一类多时变时滞T-S模糊广义系统的容许控制

研究了一类具有多时变时滞的T-S模糊广义系统的容许控制问题。首先,给出了多时变时滞的T-S模糊广义系统数学模型,并且利用Lyapunov稳定性分析方法,得到了多时变时滞的T-S模糊广义系统的容许的一个充分条件,所得的结果对时变时滞的变化率没有限制。该充分条件可以通过严格线性矩阵不等式来求解。然后基于所给出的容许性定理,提出了状态反馈控制器的设计方法.最后,使用算例说明了所给方法的可行性和有效性。     

基于模糊PID大型电力机组温度过热控制

随着高精密技术的发展,高精度、超高精度的温控系统越来越多被人们运用于大型电力机组中。传统的温度控制系统对各异的真实系统适配性较差,不能保证系统性能,适应性较差。针对这些问题,提出了一种模糊自适应PID大型电力机组温度过热控制算法,即专家-模糊PID控制器方法,根据温度偏差选择采用专家控制还是模糊PID控制,克服适应性差的问题。用专家控制避免设定值震荡,并通过模糊PID温度控制较快达到设定初始目标温度值,并稳定在该值上。最后通过仿真实验证明这种模糊PID超精度温度控制系统对于大型电力机组的温度过热控制问题具有控制精度高、响应速度快、温度波动小等优点。     

电动汽车机电复合制动力分配策略研究

为了实现再生制动力与机械制动力在驱动轮和从动轮之间的优化分配,在保证车辆制动安全的同时提高能量回收效率,将汽车理想制动力分配I曲线与模糊算法相结合,提出一种基于模糊控制的电动汽车机电复合制动力分配策略。设计了电动汽车再生制动力分配模糊控制器,根据车辆工况与理想制动力分配I曲线,计算前后轮上分别应加载的机电复合制动力大小。建立了电动汽车制动系统动力学仿真模型,在此基础上进行仿真分析。最后利用Advisor仿真软件对该分配策略进行回收能量效率测试。结果表明,该分配策略既能保证汽车前后轮的制动力分配按照理想制动力I曲线分布,确保汽车的制动安全;又能有效地实现再生制动能量回收,提高电动汽车的续驶里程。     

基于熵值模糊评判法的地域通信网脆弱性评估磁

地域通信网作为一种复杂网络系统,具有复杂性、模糊性和多变性等特性,对其脆弱性评估指标赋权时,如果主观性较强,就容易出现与实际数据不相符的现象。针对这一情况,提出将熵值模糊综合评判法应用于地域通信网脆弱性评估。依据地域通信网的实际情况,建立层次化的脆弱性指标体系,在此基础上建立模糊集合及隶属度矩阵。运用熵值法对评价指标进行赋权,依次得到各层指标模糊评价,求得评估结果的数值。该方法充分保证了评估指标权重的客观性,能够更准确、方便地描述地域通信网的脆弱性。     

模糊逻辑在模拟演练系统智能体设计中的应用

根据模拟演练系统对智能体智能程度的要求为模拟演练系统添加模糊推理机,以增加演练系统的逼真程度及适应性. 本文以模糊逻辑理论为基础,以模拟演练系统为背景,对一个具体的应用实例进行数学建模,阐述了如何运用模糊逻辑来解决问题,并设计了模糊逻辑模块,通过应用实例演示验证了设计的可行性.     

基于区间直觉模糊的情感分类模型

随着电子商务,个人博客,社交网站和微博的蓬勃发展,互联网进入了一个崭新的时代,而在线评论的情感分类关系到个人决策、企业管理甚至社会安全．提出了一种基于区间直觉模糊的情感分类模型,采用了区间直觉模糊算子来计算特征词的区间直觉模糊数,利用区间直觉模糊集的隶属度、非隶属度和犹豫度分别定量地描述特征词,通过情感合成确定文本的情感倾向,从而获得准确率较高的情感倾向性分析结果．最后通过相同语料库的比较实验证明该分类模型的可行性、正确性和较高的分类性能．     

FC-AE-ASM网络的模糊可靠性研究

针对目前FC-AE-ASM(fibre channel avionic environment anonymous subscriber messaging)网络可靠性计算问题, 以网络任务模型为基础, 提出了FC-AE-ASM网络的模糊可靠性模型。该模型主要分析了FC-AE-ASM网络的三种基本拓扑, 得出了这三种结构的模糊可靠性表达式。同时, 结合串并联的推导方法, 推导出了FC-AE-ASM冗余网络的模糊可靠性计算式。对实例的计算结果表明, FC-AE-ASM网络模糊可靠性的改善取决于关键因素, 并且基本路径冗余网络在自身网络可靠性较高时与全网冗余网络性能基本相同。     

基于累积前景理论和Choquet积分的直觉梯形模糊多属性决策

针对属性值为直觉梯形模糊数且属性存在关联性的风险决策问题, 提出一种基于累积前景理论和Choquet积分的直觉梯形模糊多属性决策方法。根据直觉梯形模糊数距离公式定义了直觉梯形模糊信息的前景价值函数, 通过价值函数和决策权重函数计算方案单属性前景值, 并运用Choquet积分融合属性间存在关联性的前景价值信息获得方案综合前景值, 根据综合前景值的大小实现方案的排序和优选。风险投资实例分析说明了该方法的可行性。     

应用基于粗集的模糊神经网络进行软测量建模的研究

提出将软测量建模与数据挖掘方法相结合的思想。针对模糊神经网络输入维数高，且对应的神经网络是权值不完全连接的网络，结构简单、训练速度快。将该方法用于催化裂化装置的轻柴油凝点的估计，取得良好的效果。