MIMO非线性系统的多模型建模方法

针对实际工业过程中多变量系统存在着非线性、工况范围广的特点,本文提出了一种新的多模型建模方法.首先对系统调度变量进行满意模糊c均值聚类,在此基础上采用基于加权性能指标的多模型辨识算法辨识多模型系统,得到的模型在全局拟合与局部特性之间取得良好的权衡,同时能得到每个局部模型的适用域.以典型pH中和过程为对象,采用上述建模方法建立其系统多模型,仿真结果验证了该建模方法的有效性.     

基于非线性滤波的交互式多模型算法

为了使交互式多模型算法更好的应用于非线性系统,将转换测量卡尔曼滤波引进到交互式多模型算法中,通过建立IMMCVCACT模型进行仿真,仿真结果表明,相对于单模型结构,引入转换测量卡尔曼滤波算法明显提高了跟踪精度.     

基于非线性滤波的自适应交互式多模型算法

研究了基于非线性条件下的自适应交互多模型算法,并将EKF及UKF引入自适应交互多模型算法(AIMM).交互多模型算法(IMM)是机动目标跟踪中比较有效的方法,然而传统IMM算法中的滤波参数完全是人为先验确定的,并没有利用当前时刻量测中的信息,文中给出基于后验概率的模型转移概率自适应交互多模型算法.最后通过一个仿真实例比较了AIMM中EKF方法与UKF方法及传统IMM方法的优劣,并分析了结论.     

被动跟踪中模糊变结构交互多模型算法

在对机动目标进行被动跟踪时,为了提升跟踪效果,提出了一种基于最小二乘的模糊变结构交互多模型算法.首先,对于被动跟踪中状态与量测之间存在的非线性关系,算法采用最小二乘原理对角度量测进行预处理,降低非线性量测方程的线性化误差.然后,针对交互多模型算法中固定结构的模型集带来的局限性,算法引入模糊推理规则以进行模型集自适应,减...     

多传感器系统的仿真模型研究

提出了战场多传感器系统的仿真模型,在此基础上建立了仿真系统并在微机上实现运行。该系统可为多传感器系统的研究提供实验手段。运用所建立的仿真模型,本文进行了模拟运算,得到了一些有益的结果,该结果将有助于多传感器数据融合系统的研究。     

多模型自适应控制的模型切换算法研究

针对非线性时变系统在自适应控制过程中瞬态响应差的问题,提出了一种基于多模型自适应控制的模型切换算法.首先,在多模型框架下,通过在模型切换中使Lyapunov函数产生最大的负跳变而选择辨识模型,同时重置参数;其次,通过Lyapunov方法分析了整个系统的闭环稳定性;最后,通过一个仿真实验,表明该算法可以有效地提高系统的瞬态响应性能.     

多模型粒子滤波跟踪算法研究

针对机动目标跟踪问题,该文设计了一种改进的多模型粒子滤波(EMMPF)算法。与传统的多模型粒子滤波(MMPF)算法按照模型概率分配粒子数不同,该算法可根据用户定义的准则灵活控制各个模型的粒子数,且无需对模型间的粒子进行交互。模型估计和状态估计分开计算,并用模型似然函数更新模型后验概率。与MMPF进行的仿真比较表明,该算法能用较少的粒子数获得更好的滤波性能。     

多属性决策的电子反拍系统模型研究

本研究旨在完善更加高效、透明的电子化政府采购平台,对政府采购的电子反拍系统的灵活性、适用性进行改善。利用多属性决策理论和相关算法,分析多属性电子反拍的步骤和模型,并对模型进行了求解。改进了单属性只按价格来选取供应商的方式,建立了多属性选取供应商的电子反拍系统。系统实现了选取供应商的自动化,能达到综合属性的最优,满足陕西省政府采购中电子反拍采购的需求,完善了采购方式,提高了采购效率,降低了采购成本。     

水下目标的多速率交互多模型跟踪算法

为解决水下机动目标精密跟踪定位的实时性和可靠性问题,根据水下目标运动速度慢、机动性能弱的特点,该文利用小波变换技术实现了模式空间与测量空间的混合滤波,建立了水下机动目标多速率交互多模型跟踪定位算法,给出了多速率常速度和常加速度多模型滤波算法的统一表示形式。仿真试验的结果表明水下目标的多速率交互多模型跟踪算法具有较低的计算复杂度,能够改善水下目标跟踪的可靠性和实时性。     

水下目标的多速率交互多模型跟踪算法

为解决水下机动目标精密跟踪定位的实时性和可靠性问题,根据水下目标运动速度慢、机动性能弱的特点,该文利用小波变换技术实现了模式空间与测量空间的混合滤波,建立了水下机动目标多速率交互多模型跟踪定位算法,给出了多速率常速度和常加速度多模型滤波算法的统一表示形式。仿真试验的结果表明水下目标的多速率交互多模型跟踪算法具有较低的计算复杂度,能够改善水下目标跟踪的可靠性和实时性。     

心电诊断模糊专家系统开发与研究

以领域专家的理论知识和经验知识为基础,采用了模糊推理,建立了心电诊断模糊专家系统的模型,克服了知识工程师对规则难以总结提取的困难,讨论了趋于增长的合成推理规则(CRI)方法,最后给出了实验结果。     

基于Mamdani型直觉模糊推理的图像融合算法

提出了一种基于Mamdani型直觉模糊推理的图像融合算法,该算法首先根据融合目标设定推理规则,并根据推理规则建立直觉模糊推理系统,并将待融合图像的每个像素点直觉模糊化并输入系统,经过推理得到输出图像每个像素点的隶属、非隶属程度,最后通过解模糊计算输出图像的灰度值得到融合图像。实验结果证明,该算法的有效性,且由于直觉模糊集更加精确地描述了客观事物的不确定性,其融合结果优于基于模糊推理系统图像融合算法得到的结果。     

一种基于模糊逻辑的切换算法

针对蜂窝移动系统的越区切换,提出了一种基于模糊逻辑的切换判决算法.通过仿真与只以信号强度为指标的传统切换算法进行了性能比较,结果表明:采用多指标判决的模糊逻辑切换算法能够有效降低系统的掉话率和切换数量,提高服务等级.     

铅酸蓄电池快速充电模糊控制技术研究

针对铅酸蓄电池充电过程具有非线性、时变性、滞后性的特点,提出模糊控制充电的思想,设计了双输入/单输出模糊控制器。确定充电模糊控制器的总体结构以及模糊输入和模糊输出,建立了模糊控制规则表,给出了推理步骤以及反模糊化方法,构建了快速充电系统。实验证明,采用新型控制策略的充电方法对蓄电池充电,可减少充电时间,提高充电效率,具有重要的实际意义和推广价值。     

Adaptive Fuzzy Sliding Mode Control Algorithm for a Non-Affine Nonlinear System

This paper concerns the design of robust controller for a nonlinear system that can be represented or approximated in a non-affine form. The control algorithm is based on sliding mode control that incorporates a fuzzy tuning technique, and it superposes equivalent control, switching control, and fuzzy control. An equivalent control law is firstly designed based on a nominal system model that was obtained by using curve fitting techniques under MATLAB. Switching control is then added to guarantee that the state reaches the sliding surface in the presence of parameter and disturbance uncertainties. Also, fuzzy tuning schemes, which can be supported by learning techniques derived from neural networks, are employed to improve control performance and to reduce chattering in the sliding mode. To verify the performance of this controller, an experimental platform of a pneumatically actuated top-guided single-seated control valve, which belongs to a classical complex nonlinear system, was constructed. Also, the experimental results show that high performance and attenuated chatter are achieved and thus verify the validity of the proposed control approach to dynamic systems characterized by severe uncertainties.     

基于TC控制的坦克火炮系统的非线性研究

针对坦克炮控系统中同时存在齿圈间隙摩擦力矩和参数漂移等多种非线性因素,造成系统驱动延时换向振荡和低速＂爬行＂等问题,从分析系统的各种非线性特性及其影响入手,建立了包含多种非线性在内的炮控系统数学模型上,引入TC控制,实现了系统的非线性补偿控制仿真表明,所设计的控制器能够同时有效地抑制了各种非线性因素的影响,很好的改善了系统性能。     

Fuzzy-PID控制在方便面油炸锅温度控制中的应用研究

由于常规PID控制在非线性、大滞后的油炸锅温度控制上效果不理想,为此采用常规PID和模糊控制复合的方法对其控制,并采用模糊推理的方法完成2种控制方式的平稳过渡。控制结果表明,该方法与常规PID控制相比,可以提高控制精度和缩短系统响应时间,较好地满足了方便面油炸的性能要求。     

一种新的制导炸弹智能控制系统

设计了一种具有抗干扰能力的制导炸弹智能控制系统.该系统采用非单点模糊推理系统为核心,利用梯度下降算法和遗传算法构成的混合并行学习算法训练建立推理规则,在自学习建立规则库的过程中,能够自动滤除训练数据中的噪声,获取准确的控制信息.通过计算机仿真,并与基于ANFIS的制导炸弹智能控制系统进行比较,证明该系统抗干扰能力强、控制精度高.     

针对一种非线性模型的远程控制实验系统

本论文工作是教育部与"985二期工程"共同资助的项目"基于网络的远程控制测量与决策研究生创新实验室"的一部分。本文以研究生创新实验室为背景,选择一种非线性的球杆系统为被控对象,应用模糊控制算法和远程控制技术,实验了B/S结构的球杆模型远程控制实验系统。除了对球杆系统设计了模糊算法远程的演示实验服务器端和客户端工作流程(算法由网站提供,用户可修改控制参数),并应用MAT-LAB软件、ASP.NET网站技术、网络通讯技术实现了基于Web的针对这种非线性模型的远程控制实验系统。目前本套教学与实验系统已经运用于北京理工大学的现代控制理论的远程教学之中,教师可以边上课边登陆实验室网站进行非线性系统的实验演示,有效促进了自动控制理论课程的教学。