模糊自寻优控制系统及工业应用

针对复杂工业过程中普遍存在的优化控制量无法直接检测问题,提出了一个运用模糊自寻优控制的解决方法,该方法将控制系统分为由模糊自适应PID控制构成级与由模糊自寻优和模糊异常两个推理子系统构成的监控极,着重介绍了模糊自寻优推理子系统的构成方法,该系统已应用于中储式制粉系统,取得了显著的经济效益。     

基于模糊逻辑推理的精馏分离序列优化综合

模糊逻辑推理能够反映自然语言要素信息传递特性. 通过抽象有效重组参数提炼if-then模糊逻辑推理规则、根据精馏分离序列综合问题数字特征创建Sugeno模糊逻辑推理模型,系统化地提出了基于模糊逻辑推理的精馏分离序列优化综合方法.     

顾及随机模糊测度的复合材料注塑工艺优化

提出了一种结合随机模糊测度(RFM)的优化注塑成型工艺的方法。该方法开发了随机模糊测度模型,在注塑成型部件中,用于绘制过程条件和质量指标之间复杂的非线性关系。结果表明:这种结合随机模糊测度方法是注塑成型过程优化的有效工具。     

加热炉炉温的模糊广义预测控制仿真研究

针对加热炉炉温的大惯性、大滞后及非线性等特点,提出一种基于T-S模糊模型的模糊广义预测控制策略。T-S模糊模型的前件和后件参数分别采用粒子群优化的模糊C-均值算法和递推最小二乘法辨识,根据输入变量更新模型隶属度并将T-S模糊模型等价转换为线性模型,以此作为预测模型应用于广义预测控制。仿真结果表明:该方法在不同工况下均具有较短的调节时间,在扰动作用下有很强的鲁棒性。     

模糊优化分析法优化配产在苏里格气田的应用

以气藏工程为理论基础;对模糊优选分析方法基础理论进行介绍,对模糊决策,隶属函数及权数等概念进行解释。归纳出模糊优化的具体步骤。最后结合苏里格气田生产的实际情况,应用模糊优化分析法对其优化配产。     

模糊核聚类在优化模糊控制隶属函数中的应用

针对模糊控制器隶属函数的设计与优化缺乏自学习能力的缺点,将模糊核聚类算法与TrustRegion(信赖域)方法结合起来。首先利用模糊核聚类算法对模糊控制输入、输出样本集进行聚类,然后用Trust-Region最优化方法对聚类结果进行曲线拟合,实现了模糊控制输入、输出空间的划分、隶属函数类型的确定和参数的优化。在Matlab中的仿真结果表明:模糊控制器经过笔者提出的算法优化后控制品质有较大的改善和提高。     

石油工程管理中模糊随机理论的应用分析

本文主要介绍了模糊随机理论的概念,以及模糊随机理论在石油工程管理中的应用,根据石油工程管理中出现的模糊优化设计问题,对工程方案进行决策分析与风险分析,提出了在石油工程管理中的模糊优化风险分析的方法。     

浅谈采矿方法的优化选择

采矿方法的选择是一个多目标多层次的决策问题,传统的选择方法大多只能定性分析,易导致决策不够科学.本文建立了模糊层次结构模型,以定性分析与定量分析相结合进行采矿方法的优化选择,并以具体采矿工程为例,详细地阐述了模糊层次分析法的应用.结果表明了该方法具有很强的实用性、可靠性、科学性.     

含分段线性隶属函数的模糊规划建模方法

针对具有分段线性隶属函数的模糊规划问题,提出了一种新的模糊规划建模方法。通过对二元变量的合理配置,准确地表达出了隶属函数的各分段之间的关系。这种方法可以有效地避免常规建模方法解决模糊规划时出现的系统失去约束的问题,使得优化问题能够获得满意的最优解。并且,在一些情况下可以使用比普通方法更少的二元项进行优化问题的建模,从而使得计算更为简便。详细地给出了两种相关的建模方法,并通过实例进行了验证。     

基于模糊聚类的彩色图像分割算法

提出了基于HSV空间的模糊聚类彩色图像分割算法。运用模糊C方法（FCM fuzzy clustering measure模糊聚类方法）对颜色量化后的图像进行聚类,结合了彩色图像的色彩和空间信息的特点,并且对聚类结果进行了合并优化,去除了聚类过于细小的部分。     

基于模糊多准则决策理论优化化工设备的选材

基于模糊多准则决策理论，建立了化工设备待选材料主要评价因素的模糊决策矩阵，采用模糊折衷型评价方法进行材料优劣排序，实现了选材的优化。     

基于模糊非线性回归的煤炭发热量预测研究

针对经典线性回归模型无法反映变量间的非线性关系,不适宜预测有模糊数的煤炭发热量的问题,提出了一种基于三角模糊数的多元非线性回归的煤炭发热量预测模型。以我国新疆伊犁地区煤炭工业分析为建模数据和模型检验数据,将计算模糊中心值和模糊幅度值的问题转化为约束非线性优化问题,采用MATLAB优化工具箱求解。最后对比分析了模糊非线性回归、经典线性回归、BP(Back Propagation)神经网络及支持向量机回归4种模型对测试煤样发热量的预测结果。结果表明,模糊非线性回归模型的线性拟合优度值为0.9997,调整后的非线性拟合优度值为0.9838,均方误差为0.4473;测试煤样的平均相对误差为0.0203,80%的测试煤样模糊隶属度大于0.5。模糊非线性回归模型具有很高的精确度和可靠性,可用来预测预报煤炭发热量。     

外压容器的稳定性模糊可靠性优化设计

考虑到设计参数的随机性和设计边界的模糊性,在外压容器的稳定性设计中应用模糊可靠性优化设计理论,建立了模糊可靠性优化设计的数学模型,给出了优化方法和应用实例。优化后,圆筒有效壁厚减少14%,封头有效壁厚减少14%,加强圈有效横截面积减少46.7%,重量减轻16%左右。     

模糊系统理论的工业应用：（Ⅲ）工业过程的模糊调优技术

本文是《模糊系统理论的工业应用》专题系列的最后一部分，介绍模糊逻辑应用于工业调优的理论进展和具体技术，并简单介绍对造纸制浆过程质量控制和操作优化的一个应用实例。     

模糊正交法用于棉秆皮纤维提取工艺参数优化的研究

模糊正交法是把正交试验结果模糊化,以模糊数学的理论和方法处理试验数据。与经典正交法相比,能在同样试验工作量的情况下获得更多的信息。应用模糊数学正交法,以模糊综合评价值作为目标函数,对制取棉秆皮纤维主要工序的工艺参数条件进行了优化,得到的优化条件是NaOH质量浓度12g/L,H2O2质量浓度17g/L,温度80℃,时间60min。     

基于快速高斯核函数模糊聚类算法的图像分割

对模糊聚类算法通过引入高斯核函数,平滑图像像素灰度值,从而增强图像分割的抗干扰能力和鲁棒性,并结合阈值模糊聚类算法,提高了图像分割的速度。首先利用阈值模糊聚类法划分初始输入空间,得到模糊规则数及初始聚类中心;然后用高斯核函数平滑图像的像素灰度值;最后用标准模糊聚类算法求解并优化模糊隶属度和聚类中心。将本算法应用于添加噪声的嫦娥一号采集的月球地面灰度图像和Lena灰度图像进行图像分割,仿真结果验证了本方法的鲁棒性、有效性和实用性。     

基于模糊优化压力容器的设计

在压力容器常规设计方法单纯根据强度理论进行设计的基础上,提出综合考虑压力容器设计、制造、检验、试运行和工作环境等因素对设计计算的影响。根据模糊数学理论,应用模糊数学优化的方法,把影响压力容器的各因素和等级进行模糊综合评判,得到目标函数约束条件的最优水平截集,从而建立压力容器模糊优化设计的数学模型,寻求最适宜的压力容器设计方案。     

基于多目标的模糊神经网络及在pH控制过程中的应用

设计了一种基于多目标的动态模糊递归神经网络（FRNN）建模方法,用于pH中和过程的广义预测控制。所设计的多目标优化算法以提高拟合精度和简化网络结构为原则,同时优化模糊神经网络中的模糊规则数、隶属度函数中心点及其宽度,由此得到的FRNN模型可以高精度拟合pH中和过程。依据该动态模型,在控制过程的每一个控制周期得到其局部线性模型,将广义预测控制中复杂的非线性优化问题转化为简单的二次线性规划问题。仿真对比结果验证了所提方法的有效性。     

模糊神经网络及其在系统建模与控制中的应用

模糊神经网络是模糊系统和神经网络的有机结合 ,它吸取了两者的优点。给出了两个具体的模糊神经网络结构以及相应的学习算法 ;介绍了利用模糊神经网络建立 T- S模糊模型的方法 ;讨论了基于 T- S模糊模型的控制系统分析和设计。     

基于模糊聚类分析方法的高含水期油藏层系优化

针对高含水期油藏的层系优化问题,提出了一种基于模糊聚类分析的方法,阐述了在高含水期油藏层系优化过程中的使用过程,并实际验证应用效果。研究表明:使用模糊聚类分析方法以后,各层之间的矛盾明显减少,且各层系都具有一定的原油储量和厚度,各油井都具有一定的产能,每个层系都可以成为独立的开发系统。