基于模糊专家系统的铝电解智能控制系统设计与实现

为了保证铝电解槽的能量平衡和物料平衡,解决铝电解生产中的不确定性问题,设计了一个基于模糊专家系统的铝电解智能控制系统。介绍了模糊专家系统的体系结构和知识表示;讨论了Mamdani的Min-Max模糊推理算法;给出了铝电解智能控制系统的设计与实现结果。由于预处理数据能减少噪声数据对系统的影响,所以此智能控制系统采用预处理后的铝电解控制参数进行模糊化,通过优化推理找到一种解决不同电解槽有不同参数论域问题的方法,使不同的电解槽能共用一套规则库。实践表明:该智能控制系统使300 kA铝电解企业的直流电耗降至13 150 kW.h,电流效率达到94%,能提高铝电解槽的电流效率,并降低能耗。     

光伏发电系统蓄电池SOC预测技术研究

准确且可靠地获得蓄电池的SOC值是电池管理系统首要任务。由于SOC受许多因素如环境温度、充放电次数、电池老化等因数的影响,采用传统的SOC预测技术很难得到理想的效果。本文描述了一种采用神经网络和模糊逻辑推理的SOC预测方法。在该方法中,通过建立神经网络模型把蓄电池不同放电电流下的端电压修正为相同SOC下放电电流为I20时的端电压U20,然后采用模糊逻辑推理,对U20和环境温度T进行模糊推得得出蓄电池SOC值。经仿真证明了该方法能够准确且可靠地获得蓄电池的SOC预测值。     

基于卡尔曼滤波和模糊数据融合的跟踪算法

在目标跟踪系统中,特别是在复杂背景情况下对地面目标的跟踪中,传统相关算法采用全局搜索的方法,使得计算量相当大,不易实时实现,而且当发生目标局部遮挡时,目标容易丢失.为此,提出一种基于模糊推理和卡尔曼预测器的目标相关跟踪的方法,它充分利用卡尔曼预测器的预测功能来预测下一帧目标可能出现的区域,然后在较小的预测区域中进行相关匹配运算,找到最佳相关匹配点,跟踪更具主动性,同时用模糊推理方法对卡尔曼预测器的参数进行自适应调整,从而可以跟踪各种机动目标.实验中用传统算法和本算法对高速行驶的坦克进行跟踪时,传统算法容易跑飞,而本算法不受遮挡干扰,始终稳定跟踪且耗时大幅减少,且能够跟踪机动速度大幅变化的目标.     

复杂情况下的防空导弹智能制导鲁棒优化设计

在复杂电磁环境下,建立了防空导弹武器系统智能制导鲁棒性问题模型,运用Elman神经网络、T-S模糊推理、线性矩阵不等式(LMI)求解和最优控制等方法和理论,对复杂情况下的防空导弹非线性制导过程进行了数学描述,目的是以系统鲁棒性为牵引对防空导弹智能制导进行优化设计,并就关键技术给出了MATLAB仿真方法.     

某高炮火控系统复合故障的模糊诊断

故障与征兆之间的关系错误综复杂,经常性的一对多或多对一给其赋予了很强的模糊性。现代系统大多结构紧凑,组成复杂,对于其同时出现的多个故障而言,由于故障之间的耦合性,诊断与定位显得更为困难。简要阐述了模糊评判的基本原理及其数学模糊,并针对某型高炮火控系统,进行了故障层次分解,以其一常见复合故障---跟踪监视器故障为例,介绍了运用模糊综合评判法科学利用各种故障信息,对多征兆复合故障综合诊断处理的实现。     

基于模糊论的复杂系统故障诊断专家系统设计

复杂系统中广泛存在着模糊问题,故障与征兆之间的关系更具有模糊性.首先简要介绍了模糊评判的基本原理及其数学模型,提出了将模糊综合评判应用于复杂系统故障诊断专家系统的新思路,重点分析了复杂系统知识信息的获取与表示方法,给出了知识库的建立及推理过程.证明了某型导弹测试设备故障诊断专家系统组建方法的可行性.     

基于ANFIS的制导炸弹智能控制系统

针对目前制导炸弹命中精度低的问题,首次提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的制导炸弹智能控制系统.该系统不基于数学模型,用独特的空间分层方法建立若干模糊推理系统,依靠专家经验来获取控制信息.规则库是通过分析训练数据,用Levenberg-Marquardt优化方法改进的BP神经网络对训练数据自学习而建立的.通过计算机仿真,该智能控制系统具有精度高、泛化功能强且调整灵活等优点.可以预见,这种智能控制系统在军事上有很好的应用前景.     

基于Mamdani模糊推理的核动力装置技术状态评估

分析了传统二元逻辑应用于核动力装置部分失效技术状态评估时的局限性,概述了Mamdani模糊推理的基本技术;结合状态评估实例,提出了基于Mamdani模糊推理的核动力装置系统级的技术状态评估方法,为系统部分失效的技术状态评估提供了一种新的技术途径。     

基于模糊贡献度的水面舰艇作战模糊推理方法

水面舰艇作战所涉及到的因素数量众多、关系复杂,可被视为复杂系统.运用综合集成方法,充分发挥专家研讨的作用,是一条有效的研究途径.作为该方法的关键部分,推理技术受到广泛的重视.针对传统推理分析方法存在的弊端,考虑到规则前件与后件之间逻辑关系成立的条件,提出了模糊贡献度的概念;在此基础上,建立了推理规则以及相应的推理分析方法.应用实例表明,新的方法比较充分地考虑到了水面舰艇作战中的逻辑关系,可靠可行.     

基于模糊推理的机动目标自适应多模型跟踪算法

针对当前空中来袭目标的主要特点,运用模糊理论和多模型理论探索空中机动目标跟踪问题,并设计了一种模糊自适应多模型(FAMM)目标跟踪算法,该算法采用五个基本模型,以加速度估值作为模糊推理系统的输入,经模糊推理融合得到系统状态和方差的估计值以及下一时刻的滤波模型(最多三个).经Monte Carlo仿真研究,与IMM算法相比较,该算法不仅在目标弱机动或不机动条件下,而且在复杂机动时能更稳定、精确地跟踪目标,较好地满足了海上对空防御作战中跟踪机动目标的需求.