检索结果-南通市图书馆

水利科技与经济 2019年第3期25卷 54-61页

作者：张丽杜富慧沈冲邓张民河北工程大学水利水电学院河北邯郸056002 江西赣州市南康区水利局江西赣州341400

凤滩水库流域非常广阔,横跨湘鄂黔渝3省1市,气象形态复杂,进行流量预报极难。利用该水库流域12个气象台站和230个区域气象站1995-2014年期间降水量资料,把库区流域划分为3个区域面雨量,依据自然地理、行政地理、混合加密区划原则建立了... 详细信息

凤滩水库流域非常广阔,横跨湘鄂黔渝3省1市,气象形态复杂,进行流量预报极难。利用该水库流域12个气象台站和230个区域气象站1995-2014年期间降水量资料,把库区流域划分为3个区域面雨量,依据自然地理、行政地理、混合加密区划原则建立了3种面雨量模型,运用anfis自适应模糊神经系统进行研究。结果表明,在3种模型中,依自然地理和混合加密区划模型的模拟效果理想,水库流量预报精度分别为97%和83%。

关键词： anfis系统水库流量预报

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基于anfis系统和汽车消费需求因素的汽车销量预测

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汽车工业研究 2013年第11期 49-54页

作者：曹也中国汽车技术研究中心

针对传统汽车销量预测方法对非线性因素处理上存在的不足,通过搭建自适应模糊神经网络系统模型(anfis)对汽车整体销量进行预测,采用因子分析、逐步回归分析的方法确定影响汽车销量的因素。同时引入基于汽车消费者满意度模型的汽车消费... 详细信息

针对传统汽车销量预测方法对非线性因素处理上存在的不足,通过搭建自适应模糊神经网络系统模型(anfis)对汽车整体销量进行预测,采用因子分析、逐步回归分析的方法确定影响汽车销量的因素。同时引入基于汽车消费者满意度模型的汽车消费需求因素对预测值进行修正。仿真实验结果表明,基于anfis系统和汽车消费需求因素的汽车销量预测模型具有较高的预测精度。

关键词：销量预测 anfis系统汽车消费需求

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基于anfis系统的无刷直流电机控制仿真研究

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仪器仪表与分析监测 2024年第2期 5-10页

作者：刘洋张博唐家勇张立昌西安工程大学陕西西安710600 西安工程大学实训中心陕西西安710600

无刷直流电机运用环境多变复杂,众多不确定因素都会影响无刷直流电机运行的稳定性和响应速度。传统的模糊控制参数调整困难、性能不稳定、计算开销大。针对无刷直流电机速度控制的优化,本文提出了一种采用评论家学习方案下循环全局反馈... 详细信息

无刷直流电机运用环境多变复杂,众多不确定因素都会影响无刷直流电机运行的稳定性和响应速度。传统的模糊控制参数调整困难、性能不稳定、计算开销大。针对无刷直流电机速度控制的优化,本文提出了一种采用评论家学习方案下循环全局反馈的anfis系统,其中包括三层级联神经网络和模糊控制算法的结合。anfis系统通过采样无刷直流电机实际转速,对比参考转速,实现对PID参数的预测;同时anfis系统采用双曲正切作为传递函数来调整权值,缩放共轭梯度法作为优化器来减小训练误差,减法聚类方法来提高预测的适应性和准确性。

关键词：无刷直流电机 anfis系统模糊神经网络 PID控制

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基于anfis的感应电机直接转矩控制研究

基于ANFIS的感应电机直接转矩控制研究

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作者：胡全义郑州大学

学位级别：硕士

随着电力电子技术和计算机技术的飞速发展，感应电机交流调速方式正在逐步替代传统的直流调速方式。直接转矩控制技术是在上世纪80年代中期继矢量变换控制技术之后发展起来的一种新兴的、先进的交流调速方式，在很大程度上解决了矢量控... 详细信息

随着电力电子技术和计算机技术的飞速发展，感应电机交流调速方式正在逐步替代传统的直流调速方式。直接转矩控制技术是在上世纪80年代中期继矢量变换控制技术之后发展起来的一种新兴的、先进的交流调速方式，在很大程度上解决了矢量控制中计算复杂、特性易受电动机参数变化的影响、实际性能难于达到理论分析的结果等一些重大问题，具有良好的静态和动态特性。它通过对电机磁链和转矩进行直接控制从而实现系统的高动态性能，具有控制结构简单、转矩响应快以及对电机参数鲁棒性好等优点，但在要求快速响应和高精度调速的工程应用中传统直接转矩控制系统还存在许多难题，主要是转矩脉动大、低速控制性能差与开关频率不固定等问题，这是由两点式Bang-Bang调节器、离散的电压开关矢量表、低速时定子电阻的影响增大等因素造成的。本论文针对传统直接转矩控制系统存在的转矩脉动大、低速控制性能差与开关频率不固定等缺陷进行了一些理论分析和仿真实验的研究：首先，通过对感应电机数学模型进行变换，研究电机在各种坐标系下数学模型的内在关系;其次，用MATLAB／SIMULINK构建了直接转矩控制仿真系统，对直接转矩控制系统的基本原理进行了深入的分析研究;最后，基于自适应神经模糊推理系统(anfis)和电压矢量脉宽调制技术(SVPWM)对传统直接转矩控制系统进行改进：1)根据转矩误差、磁链误差和磁链角三个输入量，利用anfis系统获得任意幅值、相位的电压矢量;2)将获得的电压矢量作用于电压矢量脉宽调制器，利用SVPWM技术进行矢量合成来控制逆变器的开关状态，以补偿转矩误差和磁链误差，并实现逆变器开关频率的恒定。因为anfis系统综合考虑转矩误差、定子磁链误差的大小和方向，从而获得任意幅值、相位的电压矢量;而传统直接转矩控制方法只考虑转矩误差和磁链误差的方向，利用滞环比较器来选择六个基准工作电压矢量(空间上相隔60°)之一来控制逆变器。所以在相同采样频率下，改进的直接转矩控制系统能有效地减小转矩脉动，并实现了开关频率的恒定。经仿真验证，改进的直接转矩控制系统在改善低速工况控制性能方面取得了不错的效果。

关键词：感应电机直接转矩控制 anfis系统 SVPWM调制转矩脉动

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高效电池均衡策略研究

高效电池均衡策略研究

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作者：石红滨电子科技大学

学位级别：硕士

随着现代经济的高速发展,人类对石油天然气等化石能源依赖程度越来越高,随之带来的环境问题和能源可持续性等问题越来越突出。近年来,动力电池在电动汽车、移动通信设备和空间电源等领域应用广泛,锂离子电池因其高容量和循环充电无记忆... 详细信息

随着现代经济的高速发展,人类对石油天然气等化石能源依赖程度越来越高,随之带来的环境问题和能源可持续性等问题越来越突出。近年来,动力电池在电动汽车、移动通信设备和空间电源等领域应用广泛,锂离子电池因其高容量和循环充电无记忆性等优点被广泛应用于动力系统中。锂离子电池单体电压低,为满足动力系统高电压、大电流的需求通常将若干锂离子电池单体串联使用,随着电池组循环使用,电池不一致性逐渐加大,使得电池过冲过放频繁给电池造成不可修复损伤,严重时可能引起电池爆炸,稳定高效的电池均衡系统是解决这一问题的唯一途径。本文的主要目的是针对电池组的不一致性建立一套稳定高效的均衡系统方案。本文采用仿真与实验相结合的方式来进行理论分析与功能验证,首先对电池组不一致性产生的原因和影响进行分析,然后对体现电池不一致性的均衡元素分别进行验证分析,得出最为合适的均衡检测变量,为均衡系统的建立提供依据。本文提出的均衡系统主要分为监控模块、主控模块、算法控制模块和均衡电路四大模块,监控模块采用市场应用成熟的AD7820A芯片解决方案,可以提供电池单体电压、电流和温度的精确采集,以MSP430微控制器作为主控系统协调各模块的运行。针对目前相关研究人员提出繁多的均衡电路方案进行比较分析,选取并优化了Cük电路作为高效均衡电路,此Cük变形电路拥有双向充放电、在整个周期内可持续均衡等优点,是高效的均衡电路拓扑结构。本文高效策略的研究还在于电池均衡的智能化,分析了模糊控制理论在电池均衡中应用的优缺点,将自适应神经网络与模糊算法很好结合的anfis系统引入到电池均衡系统中。anfis系统的模糊化可避免复杂电池模型的建立有效利用认为经验,同时随电池使用中状态的变化来自适应调整控制系统,使均衡系统有高效的均衡输出。本文以FPGA为硬件载体实现anfis系统,得到一套完整高效的均衡系统。此系统经仿真分析与实验验证,系统高效稳定,易于模块化实现,对于大容量动力电池组的高效均衡提供了有效的解决方案。

关键词：锂离子电池组均衡电路不一致性模糊控制 anfis系统

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模糊神经网络研究

模糊神经网络研究

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作者：程冰广东工业大学

学位级别：硕士

现代科技的飞速进步,促使控制理论向着更复杂、严密的方向发展。这其中模糊控制和神经网络控制由于其非线性和不依赖对象的数学模型等特点倍受人们的关注。模糊系统善于表达知识,推理类似于人的思维,但过于依赖人的主观因素,缺乏学习和... 详细信息

现代科技的飞速进步,促使控制理论向着更复杂、严密的方向发展。这其中模糊控制和神经网络控制由于其非线性和不依赖对象的数学模型等特点倍受人们的关注。模糊系统善于表达知识,推理类似于人的思维,但过于依赖人的主观因素,缺乏学习和适应的能力;神经网络结构可变,具有较强的自组织、自学习的能力,但是不具有结构性知识表达能力,网络参数缺乏物理意义,且在学习过程中易陷入局部极值。所以将二者的特点结合起来形成模糊神经网络就成了一种必然的趋势。本论文主要在综合介绍模糊逻辑控制原理和神经网络理论以及模糊神经网络的理论知识基础上,针对系统输入空间难以优化,规则提取困难的缺点,提出了将聚类算法引入模糊神经网络,利用聚类算法来提取系统特征,优化输入空间,从而生成自适应的系统模型,并通过仿真实验进行验证。论文的主要工作如下: 1.综合介绍了模糊控制、神经网络、模糊神经网络、聚类算法知识。 2.由于T—S模型是一种新颖的模糊推理模型,它以线性局域方程取代了一般推理过程中的常数,因此可以用少量的模糊规则生成较复杂的非线性函数。本文对两种应用模糊聚类技术的基于神经网络的T-S模糊推理模型的模糊神经网络进行了研究,前者是,由模糊聚类技术得出规则数,每条规则的适应度和后件部分由神经网络系统构成;后者在此基础上对结构进行简化,由模糊C聚类生成规则适应度,由简化的神经网络构成规则的结论部分,将无导师的学习算法与基于梯度的信息寻优算法相结合,并根据数据分布的密度自适应的调整聚类点的分布情况。 3.由于anfis系统的灵活性结合MATLAB软件强大计算、仿真功能,提出了基于减法聚类算法的anfis模糊神经网络,并给出了MATLAB实现的仿真实例。该系统能够依照聚类结果自适应的生成规则数目和确定系统结构,设定初始值,并利用算法对参数加以修正。以函数逼近为例说明新算法在自适应能力,建模精度及计算量等方面均优于原算法。

关键词：聚类模糊神经网络 anfis系统自适应 MATLAB

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一种基于anfis的再励学习模型

一种基于ANFIS的再励学习模型

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第二十一届中国控制会议

作者：崔立辉顾洋陈杰北京理工大学自动控制系北京理工大学自动控制系北京理工大学自动控制系

本论文提出了一种基于anfis的再励学习模型,这种模型克服了普通再励学习中学习速度慢的缺点和难以处理连续状态问题,并将此模型成功的应用于倒立摆的控制。仿真结果表明此种模型具有学习速度快,整体性能优于其他同类型的再励学习算法。

关键词：再励学习 anfis系统 AHC算法

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