基于动态输出反馈的时滞T-S模糊系统无源可靠控制

目的研究一类时滞T-S模糊系统执行器部件发生故障情况下动态输出反馈的无源可靠控制问题.方法运用Lyapunov稳定性理论、故障替换和线性矩阵不等式(LMI)方法研究了时滞T-S模糊系统的无源可靠控制.结果给出了动态输出反馈无源可靠控制器存在的充分条件,给出了控制器的设计方法,通过求解线性矩阵不等式可以获得输出反馈控制器的系数矩阵.结论采用所设计的可靠控制器,在执行器部件出现故障或状态不完全可测时,均能保证闭环时滞T-S模糊系统鲁棒稳定,保持原有的无源性能指标.最后通过求解数值算例,绘制出闭环模糊系统状态响应曲线,验证了所设计方法的有效性.     

基于动态输出反馈的互联电力系统有机结构控制

主要研究基于动态输出反馈的扩展结构大系统有机结构控制方法在一类互联电力系统中的应用问题。基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式（LMI）方法推导了一类扩展结构大系统鲁棒关联分散镇定的充分条件,得到了其动态输出反馈控制器的设计方法,并给出了互联电力系统扩展结构时的应用方法。对扩展互联电力系统自动发电控制（AGC）的仿真结果说明了该方法的有效性。     

一类不确定非线性系统的模糊动态输出反馈控制

用模糊T－S模型对一类不确定非线性系统进行模糊建模,在此基础上研究了基于观测器的模糊状态输出反馈控制,并给出模糊闭环系统二次稳定的充分条件及其反馈控制增益和观测器增益的求法输出反馈控制器的设计。     

一类非线性时滞系统的输出反馈模糊控制

针对一类由T-S模糊模型表示的非线性时滞系统，提出一种输出反馈模糊控制器设计的新方案．首先采用PDC（并行分布补偿）的基本思想设计输出反馈控制器，然后利用T-S模糊模型扩展的稳定性条件，给出系统以稳定度口全局渐近稳定的充分条件，最后基于LMI（线性矩阵不等式）方法，将模糊控制器的设计问题转化为LMIP（线性矩阵不等式问题）．     

基于动态反馈的负载均衡方法研究

随着基于互联网的应用服务快速发展,网络上提供应用服务支撑的服务器(集群)所面临的并发性访问激增,运用负载均衡是应对处理大量并发访问及提高服务请求接入性能的重要策略之一。负载均衡通过对服务器集群中的逻辑/物理单机进行规划实现负载任务分配调度,实现对大量并发访问的并行化处理,从而提高应用服务的请求接入和服务处理性能。提出了一种基于动态反馈的负载均衡方法,其通过周期性的获取集群中单机节点的工况信息,然后分析单机节点的实时负载和响应情况,并将其与保持负载均衡性能的决策参考阈值相比对,通过负载任务再分配达成动态负载调整并保持集群工作性能均衡的目的,进而提升集群系统的服务吞吐能力,降低服务请求的响应延迟,能够为开展海量数据高并发处理提供技术基础和保障。实验结果表明,该算法使系统的整体性能得到了改善。     

基于迭代线性矩阵不等式的模糊静态输出反馈控制

对于一类状态矩阵、输入矩阵和扰动输入矩阵中均含有不确定项的离散T-S模糊系统,研究了静态输出反馈控制的二次稳定性问题。以矩阵不等式的形式给出的充分条件保证了基于该模糊系统的静态输出反馈控制器的存在性。该充分条件不但简单,而且考虑到了各个模糊子系统之间的相互作用。最后,使用迭代线性矩阵不等式(ILMI)的方法,通过数值仿真算例证明了该设计方法的正确性及有效性。     

一类基于高增益观测器的多输入多输出非线性时滞系统的自适应模糊动态面控制

针对一类多输入多输出且状态不可测非线性时滞系统,提出了一种自适应模糊backstepping输出反馈控制方案。因为模糊逻辑系统的逼近性,利用其对未知函数进行逼近,设计高增益非线性模糊观测器估计不可测状态。并结合自适应backstepping技术和动态面控制技术,提出了自适应模糊backstepping输出反馈控制策略。证明了系统中所有信号都一致有界,此外,选择适当的参数能够保证跟踪误差和观测误差收敛到很小的一个领域内。通过仿真验证了所提控制策略的有效性。     

基于模糊PID控制器的1/2整车半主动悬架仿真研究

通过抽象简化建立1/2整车半主动悬架数学模型,并在MATLAB软件中搭建仿真模型;计算出被动悬架的簧载质量、速度及其变化率,并作为主动悬架控制的输出量。半主动悬架采用模糊PID复合控制器,用模糊控制策略对PID控制器在给定的参数范围内进行在线实时调整。研究结果表明:采用模糊PID复合控制器的半主动悬架在不同车速阶段,对改善整车的总体性能有明显作用,车身垂直加速度、车身俯仰角加速度、前后悬架动行程改善明显,提升了整车在不同车速范围内的乘坐舒适性和操纵稳定性。     

基于动态模糊神经网络的建设工程造价估算系统

介绍了建设工程造价估算技术的发展及面临的问题,对神经网络在工程造价估算方面的应用成果进行了总结。提出了基于动态模糊神经网络的建设工程造价估算系统的实现方式及工作模型．     

基于动态神经模糊算法的船舶航向自适应控制

针对船舶航向控制中模型参数变化引起的不确定性问题,提出一种基于动态神经模糊模型(DNFM)的自适应控制算法.DNFM在学习中同时调整结构和参数,充分逼近Norrbin非线性船舶NARX模型的逆动力学.训练好的DNFM与PD控制器并联构造自适应控制器用于航向控制,且以PD控制器的输出作为自适应律的自变量,进一步在线调整DNFM的权值.以5446 TEU集装箱船的航向控制仿真结果验证了算法的有效性.     

基于ESO的全驱动船舶递归滑模动态面输出反馈控制

全驱动非线性船舶轨迹跟踪控制问题存在模型参数不确定和外部扰动未知的双重不确定性,仅位置和艏向可测,对此提出基于非线性三阶扩张状态观测器(ESO)的递归滑模动态面输出反馈控制.通过非线性三阶ESO观测船舶实时速度,估计和补偿系统不确定项,完成对船舶实时位置和艏向的滤波,提出递归滑模动态面输出反馈轨迹跟踪控制算法来保证跟踪控制系统的稳健性和稳定性,利用Lyapunov理论证明控制系统一致最终有界,并仿真验证理论结果.     

基于动态轧制的串联热连轧机抑振研究

为抑制多机架热连轧系统的振动,以1 580 mm双机架热连轧机为研究对象,通过在机架间增建横梁串联相邻轧机F1,F2来改进其结构。根据F1,F2轧机的实际结构和轧制参数,采用集中质量法并通过添加轧件和张紧辊,建立双机架热连轧系统的动力学简化模型;在ANSYS中,以质量和弹簧单元构建轧机辊系,并以梁单元搭建机架和横梁,建立串联前后的双机架热连轧系统有限元模型,分析增建横梁对辊系振动特性的影响,且与现场实测数据进行对比验证。结果表明：相邻机架串联后,F1和F2工作辊垂直振动信号变化不大,而水平振动信号峰值分别降低了25.59%,23.65%,相应均方根分别降低了37.97%,15.98%,一定程度上抑制了工作辊系的水平振动,提高了轧机在轧制过程中的稳定性。仿真结果与实测数据基本一致,证明了串联热连轧机抑振方案的可行性。     

基于动态模糊神经网络的超临界机组协调控制

为改善超临界机组的协调控制品质,研究了基于动态模糊神经网络(DFNN)的机组负荷与主汽压特性逆模型建模方法,借助火电机组全范围仿真机获取的仿真数据进行离线建模。以上述模型为基础,提出一种模型离线训练与在线校正相结合的协调系统DFNN逆控制方案,编制了实时控制算法。通过与仿真机进行实时双向数据交换,开展了详细的协调控制仿真试验。结果表明:采用DFNN逆控制,机组在大幅变工况下负荷与主汽压响应的快速性与机组原PID控制相比有较为显著的提高,有效改善了机组的协调控制品质。     

基于模糊PID控制器的麦弗逊悬架联合仿真研究

通过实验测出磁流变阻尼器在不同电流作用下的力与速度关系的阻尼系数特征数据,并将所得阻尼数据导入麦弗逊悬架多体动力学模型;计算簧载质量速度及其变化率作为主动悬架控制的输出量;半主动悬架采用模糊PID复合控制器,用模糊控制策略对PID控制器在给定的参数范围内进行在线实时调整;在MATLAB中搭建悬架系统联合仿真模型。仿真计算结果表明:在各不同车速阶段,采用模糊PID复合控制器均对改善悬架的总体性能有明显作用;且车身垂直加速度、悬架动行程及车轮侧向滑移量在低频阶段改善突出,提升了整车在不同车速范围内的乘坐舒适性与操作稳定性。     

基于动态直觉模糊多属性的链路质量参数优选

为选择有代表性的、较全面反映链路质量的参数,提出了基于动态直觉模糊多属性决策的链路质量参数优选方法.从链路质量评估的稳定性和敏捷性出发,以4种不同链路质量等级下的决策矩阵作为优选依据,采用优劣解距离法得到备选参数集的排序,并进行筛选,根据贴近度对筛选后的备选参数集进行加权平均融合,得到优选的基于动态直觉模糊多属性的链路质量参数.实验结果表明,与平滑后的包接收率、模糊链路质量评估器(F-LQE)相比,采用优选的链路质量参数具有较强的稳定性和敏捷性.     

基于多传感器的模糊神经网络在工业污水处理中的应用研究

工业污水分析系统属于多目标控制系统,具有不稳定和不确定性,同时其处理过程具有多变量、非线性、时变和强随机性的特点,故建立精确的数学模型比较困难,模糊神经网络建模在此有一定优势.文章对基于多传感器的污水分析系统,利用模糊神经网络建模工具,对多传感器的过程动态模型进行了分析,提出通过神经多软传感器等对系统进行优化的解决途径,建立了基于多传感器的模糊神经网络污水处理系统模型,进行了实证对比分析.     

基于结合模拟退火算法的动态模糊神经网络的软件可靠性增长模型

利用模拟退火算法对动态模糊神经网络的自身参数进行动态调整(SAA-DFNN),并将其应用于软件可靠性增长模型(SRGM)的研究。用软件失效数据在对动态模糊神经网络进行训练的过程中,用模拟退火算法求得动态模糊神经网络自身参数的优化解,根据得到的参数建立基于动态模糊神经网络的软件失效数据预测模型。根据3组软件缺陷数据,将SAA-DFNN建立的SRGM与模糊神经网络(FNN)、BP神经网络(BPN)、G-O模型建立的SRGM的预测能力进行比较,仿真结果表明,根据SAA-DFNN建立的SRGM的单步向前预测能力稳定,预测误差小,并具有一定的通用性。     

基于施工进度计划的动态安全评价模型研究

大型工程施工中,由于施工作业在时间、空间上的分散性、施工技术的复杂性等的影响,施工作业存在众多的不安全因素.施工作业人员的人身安全、施工设备以及各种设施经常受到这些不安全因素的威胁.结合大型工程的结构、施工作业特点,对施工作业危险性进行动态的跟踪分析,得出施工作业危险度在时间、空间上的变化趋势和规律.建立了安全管理的动态危险性指标,找出了影响施工作业危险性指标的主要因素和主要作业工序.分析的结果将为施工安全管理提供客观、科学、实时的动态跟踪信息,提高施工安全管理的目的性和效率.最后结合某引水工程实例,给出了动态安全分析结果以及安全管理建议.     

基于动态逆的质量矩拦截弹模糊滑模控制

质量矩控制可以避免飞行器在超高马赫数飞行时的舵面气动加热问题,本文建立了质量矩拦截弹数学模型,将其简化为一个耦合的非线性动力学系统.应用双时标分解的方法,提出将拦截弹动力学分离为快变状态动力学和慢变状态动力学,在快变和慢变子系统中应用滑模控制理论设计拦截弹飞行控制系统,采用模糊逻辑算法抑制系统的抖振现象,同时也可以抑制气动参数摄动而引起的控制系统性能的下降.仿真结果表明系统性能指标满足设计要求,只需微调滑块位置,即可实现拦截弹的飞行控制,提高了拦截弹的机动性和敏捷性.     

基于多目标模糊决策的集卡动态调度方法研究

结合集装箱港口提高装卸效率的现实需求，分析了传统集卡调度模式的不足，提出了一种新的面向作业面的动态集卡调度模式。针对动态调度中最复杂的单集卡多作业路选择工况，运用多目标模糊决策算法和层次分析法对其进行了研究，并结合算例阐明了最优工作路选择的过程。