Adaptive variable universe of discourse fuzzy control for a class of nonlinear systems with unknown dead zones

In this paper, based on an adaptive nonbackstepping design algorithm, we proposed a novel variable universe of discourse fuzzy control (VUDFC) approach for a class of single‐input–single‐output strict‐feedback nonlinear systems with unknown dead‐zone inputs. Firstly, we convert the form of system into a normal form on the basis of some new state variables and coordinate transformation; at the same time, state‐feedback control is changed to output‐feedback control. Secondly, we design observers to estimate the new unmeasurable states. Then, different from considering the traditional backstepping‐based fuzzy control scheme, we introduce a direct VUDFC scheme, which is mainly based on changing of contraction‐expansion factors to modify the universe of discourse online, and fuzzy rules can automatically reproduce to develop the control performance; thus, the size of initial rule base is greatly reduced. This new algorithm can alleviate tracking error, improve the accuracy of the system, and strengthen robustness. Lastly, according to Lyapunov theorem analysis, we prove that all the signals in the closed‐loop system can be guaranteed to be stable, and the output can track the reference signal very well. Simulation results illustrated the effectiveness of the proposed VUDFC approach.     

基于网络加权Voronoi图的点群选取

传统基于Voronoi图的算法忽略了点与点之间是通过实际网络距离相连这一事实,针对此缺陷,提出一种基于网络加权Voronoi图的点群选取算法. 1）利用网络扩展法构建点群的网络加权Voronoi图;2）计算每个点对应的网络Voronoi多边形面积及扩展弧段总长度,并以此为依据,为点群中所包含的统计、专题、拓扑和度量信息分别选定量化描述因子;3）提出“同心圆”算法,解决点群取舍问题. 实验结果表明,提出的方法顾及了点群权重以及与点群相关联的道路等级、方向及局部密度对选取结果的影响,较好地保持了原始点群的各类信息,选取结果符合实际地理空间特征.     

巨厚砂岩顶板“三带”范围的数值模拟与界定

为定量划分采空区上覆巨厚砂岩顶板的"三带"范围,根据数值模拟的应力与位移结果,提出"三带"的界定准则:将上覆岩层中主应力都为拉应力的区域定为冒落带;将只有一个主应力为拉应力的岩层高度定为裂隙带的上限。采用FLAC3D软件对开采过程中的顶板运动规律进行了数值模拟,模拟结果与实际观测结果一致。表明此界定准则可为地质条件相似矿区的顶板"三带"分布提供借鉴。     

结合含水饱和度场分布的水淹级别评价体系

含水饱和度分布场能够真实地反映出油井在该层的水淹情况,但是应用单一指标评价水淹级别对含水饱和度场的准确性依赖程度较大。基于此提出了结合含水饱和度分级,建立能够有效识别井层水淹级别的评价指标参数体系、权重体系和指标分级标准的模糊综合评判模型。以杏北开发区408口油井各层实际数据为例,应用该水淹级别识别体系对各层水淹级别进行判断。结果表明,基础、一次井网水淹程度较重,二次、三次井网水淹级别较低,为下步挖潜剩余油和堵水治理提供了可靠的依据。     

开发区区域环评与规划环评的比较研究

规划环评和区域环评有很多重复以及相似之处,但又各有不同或侧重点。然而,这一点在相关实践及环评报告编制过程中并没有很明确的体现,反而出现了混乱。因此,本文从评价内容、评价重点、评价对象、原则等方面对区域环评和规划环评进行比较,一方面通过比较能够进行更明确的区分,另一方面通过对比来预测开发区环评的未来趋势。     

A FURTHER INVESTIGATION ON THE PARAMETERS OF THE VDW TYPE EQUATION OF STATE

1 INTRODUCTIONSince the days when Soave [1] and Peng and Robinson [2] disclosed their modifiedvan der Waals(vdW)equations of state(EOS),a large number of papers on the samesubject have been published.All vdW type EOS are similar in structure,as they are de-rived from a generalized equation [3].Therefore,studies on vdW EOS are essentially fo-cused on the searching of the most rational parameters and the most appropriaterepresentation of these parameters.Although a lot of efforts were paid on this subject in     

房间空调器的节能技术

就夏热冬冷地区使用普遍的房间空调器提出了一些实用的节能技术。从房间空调器的组成部件出发,分别介绍了不同的节能技术。     

基于支持向量回归模型的电力系统谐波分析新方法

当前电力系统中的谐波问题日益严重,对谐波的准确检测和分析是抑制谐波畸变的重要依据。将基于改进的SMO算法的支持向量回归模型应用于电力系统谐波的检测,该算法克服了常规算法计算规模大和建模复杂的困难,通过引入一个中间因子,将原来问题的计算规模减半,并利用迭代算法求解中间因子,使得该算法简单可行。对三相桥式整流电路交流侧产生的特征谐波和非特征谐波电流进行了分析,仿真结果通过与FFT算法和ADALINE神经网络的检测分析结果对比,表明该方法无论是在理想情况下还是在考虑了各种影响因素的情况下,都具有很高的检测精度,可以满足电力系统的谐波分析的要求。该方法的不足之处是计算量会随着输入量分辨率的提高而增大。     

船舶大功率发电机混沌神经网络建模

在分析和研究了Aihara神经元混沌特性的基础上,建立了基于Aihara混沌神经元的Elman局部递归混沌神经网络（CNN）,神经元引入混沌特性后增强了神经网络对非线性映射的全局逼近能力.在船舶大功率同步发电机建模中,以船用柴油机输出转矩功率和发电机输入励磁电流作为CNN建模与辨识的输入参数;以发电机的输出频率、发电机端电压和输出电流作为CNN建模与辨识的输出参数;采用有导师学习方式,运用基于BP的动态训练方法,最终完成了船舶大功率发电机的动态建模.与其它的ANN建模相比较,用CNN建立的模型的隐层神经元数量少,系统的泛化能力强.     

模糊神经网络在机载相机稳像中的应用

针对解决微型飞行器空中拍摄的图像抖动问题,采用自组织递归区间二型模糊神经网络的函数逼近及泛化能力对微型飞行器上的相机振动规律进行模拟,预测机载相机的振动矢量.该自组织递归区间二型模糊神经网络的初始规则数为零,所有规则都是通过结构和参数同时在线学习来产生,网络结构学习采用的是在线区间二型模糊群集,提高自组织递归区间二型模糊神经网络的稳定性及计算精度.仿真结果表明：将自组织递归区间二型模糊神经网络与双BP神经网络进行对比,利用自组织递归区间二型模糊神经网络对微型飞行器相机振动矢量进行预测的精度高.