基于自适应神经模糊推理系统的地下水位预测

针对地下水埋深变化影响因素的复杂性、多样性和不确定性,以及影响因子之间复杂的非线性关系,将自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy interference system,ANFIS)应用于地下水埋深预测。利用1993—2010年陕西省泾惠渠灌区的灌溉资料对网络进行训练,构建了基于ANFIS的地下水埋深预测模型,并对其进行了检测。结果表明,利用ANFIS对地下水埋深进行短期预测是切实可行的。     

基于自适应判别深度置信网络的棉花病虫害预测

作物病虫害预测是病虫害防治的前提,利用深度学习预测作物病虫害是一个有效且具有挑战性的研究课题。该文针对深度置信网络(deep belief network,DBN)在作物病虫害预测中的训练耗时长和容易收敛于局部最优解等问题,将自适应DBN和判别限制玻尔兹曼机(restricted boltzmann machine,RBM)相结合,利用棉花生长的环境信息,提出一种基于自适应判别DBN的棉花病虫害预测模型。该模型由3层RBM网络和一个判别RBM(discriminative restricted boltzmann machine,DRBM)网络组成,通过3层RBM网络将棉花生长的环境信息数据转换到与病虫害发生相关的特征空间,通过自动学习得到层次化的特征表示,再由DRBM预测棉花病虫害的发生概率。该模型将自适应学习率引入到对比差度算法中,通过自动调整学习步长,解决了在传统DBN模型训练时学习率选择难的问题;在学习过程中通过在DRBM中引入样本的类别信息,使得训练具有类别针对性,弱化传统RBM无监督训练时易出现特征同质化问题,提高了模型的预测准确率。对实际棉花的"棉铃虫、棉蚜虫、红蜘蛛"虫害和"黄萎病、枯萎病"病害的平均预测准确率为82.840%,与传统BP神经网络模型(BPNN)、强模糊支持向量机模型(SFSVM)和RBF神经网络模型(RBFNN)分别提高19.248%,24.916%和27.774%。     

参数自适应观测的交流电机直接力矩控制

为了改善直接力矩控制系统的性能须要对其参数进行观测。该文提出了一种新的参数自适应观测器,该观测器在观测定子磁链的同时也辨识了随温度变化的定、转子电阻,并观测出转子速度。通过数字仿真其鲁棒性和观测效果得到充分证实。     

基于模糊自适应控制的温室温度调控

为了实现温室在冬季时温度控制精度高、能耗小的目标。该研究提出了一种将热量平衡原理与模糊控制相结合的模糊自适应控制方法,在模糊控制器中加入基于热量平衡方程的输出隶属度函数修正模块,通过监测温室内外温度数据,在上位机中对模糊控制器中的输出隶属度函数进行自适应调整,最终使温室温度稳定在目标温度。结果表明,基于热量平衡方程式的温室温度模糊自适应控制系统具有较好的稳定性和准确性,在设置20℃为目标温度值的情况下,基于热量平衡方程的模糊自适应控制最终使温室温度稳定在(19.8±0.11)℃,一般模糊控制方法最终使温室温度稳定在(13.5±0.5)℃,无法达到目标环境温度值,而阈值控制最终使温室温度稳定在(20.0±0.85)℃;同时,基于热量平衡方程式的温室温度模糊自适应控制能耗较低,且能量利用率更高,模糊自适应控制能量利用率为45.97%,而阈值能量利用率仅为20.21%。研究提出的基于热量平衡方程的模糊自适应控制方法不仅满足温室温度调控需求,而且能够提高能量利用率,降低能耗。     

基于自适应逆控制的干燥窑温度控制方法研究

针对传统产品干燥温度控制过程中所使用的非自适应反馈控制器参数不易调整的不足,提出了基于反馈误差学习(Feedback-Error-Learning, FEL)的自适应逆控制方法,并将其应用于JBGZ-2.0型干燥试验窑的温度控制。该方法使用一个传统的反馈控制器和一个可自适应调整的神经网络控制器共同作用,其中神经网络的自适应参考信号采用反馈误差,使算法简单并易于实现。由于采用了PID控制器,神经网络的学习无需事先训练即可使系统保证稳定。试验证明：与只用PID控制器方法相比,该方法不但能保证系统稳定性要求,又能满足控制系统的自适应性和未确定性要求,具有更好的动态响应特性,系统响应快,超调小,稳态精度高,在系统参数变化时温度控制稳态误差由只用PID时的3℃提高到0.5℃。     

基于自适应ARMA模型的区域农业总产值构成研究与应用

由于噪声的存在并随时间累积,传统的自回归滑动平均模型(ARMA模型)不能直接应用于时间序列的中期预测.该文针对这种情况,提出了一种自适应的自回归滑动平均模型,将模型状态划分为无噪声的迭代模型和有噪声的观察模型,并根据迭代模型的特点,详细推导并完整给出了它的迭代求解公式,以便使其可以用于时间序列的中期预测,同时研究1985～2001年黄淮海平原农业、牧业与渔业产值预测模型,得到较理想的预测结果.并用所建模型对2001年产值进行外延预测,以期为区域农业结构调整提供理论依据.     

基于改进持续法的短期风电功率预测

为了有效减轻风能波动对电网的影响,提高风电在电力市场中的竞争力,风电功率预测研究具有重要意义。该文提出了基于小波变换的改进持续法,对短期风电功率预测进行研究。该方法首先利用小波变换将原始风速信号分解为高频部分和低频部分,针对高频信号相邻的两个数据之间相似度较低,波动较大的特点,采用滑动平均法进行预测,而低频信号仍然采用持续法预测,最后通过小波重构以及风电功率特性曲线转换得到风电功率预测值。与原持续法相比较,平均相对误差由17.10%降至11.81%,平均绝对误差由39.58 kW降至23.48 kW,有效地提高了短期风电功率预测的精度,具有一定的实际应用价值。     

基于样本分级的土壤属性自适应回归拟合方法

精细土壤属性信息在诸多领域均具有广泛的应用,历来倍受关注。现有土壤属性预测方法具有适用性不强或需要大量人工经验和专家知识等缺点,限制了这些方法在实际应用中的推广。本文提出了一种土壤属性自适应预测方法,可分为4步:①对采样点进行分组处理;②利用回归模型构建各分组内土壤属性与主导环境因子之间的典型关系;③对分组方案进行自动优化;④利用各组对应的土壤–环境因子典型关系对研究区进行优化拟合预测。为了验证方法的有效性,本文在我国东北典型黑土区以土壤有机质含量为例进行了应用研究,结果表明:所提方法可对环境因子做出自动选择,并可通过优化拟合对土壤属性空间分布进行自适应预测,预测精度较高。本方法初步实现了土壤属性预测的自动化,具有较好的适用性。     

基于自适应模糊神经网络的无轴承异步电机控制

针对无轴承异步电机多变量、非线性、强耦合等特点,为实现其稳定悬浮控制,提出了一种基于自适应模糊神经网络推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的控制新策略。在分析无轴承异步电机径向悬浮力产生机理的基础上,推导出无轴承异步电机数学模型,基于ANFIS控制原理,完成了控制器设计,包括控制变量和隶属函数的选取、通过PID控制对输入输出数据的采集、根据选定的误差准则修正隶属函数参数以及采用Sugeno型ANFIS控制器训练FIS(fuzzy inference system)模型。基于MATLAB/Simulink仿真平台,对转速为6 000 r/min的无轴承异步电机控制系统的悬浮、转速、转矩响应进行了仿真分析。仿真结果表明该控制策略能在0.12 s内实现转子的稳定悬浮,且当负载转矩突变时,转子的悬浮性能并没有受到影响,转子径向偏移小于0.001mm。在转速突变后,控制系统也能较好的跟踪给定转速,稳定时的转速误差小于20 r/min,控制系统具有良好的动、静态性能。最后在无轴承异步电机控制系统试验平台上对所提策略开展了试验研究,试验结果同样表明,该控制策略能实现无轴承异步电机的稳定悬浮工作,转子径向位移峰峰值范围可以保持在80μm以内,系统响应快,鲁棒性强,控制精度较高,验证了该文提出的ANFIS控制方法的正确性和有效性。     

基于灰色预测法的芜湖市耕地变化研究

应用灰色系统预测理论，建立芜湖市耕地预测模型GM（1，1），利用1996-2003年耕地面积建立时间数列，对其求解、检验、预测，可得到今后数年的芜湖市耕地面积数量，对合理利用耕地资源、实现耕地的可持续发展有重要意义。最后并对灰色系统模型应用于耕地面积预测作了可行性分析，研究表明：①灰色模型适合于任何一个无规律到有规律的系统。②耕地数据在主导因素——政府政策没有太大的变化的情况下，它本身就是一个理想的灰色数列。③应用灰色模型作耕地面积预测为政府做耕地长期规划提供了一个较精确的预算方案。     

基于切换控制的温室温湿度控制系统建模与预测控制

为解决温室环境系统的建模与控制问题,该文提出一种基于切换的温室建模方法与预测控制方法,该方法具有结构简单、模犁有效、控制稳定等优点;并以温室实际运行效果为例,说明了文中提出的建模和控制方法的有效性.     

基于神经动态优化的人工气候箱温湿度模型预测控制

针对由于人工气候箱温湿度的耦合和滞后特性,使其难于精确控制的问题,该文采用模型预测控制算法进行精确控制。基于人工气候箱温湿度控制模型,推导出了输入滞后对象的模型预测控制方法及其优化模型。为了解决模型预测控制的快速优化问题,采用神经动态优化方法作为模型预测控制的动态优化器,获得了基于神经动态优化的模型预测控制方法,并用来解决人工气候箱的温湿度控制问题。最后采用该方法和PID方法针对人工气候箱温湿度的阶跃响应和周期响应进行了仿真试验。试验表明,与常规PID(proportion integration differentiation)控制方法相比,该控制方法超调小,控制精度高,在线优化速度快。该研究可为模型预测控制在时滞系统中的应用提供参考。     

谷物横流干燥数学模型及模型预测控制

粮食干燥过程数学模型是粮食干燥机具设计、干燥作业自动控制以及干燥工艺优化的重要依据。横流干燥是目前应用较为广泛的粮食干燥形式之一,该文详细介绍了美国学者建立的适用于谷物横流干燥的Bakker-Arkema偏微分方程模型、二维动态偏微分方程模型、分布式参数DP过程模型;并简要介绍了模型预测控制方法及其在连续式横流谷物干燥机上的研究与应用,以期为中国的同类研究提供借鉴和参考。     

基于CAN总线的供电系统三相并联逆变器同步控制方法

针对三相并联逆变器系统同步控制中CAN（controller area network）总线通信方式存在实时性和准确性随总线负载上升而下降和同步相位调节算法存在谐波频率偏移、波形畸变大等问题,该文提出了一种基于 CAN总线通信的基准时间同步方法和基于PWM（pulse width modulation）载波周期的相位同步调整算法,采用动态主从同步控制模式,所有逆变器单元依次作为主控单元,按照时间触发和事件触发相结合的方式实时发出包含频率信息的广播同步信号,所有逆变模块据此确定基准时间并调整输出电压的频率和相位使得同相的逆变器输出电压同频率、同相位,而不同相的逆变器输出电压相位互差120°。仿真分析和试验结果表明,该方法使三相并联逆变器系统输出电压各相之间的相位误差和同相之间相位差均在1°之内,可以在无需增加功率器件耐压值和限流值的前提下提高供电系统供电容量。     

基于Takagi-Sugeno模糊模型的电流跟踪型光伏并网逆变器

逆变器是光伏并网发电中的关键设备,如何调整PWM控制信号的波形,输出与电网电压同频率同相位的电流,是并网逆变器设计中最重要的问题。在分析比较了光伏并网发电系统逆变器各种控制算法的基础上,推导出了单相全桥逆变电路功率开关管占空比关于并网电压和电流误差等可测量物理量的函数关系式,提出了一套基于Takagi-Sugeno模糊模型的PWM波形产生方法。该方法采用四输入双输出的结构,将并网电压和电流误差等可测物理量作为模糊控制器的输入量,经T-S模型模糊处理之后分别得到两组功率开关管的控制信号的占空比。该文最后以单相全桥逆变电路为例,给出了详细的仿真分析,结果显示由该方法生成的PWM控制信号较之传统滞环比较控制等,有开关频率低、硬件电路简单、谐波畸变率小等优势,可实现并网发电要求的单位功率因数。     

基于预瞄模型的农机路径跟踪预测控制方法

为了提高农机路径跟踪系统控制性能对作业速度变化的适应性,该研究提出一种基于预瞄运动学模型的快速预测控制方法。采用预瞄跟随理论建立预瞄航向误差模型,并将其作为输出方程与路径跟踪误差常规状态方程联立,构建预瞄运动学状态空间误差模型,进而运用模型预测控制算法与输入参数化衰减策略设计路径跟踪控制律。仿真试验结果表明,在不同作业速度下,预瞄模型预测控制器的直线路径跟踪横向误差均渐近趋于0,行驶曲线均无超调;当作业速度为1、3与5 m/s时,预瞄模型预测控制器的圆形路径跟踪横向最大绝对误差分别为8.52、10.42和10.82 cm,标准差分别为3.96、5.83和6.17 cm;当控制时域为10、30与60时,预瞄模型预测控制器的运算周期相对常规模型预测控制器分别减小7.5%、43.0%和48.5%;与常规模型预测控制相比,预瞄模型预测控制能够在确保路径跟踪系统控制精度的同时有效改善系统的动态性能和提高系统的实时性,使不同作业速度下的跟踪效果更加均衡。田间测试结果表明,在0.5～5 m/s作业速度范围内,预瞄模型预测控制器对作业速度变化具有较强的适应性,能够使农机快速平稳地跟踪参考路径并具有较高的控制精度,其直线路径跟踪的横向最大绝对误差均值小于5.5 cm、标准差均值小于2.5 cm,圆形路径跟踪的横向最大绝对误差均值小于15.5 cm、标准差均值小于8.5 cm,跟踪效果满足农机实际作业要求,适于复杂作业环境或高速作业场合。     

基于微粒群算法的汽车底盘控制系统集成优化

为了消除汽车底盘集成系统机械与控制系统间的耦合,该文首先建立了汽车悬架与制动系统动力学模型,分别设计了主动悬架和防抱死制动系统的子控制器和该系统的集成协调控制器。针对传统汽车底盘集成系统的机械与控制参数采用串行设计容易失去全局最优性能的特点,提出一种基于微粒群优化算法的参数的集成优化方法,以集成系统机械与控制参数为优化变量,以反映汽车动力学综合性能为目标函数,编制了集成优化程序进行了优化仿真计算。仿真结果表明:汽车底盘集成系统经过参数优化后,汽车的俯仰角加速度较优化前减小,表明汽车乘坐舒适性得到改善;汽车制动时制动距离、前后轮动载荷均有明显减小,表明汽车制动的安全性显著提高。最后改变汽车的部分机械结构参数和全部控制参数进行实车试验,试验结果表明:汽车底盘集成控制系统经过优化后,汽车的前、后轮动载荷分别降低了34.2%和32.1%,汽车制动时制动时间和制动距离分别降低了2.31%和4.5%,汽车制动时俯仰角加速度响应降低了15.1%,汽车主动安全性及汽车舒适性均得到了不同程度的改善和提高。优化设计方法对改善汽车底盘主动安全性具有重要参考意义。     

基于比例复数积分的风力发电并网逆变器控制方法

针对现有新能源并网逆变系统存在控制算法复杂和硬件锁相环带来的成本增加等问题,该文提出了一种基于比例复数积分控制的双闭环控制新方法。该控制方法以比例复数积分控制作为电流内环,以功率源形式直流母线电压控制作为系统外环。前者解决了传统PI控制无法消除并网电流稳态误差的问题,后者实现了功率源直流母线电压的稳定,以保障并网系统正常可靠运行。该文对功率源输入并网逆变器的电流内环与电压外环的参数和性能进行了详细地分析,并搭建了基于Matlab/Simulink的仿真系统,验证了控制算法的正确性。在理论分析与系统仿真的基础上,采用TMS320F2812 DSP实现了系统数字化控制,并基于风力发电系统平台试验验证了所提出控制方法的可行性与有效性,结果表明网侧的功率因数保持在0.97以上,电网电流最大谐波约为2.13%,满足电网要求。     

基于变论域模糊控制算法的树木年轮测量仪直流电机转速控制

为提高电机转速控制精度,分析了PID控制算法和变论域模糊控制算法原理,分别使用这2种控制算法控制年轮测量仪直流电机,并对落叶松、油松、云杉、山杨、白桦、红桦、辽东栎等7个树种圆盘进行测试,每个树种测试10次。变论域模糊控制算法电机转速在电机启动后约90 ms后进入稳定状态,PID控制算法约需要160 ms才进入稳定状态。在70组测试数据中,变论域模糊控制算法的误差标准差的总平均值是33.8r/min,PID控制算法的误差标准差的总平均值是40.3 r/min,模糊控制算法的控制精度比PID控制算法高0.21%。试验结果表明:变论域模糊控制算法与PID控制算法相比,变论域模糊控制算法响应速度快、鲁棒性好、稳态误差小。在变论域模糊控制算法的控制下,年轮测量仪对7个树种的平均年轮测量精度是84.38%,而PID控制算法下的平均测量精度是78.13%。因此,年轮测量仪直流电机控制算法选用变论域模糊控制算法。     

基于复合MPC算法的风电机组降载控制

随着风电机组单机容量的不断增大,风电机组的关键部件承受的载荷也越来越大,对风电机组可靠性的要求也越来越高,因此,要求风电机组控制策略与技术,既能实现功率优化控制,又能实现降载控制。研究基于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)理论,设计了一种基于风电机组多控制目标的运行区间划分方法的风电机组复合模型预测控制(Multi Model Predictive Control,Multi MPC)控制器。首先建立基于Matlab和TUV GL bladed的联合实时仿真平台,将MPC控制器与传统PI控制器进行对比分析,并以DUV GL Bladed软件中2 MW双馈式风电机组非线性模型作为研究对象,对Multi MPC控制器、MPC控制器和传统的比例积分微分(Proportional Integral Differential,PID)控制器进行了降载控制仿真分析。研究结果表明,MultiMPC控制器能够减小风电机组转速波动幅度,抑制转速超调量,降低传动链的载荷;能够抑制桨距角的波动幅度和变化速率,降低变桨距机构的运行载荷,提高机组运行可靠性。