基于模糊逻辑NSGA-Ⅲ的开关磁阻发电机多目标优化算法

为了减小开关磁阻发电机S RG转矩脉动,提高发电机系统运行效率及发电机功率密度,提出一种基于模糊逻辑NSGA-Ⅲ的开关磁阻发电机多目标优化算法.搭建1 kW四相8/6极SRG多目标优化设计模型;采用响应面法RSM搭建SRG优化目标的响应面模型;基于模糊逻辑搭建了模糊推理系统,完成了在SRG优化过程中对NSGA-Ⅲ算法内种群个体相对强度值的赋值,在SRG多目标优化过程中引入决策者的偏好信息,生成满足决策者偏好的Pareto最优解集.通过与NSGA-Ⅲ的对比实验验证了考虑决策者偏好的模糊逻辑NSGA-Ⅲ的优越性,对比SRG优化前后的运行性能,验证了所提SRG多目标优化算法的有效性.     

小型开关磁阻风电系统优化仿真研究

研究风力发电系统优化问题,传统小型风力发电存在发电率低,稳定性差的缺陷。为解决上述问题,提出开关磁阻风力发电系统,开关磁阻发电机发出的直流电不经蓄电池,可直接由增加的两级式逆变器逆变成交流电,以减轻蓄电池的负担,优化发电系统。为简化逆变器的控制,开关磁阻发电机采用电压反馈控制以稳定输出电压,采用开关磁阻发电机非线性数学模型,给出其总体控制框图,分析两级式逆变器主电路拓扑结构及选取重要元件参数,建立由开关磁阻发电机和两级式逆变器组成的子系统模型,仿真结果表明,子系统静动态性能好,得到的交流电质量较好,并验证了方法的可行性,为优化风力发电提供了科学依据。     

基于模糊理论的变结构控制及其在开关磁阻电机驱动上的应用

本文提出了基于模糊理论的变结构控制（FSMC）方法,通过在变结构控制中引人模糊逻辑,FSMC方法能够结合模糊控制和变结构控制方法的优点,补偿开关磁阻电机的非线性,提高系统对外扰和参数变化的鲁棒性,而且还能有效地减少开关磁阻电机驱动时的转矩脉动和滑膜控制的振颤.一系列计算机仿真和实验结果表明FSMC方法优于传统的滑膜控制和PI控制,验证了FSMC方法的上述优点.     

基于三电平逆变的开关磁阻发电系统的研究

新型开关磁阻发电机具有发电容量大、效率高、起动和发电组合容易等优点,三电平逆变器具有能减少开关损耗和滤波电感损耗并有降低开关应力等特点。利用三电平逆变器转换效率高的优势,结合新型开关磁阻发电机低风速发电特点,降低开关损耗和开关器件电压应力,提高装置可靠性。仿真实验结果表明:用三电平逆变器能够很好的实现开关磁阻发电机的逆变要求。     

基于电压斩波及关断角补偿控制的SRD仿真实现

为了简化控制和降低成本,对开关磁阻电动机(SRM)采用电压斩波控制方式;针对SRM转矩脉动大的问题,采用模糊控制器对SRM的关断角进行实时补偿,达到减小转矩脉动的目的.分析SRM非线性数学模型,在MATLAB/Simulink中建立基于电压斩波及关断角补偿控制的开关磁阻电动机调速系统(SRD)仿真模型.最后通过仿真,验证了电压斩波控制方式的正确性,也验证了文中减小SRM转矩脉动方法的可行性和有效性,为实际的SRD设计和调试提供有效的手段和工具.     

一种开关磁阻电机建模方法的研究与实现

由于开关磁阻电机的非线性特点,难以建立一个精确的开关磁电机的模型,为了精准建立开关磁阻电机模型,利用径向基函数神经网络良好的非线性映射能力在获取准确磁链样本数据基础上训练神经网络,利用训练的径向基神经网络构建开关磁阻电机非线性模型.在此基础上,采用角度位置控制和电压脉宽调制控制相结合的方法搭建开关磁阻电机驱动控制系统的仿真框架.仿真结果表明:利用径向基函数神经网络的方法可以克服开关磁阻电机的非线性问题,所建立的开关磁阻电机模型可以正常稳定运行.从而证明上述方法的合理有效性.     

开关磁阻电机直接转矩模糊控制器设计与仿真

开关磁阻电机具有严重的非线性及变结构、变参数和转矩脉动大等特点。针对系统稳定特性和实时响应特性的控制能力差,传统固定参数的PI控制难以获得理想的控制性能,目前常用的模糊控制器实质上是一个PD调节器,存在静差,为了克服传统方法的缺点,并降低开关磁阻电机的转矩脉动,提出了基于模糊自整定PID复合控制器的开关磁阻电机直接转矩调速系统。仿真结果表明:模糊自整定PID复合控制器能够明显改善系统的调速性能,克服了模糊控制存在的静差的缺点,并且降低了转矩脉动。从而证明上述方法的正确性,能够提高控制系统的性能。     

混沌粒子群优化神经网络算法应用于SRG建模

粒子群算法是解决非线性、不可微问题的一种优秀算法。利用混沌映射的随机性与遍历性,引入防早熟机制,加强了粒子群的全局搜索能力,但该算法仍然容易在进化后期出现速度变慢现象。BP神经网络具有很强的非线性处理能力和逼近能力,但BP算法是基于梯度下降的方法,存在容易陷入局部最优及初值敏感的缺点。将两种算法优势互补,构建了一种混沌粒子群优化BP神经网络（CPSO-BPNN）的算法。该算法应用到开关磁阻发电机（SRG）的非线性建模中,建模效果表明CPSO-BPNN算法的泛化能力很强,可以比较完美地表达开关磁阻发电机的磁链和转矩特性。     

基于模糊神经网络开关磁阻电动机高性能转矩控制

开关磁阻电动机由于其转矩是各相电流与转子位置角的高度非线性函数, 传统控制方法难以对其达到有效的控制. 应用模糊神经网络对开关磁阻电动机静态转矩特性逆模型进行离线学习, 学习完成之后, 在转矩分配函数的基础上, 实时在线优化出期望转矩所需要的相电流波形, 从而实现开关磁阻电动机的转矩线性、解耦、无脉动控制. 计算机仿真结果证明了这种方法的有效性.     

一种减少开关磁阻电机转矩脉动的算法

在电机转矩性能优化问题的研究中,针对开关磁阻电机在常规PID算法调速运行时,转矩脉动系数大的问题,提出了一种利用TS-ITAE(时间乘绝对误差的积分)的开关磁阻电机自适应控制的新方法,用交流测量法测量开关磁阻电机不同位置以及不同电流下的电感值,得到其局部的线性函数,利用ITAE准则得到开关磁阻电机局部的最优控制器函数,通过模糊TS模型实现全局的非线性控制.将常规PID控制算法和TS-ITAE控制算法分别用于开关磁阻电机的转速-电流调速系统进行仿真.仿真结果表明:采用TS-ITAE控制算法比常规PID控制算法的转矩脉动系数小,动态特性好.     

一种新的自适应非单点模糊辨识器

鉴于常规单点模糊逻辑系统在解决不确定性问题中存在的不足,该文在分析非单点模糊逻辑理论的基础之上,提出了一种新的自适应非单点模糊辨识器,并且详细论述了其相关理论、具体实现步骤和参数优化方法。针对一种糖酵解混沌振荡器模型的非线性动态系统辨识问题,采用非单点模糊逻辑系统对其进行了仿真研究,取得了较好的逼进和收敛效果,从而验证了该非单点模糊辨识器的可行性和有效性。该研究结果表明了基于非单点模糊逻辑系统构造的自适应辨识器能够在一定精度和时间区域内跟踪非线性动态系统的输出,并且非单点模糊理论将能够在控制等其它应用领域取得较好的应用效果。     

基于BP算法的自适应模糊控制系统研究*

在用模糊算法产生模糊规则的过程中，专家信息对算法是否收敛起到了很重要的作用。本文基于模糊控制器的一种解析结构，提出了用ＢＰ算法完善经验规则，加速非线性系统模糊控制过程的方法。     

A novel fuzzy logic system based on N-version programming

For the consideration of different application systems, modeling the fuzzy logic rule, and deciding the shape of membership functions are very critical issues due to they play key roles in the design of fuzzy logic control system. This paper proposes a novel design methodology of fuzzy logic control system using the neural network and fault-tolerant approaches. The connectionist architecture with the learning capability of neural network and N-version programming development of a fault-tolerant technique are implemented in the proposed fuzzy logic control system. In other words, this research involves the modeling of parameterized membership functions and the partition of fuzzy linguistic variables using neural networks trained by the unsupervised learning algorithms. Based on the self-organizing algorithm, the membership function and partition of fuzzy class are not only derived automatically, but also the preconditions of fuzzy IF-THEN rules are organized. We also provide two examples, pattern recognition and tendency prediction, to demonstrate that the proposed system has a higher computational performance and its parallel architecture supports noise-tolerant capability. This generalized scheme is very satisfactory for pattern recognition and tendency prediction problems     

Willis混沌系统的模糊滑模控制方法

本文利用模糊逻辑连续滑模控制方法,研究了非线性Willis混沌系统的受控问题。设计基于模糊逻辑的模糊控制器,通过隶属函数将滑模面切换函数模糊化,再采用质心法解模糊控制器的输出。用此方法使系统输出跟踪一个给定的状态目标,最终使跟踪误差趋于零,仿真结果验证了方案的有效性。     

平面二级倒立摆自适应滑模控制器设计

研究平面二级倒立摆系统稳定性和速度特性优化问题,由于倒立摆系统的外界扰动的不确定性,建立平面二级倒立摆的数学模型,应用变结构控制理论(SMC)和模糊逻辑系统设计了自适应滑模控制器,把趋近律和切换控制的模糊化相结合,采用模糊系统调整趋近速率的大小,在加快趋近速度的同时用模糊逼近切换控制,为减少控制量的抖振和优化控制系统,同时倒立摆控制具有了滑模控制对外界扰动和参数摄动的不变性。进行仿真的结果验证了控制器的稳定性,表明控制器系统能保证在不同的运行条件下具有快速性和鲁棒性。     

A new methodology for deriving the rule-base of a fuzzy logic controller with a new internal structure

In this study, a fuzzy logic controller is developed using a new methodology for designing its rule-base. This controller consists of two rule-base blocks and a logical switch in between. The rule-base blocks admit two inputs one of which is newly devised and called “normalized acceleration” and the other one is the classical “error”. The newly devised input is derived using the first and the second order derivatives of the error and it gives a relative value about the “fastness” or “slowness” of the system response. A comparative performance analysis has been made through the simulation results of the MacVicar-Whelan controller and the proposed fuzzy logic controller on a marginally stable system. The robustness and effectiveness of the new fuzzy logic controller over the typical MacVicar-Whelan controller has also been illustrated by simulations done on a system under various disturbances and time delays.     

基于遗传算法和模糊逻辑的智能飞控技术研究

设计了基于遗传算法和模糊逻辑控制的智能飞行控制系统及采用论域自调整的模糊控制器，控制器以角度跟踪误差及其微分信号为输入来控制相应的气动舵面偏转，实现对该姿态的跟踪控制。文中给出了控制器输入输出的隶属函数，设计了相应的规则库。并在此基础上进一步利用遗传算法对模糊控制器进行优化设计，给出了遗传算法各个参数的选择原则。仿真结果表明，基于遗传算法和模糊逻辑的智能飞控系统具有良好的控制效果。     

自适应模糊全局快速Terminal滑模控制方法

提出了一种自适应模糊全局快速Terminal滑模控制方法,在参数不确定性和外干扰情况下,为解决系统的非线性不确定性提供了一种新途径。与传统模糊Terminal滑模控制相比,通过采用模糊逻辑系统来逼近未知系统函数和开关项;鲁棒自适应律用来减小逼近误差,从而有效降低抖振;证明了该控制方案的稳定性,并将该方案应用在倒立摆系统中。仿真结果验证了该方案的有效性。     

Fuzzy modeling and control of an engine air inlet with exhaust gas recirculation

The purpose of this paper is to present an original fuzzy modeling method applied to a highly non- linear physical system, an engine air inlet with exhaust gas recirculation. This system is modeled with fuzzy logic rules of the Takagi–Sugeno type. The rule base switches between local linear models defined in the whole state space. The control objective is to preserve the linear behavior of the closed-loop system in all operating conditions. To reach this objective, the linear control tools are applied to each local linear model. The fuzzy model rule-base structure is then used to switch between local controllers.     

磺化过程PLC控制系统中模拟量的控制方法

磺化过程PLC(programmable logic controller)控制系统显示了PLC在过程控制方面比其他 种类计算机的优越性,结束了磺化过程靠按动按钮控制温度、扭动阀门调节硫酸速度的人工 控制的历史.提供了PLC模拟扩展单元的连接方法,并且介绍了该系统中模拟量的采集、计算 、处理、控制及其有关程序.实践证明,这种模糊逻辑开关控制方法经济、有效,并且是可靠的.