应用模糊神经网络对重介质密度进行估算

介绍了重介质悬浮液密度在整个选煤过程中的重要性,综合神经网络和模糊控制的优点,提出了一种基于模糊神经网络的悬浮液密度估算方法。以模糊估算器抽象出来的模糊规则表作为神经网络的学习样本,利用神经网络的自学习能力,不断对网络权值和激活函数的参数进行修改,实现了在线修改模糊推理规则的目的。     

VIENNA整流器的重复控制实现

VIENNA整流器应用非常广泛,有着很高的研究价值,如何抑制其电流谐波是控制设计的难点之一.在诸多控制方法中,比例谐振以及重复控制是较为突出的方法,而重复控制在抑制谐波方面,较比例谐振控制在控制器的结构上有着更为简单、便于实现的优势.针对VIENNA整流器比例积分(PI)重复控制的设计进行了分析.从理论上分析了其较单P...     

单相H桥整流器的模糊PI控制实现

单相H桥整流器的控制面临着动态、稳态性能之间的平衡问题。此处以系统稳定为基础,针对电压环、电流环设计了两个模糊控制器,达到根据工程经验选择参数的目的。通过实验,对比了传统方法比例积分(PI)控制和所设计的模糊PI控制方法的性能,验证了后者具有良好的稳态性能以及快速动态响应的优点。     

基于上界估计的变参数Lorenz系统模糊滑模控制

传统滑模控制设计方法根据系统不确定性上界函数得到的切换增益,不能随着受控状态的变化而相应变化,存在滑模控制量反应不够及时的问题,并且需要预先知道系统不确定性的上界函数,对滑模控制应用到混沌系统控制当中造成了限制.针对变参数的Lorenz混沌系统提出了一种模糊滑模控制方法,控制系统到达平衡状态.模糊控制器的输入为滑模面S,通过设计合理的输入输出隶属度函数以及模糊规则,输出的μ值能在线调节滑模控制切换量中的切换增益,有效地解决了滑模控制量反应不够及时的问题;另外设计了状态观测器,对系统的不确定性函数进行了估计.仿真实验结果验证了所提出的模糊滑模控制有着良好的控制效果.