成模糊规则,消除评价指标的模糊性和随机性对评价结果的影响;训练后的评价模型可用于评价样本的自适应推理。最后利用提出的评价方法对数控机床绿色度进行实例分析,验证了该评价方法的有效性。

关键词：数控机床绿色度粒子群模糊C均值自适应神经模糊推理系统

一种基于自适应神经模糊推理系统的多AUV协同定位方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国惯性技术学报 2019年第4期27卷 440-447页

作者：徐博李盛新王连钊段腾辉姚贺哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001 湖南航天机电设备与特种材料研究所长沙410205 中船航海科技有限责任公司北京100071

针对多自主水下航行器(AUVs)在恶劣水下环境通信数据包丢失的情况,提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的多AUV协同定位方法。将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)与ANFIS相结合。在协同定位系统正常通信时,跟随AUV的位置由EKF估计得... 详细信息

针对多自主水下航行器(AUVs)在恶劣水下环境通信数据包丢失的情况,提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的多AUV协同定位方法。将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)与ANFIS相结合。在协同定位系统正常通信时,跟随AUV的位置由EKF估计得到,并利用该阶段收集的数据对ANFIS模型进行训练;当通信包丢失时,ANFIS进入预测过程,ANFIS根据输入数据预测跟随AUV的位置。利用湖试数据验证了所提方法的有效性。实验结果表明,当通信包丢失时,ANFIS能够根据输入数据有效地预测AUV的位置。在通信包丢失时,所提方法平均定位误差与无ANFIS辅助的EKF滤波比较,平均定位误差减小78%,均方根误差减少77%,具有更好的准确性和稳定性。

关键词：自主水下航行器协同定位自适应神经模糊推理系统扩展卡尔曼滤波通信包丢失

自适应神经模糊推理系统（ANFIS）在月径流预测中的应用

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自适应神经模糊推理系统（ANFIS）在月径流预测中的应用

作者：喻云舟昆明理工大学

学位级别：硕士

径流预测是水资源分析的一项重要内容,但由于受到气候变化、地理位置、人类活动等因素的影响,径流的变化错综复杂,使径流预测变得相当困难。本文基于兰州站过去31年月径流的数据资料,通过MATLAB软件编程实现自适应神经模糊系统（ANFIS... 详细信息

径流预测是水资源分析的一项重要内容,但由于受到气候变化、地理位置、人类活动等因素的影响,径流的变化错综复杂,使径流预测变得相当困难。本文基于兰州站过去31年月径流的数据资料,通过MATLAB软件编程实现自适应神经模糊系统（ANFIS）在月径流预测中的应用,并通过两个预先建立的function函数（包含回归方程、决定系数、相关系数等）评价预测结果。从输出结果可以看出:（1）ANFIS在兰州站月径流预测中整体结果令人较为满意,检验数据共60组预测结果,其中有51组误差百分比低于10%,7组结果介于10%0%之间,2组结果介于20%0%之间;（2）12个月预测值与实际值的相关系数（介于0～1之间,值越大相关性越高）均超过0.8;（3）在回归方程输出结果中,一月、四月、六月结果与其余九个月的结果相比有所差距,其决定系数（用于判断回归方程结果优劣,介于0～1之间,值越大回归方程结果越优）处于0.4～0.7之间,余下九个月份决定系数均大于0.75。使用ANFIS对兰州站月径流预测时,所得到的预测值较为准确;不仅如此,该模型对月径流的变化趋势预测同样较为准确,具有较高的预测能力。ANFIS具有较强的适应性,可以根据不同的需求改变网络的形式或者设置不同的参数来调整模型以达到更佳的结果,是一种在径流预测或者水文预报中值得探索的方法。

关键词：自适应神经模糊推理系统径流预测相关系数回归方程

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

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

控制理论与应用 2013年第10期30卷 1342-1346页

作者：王艳永邓方孙健北京理工大学自动化学院北京100081 中国北方车辆研究所北京100072 复杂系统智能控制与决策教育部重点实验室北京100081

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... 详细信息

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.

关键词：角度传感器自适应神经模糊推理系统误差补偿

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

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机集成制造系统 2010年第10期16卷 2181-2186页

作者：曹政才赵会丹吴启迪北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室上海200240 同济大学CIMS研究中心上海200092

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... 详细信息

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。

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