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基于T-S模糊模型的非线性系统辨识 总被引:2,自引:1,他引:2
研究了非线性多变量系统的T-S模糊辨识问题.提出一种利用测得的输入输出数据来计算非线性动态模糊模型的方法.使用模糊聚类简化了T-S模糊规则及前提参数的生成,采用加权最小二乘算法得出结论参数.将该辨识器用于一类非线性系统的模糊辨识,并与模糊神经网络的辨识结果进行了比较,验证了所提方法的有效性. 相似文献
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考虑到船舶柴油机模型的非线性和负载的不确定性,用T-S(Takagi-Sugeno)模糊辨识方法建立了船舶柴油机的动态模型。采用模糊聚类简化了T-S模糊规则数的确定和前提中隶属度函数参数的生成,用加权最小二乘算法得出辨识结论中的线性参数。对船舶柴油机在稳态运行工况下作小偏差工况扰动实验,得到在油门尺度和负载变化下柴油机转速、涡轮增压器转速等输出数据,利用该数据建立了描述柴油机动态性能的T-S模糊模型。仿真结果表明,利用该算法能有效地辨识出柴油机转速、涡轮增压器转速、增压压力、空冷器压力等输出在小工况扰动下的变化模型。 相似文献
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能源的紧缺和环境污染问题的加剧,使得人们对微电网有了越来越多的研究。通过对微电网的并网运行进行研究,设计了包含光伏、风机、储能电池单元的微电网系统,综合考虑系统的供电可靠性,环境污染和成本花费三个方面,采用多目标差分进化算法来寻求一组非劣解来确定最终方案。最后通过一组案例数据对系统的优化调度进行了分析和验证。 相似文献
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提出了一种利用神经网络和模糊系统理论设计船舶火灾报警系统的方法。该系统 模糊推理能力哟、神经网络学习能力强的特点,将模糊系统和神经网络结合起来,实现模糊系统设计的自动调整。利用感温式知因式传感器对火灾发生时温度和烟雾两个主要参量进行智能监测委 解决了报警灵敏度和误报率之间的矛盾。 相似文献
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[目的]提出一种考虑船舶电力系统运行限制以及温室气体排放限制的能量管理优化策略。[方法]该方法以最小消耗为目标,采用差分进化算法,使用实数编码,对船舶航速、发电机组启停状态、发电机组功率分配进行优化调度,在保证船舶运行效率的同时,符合环境限制并减少船舶燃油消耗。[结果]以某客渡船的航行数据为例,初始方案(方案1)的运行成本为36 960.5货币单位(m.u.),方案2和方案3的运行成本分别为36 938.1和35 888.3 m.u.,相对初始方案分别减少了0.06%和2.90%。[结论]优化后的船舶能量管理系统能够在满足船舶发电机和柴油机运行限制、温室气体排放限制、到港距离限制的前提下,使船速和推进力曲线变得稳定,在显著改善船舶电力系统工作效率和船舶燃油经济性的同时,减少温室气体的排放量。 相似文献
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