检索结果-南通市图书馆

电气自动化 1991年第5期13卷 4-7页

作者：杨自厚杨越

预测模糊控制在足球机器人底层动作优化中的应用

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四川大学学报（工程科学版） 2003年第3期35卷 79-82页

作者：蒋仙华熊蓉周科金毅浙江大学系统工程研究所浙江杭州310027 浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310027 浙江大学机械电子工程系浙江杭州310027

根据足球机器人的运动学模型,考虑到系统的时滞性、非线性等特点,采用预测模糊控制优化机器人的底层动作,详细介绍了足球机器人预测模糊控制系统的设计过程,并通过实验验证了该方法的可行性。

关键词：预测控制模糊控制预测模糊控制底层动作足球机器人

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预测模糊控制在液化天然气调峰系统的应用

工程设计学报 2016年第1期23卷 95-100页

作者：李富贵龙伟罗亮詹从来南昌大学信息工程学院江西南昌330031

目前液化天然气(LNG)汽化站通常将储罐压力调节和调峰技术分离,因此存在系统相对复杂、投入资金大等问题.通过论证研究,提出一种将储罐压力调节和调峰技术相结合的LNG汽化站控制系统,并针对储罐压力系统因存在液气转换、大滞后、时变等... 详细信息

目前液化天然气(LNG)汽化站通常将储罐压力调节和调峰技术分离,因此存在系统相对复杂、投入资金大等问题.通过论证研究,提出一种将储罐压力调节和调峰技术相结合的LNG汽化站控制系统,并针对储罐压力系统因存在液气转换、大滞后、时变等特点而易失控的问题,以单值广义预测模糊控制算法为核心,采用模糊控制进行动态反馈补偿的控制策略,结合DSP和FPGA器件高速数据处理的特点,以达到储罐压力实时、精确控制的目的.系统实际运行情况表明:该控制器具有调节快速、实时性好、鲁棒性强等特点;汽化站出口压力波动不超过3.5%,实现了良好的调峰效果.该系统具有结构简单、抗干扰能力强、调峰效果好等特点,为城市燃气调峰提供了新思路.

关键词：调峰预测模糊控制自增压城市供气压力控制储罐系统

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预测模糊控制及其在 ASVG 上的实现

电力系统自动化 1997年第10期21卷 4-8,42页

作者：沈沉孙元章卢强清华大学电机系

尝试将预测模糊控制应用于电网控制中，并以ＡＳＶＧ为例，给出了一套实现预测模糊控制的方法。初步的仿真结果表明，利用预测模糊控制实现对电网的智能控制是可行的，作者给出的实现方法也是简单而有效的。

关键词：预测模糊控制稳定性电力系统电网

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基于递归神经网络的预测模糊控制

西南交通大学学报 2006年第6期41卷 733-736,747页

作者：杜福银徐扬西南交通大学智能控制开发中心四川成都610031

为提高控制信息与实时状态的适应性,改善模糊控制品质,用传统模糊控制策略,根据当前时刻误差和预测误差变化值,预测下一时刻的控制输出和系统在未来时刻的误差.用递归神经网络预报系统未来输出值的功能,采用双系统交替控制模式.系统中包... 详细信息

为提高控制信息与实时状态的适应性,改善模糊控制品质,用传统模糊控制策略,根据当前时刻误差和预测误差变化值,预测下一时刻的控制输出和系统在未来时刻的误差.用递归神经网络预报系统未来输出值的功能,采用双系统交替控制模式.系统中包含1个模糊控制器和1个递归神经网络,一个工作,另一个学习,使控制系统具有自适应性.仿真结果表明,与常规模糊控制相比,预测模糊控制使超调减小,调节时间缩短.

关键词：模糊逻辑控制器递归神经网络预测模糊控制

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预测模糊控制在磨矿分级过程的应用研究

矿冶工程 2002年第3期22卷 60-62页

作者：王会清张守元武汉化工学院湖北武汉430073 中南大学湖南长沙410083

磨矿分级过程机理复杂 ,影响因素多 ,难以建立精确实用的数学模型。针对这一复杂过程 ,在模糊控制的基础上 ,汲取动态矩阵中的预测及反馈校正功能 ,运用新的控制算法 ,对磨矿分级控制进行了计算机仿真研究。结果表明 ,预测模糊控制的效... 详细信息

磨矿分级过程机理复杂 ,影响因素多 ,难以建立精确实用的数学模型。针对这一复杂过程 ,在模糊控制的基础上 ,汲取动态矩阵中的预测及反馈校正功能 ,运用新的控制算法 ,对磨矿分级控制进行了计算机仿真研究。结果表明 ,预测模糊控制的效果优于模糊控制 ,对较复杂系统 ,尤其是慢时变、大滞后系统具有良好的适应性。

关键词：预测模糊控制 DMC 模糊控制磨矿分级

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基于神经网络的直流无刷电机预测模糊控制

控制工程 2009年第S1期16卷 97-100页

作者：王自力张文英张卫东上海交通大学电信学院自动化系上海200240

针对无刷直流电机模糊控制中误差变化滞后于被控对象的状态的特点,将被控对象的神经网络模型引进模糊控制系统,根据当前时刻误差和预测误差变化值,预测下一时刻的控制输出和系统在未来时刻的误差。采用遗传算法与BP算法相结合对网络进... 详细信息

针对无刷直流电机模糊控制中误差变化滞后于被控对象的状态的特点,将被控对象的神经网络模型引进模糊控制系统,根据当前时刻误差和预测误差变化值,预测下一时刻的控制输出和系统在未来时刻的误差。采用遗传算法与BP算法相结合对网络进行训练,改进网络性能,提高控制信息与实时状态的适应性。仿真和实验结果表明,这种神经网络预测模糊控制器取得了良好的控制效果。利用遗传算法和BP相结合作为神经网络的训练算法,既能避免陷入局部极小又能快速在小的解空间定位最优解。

关键词：直流无刷电机遗传算法神经网络预测模糊控制