混沌驱动永磁同步电机系统的故障识别

研究了混沌驱动永磁同步电机系统的故障识别问题,设计了一种小波支持向量机故障识别器。首先对故障恢复信号进行经验模态分解,得到若干个平稳的本征模函数,将本征模函数的能量特征作为输入构建小波支持向量机故障识别器。训练完成后,冻结小波支持向量机结构与内部参数,以白噪声模拟实际运行中的未知扰动,并以加入扰动的故障信号作为测试输入,利用小波支持向量机故障识别器进行故障识别。结果表明,基于小波支持向量机的故障识别器能够较好地识别故障信号,拟合误差均在1%以内。     

基于改进飞蛾火焰算法的单相逆变器参数辨识

提出一种基于改进飞蛾火焰优化算法的逆变器电路参数辨识方法。针对飞蛾火焰算法的不足,改进了飞蛾火焰优化算法。前期使飞蛾向最优个体位置直线移动,加快了算法收敛速度;后期利用Levy飞行增强种群多样性,提高了算法全局搜索能力。参数辨识结果表明,改进飞蛾火焰算法辨识得到的参数值与实际值非常接近,误差很小。改进飞蛾火焰算法能够有效实现逆变器电路参数的精确辨识,进而可应用于参数型故障诊断、运行状态监测和预知维护。     

基于改进布谷鸟搜索算法的永磁同步电机参数辨识

提出一种基于改进布谷鸟搜索算法的永磁同步电机参数辨识方法。针对布谷鸟搜索算法的不足,采用基于云隶属度的模糊推理调整巢主鸟发现外来鸟蛋的概率;采用自适应变步长的方法调整Lévy飞行步长。改进后的算法通过增加种群之间的多样性以加快收敛速度,提高了局部和全局寻优能力。永磁同步电机多参数辨识结果表明,改进布谷鸟搜索算法能有效地辨识电机各参数,与未改进算法相比,验证了改进算法的有效性和优越性能。     

基于优化终端滑模模糊神经网络的板形模式识别

针对板形模式识别问题, 将板形信号离散化、归一化, 作为终端滑模模糊神经网络的学习样本, 建立识别模型。在模糊神经网络的基础上, 利用终端滑模权值调整律代替梯度下降法的权值调整律, 提高网络的精度。为了进一步提高识别的精度以及收敛速度, 引入布谷鸟算法优化模糊神经网络的模型参数。仿真结果表明, 提出的识别模型对训练样本和未训练样本的平均最小方差分别为0.000 5和0.011 0, 比模糊神经网络(FNN)和径向基神经网络(RBF)的值都小。对某冷轧厂宽度1 040 mm带材的一组实测板形数据识别结果表明, 相比于FNN和RBF网络, CS-TSMFNN的识别效果更好。     

基于IHHO算法的光伏电池工程模型的参数辨识

针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法的参数辨识方法.对HHO算法进行了两项改进:引人柔性递减策略,在迭代初期扩大全局搜索范围,在迭代后期延长局部搜索时间,从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部...     

基于微粒群优化算法的单元机组H∞控制

针对单元机组提出了一种基于微粒群优化算法的状态反馈H∞控制方案.首先将非线性系统转化为线性时变系统,再把状态反馈H∞控制问题转化为求Riccati方程的解.H∞控制器的控制效果取决于正定矩阵P的选取.为了保证解的存在性,扩大可行解的范围,提高控制效果,将差分进化算法引进到微粒群算法中得到了改进的微粒群优化(PSO)算法,并采用改进的PSO算法求Riccati方程的解,从而实现对控制器参数的实时优化.理论分析和实验结果均表明该设计方案能够得到使系统渐近稳定的状态反馈控制器.由实验结果可以看出该设计方案提高了控制器参数的优化精度,达到了镇定系统和抑制干扰的双重目的,该系统能够在大范围运行工况下稳定运行.     

离散系统的一种从模型取状态鲁棒MRAC方案

本文对具有可测扰动的离散系统提出了一种从模型取状态的鲁棒模型参考自适应控制ＭＲＡＣ（模型参考自适应控制）新算法。     

鲁棒MRACS设计及在带钢可逆冷轧机调速系统中的应用

进一步取消文献[１]的假定条件,设计了一种便于工程应用的,任意相对阶数的鲁棒ＭＲＡＣ系统,应用到带钢可逆冷轧机调速系统中,验证了方案的控制效果。     

离散非线性大系统的非脆弱鲁棒保性能控制

针对一类用T-S模糊模型描述的不确定离散非线性大系统,采用状态反馈的并行分布补偿方法研究其鲁棒非脆弱保性能模糊控制问题,使得在控制器存在可加性摄动的情况下,其闭环性能指标值低于确定的上界。利用线性矩阵不等式处理方法,导出了非脆弱保性能模糊控制律的存在条件。实例仿真结果表明了该设计方法的可行性和有效性。     

考虑状态受限和一致性的微电网二次控制

为解决交流微电网下垂控制产生的偏差问题, 本文采用二次控制对分布式电源输出电压和频率进行调节. 将微电网看成分布式多智能体系统, 智能体间通过稀疏网络进行通信, 运用多智能体一致性协议, 本文提出一种基 于障碍Lyapunov函数和自适应模糊系统的二次电压和频率控制器. 采用障碍Lyapunov函数设计控制器, 不但能保 持系统的稳定性, 还可使输出的电压和频率限制在预设的范围内. 采用自适应模糊系统可对系统中的一些参变量的 变化进行估计, 提高了控制器的鲁棒性. 本文给出了严格的稳定性证明. 通过对负载变化, 以及拓扑结构改变等的 仿真测试, 验证了所提方案的有效性.