基于CPN的模糊控制器系统设计及其应用研究

本文给出一种基对于向传播网络ＣＰＮ的模糊控制器设计。该网络经训练后能得到模糊规则并且具有自动学习功能，在控制性能上较普通控制器有所改进。最后给出加压钢前箱系统的应用实例。     

真空精炼系统故障诊断的模糊聚类分析

大型真空冶金系统 (DVMS)的故障点多、故障现象与故障原因间对应关系复杂 ,很难从抽气机理上来精确地进行故障诊断。DVMS工艺要求能对该设备进行快速、准确的故障诊断。为此 ,介绍了一种基于模糊聚类算法的智能诊断模型。该模型具有很强的自学习、自组织能力 ,适用于大型复杂真空系统的故障诊断。以RH KTB真空冶金系统的智能故障诊断为例 ,给出了真空冶金系统模糊故障诊断的实际过程。通过分析证实了该算法对大型复杂真空冶金系统智能故障诊断的有效性     

基于决策树的智能变电站运维专家系统规则提取方法

针对智能变电站运维专家系统存在规则制定严重依赖人类专家与规则扩充困难的问题,提出一种基于决策树算法的智能变电站专家系统规则提取方法。该方法利用决策树的归纳学习能力,在变电站运行规程实例中通过自动学习可提取得到专家系统的运维规则。专家系统利用提取出的规则,可对任意智能站进行合理推导得到完整运行规程,也可将规则用于智能变电站在线辅助运维。最后,基于运行规程实例,将提取出的规则应用于某500 kV实际智能变电站,仿真结果验证了提取过程的高效、以及规则的通用性、准确性、全面性。     

Self-Learning and Its Application to Laminar Cooling Model of Hot Rolled Strip

The mathematical model for online controlling hot rolled steel cooling on run-out table （ROT for abbreviation） was analyzed, and water cooling is found to be the main cooling mode for hot rolled steel. The calculation of the drop in strip temperature by both water cooling and air cooling is summed up to obtain the change of heat transfer coefficient. It is found that the learning coefficient of heat transfer coefficient is the kernel coefficient of coiler temperature control （CTC） model tuning. To decrease the deviation between the calculated steel temperature and the measured one at coiler entrance, a laminar cooling control self-learning strategy is used. Using the data acquired in the field, the results of the self-learning model used in the field were analyzed. The analyzed results show that the self-learning function is effective.     

异步电机速度控制系统中控制器的研究

由于在直接转矩控制系统中异步电机的转矩并非恒定;且源于控制系统的速度环输出没有对电机转矩进行解耦,并不能明确地知道给定转矩和实际转矩的关系。为获得优良的控制品质,在直接转矩控制的基础上,使用模糊逻辑控制器,把速度调节与直接转矩控制中的施密特触发器阈值相联系,减少开关元件的动作次数;采用具有自学习功能的控制器作为控制系统的速度调节器,借助其自学习功能,控制器不断地修改隶属函数参数以适应实际工况,实现非线性P ID控制器参数的实时优化调整,直到系统性能达到预期要求为止。与传统的控制器相比,它可以在一定程度上提高系统的动态控制性能。     

永磁同步电机的自学习滑模反步抗扰控制

针对永磁同步电机(PMSM)速度跟踪控制问题,设计了一种自学习滑模反步抗扰控制方法.该方法设计了基于类Sigmoid函数的改进型跟踪微分器(TD)用于对输入信号和虚拟控制信号进行滤波,避免了对信号反复解析求导产生的微分爆炸问题,并设计了扩张状态观测器(ESO)用于对外界负载扰动进行实时观测估计和补偿.为了削弱抖振和提高...     

数控机床多故障诊断专家系统设计

系统以数控机床的数控系统为分析对象,结合某数控公司提供的故障分析手册和积累的案例以及参照该公司故障诊断专家给出的诊断方法,学习其他的专家系统的成功经验,设计了一套数控机床图形化多故障诊断系统.文中介绍了数控机床故障诊断专家系统中的一个故障诊断的方法,它具有多故障诊断的能力,可以图形化辅助诊断过程.开发了一种新的匹配算法,它是由最近相邻算法根据本系统的实际情况而开发的一种新算法.对于多故障诊断,系统采用化多故障为单故障处理的方法.开发了图形化辅助诊断功能,提高了诊断系统的实用性.开发了针对数控机床故障诊断的自学习功能,实现了故障诊断的经验积累.     

求解旅行商问题的自学习粒子群优化算法

针对旅行商问题,提出了一种带自学习算子的粒子群优化算法,根据旅行商问题及离散量运算的特点,对粒子的位置、速度等量及其运算规则进行了重新定义,为抑制早熟停滞现象,定义了变异速度来保持粒子群的多样性,使用自学习算子来提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得了较好的平衡,与领域中的其它典型算法进行了仿真比较,结果表明,该算法具有良好的性能.     

面向5G边缘计算的Kubernetes资源调度策略

容器云是5G边缘计算的重要支撑技术,5G的大带宽、低时延和大连接三大特性给边缘计算带来较大的资源压力,容器云编排器Kubernetes仅采集Node剩余CPU和内存两大资源指标,并运用统一的权重值计算Node优先级作为调度依据,该机制无法适应边缘计算场景下精细化的资源调度需求.面向5G边缘计算的资源调度场景,通过扩展K...     

Design of an automatic shift control system with self-learning ability for a bicycle

An automatic shift control system with self-learning ability, for a bicycle is proposed in this paper. The concept of “pseudo pedaling speed” is used as the shifting basis, and the pseudo pedaling speed is derived from the wheel speed read through a microcontroller. According to the pseudo pedaling speed histograms, all riders’ pseudo pedaling speed histograms approach normal distribution. Hence, a straight forward algorithm of shifting using the mean and standard deviation of the riders’ pseudo pedaling speed is developed. The microcontroller commands the actuators to shift up or shift down a gear with the proposed algorithm. According to the experimental results, the proposed system has been shown to function well, thus, enhancing the convenience and comfort of cycling.