基于计算机智能的深度信念网络的组合电力负荷预测方法（英文）

电力系统负荷预测是电力系统规划和经济政策制定的主要依据,然而现有的基于计算机人工智能的电力系统负荷预测多采用组合预测方式,其预测精度低,效率低下;针对此问题,提出了一种基于深度信念网络的组合负荷预测方法,此方法首先建立了深度信念网络训练模型,将组合数据与实际负荷数据之间构建的非线性函数关系应用到此训练模型中,通过数据训练,优化深度信念网络层数和参数;使得训练好的组合深度信念网络具有预测能力。利用实际历史数据,对组合负荷预测的精度进行了计算,实验结果表明:所提出的预测方法相对于传统的组合预测方法,具有较高的预测精度,同时其计算复杂度较低     

基于计算机智能的深度信念网络的组合电力负荷预测方法

电力系统负荷预测是电力系统规划和经济政策制定的主要依据,然而现有的基于计算机人工智能的电力系统负荷预测多采用组合预测方式,其预测精度低,效率低下;针对此问题,提出了一种基于深度信念网络的组合负荷预测方法,此方法首先建立了深度信念网络训练模型,将组合数据与实际负荷数据之间构建的非线性函数关系应用到此训练模型中,通过数据训练,优化深度信念网络层数和参数;使得训练好的组合深度信念网络具有预测能力.利用实际历史数据,对组合负荷预测的精度进行了计算,实验结果表明:所提出的预测方法相对于传统的组合预测方法,具有较高的预测精度,同时其计算复杂度较低.     

六辊UC轧机轧制过程混沌的预测和控制

本文采用模糊神经网络对六辊 UC轧机轧制过程中的混沌现象进行预测并采用逆系统方法对其进行控制。该方法通过模糊神经网络对六辊 UC轧机轧制过程中的混沌运动特性进行学习 ,从而得到该混沌特性的模糊神经网络预测模型 ,在逆系统控制方法中应用该预测模型对混沌进行控制。该方法的特点是不需要确定知道轧制过程中混沌特性的数学模型 ,就可以对其进行控制。文中还仿真研究了测量误差对控制精度的影响 ,仿真结果表明了该方法的有效性和可行性。     

模糊辨识方法预测马氏体不锈钢Ms温度

应用模糊辨识方法对马氏体不锈钢马氏体相变温度(Ms)进行预测。该方法是基于模糊聚类对输入变量进行有效模糊划分，并通过递推最小二乘辨识模糊模型的结论参数。根据收集和整理的实验数据，建立了马氏体不锈钢的化学成分与Ms温度之间的模糊模型。与经验公式相比，模糊模型显示了较高的预测精度，平均误差仪有2．28℃。     

通航飞机起落架系统故障频率预测研究

文章研究起落架系统发生故障的频率,变事后维修为预防维修,尽可能保证飞行安全。因此提出一种采用模糊信息粒化和支持向量机相融合的时序回归预测技术来预测起落架系统故障发生频率。以某型通航飞机2012年1月至2016年12月的起落架故障数据为基础,根据该模型输入数据并进行故障频率预测。预测结果表明,采用该方法预测起落架故障频率合理有效,根据该预测结果可得到起落架故障频率的变化趋势和变化空间,并为机务维修提供技术支持。     

基于模糊神经网络的铝合金板拉深回弹研究

主要研究了6016铝合金薄板在拉深中的回弹预测。首先,根据拉深试验装置构建了三维仿真模型,并采用有限元仿真得到了不同凹凸模间隙、摩擦系数和压边力下不同测量点的回弹值。然后以这些回弹值作为试验样本,采用模糊神经网络进行了预测研究。对有限元仿真和神经网络预测的回弹值与实际回弹值进行了比较。结果表明模糊神经网络对6016铝合金薄板在拉深中的回弹预测精度要明显优于有限元仿真。模糊神经网络对6016铝合金薄板在拉深中的回弹预测误差在2%～4%。     

柔轮旋压加工进给比与始旋角关系的模糊识别

应用信息分配法进行了柔轮旋压加工进给比与始旋角关系的模糊识别研究，并将计算得出的预测结果应用于生产，得到满足质量要求的柔轮毛坯。生产实践结果证明该方法是可行的，具有良好的识别效果。     

模糊神经网络技术在精锻模具智能设计中的应用

针对精密锻造模具智能设计中的回弹量预测问题，研究模糊神经网络技术的应用。设计模糊预测器结构。研究模糊化算法，逆模糊化算法及模糊控制器结构，并开发出模糊预测系统。最后，对系统的预测结果进行分析。验证其可靠性。     

模糊神经网络预测钢件热处理后力学性能

综合应用模糊数学和神经网络的知识构造了一个模糊神经网络模型。根据零件的淬火温度、淬火介质、回火温度、回火时间等参数，用该模糊神经网络预测钢件淬火和回火后的力学性能。预测结果表明，该方法速度快，结果较准确，为制定钢件热处理工艺提供了一个新的辅助手段。     

一种基于模糊补偿的自适应控制在液压转台伺服系统中的应用

本文针对电液伺服系统的非线性特点，提出了一种基于模糊补偿的自适应控制方法。该方法把实际系统看成是由线性和非线性两部分所组成，对线性部分采用基于精确数学模型的控制方法，而对非线性部分主要采用以模糊自适应补偿为主的控制方式。为了提高模糊自适机构的补偿效果，采用了规则可调整的模糊控制器，仿真结果表明，该方法具有较高的控制精度和鲁棒性能。     

数控铣削模糊自适应控制系统

对数控加工中心控制系统进行了分析和建模,提出了一套应用于数控铣削加工设备的模糊自适应控制方案,并进行了系统仿真.该系统可通过实时负载反馈实现主轴电机恒功率控制,达到提高机床加工效率,降低生产成本的目的.     

基于遗传算法优化的数控切割机伺服系统控制研究

数控切割机伺服系统存在参数时变、负载扰动、电机非线性等特性,难以准确建模。针对该问题,提出基于遗传算法优化的模糊PID控制方法。该方法将遗传算法和模糊PID控制方法相结合,用遗传算法来优化模糊控制规则。将该方法应用于自主开发的数控切割机伺服系统的控制中,结果表明:采用该控制方法,系统具有良好的静、动态特性,切割质量显著提高。     

汽车可变阻尼系数液压悬架的模糊控制

控制液压悬架的阻尼系数可变是改善乘坐舒适性和减小汽车对路面动载影响的重要方法。由于车辆行驶的路面不平度不可预测,准确地控制悬架阻尼系数非常困难。为此,基于悬架系统原理和模糊控制理论,提出采用模糊控制悬架阻尼系数的控制策略。模糊控制算法采用Mamdain推理法,控制器根据车身位移与悬架位移之差对模糊控制器控制系数α进行调节,进而调节阻尼系数b的大小。仿真结果表明:可变阻尼系统有效地控制了汽车悬架系统的振动,减小了汽车动载对路面的影响,所提出的控制策略切实可行。     

全状态反馈电液伺服系统变增益模糊控制器的设计

本文从一般位置电液伺服系统的组成，引出了全状态反馈电液伺服系统的框图，并对该系统的液压部分的特性进行分析，推导出系统的传递函数。由于状态反馈电液伺服系统的响应极易受到使用条件和状况的影响，本文利用模糊控制的概念，在系统中加入一模糊变增益控制，可以提高系统克服诸如调节对象负载变化等一类干扰的能力，有效地抑制了系统动态参数变化的影响，明显地提高了系统的鲁棒性。     

VPPAW工艺的变极性焊接电流受控稳定性

在铝合金的变极性等离子弧焊(variable polarity plasma arc welding,VPPAW)工艺中,变极性焊接电流的受控稳定性是确保焊接成形质量的前提. 然而,等离子电弧形态会随焊接电流极性的切变而变化,使得等离子电弧作为VPPAW电源的输出负载具有显著的非线性特性,常规比例积分微分(proportional integral derivative, PID)控制策略无法确保VPPAW电源输出电流波形畸变,而输出焊接电流波形的畸变又会进一步加剧电弧负载的非线性特性,降低变极性焊接电流的受控稳定性. 为了改善VPPAW工艺的变极性焊接电流的受控稳定性,研究了常规PID控制策略下铝合金的变极性等离子弧穿孔立向上焊接工艺的焊接电流受控稳定性以及等离子电弧的动态稳定性,引入了模糊控制理论,基于现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)的并行逻辑时序设计方法,设计出了一种具有并行运算能力的模糊PID控制器. 验证试验结果表明,具有并行运算能力的模糊PID控制器能够有效地改善VPPAW工艺的变极性焊接电流波形的受控稳定性.     

基于蚁群优化和模糊Petri网的建筑工程成本预测研究

为了有效提高建筑工程成本动态控制的精确度,提出将蚁群优化算法和模糊Petri网理论应用于建筑工程成本预测。首先,通过模糊产生式规则选择样本工程并确定工程之间的相似度,以便建立工程成本预测模型,其权值和阈值等参数由ＢＰ神经网络训练得出。然后,利用蚁群优化对模型各参数进行优化,从而进一步提高工程成本预测的精确度。实际建筑工程实例分析结果表明：相比传统的BP神经网络预测方法,提出的方法具有更高的准确度,能够有效应用于企业建筑工程成本的科学管理。     

基于改进模糊自适应的机械手阻抗控制研究

为解决因机械手非线性不确定系统、负载变化及力传感器测量不准确等引起的轨迹位置和接触力的控制问题,研究了一种反演自适应模糊控制方法。在目标阻抗控制模型上引入改进的力补偿以及自适应控制律,并采用Lyapunov函数证明了控制系统的稳定性,同时利用模糊理论设计了模糊控制系统完成目标阻抗参数的自整定,实现了无需依赖信息模型的力/位控制。以简化的二自由度机械手模型完成仿真实验。结果表明:该控制方法具有较好的力/位控制性能,系统鲁棒性较好。     

机电伺服系统有限时间自适应反步控制方法研究

机电伺服系统存在未建模动态及不可避免的未知扰动,会严重影响系统的伺服性能。针对未知扰动下机电伺服系统惯性负载的角位移跟踪控制问题,考虑未建模动态对系统的影响,提出一种基于有限时间的模糊自适应指令滤波反步控制方法,能有效补偿系统中的未知扰动和未建模动态,具有良好的惯性负载角位移跟踪控制效果。针对系统中存在的未知外部扰动及未建模动态,结合滤波反步法和模糊控制理论,使用模糊逻辑系统逼近未知非线性动态同时构造自适应控制器。考虑到微分计算带来的计算爆炸问题,构建有限时间指令滤波器,降低了系统的计算复杂度,并通过设计滤波误差补偿机制,对滤波误差项进行补偿,保证滤波信号的逼近能力,提升系统跟踪控制性能。通过稳定性分析,证明所设计的控制器能够保证系统的跟踪误差在有限时间内收敛。最后通过仿真实验,验证了所提控制方法的有效性。     

基于模糊控制的电解整流电源系统设计

分析了电解整流电源采用传统PI（PID）控制时的不足,提出了基于模糊控制的电解整流电源系统设计方法。详细阐述了系统的模糊控制策略及模糊控制规则,计算了模糊控制器的比例因子K1、K2和量化因子K3;设计了模糊控制器,实现了电解整流电源系统。实验结果表明,所设计的控制系统具有较好的稳态和动态性能。