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      混沌模糊控制器的精确和概率论
      2019-11-20 10:41
              目前,混沌科学正在与其他许多科学相互渗透,无论在电子学、信息科学、物理学、化学,还、是在天文气象、社会科学、医疗保健,甚至艺术、音乐等领域都具有广阔的应用前景。

              应当指出,正如模糊论,填补精确论和概率论之间的空白一样,混沌论在确定论和随机之间架起了一座桥梁。混沌在信息处理智能控制等领域有着许多潜在的应用,如图像数据压缩、高速查索;非线性时间序列的预测、模式识别、故障诊断等。


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              混沌模糊控制器

              混沌理论与模糊逻辑、神经网络虽然都有珊的特点,但是本质上它们具有共同的特性,它们同属非线性科学,又在智能科学、智能系统中扮演着十分重要的角色。它们三者的互相融合具有巨大的潜力,为智能控制开辟了新的途径。

             对控制系统最重要的要求是它的稳定性和最佳性。在控制系统中研究混沌,目的在于防止发生混沌,以及积极利用混沌来改善和提高控制系统的性能。

            混沌最重要的一个特征就是初始条件微小差异可能对以后的时间演化产生巨大的影响。所以,混沌将来某一时刻以外的动力学特性是不可能进行长期预测的。但是,由时时序列数据重构吸引子。并以吸引了为基础,可以进行短期预测,即在它们的可预测能力丢失之前一个短的时间范围内,可以获得预测性,并可能比用一般统计方法的预测能力更好。

             为了解决对被对象负荷与干扰变化的有效控制问题,一种方法是建立负荷与干扰变化的数学模型,再根据模型变化的方法进行控制。这种方法实现的难点在于构造负荷与干扰的数学模型很困难,甚至是根本不可能的。

              另一种方法是测量过去长时间负荷与干扰变化,然后利用指数平滑方法‘自回归分析法或卡尔曼滤波等方法,对负荷与干扰变化进行预测,并以此进行控制。这种方法的难点在于参数的确定和对环境变化参数的自适应。

                 为了解决这一问题,可以利用混沌所具有的短期预测性能,构成混沌模糊控制器。

              混沌模糊控制器由三个主要部分组成:

              1)时间序列数据库:根据非线性动力学系统理论——混沌理论,决定被控对象负荷与干扰动态的埋单序列模型;

              2)相空间生成部和负荷、干扰预测部:用时间序列模型对负荷与干扰变化值进行预测运算;

              3)模糊推理和模糊控制规则库:以预测值作为输入,进行基于模糊推理的前馈控制。模糊控制规则可以选择如下形式:

          (1)如果负荷急剧增加,则输出增加很大;

           (2)如果负荷缓慢增加,则输出稍微增大;

            (3)如果负荷不怎么变化 ,则输出保持当前值;

            (4)如果负荷缓慢减小 ,则输出稍微降低;

            (5)如果负荷急剧减小 ,则输出降低很大。

             由于混沌预测具有非常高的精度,因此,基于这样的预测结果,混沌模糊控制器所进行的前馈控制,可以说使用基于非线性动力学系统理论所决定的时间序列模型,具有 对被控对象负荷与干扰的预测特征。


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