非匹配不确定系统的模糊滑模控制

研究多输入不确定系统的模糊滑模控制问题，利用动态补偿器和不等式技巧设计了滑动模态，解决了非匹配不确定性的抑制问题，并给出了保守性较小的滑模稳定性条件．为克服滑模的抖振，提出了用模糊数模型和双二次函数插值构造模糊滑模控制律的方法．仿真结果表明，该方法对于参数摄动和外部扰动具有良好的鲁棒性．     

Finite‐time attitude‐tracking control for rigid spacecraft with actuator failures and saturation constraints

In this article, the problem of finite‐time attitude‐tracking control for rigid spacecraft is addressed. Uncertainties caused by external disturbances, unknown inertial matrix, actuator failures, and saturation constraints are tackled simultaneously. First, a smooth function that is more qualified to approximate the standard saturation characteristics is presented to deal with the actuator saturation constraints. Second, a fast nonsingular terminal sliding mode (FNTSM) manifold is constructed as a foundation of controllers design. By incorporating the fuzzy logic system into FNTSM technique, a less demanding solution of coping with model uncertainties is provided because the requirement of a prior knowledge of unknown inertial parameters and external disturbances in many existing achievements is removed. To reduce the number of parameters to be estimated, the norm approximation approach is exploited. Subsequently, an antichattering attitude controller is presented such that all the tracking errors converge into arbitrary small domains around the origin in finite time. The result is further extended to obtain a fault‐tolerant controller against completely failed actuators. Finally, numerical simulation is conducted to verify the effectiveness of the proposed control scheme and comparison with relevant literature demonstrates its high performance. Furthermore, an experiment for the large satellite Hubble Space Telescope is carried out to validate the practical feasibility.     

基于模糊神经网络的母线充电保护研究

针对当前母线充电试验时继电保护中存在的一些问题,提出了一种智能型的母线充电保护新方法。在分析母线正常充电和故障元件充电的基础上,找到了正确快速地识别两种情况的特征量,结合模糊神经网络这一新型的人工智能技术,综合利用母线充电时的多种电气量分别提取形成网络的特征输入量,并采用Simpson模糊极小-极大神经网络来形成区分母线正常充电和故障元件充电的模糊模式识别器。利用EMTP程序仿真来获取不同系统参数和各种不同故障情况下模糊神经网络训练和测试所需要的大量样本,通过对模糊神经网络的训练,使网络具备了很强的故障识别能力和较强的泛化能力,结果表明,训练后的网络能快速准确地区分母线在各种运行工况下的正常充电和故障元件充电,从而验证了该方法的有效性。     

基于模糊层次分析法的自动化机房供电风险评估

针对电网调度自动化主站供电系统运行状态和潜在发生的风险,构建自动化机房供电评估指标体系,提出了一种基于模糊层次分析法的自动化机房供电风险评估方法,通过权重选择和分级评估,同时考虑各类影响因素间的相互作用,实现了对自动化机房供电的科学评估与判断,结合实例分析证明具有较强的科学性和实用性。     

3-RRRT并联机器人鲁棒自适应模糊滑模控制

针对3-RRRT型搬运并联机器人提出了一种直接自适应模糊滑模控制方法.根据机器人的系统动力学模型特点,基于Lyapunov函数的综合设计方法和滑模控制理论,利用模糊逻辑系统与自适应技术相结合,提出了一种控制律,然后进行了系统控制仿真实验.结果表明,采用这种直接自适应模糊滑模控制方法的3-RRRT型并联机器人在周期干扰状况下达到了较高的轨迹控制精度,其闭环系统具有较强的自适应性和鲁棒稳定性.     

选矿浓缩过程矿浆浓度的模糊控制

针对治金行业选矿浓缩过程的工艺特点,介绍了基于变频技术的矿浆浓度模糊控制,较好地控制了浓度指标,同时也稳定了矿浆流量并大幅度节能降耗。该设计已在宝钢、武钢等选矿厂中得到成功应用,效益显著。     

模糊控制技术在大空间二次回风空调系统中的应用

介绍了模糊控制技术在一交响乐厅二次回风空调系统中的应用。针对该工程实际情况提出了完整的控制策略,设计了新风阀、二次回风阀和冷水阀的模糊控制器,以保证室内温湿度和空气质量达到设计要求。以建筑物集成管理系统为操作平台,在中央管理计算机上实现了各设定值的优化,由现场DDC完成闭环控制。     

中国企业跨国并购风险的模糊综合评判

加入WTO后,中国企业的跨国并购迅猛发展,目前已成为对外直接投资的主要方式,然而,其中的风险也不容忽视.利用模糊综合评判法对中国企业跨国并购所遇到的主要风险进行定量分析,旨在为该风险提供一种可行有效的度量方法.     

基于模糊逻辑的人为差错概率量化方法

为满足人机系统概率风险评估的需要,提出一种人为差错概率量化方法。分析技能、规则和知识为基础 (skill, rule and knowledge-based,SRK)框架和行为模式的确定方法Hanaman 决策树法,指出在确定行为模式的过程 中考虑行为模式影响因素的不确定性是必要的;使用模糊逻辑方法处理行为模式各个影响因素的不确定性,根据 Hanaman 决策树构建模糊推理规则,利用系统人为行为可靠性程序(systematic human action reliability procedure, SHARP)方法所提供的人为差错概率区间确定人为差错概率的隶属度函数。结果表明：该方法考虑了任务场景的不确 定性,可以得到人为差错概率的精确值,满足人机系统概率风险评估的需要。     

一种基于模糊聚类的资源发现策略

Chord是一款较为成功的P2P资源发现算法,但在网格环境中由于网格资源固有的特性,影响了其发现效率。针对网格资源的复杂多样性以及很难精确分析其相似程度,提出利用模糊聚类的方法对资源进行属性划分,将资源分成多个资源相似集合,结合Chord路由算法,相似资源存放在较近的Peer上组织成2维Chord结构。实验结果表明,与原Chord路由算法相比,该策略能有效降低查寻时间,资源发现效率明显提高。