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1.
基于Fuzzy推理的自调整PID控制器   总被引:63,自引:0,他引:63  
本文提出一衙 新的基于Fuzzy推理的PID自整定控制器。  相似文献
2.
基于神经网络的模糊自适应PID控制方法   总被引:51,自引:0,他引:51  
李卓  萧德云 《控制与决策》1996,11(3):340-345
提出一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制器。该控制器综合模糊控制、神经网络与PID调节各自的优点,既具有模糊控制的简单和有效的非线性控制作用,又具有神经网络的学习和适应能力,同时具备PID控制的广泛适应性,仿真实验表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。  相似文献
3.
混合动态系统及其应用综述   总被引:27,自引:0,他引:27       下载免费PDF全文
在概述混合动态系统产生背景与发展近况的基础上, 主要综述了混合动态系统研究中的若干重要问题, 包括描述混合动态系统的常见工具, 如自动机和Petri网, 以及混合动态系统的模型描述方法及用于描述混合动态系统的递阶结构模型和混合逻辑动态模型, 对混合动态系统控制器的设计和验证及其在故障诊断等方面的应用研究也作了介绍, 同时对混合动态系统的一些主要研究成果进行初步评价.  相似文献
4.
基于粒子滤波算法的混合系统监测与诊断   总被引:21,自引:2,他引:19       下载免费PDF全文
利用粒子滤波算法具有同时估计连续状态和离散状态的特点,提出一种可用于混合系 统状态监测与诊断的新方法.给出了该方法的理论推导和设计步骤,讨论了在诊断应用中粒子滤 波器所遇到的问题,并给出了改善的措施.仿真结果证明用粒子滤波器对混合系统进行监测与诊 断是可行的,所提的方法对估计结果有比较好的改善.  相似文献
5.
进化粒子滤波算法及其应用   总被引:17,自引:0,他引:17       下载免费PDF全文
样本贫化现象是应用粒子滤波算法的一个主要障碍,对估计长时间维持不变量的影响尤为严重.通过分析产生该现象的原因,本文引入进化规划算子构成进化粒子滤波算法,增加样本集的多样性而缓解样本贫化现象的影响,改善其估计与跟踪能力,仿真结果显示所提出的算法是可行的.  相似文献
6.
一般双率随机系统状态空间模型及其辨识   总被引:15,自引:1,他引:14       下载免费PDF全文
对于双率采样数据系统,本文使用提升技术,推导了双率系统的提升状态空间模型.对 于系统状态可测量的双率系统,利用最小二乘原理辨识提升系统模型的参数矩阵;对于状态不 可测的未知参数双率系统,利用递阶辨识原理,提出了双率系统递阶状态空间模型辨识方法,来 辨识系统的状态和参数.具体做法:基于获得的状态估计和提升系统的输入输出数据递归估计 系统参数,然后基于获得的参数估计,计算系统的状态.  相似文献
7.
SDG建模及其应用的进展   总被引:14,自引:0,他引:14       下载免费PDF全文
符号有向图SDG(signed directed graph)是描述大规模复杂系统的一种有效方式,通过节点和有向支路表示了系统变量或局部之间的因果影响关系.近年来,关于SDG的研究已经成为热点并已取得许多成果,特别是在安全分析领域得到了重要的应用.本文在概述了SDG方法的产生背景与发展近况的基础上,主要综述了SDG研究中的若干重要问题,包括SDG模型的数学描述和基于数学模型、流程图和经验知识的三种建模方法,以及SDG在安全评价和故障诊断领域研究和应用的相关成果,总结了相关方法的优缺点,其中的核心问题是推理方法及其效率.最后对SDG技术的发展方向做出了展望,定量信息引入、推理方法、计算机建模等方面都有待于进一步研究.  相似文献
8.
基于进化粒子滤波器的混合系统故障诊断   总被引:12,自引:1,他引:11  
在混合系统中,需要同时估计系统的混合状态和系统参数.针对存在这类故障的混合系统的混合状态和参数估计问题提出一种解决方案,对混合系统使用混合自动机建模,并使用粒子滤波算法对其混合状态进行估计,对可能发生变化(故障)的参数使用进化粒子滤波算法进行估计,从而实现了混合系统的故障诊断.将这二者结合起来构成混合系统故障诊断的应用框架,实现了混合系统的混合状态和系统参数的在线估计.仿真结果表明所提出的应用框架和方法是可行的.  相似文献
9.
基于相似度的多传感器数据融合   总被引:12,自引:0,他引:12  
利用多传感器状态估计向量(或测量值)的标称化差定义了相似度和相似度矩阵,用空间信息形成一致性测度,用时间信息形成可靠性测度,最终形成了多传感器的组合及加权,并进行时空融合,该融合既可在数据层进行,也可在决策层进行,仿真计算表明了基于相似度的数据融合的有效性。  相似文献
10.
多新息随机梯度辨识方法   总被引:12,自引:0,他引:12       下载免费PDF全文
多新息随机梯度辨识方法是系统辨识和参数估计的一种基本方法.该方法由于采用了间断迭代,因此可以克服坏数据对参数估计的影响,且具有较强的鲁棒性,又可以跟踪时变参数.作者从理论上给出了多新息随机梯度辨识方法的推导过程,同时列出多新息随机梯度辨识方法的各种变形.数字仿真实验表明多新息随机梯度辨识方法具有良好的性能.  相似文献
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