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双模糊结构电力系统稳定器的设计与仿真 被引量:2
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作者 田建设 莫娜 崔小磊 《低压电器》 北大核心 2007年第7期30-34,共5页
针对常规模糊电力系统稳定器(C-FPSS)的稳态性能差的缺点,提出了能在线调整量化因子的双模糊电力系统稳定器(D-FPSS)的设计方案。为简化计算、获得更快的响应速度,在Matlab的Fuzzy Logic工具箱下利用高木-关野模糊推理算法设计了双模糊... 针对常规模糊电力系统稳定器(C-FPSS)的稳态性能差的缺点,提出了能在线调整量化因子的双模糊电力系统稳定器(D-FPSS)的设计方案。为简化计算、获得更快的响应速度,在Matlab的Fuzzy Logic工具箱下利用高木-关野模糊推理算法设计了双模糊结构控制器。与C-FPSS相比,单机无穷大电力系统仿真结果表明了所设计D-FPSS具有更强的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 电力系统稳定器 模糊结构 高木-模糊模型 推理算法 鲁棒性
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基于pi-sigma神经网络的模糊建模与控制及其仿真研究
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作者 周蓉蓉 姚荣斌 李生权 《淮阴师范学院学报(自然科学版)》 CAS 2009年第4期284-287,296,共5页
提出了一种基于高木-关野模糊系统的pi-sigma神经网络结构、学习算法,并分析了学习算法的收敛性.用这种混合型pi-sigma神经网络系统去实现模糊规则及其隶属函数的修正,从而得到模糊推理的自适应性.在设计过程中,引入Zadel模糊取乘算子,... 提出了一种基于高木-关野模糊系统的pi-sigma神经网络结构、学习算法,并分析了学习算法的收敛性.用这种混合型pi-sigma神经网络系统去实现模糊规则及其隶属函数的修正,从而得到模糊推理的自适应性.在设计过程中,引入Zadel模糊取乘算子,使之适合基于梯度的学习算法.最后的仿真结果表明此种网络的有效性、优越性并且在非线性建模、控制等方面有重要的应用价值. 展开更多
关键词 PI-SIGMA神经网络 模糊建模 高木-模糊模型 非线性逼近 自学习算法
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