摘要：对一类未知多变量非线性系统提出了直接自适应模糊预测控制方法,此方法首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直接用模糊逻辑系统组成的向量来设计预测控制器,并基于时变死区函数对控制器中的未知向量和广义误差估计值中的未知矩阵进行自适应调整.文中证明了此方法可使广义误差向最估计值收敛到原点的一个邻域内.

摘要：对一类不确定非线性系统提出自适应模糊控制方法。此方法用模糊逻辑系统设计自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器,且设计补偿器对逼近误差进行补偿,以此来减少逼近误差对跟踪精度的影响,同时对自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器中的未知参数设计了自适应学习律。证明了该方法不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛到原点的邻域内。仿真结果验证了此方法的有效性。

摘要：针对一类不确定严格反馈非线性系统,设计了间接自适应模糊控制方法.该方法用模糊逻辑系统逼近设计过程中的未知函数,基于时变宽度死区对模糊逻辑系统中的未知参数进行自适应调节,并对时变死区宽度设计了自适应律.证明了该方法能使闭环系统的所有信号有界,且可使跟踪误差收敛到原点的小邻域内.仿真算例验证了该方法的有效性.

摘要：对一类多变量非线性系统提出了直接自适应模糊预测控制方法,此方法首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直接利用模糊系统设计预测控制器,并基于时变增益自适应律对控制器中的未知向量和逼近误差估计值进行自适应调整。证明了此方法可使跟踪误差收敛到原点的一个邻域内,仿真结果验证了此方法的有效性。

摘要：针对双馈风力发电机交流励磁电磁特性和变速恒频运行特点,从转子电压、转子容量、转子铁耗等方面探讨了该电机的电磁设计特点,并结合风力发电应用领域特点及要求,分别选取电机有效材料成本、额定效率及效率曲线平坦性为优化目标,建立了电机优化设计模型,继而提出了一种混合粒子群优化算法,通过引入基于适应度值的个体模糊惯性权重和基于种群多样性的自适应变异,提高算法处理多峰值非线性优化问题的能力,以实现双馈风力发电机优化设计.电机优化设计实例结果表明,与标准粒子群算法相比,提出的混合粒子群算法动态平衡了全局和局部搜索能力,收敛速度较快,寻优精度较高且不易陷入局部最优,同时各种优化目标下的双馈风力发电机设计优化结果较为理想,对于多峰值非线性优化问题不失为一种新的解决方法.

摘要：高铁及城市轨道交通三电平牵引变流器由于受变流器开关损耗的限制,开关频率通常较低(≤1kHz)。当变流器运行于中、高频区域时,载波比的下降会导致变流器输出电压中含有大量的低次谐波,所以需要采用同步调制策略加以抑制,而传统同步空间矢量调制策略仅能保证变流器输出波形的同步性与对称性,并未对输出波形质量进行进一步的优化,导致变流器输出波形依然含有幅值较高的低次谐波。针对这一问题,该文以变流器输出波形同步性、三相对称性、半波对称性为条件,推导得到同步空间矢量调制开关序列设计规则。在此基础上,形成备选开关序列集,并以输出线电压加权总谐波畸变率(WTHD)为评价指标,得到了不同脉冲数下的最优开关序列并形成改进多模式同步空间矢量调制策略。通过仿真与实验分析,验证了所提策略可以有效提升牵引变流器中、高频区输出波形质量。

摘要：基于电磁涡流检测的变压器等效理论,提出一种相轨迹分析方法。该方法对正弦激励下空间磁通密度信号进行相敏解调,并绘制其相轨迹图。仿真及实验结果表明,在激励线圈所在平面上,磁通密度法向分量B_z在其空间极大值点处p_(max)呈现出良好的线性特征:随提离高度变化,其R-I平面上相轨迹按固定参数线性变化;而被测铝板表面或内部的微小缺陷则会引起线性化参数的明显改变。该结论为设计对提离高度不敏感的电磁涡流检测装置提供了理论指导。

摘要：过程成像(PT)技术以两相/多相流为主要测量对象。ECT/CT双模融合可拓宽过程层析成像技术的测量范围,实现信息的互补与融合。设计了ECT/CT双模态传感器,提出测量数据融合方法及其成像数学模型。针对融合后数据采集量增大,影响系统响应速度的问题,基于压缩感知原理,对测量数据随机采样,并运用L1正则化算法重建图像,在不影响成像质量的前提下,进一步提高成像速度,以适应在线观测与控制多相流型的需要。

摘要：为优化电阻抗成像（EIT）系统中所使用的电压控制电流源,设计一个单电源差分电流源以简化其中电流源电路的供电方式并提高其输出阻抗。基于差分电流源设计一个能够单电源供电的电流源,并针对该电路采用连入负电容补偿电路的方法进行外部电路补偿。在NI Multisim 10环境下,对单电源差分电流源以及补偿后的单电源差分电流源进行仿真,根据输出阻抗公式计算出仿真环境下单电源差分电流源补偿前后的输出阻抗。通过7280锁相放大器对电路中负载电压幅值的采集,可获得负电容补偿电路中部分参数调整前后对输出电流的影响,并将测试数据根据输出阻抗公式计算出实际电路的输出阻抗。通过NI USB-6281数据采集卡测得补偿后电流源的功率谱,并以一定浓度NaCl溶液作为负载测试其在EIT硬件系统中的稳定性。实验结果表明,负电容补偿电路中部分参数调整后,负载为1和10 kΩ,在1 000 k Hz时,其电压幅值变化率仅为0.32%、0.35%,在不同频率下,负载电压幅值的稳定性有显著提高。单电源差分电流源经过外部电路补偿之后,其输出阻抗在1~100 k Hz范围内均为1 MΩ以上,约为补偿前的5倍,与未补偿时相比有较大提高。在测得的功率谱中,有用信号高出噪声信号70 d B以上,体现该设计较好的抑制噪声能力。计算所得的负载电压幅值相对误差均小于0.0180%,表明该设计具有良好的稳定性。可见,经过外部电路补偿的单电源差分电流源能够适用于一般的EIT系统。

摘要：为了保持神经网络在优化计算求解过程中结构不被改变,以迟滞混沌神经元和迟滞混沌神经网络为研究对象,提出了一种基于滤波跟踪误差的控制策略来实现神经元/网络的稳定控制.采用该控制策略,在不改变非线性特性发生机理的情况下,神经元/网络可实现函数优化计算问题的求解.所设计的控制律包含两部分:一部分是系统进入滤波跟踪误差面时的等效控制部分,另一部分为确保系统快速进入滤波跟踪误差面的控制部分.采用Lyapunov方法对神经元/网络的控制进行了稳定性证明.根据待寻优函数直接求得神经元的控制律,在该控制律的作用下,神经元/网络可逐渐稳定到优化函数的极值点,从而实现优化问题的求解,仿真实验结果验证了该控制方法在优化计算中的可行性和有效性.