船舶机动定位技术及其实现方法

为改善动力定位船舶在高海情下的定位能力,研究了机动定位的控制方式,并设计了一种机动定位模糊控制系统。其特点是模仿人类的航海技巧,通过充分利用环境力,实现船舶的定位与机动。仿真结果表明,在高海情下,机动定位方式可以实现较高精度的定位控制,并且其辅推功率消耗较小。     

盾构法隧道施工变形智能模糊控制方法研究

在对盾构施工变形规律认识的基础上,引入了智能控制学科的思想与方法,采用模糊逻辑控制技术建立了变形的智能模糊逻辑控制系统模型,并进一步在地铁盾构法区间隧道工程中进行了初步实证研究。控制分析结果表明,采用本文提出的理论控制模型能够实现定量化盾构诸施工参数的主动与实时控制。     

两种耦合模糊控制的局地化方法研究

在集合数据同化过程中,由于远距离的观测与同化状态之间存在着虚假相关,局地化方法受到广泛关注.此外,由于集合数的限制,容易引起欠采样和协方差被低估等现象,使得滤波效果欠佳.因此,提出模糊控制算法,模糊控制算法主要用于判断观测点与状态更新点之间的距离来匹配相应的观测权重,进而调整局地化系数来更新背景误差协方差和观测误差协方差矩阵,从而得到有效的状态估计.基于背景误差协方差局地化方法和观测误差协方差局地化方法,耦合模糊控制,形成了新的算法—模糊控制的背景误差协方差局地化方法和模糊控制的观测误差协方差局地化方法.利用Lorenz-96模型,在小集合数和局地化半径下,得出模糊控制的背景误差协方差局地化方法和模糊控制的观测误差协方差局地化方法有较好的同化性能.通过分析泰勒图谱甄别出新算法与观测点具有高度的相关性以及较小的空间变异性.最后,在不同维数的模糊控制器下,新算法的有效性进一步得到验证.为今后数据同化误差处理方面提供了良好的研究平台.     

流量可调燃气发生器压力闭环模糊控制算法

为了改进流量可调燃气发生器的调节精度,引入燃气发生器压力闭环控制,针对流量可调燃气发生器压力闭环控制特点,在压力闭环中引入了模糊积分控制,此控制算法响应速度快,超调量较小,不同工况及长时间工作下系统仍然有较好的动态特性。      

基于学生化残差的模糊自适应滤波算法

在自适应Kalman滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出一种基于学生化残差的模糊自适应滤波算法。该方法利用滤波残差构造统计量,再依据此统计量构造模糊控制器来自适应调节Kalman滤波器的自适应因子α,达到平衡动力学模型信息与观测信息对滤波解的作用。利用算例验证了该方法的可行性和有效性。     

相邻建筑结构的模糊振动控制

本文研究了相邻建筑结构的模糊控制问题。首先,介绍相邻建筑结构体系的特点,建立体系的力学模型及运动方程;然后,进行了半主动控制研究,提出了控制的方法;最后,利用模糊控制方法实现了结构的智能控制。通过以上研究,说明相邻建筑结构相互振动控制是十分有效的,所得出的结论对实际工程的应用具有指导意义。     

Fuzzy comprehensive evaluation model of ecological demonstration area

1IN TR O D U C TIO NEcologicaldem onstration area (ED A )isan authoritativenom ination by N ational Environm ental Protection A d-m inistration ofC hina,w hich firstbegan itsexperim entalconstruction ofED A in 1995 and w asprom ulgated "N a-tionalExam ina…     

水下机器人运动的S面控制方法

由于水下机器人的强非线性以及系统存在不确定性，同时考虑到港湾环境下水声的噪声大，因此，水下机器人进行精确作业时的运动控制一直是其实用化过程中困扰人们的问题，通常水下机器人的控制方式有PID控制器，神经网络控制器和模糊逻辑控制器三种，但是，由于这三种方法在实际应用中都存在一些参数难以确定的缺陷，为了解决这一问题，本文从模糊逻辑控制方式出发，借鉴PID控制的结构形式，推导出一种全新而简单有效的控制方法，定义为S面控制法，从水下机器人的水池试验和海上实验来看，不论是定点的控制精度还是运动过程中的控制效果都较令人满意，尤其是在风浪，潮流都比较大的海上实验中得到验证，鲁帮性很好。     

基于模糊理论的抗差Kalman滤波算法

动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制质量.在实践中,观测向量及其动态模型信息均可能存在异常,此时若仍利用标准Kalman滤波,则状态滤波解将极不可靠.在标准Kalman滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出了一种基于模糊理论的抗差Kalman滤波算法.该方法是依据滤波处理后的数据残差,利用模糊理论构造等价权,从而有效控制粗差对导航解的影响,并用算例验证了该方法的可行性和有效性.     

基于模糊理论的抗差Kalman滤波算法

动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制质量。在实践中,观测向量及其动态模型信息均可能存在异常,此时若仍利用标准Kalman滤波,则状态滤波解将极不可靠。在标准Kalman滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出了一种基于模糊理论的抗差Kalman滤波算法。该方法是依据滤波处理后的数据残差,利用模糊理论构造等价权,从而有效控制粗差对导航解的影响,并用算例验证了该方法的可行性和有效性。