ANFIS控制

ANFIS控制（精选7篇）

ANFIS控制 篇1

0引言

钽属于稀有贵重金属,广泛应用于电子、化工、航空航天、超导、武器装备等领域[1,2]。湿法冶金是钽冶炼的主要方法之一[3,4]。在目前的实际生产过程中,钽湿法冶炼生产多为手工操作,劳动强度大,自动化程度低,而且反应过程中的加料量、加酸量、反应时间等也主要依靠经验确定,缺乏科学依据[5]。

自适应模糊控制[6]和神经网络[7]是两种常用的工业智能控制方法,但自适应模糊控制系统结构设计繁琐,适应性窄,不具备自学习能力; 神经网络内部单元连接物理意义不明,网络结构选择缺乏依据。自适应神 经模糊推 理系统 ( ANFIS)[8]既集成了自适应模糊控制和神经网络的优点,又弥补了两者的不足,因而广泛应用于钢铁等工业生产领域。但在钽冶炼控制领域,尚未见有自适应模糊系统、神经网络、ANFIS的应用。

为解决钽湿法冶炼主要依靠经验决策的问题,提高生产自动化程度,2012年作者提出基于ANFIS的钽湿法冶炼控制方法并用于实际生产。

1钽湿法冶炼过程及控制目标

用酸分解钽原料后萃取提纯得到钽金属、合金、化合物的冶炼方法称为钽湿法冶炼[3,4]。钽湿法冶炼过程大致可以分为3个阶段: ( 1) 预反应阶段。向钽原料和水的混合液中逐渐加入氢氟酸液,此阶段反应速度较慢且反应槽温度较低。( 2) 快速反应阶段。钽原料和氢氟酸快速剧烈反应,释放大量氢气,反应槽温度快速升高到最大值。( 3) 反应结尾阶段。混合液中剩余的少量钽原料在氢氟酸作用下完全分解,反应速度减慢并逐渐下降为零,反应槽温度也逐步降低。

湿法冶炼过程中会释放出大量氢气等易燃易爆气体,当反应剧烈、反应槽温度急速上升时, 这些气体极易发生着火、爆炸等事故,因此控制反应过程中氢气的体积分数十分关键。然而,氢气体积分数检测设备不但昂贵,而且极易被强酸腐蚀损坏,故在实际冶炼生产过程中,通常根据不同反应阶段,采取不同的加酸速度,控制反应中产生的氢气体积分数,确保反应槽温度平稳上升和湿法冶炼的安全生产。在预反应阶段,提高加酸速度促进反应进行; 在快速反应阶段,除在靠近反应温度最高点段采取较高的加酸速度以外,均要采用较低的加酸速度来抑制反应速度; 在反应结尾阶段,则主要是使剩余原料继续反应,无需使用额外的控制策略。这样,既可以避免反应速度过快给系统带来的危险,又可以有效防止反应速度过慢而导致的生产效率降低。

2系统结构及参数优化

根据控制目标,钽湿法冶炼控制模型如下:

式中: z为加酸速度; f(·) 为输入输出之间的复杂多变量非线性函数; x1为反应槽温度; x2为反应槽温度变化率,即5 min内反应槽温度的变化值。

根据式( 1) 可知,钽湿法冶炼控制模型是一个双输入、单输出模型,作者选择自适应神经模糊推理系统ANFIS作为钽冶炼的核心控制模块, 在ANFIS中使用多输入、单输出的Takagi-Sugeno模糊推理模型( 简称T-S模型)[9]作为控制模型。 用于钽冶炼控制的ANFIS结构见图1。

各层结构说明如下。

第1层: 模糊化层,计算输入的隶属度。

定义x1的论域为[0,6],分为前、中、后期3个模糊子集,对应3个反应阶段,在图1中分别用A11、A21、A31表示; 定义输入量温度变化率x2的论域为[0,1],分为零、正小、正中、正大4个模糊子集,在图1中分别用A42、A52、A62、A72表示。

根据钽冶炼要确保反应槽温度平稳上升的目标,选取钟形函数作为x1的隶属度函数,以确保系统具有很好的稳定性和快速性[10]。

由钟形函数表达式可得节点Aji的隶属函数

其中,n = 1时,m = 1,2,3; n = 2时,m = 4,5,6, 7 。

上述式中: n为输入个数; m为模糊子集个 数; am、bm、cm为前提参数,其初始值为随机数,并在后续的迭代过程中被不断优化,其中,am和bm确定钟形函数形状,cm为钟形函数的中心。

第2层: 计算出每条规则的适应度Oi( 2) 。

式中: wi为第i条规则的权重,i = 1,2,…,12。

第3层: 计算适应度的归一化值Oi( 3) 。

式中: μi为第i条规则的归一化权重。

第4层: 计算每条规则的输出。

定义输出量加酸速度的论域为[0,1],则每条规则的输出

式中: zi为T-S模型中第i条模糊规则的结论部分,第i条模糊规则可表示为

式中: pi、qi、ri为结论参数,对前提参数使用最小二乘法得到。

第5层: 计算输出z。

采用反向传播神经网络算法( BP算法) 来调整和优化最初随机确定的ANFIS前提参数。 BP算法的学习过程分为两个阶段: 正向传递阶段,将输入值经过图1中第1层至第4层的处理,得到第4层每个单元的实际输出zi; 反向传递阶段,计算zi与期望输出ti的误差,以此为依据调整对应节点的前提参数。误差函数

采用梯度下降法更新前提参数:

式中: η 为学习率,0≤η≤1; w( r) 为第r次迭代时w的取值,w !{ am,bm,cm} 。

在实际应用中,ANFIS需要多次重复迭代, 直到满足终止条件为止。

3控制流程

槽控机与反应槽相连,定时读取温度传感器采集的温度数据,并将其实时上传到数据库。系统定时读取数据库中的实时生产数据,经过数据预处理后计算得到x1和x2。采用图1所示的ANFIS控制模型根据x1和x2计算加酸速度z,并将指令下传到槽控机。槽控机根据指令调整加酸速度,从而实现对整个冶炼过程的控制。具体步骤如下。

步骤1: 数据预处理。槽控机每5 s采集一次反应槽温度数据,上传到数据库。为避免由于数据采集和传输造成的噪声,系统选择5 min为一个控制阶段,将5 min内反应槽温度的平均值作为x1; 取相邻两次温度值x1的差作为温度变化率x2。

步骤2: 若x2为负值,则表明进入反应结尾阶段,此时控制结束; 否则,转步骤3。

步骤3: 输入值数据尺度变换。用式( 10) 将输入x1变换至[0,6],将输入x2变换至[0,1]。

式中: x'为转换后的数据,其变化范围 为[x'min, x'max]; x为实际输入数据,其变化范围为[xmin, xmax]。

步骤4: 根据式( 7) 计算ANFIS的输出z,此时的输出结果在[0,1]范围内。

步骤5: 将输出z作为变量代入式( 10) ,由 [0,1]变换为实际的加酸速度。

整个控制流程如图2所示。

4实验验证

作者使用2011年宁夏东方钽业股份有限公司的真实生产数据验证提出的控制方法。

构建的ANFIS模型的参数详细信息见表1。

对ANFIS训练500次后,分别得到x1和x2的隶属函数曲线如图3所示,其中,横轴代表自变量的论域,纵轴表示隶属函数。

由图3( a) 可以看出,x1模糊子集隶属函数曲线较宽,表明其稳定性较好; 由图3( b) 可以看出,x2中间部分的隶属函数较窄,表明其具有较高的分辨率和灵敏度。这样,保证系统不但稳定性较好,而且灵敏度较高。

采用ANFIS控制、模糊控制、基于BP神经网络的控制方法分别控制加酸速度,使反应槽温度随时间上升到最高值的曲线如图4所示 。由图4可以看出,采用ANFIS控制的温度变化曲线更为平滑,说明反应槽温度的上升比较平稳。

5结语

提出的基于ANFIS的控制方法,为钽湿法冶炼中加 酸速率的 合理控制 提供了依 据。自2012年起,该方法应用于宁夏东方钽业股份有限公司,运行效果良好,达到了反应槽温度平稳上升的目标,为钽湿法冶炼的安全生产提供了保障。

摘要：针对钽湿法冶炼生产决策主要依靠经验的问题,提出基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的钽湿法冶炼控制方法。在分析钽湿法冶炼控制目标的基础上,构建控制模型,描述ANFIS结构与技术实现,并给出详细控制流程。实验结果表明,该方法实现了反应槽温度的平稳上升,能够确保钽湿法冶炼的安全生产。

关键词：自适应神经模糊推理系统,钽湿法冶炼,神经网络,模糊控制

ANFIS控制 篇2

风力发电机组的变桨距系统是一个强耦合、高阶非线性的系统[1]。风力发电系统参数复杂, 实际运行过程中会遇到阵风、渐变风和负载变化等情况, 如何保证在参数不能精确可知的情况下使设计的控制器不仅算法简单, 而且具有较强的鲁棒性和良好的动态性能是风力发电机组变桨距控制研究中一个值得关注的问题。智能控制是解决这一控制难题的有利工具, 文献[2]提出了基于模糊控制的变速变桨运行控制方法。仿真结果表明, 所提出的不依赖于风速测量和精确系统数学模型的控制策略, 可以很好地稳定风电机组输出功率。文献[3]设计了模糊RBF神经网络控制器, 并将其应用于大型变速变桨风力发电机组的变桨距控制中。文献[4]提出了一种基于准滑动模态控制变桨距控制器, 有效消除抖振现象, 取得了较好的控制效果。此外, 模糊自适应、神经网络自适应等多种先进控制策略及其结合控制也在变桨距控制中得到了广泛应用[5]。

自适应神经模糊推理系统 (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS) 将模糊控制和人工神经网络有机地结合起来, 使其既具有模糊控制不要求掌握被控对象精确模型及强鲁棒性的优点, 又具有神经网络自学习及高控制精度的优点。本文提出了采用ANFIS控制策略进行风力发电机组变桨距控制, 使风机输出功率稳定在额定值附近, 实验结果表明, 其具有较强的鲁棒性和动态性能, 控制效果比较理想。

1 ANFIS基本原理

自适应神经模糊推理系统是一种由神经网络和模糊推理系统结合的智能控制算法, 融合了神经网络的自学习能力和模糊控制的推理能力[6]。

ANFIS结构框图如图1所示。

设系统为两输入单输出系统, 采用一阶Sugeno模型, 则有两条模糊控制规则:

规则1:if x is A1and y is B1, then f1=p1x+q1y+r1;

规则2:if x is A2and y is B2, then f2=p2x+q2y+r2;

由图1可知, ANFIS共分为5层:

第1层:模糊化层, 输出对应模糊集的隶属度。

式中x和y为节点的输入;Ai和Bi为与输入相关的模糊变量;μ为隶属度函数;O1i为第1层的第i个节点的输出。

第2层:计算模糊规则激励强度, 即为相应输入信号的乘积, 图中用∏表示。

式中O2i为第2层的第i个节点的输出。

第3层:激励强度归一化计算。

式中O3i为第3层第i个节点的输出。

第4层:计算对应每条规则产生的输出信号。

式中O4i为第3层第i个节点的输出。

第5层:计算总输出。

式中O5i为第3层第i个节点的输出。

ANFIS的结构是一个多层前馈网络, 各层之间的连接权值可以通过给定的样本数据来进行自适应调节[7]。通常参数学习都是采用反向传播算法, 为了使其具有更快的训练速度, 本文中参数学习采用混合学习算法。

当前向传递时, 给系统输入一组样本数据, 通过各节点的函数计算出每层各节点的输出, 然后通过线性最小二乘估计对模糊规则后件的结论参数进行辨识, 计算每组输入数据的输出误差;当反向传递时, 用最速梯度下降法将误差从输出节点反向传递到输入节点, 并对模糊规则的前件参数 (也就是隶属度函数形状参数) 进行调整。依次反复循环, 直到输出满足误差标准或达到迭代次数为止。

2 基于ANFIS的变桨距控制

2.1 风机模型

风力发电系统的叶片将风能转化为风机动能的过程是一个复杂的气动力问题。风力发电机组的输出功率主要受三个因素的影响, 可利用风能、发电机的输出功率曲线和发电机对风速变化的响应能力分析。采用叶素理论建立风机的数学模型。

风轮从风能中捕获的功率可以根据下式计算:

式中Pr为风机吸收功率;Cp为风能利用系数;β为桨距角;λ为叶尖速比;ρ为空气密度;R为风轮半径;Vw为风速。

式中ω为风轮转速。

风能利用系数Cp受叶尖速比λ和桨距角β的影响, 精确计算需要空气动力学和有限元分析方面的知识。本文采用以下函数计算:

由上式可知, 稳定运行时, 对于固定的桨距角β, 存在最佳叶尖速比λopt和最大风能利用系数Cpmax保持不变;当风轮转速达到最大值后, 相对于风速的变化, 也必存在最佳桨距角βopt使风能利用系数Cp最大, 即在高于额定风速时, 系统采用变桨距调节, 同时协调控制发电机电磁转矩, 将风机转速及系统输出功率维持在额定值附近。

2.2 基于ANFIS的桨距角控制

当风速高于额定风速时, 风力发电机组的输出功率高于额定输出功率, 受机械强度、发电机容量和变频器容量等因素的限制, 需要降低风轮对风能的捕获, 保护风力发电机组的机械结构不受损伤。由风力机空气动力学特性的分析可知, 通过对桨叶桨距角的控制可以减少风轮捕获的风能。此处, 以风力机的额定转速与其实际转速的误差作为输入信号起动变桨距控制器, 进而将桨距角指令值反映为桨叶位置的变化, 以此使风力机的输出功率稳定在额定功率附近。

变桨距操作机构通常有电动变桨距和液压变桨距, 本文采用电动变桨距, 即通过对电动机的伺服控制来调节桨距角的变化, 图2为本文采用的桨距角控制框图。

由于风力机的桨叶转动惯量很大, 本文对桨距角控制系统进行了简化处理, 即采用一阶惯性环节来表示。将实测的发电机转速与发电机的实际转速比较, 得到的误差信号输入控制器中, 输出桨距角变化的参考值。将该参考值与实际桨距角比较, 通过桨距角控制器对桨距角进行调节, 其中, βmax为桨距角的最大调节值, βmin为桨距角的最小调节值, 从而保证桨距角在其之间变化。

3 仿真分析

为验证该方法的有效性, 采用MATLAB 7.0的Simulink进行仿真分析。

选取1 000个采样点的数据 (采样时间为5 ms) 作为训练样本数据。ANFIS训练采用混合算法, 初始步长取0.05, 递减速率取0.6, 递增速率取1.1, 若均方根误差达到0.000 3或训练次数达到5 000次, 则训练结束。

设风力发电机组的额定功率为800 k W, 额定风速为12 m/s, 风机额定转速为25 r/min。仿真中采用随机风速, 如图3所示。

图4为桨距角的变化曲线, 可以看出, 当风速随机变化时, 桨距角跟随风速变化而变化。

图5为风机转速波动曲线, 可以看出, 风机转速稳定在额定转速25 r/min附近。图6为输出功率波动曲线, 输出功率也保持在额定值800 k W。

4 结束语

提出了将自适应神经模糊推理系统应用于风力发电机组变桨距的控制方法, 自适应神经模糊推理系统不需要知道系统精确的数学模型, 它兼并了模糊控制的推理能力和神经网络不断学习的能力。通过仿真可知, 该方法改善了风力发电机组变桨距控制的动态性能, 具有较强的鲁棒性和自适应调节能力。

参考文献

[1]廖明夫, R.Gasch, J.Twele.风力发电技术[M].西安:西北工业大学出版社, 2009.

[2]韦徵, 陈冉.基于功率变化和模糊控制的风力发电机组变速变桨距控制[J].中国电机工程学报, 2011, 31 (17) :121-125.

[3]韩旭杉, 陈翡.基于模糊RBF神经网络的风电机组变桨距控制[J].电气传动, 2011, 41 (2) :36-39.

[4]张雷.滑模变结构控制在风力发电机组变桨控制中的应用[J].电气应用, 2009, 28 (4) :78-81.

[5]Bati A F, Leabi S K.NN Self-tuning Pitch Angle Controller of Wind Power Generation Unit[J].Power Systems Conference and Exposition, 2006, 29:2019-2029.

[6]张钧, 何正友, 谭熙静.一种基于ANFIS的配电网故障分类方法及其适应性分析[J].电力系统保护与控制, 2011, 39 (4) :23-29.

ANFIS控制 篇3

关键词：ANFIS,导弹,故障诊断

1 引言

随着我军装备的新型导弹的种类和型号的增加, 导弹在现代高科技战争中扮演着越来越重要的角色, 如何保证导弹武器系统处于良好状态的问题也越来越突出。导弹系统由于其结构的复杂性和运行过程受多种因素影响等特点, 使得其故障具有非平稳性、模糊性以及随机性等特点, 难用单一的判别函数将各种故障截然分开。模糊神经网络兼有模糊理论和神经网络的优点, 既能表示不确定信息, 又具有较强的学习能力和数据处理能力, 因此, 将模糊神经网络应用到导弹的故障诊断中, 对于提高导弹故障诊断效率和加快导弹研制进程都具有重要的现实意义。

2 模糊推理与神经网络集成

在复杂系统故障诊断领域, 由于系统故障的特征、原因普遍存在模糊性和复杂性, 故障症状和故障原因通常是一些模糊量, 因而用传统的二值逻辑法来处理显然存在不足, 而引入模糊数学的理论和方法, 可使诊断结果更加切合实际、更加准确。目前, 模糊信息的理论和方法在故障诊断中已得到广泛的应用, 并取得较好效果, 但由于这些方法都缺乏自学习能力, 很难摆脱诊断过程中的随机性。

模糊专家系统虽然是建立在被人容易接受的“IF…THEN…”表达方式之上, 且可以基于规模较小的故障样本库和推理规则, 快速判定故障。然而, 如何自动生成和调整隶属度函数和模糊规则, 则依赖于专家, 且缺乏自学习能力。神经网络对环境的变化具有较强的自适应能力和自学习能力, 但从系统建模的角度而言, 它采用的是典型的黑箱型学习模式。因此, 当学习完成后, 神经网络所获得的输入/输出关系无法用容易被人接受的方式表示出来;而且神经网络诊断方法存在故障判断中非此即彼的绝对性, 有时会使诊断结果与实际情况不符。而基于自适应神经网络的模糊推理系统ANFIS (adaptive neural fuzzy inference system) 则可将两者有机地结合起来, 既能发挥两者的优点, 又可弥补各自的不足, 两者结合, 可以发挥它们各自的优势。因此, 将模糊理论与神经网络融合, 取长补短, 建立一种基于模糊系统 (FS) 与神经网络 (NN) 融合的系统故障诊断方法, 来实现其模糊神经推理过程, 以提高整个故障诊断系统的学习能力和表达能力, 达到更有效地对系统进行故障诊断的目的, 适合导弹自动驾驶仪系统的故障诊断。

3 ANFIA的结构和工作原理

ANFIS使用给定的输入输出数据集构建一个模糊推理系统 (FIS) , 其隶属度函数参数可使用最速下降法 (或反向传播方法) 与最小二乘法相结合的混合学习算法进行调节, 允许模糊系统用要建模的数据进行学习, 使隶属度函数适应输入输出数据。因此与模糊推理系统和神经网络系统相比, ANFIS既可表达模糊语言变量, 又具有学习功能。

ANFIS中最常用的模糊推理模型为Sugeno模型, 其典型模糊推理规则为:If x is A and y is B ;then z = f ( x , y) , 其中:A和B为前提中的模糊数, z = f ( x , y) 为结论中的精确数。通常z = f ( x , y) 为x和y的多项式。当z = f ( x , y) 为一阶多项式时, 称为一阶Sugeno模糊模型。图1为有2个规则的一阶Sugeno模糊模型。

规则1:若x是A1, y是B1, 则f1=p1x+q1y+r1。

规则2:若x是A2, y是B2, 则f2=p2x+q2y+r2。

第一层:每个结点i是一个自适应结点, 结点函数是模糊集Ai或Bi的隶属函数, 可以是任何合适的参数化隶属函数, 其参数称为前提参数。其输出为模糊集Ai或Bi的隶属度。即:

O1, i=υAi (x) , i=1, 2

O1, i=υB (i-2) (x) i=3, 4

第2层的每个结点是一个标以П的固定结点, 它的输出是所有输入信号的积。即:

O2, i=ωAi (x) υBi (y) i=1, 2

每个结点的输出表示一条规则的激励强度。

第3层的每个结点是一个标以N的固定结点。其输出是第i结点计算第i条规则的激励强度与所有规则的激励强度之和的比值, 该层的输出称为规一化激励强度。即:

undefined

第4层的每个结点i是一个有结点函数的自适应结点, 该层的参数称为结论参数。

undefined

式中{ pi , qi , ri}为该结点的参数集。

第5层的单结点是一个标以Σ的固定结点, 用来计算所有传来信号之和作为总输出, 即:

undefined

这样就建立了一个功能上与Sugeno模糊模型等价的自适应网络。

4 实例仿真

自动驾驶仪由控制组合、陀螺组合、放大器组合、综合电源和舵机组合等组成。其主要功用是对导弹的3个通道姿态角进行控制和稳定, 即偏航通道、俯仰通道和滚动通道。图2给出了其结构图。

针对自动驾驶仪常见的6种故障, 利用积累的60组数据为样本建立ANFIS:

1) 随机抽取40组样本数据写入trnData.dat作为训练用样本, 其余写入chkData.dat作为检测用样本;

2) 利用genfis1函数自动生成一个FIS结构作为初始FIS,

fismat =genfis1 (trnData , numMFs , mfType) ;

3) 根据训练数据及检测数据, 采用混合学习算法对初始FIS结构进行训练, 在训练200次后, 得到一训练好的ANFIS系统, [fismat1, trnErr, ss, fismat2, chkErr]=anfis (trnData , fismat , numEpochs , NaN , chkData) ;

注:1表示没有故障;2表示阻尼陀螺仪及其线路故障;3表示线加速度传感器及其线路故障;4表示自由陀螺仪及其线路故障;5表示校正网络故障;6表示综合放大装置故障

4) 运用评价数据对训练好的ANFIS系统进行验证, 输出结果见表1。从中可看出, 对该系统的仿真结果令人满意。

5 结束语

1) 将模糊神经网络技术应用于故障诊断模糊推理过程, 不仅解决了故障征兆和故障原因的非线性映射问题, 而且实现了符号推理与神经网络推理的有机结合, 从而使故障诊断推理系统能够较好地模拟人类专家的逻辑思维和形象思维能力, 使整个推理系统结构层次清晰、容易理解, 且具有推理效率高、故障诊断正确的特点。

2) ANFIS 作为一种模糊工具, 在模糊控制领域的应用已越来越广泛。本文将它的应用领域扩展到故障诊断的模糊神经推理过程。当系统环境发生变化时, 利用神经网络的信息存储能力和学习功能, 更有效地利用人类知识, 处理不精确不确定的情况, 加强对未知或变化的环境进行学习和调节的性能, 使整个系统朝着自适应、自组织、自学习的方向发展。在复杂系统的故障诊断领域中, 由于系统故障的特征、症状、原因普遍存在模糊性和复杂性, 因此应用该工具进行故障诊断的模糊推理是高效可行的。

参考文献

[1]周东华, 叶银忠.现代故障诊断与容错控制[M].北京:清华大学出版社, 2000.

[2]李国勇.智能控制及其MATLAB实现[M].北京:电子工业出版社, 2005.

[3]黎洪生, 卓祯雨.ANFIS模糊神经推理机在故障诊断中的应用[J].控制工程, 2003, 10 (2) :153-155.

ANFIS控制 篇4

光电检测技术随着电子技术的发展已成为现代检测技术的重要组成部分, 理想的光电检测是把光信号全部转换成电信号, 即电信号可以完全反映光信号的信息, 但是光电检测系统又会受到各种因素的影响而产生误差, 因此要提高光电检测的检测精度就要进行误差补偿。误差补偿方法有硬件补偿法和软件补偿法, 硬件补偿法复杂并增加生产难度, 也难以做到全程补偿, 并且补偿硬件又能引起新的误差, 软件补偿法有最小二乘拟合法、查表法、线性插值法、曲线拟合法等[1,2], 大部分的软件补偿法都需要精确的数学模型, 把这些方法用在光电检测中, 误差补偿效果并不理想。光电检测系统接收到的是随时间变化的光信号, 很难找到精确的数学模型。

模糊技术和神经网络技术是最近几年发展比较快的两种技术, 这两种技术都不需要精确的数学模型就能够实现较好的控制效果, 但是模糊技术的模糊规则和隶属函数参数等都需要由操作技术人员或专家经验来判断选择, 缺乏在线自学习能力和自调整能力, 而神经网络虽然有较强的自适应学习能力, 但是不具备处理不确定信息的能力[3]。本文将自适应神经模糊推理系统应用于光电检测中, 是因为自适应神经模糊推理系统结合了模糊技术和神经网络技术的优点, 是基于神经网络的模糊推理系统, 它能够使模糊推理系统实现自动生成模糊规则和在线调整隶属函数参数等功能, 能很好地模拟出希望的或是实际的输入输出变量之间的关系, 模糊推理系统也具有了在线学习和自调整能力[4]。

1自适应神经模糊推理系统原理

自适应神经模糊推理系统是通过将给定的输入输出数据集来构造成的一种模糊推理系统, 它是基于T-S模型的模糊推理系统。该系统使用反向传播算法或其与最小二乘法结合成混合学习算法来调整隶属函数参数和生成模糊规则, 然后通过梯度下降法来训练、学习样本数据, 获取经验知识, 最后使系统能够模拟出给定的样本数据[3,4]。

1.1规则及隶属函数

T-S模型的规则由条件部分和结论部分组成[5,6], 其推理形式可以表示为

其中Gi (i=1, 2, …, n) 是第i条模糊规则;x1, y1分别是第i条规则的模糊输入变量;A1i, B1i分别是两输入变量对应的模糊集合, zi=qix1+piy1+ki为规则是输出, qi, pi, ki是结论部分参数。其输出模型为z= (∑n i=1qizi) /∑n i=1qi, 式中qi=∏n j=1Aij (xj) 表示对第i条规则的激活程度;Aij (xj) 表示xj对Aij的隶属度, 隶属函数常用高斯函数Aij (xj) =exp{- (xj-μij) 2/2σ2ij}, ij和μij分别是高斯函数的方差和中心, 对规则函数的定义为:φi (x) =qi (x) =qi (x) /∑n i=1qi (x) 。

1.2 ANFIS网络结构

基于T-S模型的ANFIS网络结构[6,7]。见图1

图1为一个具有两个输入、单个输出并每个输入变量有两个模糊集的5层ANFIS网络结构。

第一层:该层节点用于输入变量的模糊化, 其节点输出函数是:

O1, i=μAi (xi) , i=1, 2, 其中x1, x2为节点i的输入变量, O1, i是模糊集的隶属函数。根据所选择的隶属函数形式, 可以得到相应的参数集。

第二层:该层节点用于匹配规则的前件并计算出每条规则是适用度, 即将各输入变量的隶属度相乘, 得到各规则的适用度。O2, i=wi=μAi (xi) μBi (x2) , i=1, 2。

第三层:该层节点用于规则的适用度归一化计算, 第i个节点表示第i条规则的适用度与全部规则的适用度值之和的比, 比值为:${\rm O}{}_{3,i}=\overline{w{}_i}f{}_i=w{}_i/(w{}_1+w{}_2)‚i=1,2$。

第四层:该层节点用于计算每条规则的输出, 每个节点都为适用度节点, 其输出为:

${\rm O}{}_{4,i}=\overline{w{}_i}f{}_i=\overline{w{}_i}(p{}_{i}x{}_1+q{}_{i}x{}_2+k{}_i)‚i=1,2$。

第五层:该层为解模糊化层, 计算所有输入变量的精确化输出:

${\rm O}{}_{5,i}={\displaystyle \sum _i\overline{w{}_i}}f{}_i={\displaystyle \sum _{i}w}{}_{i}f{}_i/{\displaystyle \sum _{i}w}{}_i$。

通过以上五层的处理可以训练输入输出数据的隶属函数相关参数, 从而可以根据输入的数据较好的模拟样本数据。

2 基于ANFIS的光电检测系统

光电检测系统一般由光电器件、输入电路和前置放大器三部分组成, 光电检测系统会受到光电器件和前置放大电路的噪声的影响, 还会受到包括辐射源的随机波动和附加的光调制、光路传输介质的湍流等外部噪声的影响和环境温度的影响[8]。虽然通过优化检测电路和噪声匹配及近似计算可以减小误差的影响, 但是效果并不理想。本文使用的实验平台是基于光电二极管的光电检测实验平台, 测量的温度范围是 (6 ℃—20 ℃) , 光照度范围是 (0—200 Lx) , 光电二极管的主要噪声是由于光转换器件内部电阻和PN结中载流子随机涨落而引起的热噪声及散粒噪声, 这些噪声和光电二极管结构、材料、温度及工作电压及外部环境的干扰有关, 其前置放大电路的主要噪声是由前置放大器的噪声电压、噪声电流、环境温度变化及反馈电阻所引起的[9]。通过检测在不同光照度和不同温度下的光电流, 分析光电检测系统的影响, 最后利用自适应神经模糊推理系统进行训练、学习及自适应调节, 使输出的光电流能够较好的反映光信息。

2.1 实验及仿真

利用MATLAB模糊控制工具箱里的ANFIS, 自动生成FIS结构, 根据检测数据训练网络模型, 使系统能在给定的条件下输出满足精度要求的量。为确定自适应神经模糊模型结构, 首先把从光电检测实验平台测得的数据分成三组 (见采集数据表1) , 分别为ANFIS网络的训练样本、检测样本和测试样本, 将训练样本数据输入到ANFIS的输入层, 提取并生成对应的特征向量[10], 即是用于模糊神经网络训练的样本数据。本文建立的模糊推理系统选择的是网格法对实验数据进行预处理参数设置, 选择两个输入隶属函数的数量均为9, 采用网格法生成的系统规则共有81条, 输入隶属函数为高斯函数, 输出隶属函数为线性函数, 误差的容限采用默认值0, 训练步数设定为50, 使用反向传播法与最小二乘法的混合算法训练数据, 进行参数辨识。

2.2 仿真结果及分析

通过训练得到输入变量的隶属函数, 学习前后的隶属函数如图2, 图3所示, 通过对比分析可以观察出学习前后隶属函数的类型没有发生变化, 隶属函数参数发生了变化, 校正后隶属函数更能体现样本数据的分布特性[11]。图4为利用网格法训练过程中的均方根误差变化曲线, 基于网格法的ANFIS训练结果误差要比基于减法聚类法训练结果误差要小, 利用网格法进行实验数据的初始化处理, 经过10步训练后, 训练均方差达到0.000 158 7, 可见ANFIS网络有很强的非线性映射能力[12]。

经过ANFIS网络训练过的温度、光电流和光照度之间的映射关系输出曲面如图5所示, 曲线变化比较平缓, 收敛性能比较好, 较好的反映出三者之间的关系, 同时也比较符合实际的情况[13]。

3 结论

基于T-S模型的自适应神经模糊推理系统应用在光电检测中, 通过利用神经网络的自学习能力, 训练了系统的隶属函数参数, 使光电流可以充分反映光的信息, 因此这种方法在给定温度和实际检测电流的情况下可以得到精确的光照度信息, 克服了硬件补偿和部分软件补偿需要精确数学模型的缺点, 提高了检测精度。这种系统不仅具有模糊技术的模糊处理信息的优点还具有神经网络的自学习和自适应能力, 能够很好地应用于光电检测中, 也可以应用到其他的空间领域。

摘要：光电检测系统会受到各种噪声和环境温度变化的影响而产生一定的误差, 因此只有进行误差补偿才能够提高检测精度。为更好地实现误差补偿功能, 建立了基于光电检测的自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) , 这种Takagi-Sugeno模型的推理系统能够自动调整隶属函数参数和自动生成模糊规则, 克服了模糊控制系统缺乏在线自学习能力或自调整能力的缺点, 仿真结果表明这种推理系统模型适用于光电检测并能够提高光电检测的检测精度。

ANFIS控制 篇5

随着风电规模的进一步扩大, 其输出功率的波动性和间歇性对电网的影响日益加重。而风功率超短期预测正是解决风电有功功率稳定性问题的关键技术之一[1],高精度的超短期风功率预测也为风电与其他电源协调运行提供可靠前提。

风功率预测在时间尺度上可分为长期预测、中期预测、短期预测和超短期预测[1]。其中, 超短期风电功率预测是指0 到4 小时的风电输出功率预测, 且时间分辨率不小于15min, 其主要用于运行和控制[2]。根据国家电网公司调度通信中心制定的风电功率预测系统功能规范( 试行), 风电功率预测模型计算时间应小于5min, 超短期预测第4h预测值月均方根误差(RMSE)应小于15%。目前国内已经做了大量的风功率预测研究, 其中风功率超短期预测方面的研究有: 文献[1]结合小波降噪和弱化算子, 提出了一种基于时间序列预测模型的风电机组有功功率预测算法; 文献[2] 基于ARIMA时间序列模型建立了超短期风电功率预测模型, 并将该方法应用在了安全稳定预警系统中; 文献[3] 改进了现场投运的风电场超短期预测系统的多层前馈神经网络模型结构, 且预测结果的均方根误差约为14%~15%; 文献[4] 采用人工神经网络对风电场超短期功率进行了预测; 文献[5] 提出了基于相空间重构的风速和风功率超短期预测; 文献[6] 利用神经网络和时间序列对NWP风速和功率进行了预测; 文献[7] 提出了一种基于在线序贯极限学习机(OS-ELM) 的超短期风电功率预测方法; 文献[8] 提出了基于多模型的预测MS-RBF神经网络的组合模型; 文献[9] 建立了遗传算法优化支持向量机的模型。

针对目前的研究现状, 并结合风场的实际情况, 本文采用了结合神经网络和模糊推理的自适应神经模糊系统(ANFIS), 将其应用于风功率超短期预测。与其他神经模糊系统相比,ANFIS具有便捷高效的特点, 已在众多工程与科研领域得到了广泛应用, 均获得了较好预测、控制效果[10,11,12]。

2 自适应神经模糊推理系统

2.1 自适应神经模糊推理系统结构

自适应神经模糊推理系统(ANFIS) 是基于数据的建模方法, 该系统的模糊隶属函数和模糊规则是通过对大量历史数据的学习得到的, 而不是基于人为的经验或直觉给定的。与BP神经网络相比, 具有更强的自学习能力、鲁棒性和自适应性。它兼顾神经网络的非线性、自适应性和模糊推理系统处理复杂系统的优势,适用于多变量非线性系统的预测。经典ANFIS的结构如图1 所示。

以图1 双输入单输出的ANFIS为例,x1和x2为输入,y为输出, 规则库由以下4 条规则组成:

图2 的网络结构分为5 层: 模糊化层、规则推理层、归一化层、逆模糊化层和输出层。

第1 层: 模糊化层, 该层的神经元执行模糊化操作。变量x1、x2的取值分别用A1、A2、B1、B2 来表示,其是以神经元的模糊隶属函数表示的, 选用的隶属函数不同, 则输出的隶属度不同。设模糊隶属函数用f表示,则输出的隶属度 μA、μβ为:

第2 层: 规则推理层, 规则神经元从各自的模糊化神经元接收输入, 并计算它表示的规则激发强度 ωn。

第3 层: 归一化层, 该层的每个神经元接收来自上一层的所有神经元输入, 并计算给定规则的归一化激活强度。

第4 层: 逆模糊化层, 该层计算给定规则fn的带权重的后项值。

第5 层: 输出层, 该层对所有逆模糊化的神经元输出进行求和, 得出ANFIS的最终输出y。

公式(1) 到公式(6) 中,i,j=1,2;n=1,2,3,4。

当然, 图1 所示的自适应网络结构不是唯一的, 可以合并第3 层、第4 层, 得到一个只有4 层的等价神经网络, 在MATLAB2010b中ANFIS的自适应网络结构就是4 层。

2.2 ANFIS在MATLAB中的实现

本文ANFIS的学习算法是结合反向传播算法和最小二乘算法的混合算法。在ANFIS训练算法中, 每个周期由前向传递和后向传递组成。在前向传递中, 神经元的输出要一层一层的计算, 规则后项参数由最小二乘法表示。在Sugeno型模糊推理中, 输出y为线性函数。

在MATLABR2010b软件中, 提供的ANFIS计算步骤如下: 导入训练数据、测试数据和检验数据;确定各个输入变量的隶属度函数的个数和类型; 选择生成FIS结构的方式, 产生初始模糊推理系统;确定训练FIS的相关参数( 优化方法、误差容限、训练步长); 训练ANFIS; 用测试数据测试得到的FIS结构; 用检验数据检验得到的FIS结构, 若精度满足要求,FIS结构为所求模型。其中预测建模流程如图2 所示。

3 基于ANFIS的风功率超短期预测仿真实例

3.1 数据预处理

本文所用的数据来自山西某风场的实际运行数据,采样周期为15min, 共取连续3 个月的数据, 其中包括风场风机的实际有功出力以及测风塔在层高70m时测得的对应风速、风向和层高20m时测得的气温。由于篇幅限制, 图3 给出了其中1 天96 组数据的折线图。

由于调度限电的情况在风场时有发生, 而限电情况下不能真实反映风场的实际可出力情况, 所以需对取得的历史数据进行预处理。对数据进行筛选, 将调度限电情况下的数据组以及坏点数据组剔除后, 对其余数据进行整理后形成样本数据, 将其保存为text文档或.dat文件, 以便MATLAB调用。

3.2 建立ANFIS预测模型

在MATLAB2010b中进行仿真建模, 按照2.2 节中所述的步骤, 首先将筛选后的330 组训练数据( 取自2015 年1 月历史数据)、70 组测试数据( 取自2015 年2月历史数据) 和70 组检验数据( 取自2015 年3 月历史数据) 导入MATLAB的工作空间; 其次对各种参数进行设置。具体步骤本节中不再重复叙述, 实例参数设置如表1 所示。

实例中有3 个输入变量,1 个输出变量, 共112 条模糊规则,ANFIS结构图如图4 所示。

对训练数据进过100 次训练, 得到的预测结果如图5 所示, 预测误差曲线如图6 所示。平均预测误差为3.0479%。

在MATLAB2010b中编写m文件, 针对同样的数据样本, 用BP神经网络进行建模、预测, 其中隐含层设置为13 个神经元时, 训练结果如图7、图8 所示, 其中BP神经网络主要程序代码如下:

由图5 至图8 的预测曲线, 可以明显地看出, 基于ANFIS模型的预测精度要高于BP神经网络。对预测结果数据进行整理分析, 表2 给出了在同样的样本数据下,两种方法具体的预测误差值。

需要说明的是, 本文进行的基于BP神经网络的风功率超短期预测实验, 是为了与所提的ANFIS预测方法作比较, 所以两种方法采用了相同的数据样本。本文得出的基于BP神经网络方法的预测精度仅代表在该数据样本下得到的相对较高的预测精度。若样本数据增加,基于BP神经网络预测方法的预测精度将会改变。

4 结束语

ANFIS集神经网络和模糊理论的优点与一身, 并且使得二者互补, 在基于数据建模方面的优势显而易见。本文将ANFIS应用于风功率超短期预测, 由仿真实例的预测结果可以看出, 相同的样本数据下, 基于ANFIS的风功率超短期预测的精度要明显高于BP神经网络, 其RMSE为4.549%, 完全满足规范中小于15%的要求。但是,ANFIS也存在着不足: 随着输入变量的模糊隶属函数个数的增加, 学习速率会降低, 建模时间会加长。后续研究中应针对其不足改进基于ANFIS模型的预测方法。

参考文献

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[2]常康,丁茂生等.超短期风电功率预测及其在安全稳定预警系统中的应用[J].电力系统保护与控制,2013,40(12):19-24.

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[5]张晋华,程鹏等.基于相空间重构的风速和风功率超短期预测[J].人民黄河,2012,34(7):117-120.

[6]陈新娜.基于时间序列的超短期功率预测研究[D].长沙:长沙理工大学,2013.

[7]王焱.超短期风电功率预测及风电并网暂态切机控制研究[D].浙江:浙江大学,2014.

[8]周洪煜,赵乾等.风电机组输出功率超短期预测的组合模型研究[J].太阳能学报,2014,35(3):457-461.

[9]刘爱国,薛云涛等.基于GA优化SVM的风电功率的超短期预测[J].电力系统保护与控制,2015,43(2):90-95.

[10]康正亮,胥凯晖,杨传起.ANFIS在航材需求量预测中的应用[J].四川兵工学报,2015,36(1):84-87.

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ANFIS控制 篇6

关键词：小波分析,ANFIS,径流预报

1 预报原理与方法

1.1 小波分解原理

小波分析是一种时、频多分辨分析方法[1,2]。在实际分析计算中,可采用Mallat快速算法对水文时间序列进行多尺度分解。Mallat算法表述为:

$\{\begin{array}{l}c{}_{j+1}={\rm H}c{}_j\\ d{}_{j+1}=Gc{}_j\end{array}‚j=0,1,\cdots ,J(1)$

式中:cj为它的前一次分解cj-1的平滑逼近,c0代表原始信号X,则c1是在一个算子H的作用下对c0的平滑逼近;dj=cj-cj-1,它为相邻两次平滑逼近的差;H和G为L2(z)到L2(z)的算子,分别表示如下:

$\begin{array}{l}({\rm H}a){}_k={\displaystyle \sum _{n}h}(n-2k)a{}_n,h(n)=\langle \Phi {}_{01},\Phi {}_{0n}\rangle ‚\\ (Ga){}_k={\displaystyle \sum _{n}g}(n-2k)a{}_n,g(n)=\langle \phi {}_{01},\Phi {}_{0n}\rangle \end{array}$

式中:φ和Φ分别为小波函数和相应的尺度函数。

于是通过式(1)可以将原信号X分解为cJ和d1,d2,…,dJ(J为最大分解层数),cj和dj分别为原始信号X在分辨率2j下的低频信号和高频信号。采用Mallat算法进行小波分解,每一次分解后得到的低频信号和高频信号比分解前的信号点数减少一倍,点数的减少对预报不利。对小波分解后的信号进行重构可以使分解时减少的点数还原,重构算法为:

$C{}_j={\rm H}{}^{*}C{}_{j+1}+G{}^{*}D{}_{j+1}j=J-1,J-2,\cdots ,0(2)$

式中:H*和G*分别是H和G的对偶算子。设对cJ和d1,d2,…,dJ分别进行重构得到的信号分别为CJ和D1,D2,…,DJ,则有

$X=D{}_1+D{}_2+\cdots +D{}_J+C{}_J(3)$

1.2 小波预报方法

小波分解J层后,可选择不同的方法分别对1～J层的分解序列建模,将各层同期预报值相加得到该原始信号的预报值。具体如下:

现已知{tj|i≤M}时刻的xi值,要预报步k后的状态值,即求xM+k,由式(3)得:

$x{}_{{\rm M}+k}=c{}_{J,{\rm M}+k}+d{}_{J,{\rm M}+k}+d{}_{J-1,{\rm M}+k}+\cdots +d{}_{1,{\rm M}+k}(4)$

式中:cJ,M+k,dJ,M+k,dJ-1,M+k,…,d1,M+k通过对CJ和D1,D2,…,DJ分别建模预报得到。

1.3 分解信号的ANFIS预报模型

自适应模糊神经网络(ANFIS)[3,4]将人工神经网络与模糊理论有机地结合起来,用神经网络来构造模糊系统,利用神经网络的学习方法,根据输入输出样本来自动设计和调整模糊系统的设计参数,实现模糊系统的自学习和自适应功能,能够拟合逼近较为复杂的输入输出之间的线性和非线性映射关系,特别适用于复杂的非线性水文系统。

自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的网络结构如图1所示。

图1中,节点间的连线仅表示信号的流向,没有权值与之关联;方形节点表示带有可调参数的节点,圆形节点表示不带有可调参数的节点。ANFIS 的结构可分为5层。

第1层:隶属度Zij=μi(xj,θi),i=1,2,…,Mnum,j=1,2,…,Inum,其中Mnum为隶属函数的个数,Inum为输入变量个数,μ(·)为广义隶属函数,常用的隶属函数有三角形隶属函数、梯形隶属函数、高斯隶属函数和钟形隶属函数。三角形和梯形隶属函数形式简单,计算效率高,然而,由于这两种隶属函数都由直线段构成,在由参数指定的拐角点处不够光滑;高斯和钟形隶属函数具有平滑性和简洁的表示,是定义模糊集合最常用形式。式(1)为钟形隶属函数:

$\mu {}_i(x,\theta {}_i)=1/\left[1+\left(\frac{x-c{}_i}{a{}_i}\right){}^{2b{}_i}\right](5)$

式中:x和$\theta {}_i=[\begin{array}{ccc}a{}_i& b{}_i& c{}_i\end{array}]$分别为第i个隶属函数μi(·)的输入和前件参数集。

第2层:第k条规则的激励强度,其中Rnum为模糊规则的个数。

$W{}_k={\displaystyle \prod }^{{\rm I}{}_{num}}{\rm Z}{}_{ij},i\in [1,2,\cdots ,{\rm M}{}_{num}],i=1,2,\cdots ,R{}_{num}(6)$

第3层:归一化激励强度为该条规则的激励强度同所有规则的激励强度之和的比值:

$\overline{W}{}_k=\frac{W{}_k}{{\displaystyle \sum _{j=1}^{R{}_{num}}W}{}_j},k=1,2,\cdots ,R{}_{num}(7)$

其矢量形式为:

$\overline{W}=[\overline{W}{}_1,\overline{W}{}_2,\cdots ,\overline{W}{}_{R{}_{num}}]{}^{{\rm T}}(8)$

第4层:模糊规则的结论,即精确输出:

$\begin{array}{l}f{}_i=p{}_{i1}x{}_1+p{}_{i2}x{}_2+\cdots +p{}_{ij}x{}_i+r{}_i\\ i=1,2,\cdots ‚R{}_{num}‚j={\rm I}{}_{num}(9)\end{array}$

由所有{pij,ri}组成的参数集称为后件参数集。

第5层:网络整体输出通过加权平均得到

$y={\displaystyle \sum _{i=1}^{R{}_{num}}\overline{W}}{}^{{\rm T}}F(10)$

其中F=|f1,f2,…,fRnum|

本文采用混合学习算法(hybrid learning algorithm)来优选ANFIS中的参数,使得系统的最终输出结果与目标的误差平方和最小。该算法的核心思想如下:在向前运算中,保持所有前件参数的值不变,采用“递归最小二乘算法(recursive least squares)”来改进后件参数的值;然后,保持改进后的所有后件参数的值不变,采用“误差逆向传播法(error back-propagation)”来改进前件参数的值。具体方法请参见文献[3]。

对任一分解子序列,设P,T分别为ANFIS模型的预报因子输入和预报结果的输出序列,即

$\begin{array}{l}{\rm P}=[x(t-m)x(t-m+1)\cdots x(t-1)]\\ {\rm T}=x(t)\end{array}(11)$

则各时刻的训练数据对为:

$(x(t-m)x(t-m+1)\cdots x(t-1)x(t))$

式中:x为分解子序列;t为时间坐标;m为自回归阶数。

1.4 基于小波分析的ANFIS年径流预报模型

将水库年径流序列进行J次Mallat小波分解和重构,得到J尺度下的低频信号CJ和高频信号D1,D2,…,DJ;对各分解信号CJ,D1,D2,…,DJ分别建立ANFIS模型,确定模型参数,并进行预报;将各分解信号的预报结果合成,得到最终的预报结果,对结果进行精度分析。组合模型流程图如图2所示。

2 水库年径流预报实例

昭平台水库是淮河支流沙河干流上游一座以防洪、灌溉为主综合利用的大(Ⅱ)型水利工程。水库多年平均径流量5.82亿m3,年径流变差系数0.48,径流量偏少,且年际变化程度大,年径流过程表现为极强的随机性,使用常规方法进行分析和预报,其预报精度较差。现利用水库1952～1993年的入库径流历史数据,建立小波分析预报模型,确定模型参数;对1994～1996年的年径流进行预报。

根据小波分解和重构技术,以MATLAB小波分析工具箱为建模工具,采用的小波函数为Daubechies正交小波组中的db4小波,分解层数为2层,得到2个高频信号d1、d2和1个低频信号c2(图中为a2),如图3所示。

对分解后的高频信号d1、d2,低频信号c2,采用MATLAB工具箱中的anfis函数分别建立ANFIS预报模型。根据时间序列模型阶数的确定方法,选取输入变量个数为2,每个输入隶属函数为3个,隶属函数均采用钟形,经50次训练,达到较好的训练结果。用训练好的ANFIS对剩余样本进行检验,所得低频信号c2、高频信号d1和d2的ANFIS模型模拟和预报效果如图4～图6所示。

图4～图6显示出低频信号 、高频信号 和 模拟和预报效果均较好。将各分解信号ANFIS模型的预报结果合成,得到水库年径流序列模拟和预报值。图7显示了水库径流预报模型模拟和预报效果。

由于国内还没有统一的中长期预报精度评定标准,参照短期水文预报的评定标准,以相对误差绝对值小于30%作为许可误差的评定标准[5],则模型模拟合格率为85%,预报合格率为100%,模型模拟和预报效果均较好。

为进一步验证模型精度,对同样的训练(建模)样本和检验样本,采用单一ANFIS模型进行了模拟和预报,模型模拟合格率77.5%,检验合格率为66.7%。两种模型预报结果如表1所示。

3 结 语

本文提出的基于小波-ANFIS的水库年径流预报模型,通过小波变换把复杂的水库年径流序列分解为多个相对简单的子序列,对这些子序列分别采用与其相匹配的ANFIS模型进行预报,最后综合得到水库年径流序列的最终预报结果。该模型将小波分析的多分辨功能同ANFIS强有力的逼近功能结合起来,发挥了各自的优势,为具有高度复杂性时间序列的建模和预报提供了有力的工具。通过对昭平台水库实际预报结果与单一采用ANFIS预报结果的比较表明,本文提出的方法具有良好的预报精度,可以在非平稳时间序列预测中推广运用。

参考文献

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[2]S.A.Mallat.Multi-frequency channel decomposition of imagesand wavelet models[J].IEEE Trans.on Acoustics Speech andSignal Processing,1989,37(12):2091-2110.

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[4]张智星,孙春在,[日]水谷英二,等.神经-模糊和软计算[M].西安:西安交通大学出版社,2000.

[5]SL250-2000,水文情报预报规范[S].

ANFIS控制 篇7

汽车发动机是一个复杂的非线性系统。其故障的引发原因较多且难以诊断。发动机的振动参数异常是发动机常见的一种故障。若发动机的振动较大,不但乘坐不舒适,使驾驶员烦躁和疲劳,而且缩短零部件的使用寿命,甚至引起机械事故。因此如何建立良好的故障诊断数学模型来诊断汽车发动机的振动参数状况,对判断发动机工作是否正常,保证汽车运行的安全性和降低汽车发动机的维修费用都是有很大意义的。

近年来,人工神经网络和模糊理论在设备故障诊断中已得到广泛的应用。将模糊逻辑系统对先验知识的概括提取能力与神经网络对未知特性的学习归纳能力结合起来已成为现实。自适应神经模糊推理系统(ANFIS)是一种将模糊逻辑与神经元网络有机结合的新型模糊推理系统结构,它具有以任意精度逼近非线性函数的能力,泛化能力强和收敛速度快等特点。本文通过引入云模型,将ANFIS模型的输出结果进行连续化,并通过实例建模对比分析。本文建立一种基于ANFIS的汽车发动机故障诊断模型,采用减法聚类方法自适应地确定模糊系统的初始结构和参数,避免了盲目性和随机性,同时将云模型引入模型接口,提高参数优化效率[3]。

1 故障诊断模型及分析方法

故障诊断模型的核心是故障诊断算法,对于神经网络诊断过程,可以简化为样本输入—节点输出,如图1所示。为简化ANFIS模型并提高其学习速率和输出精度,将减法聚类方法应用于该模型的建立过程。ANFIS诊断模型初始结构的确定涉及模糊规则提取、输入和输出空间的模糊划分,初始参数选取等诸多问题,初始结构的确定对模型的性能以及训练效率有很大的影响。目前,常用的聚类算法包括有最近邻聚类法、模糊C均值法等。这些算法通常需要预先确定聚类数;同时规则的提取没有考虑输入输出数据的相关特性,聚类的结果往往是仅对输入空间的聚类划分。减法聚类是一种高效的估计类别数目和聚类中心的方法[4],该算法是通过建立山峰函数这个数据密度指标,自适应地确定聚类数及类中心,聚类结果可以确定ANFIS模型初始结构。

1.1 减法聚类过程

考虑有一个n维空间的包含N个样本数据点的样本集:Xi=[x(i),y(i)](1)

式中,x=(x1,x2,∧,xn),n为输入样本数据的维数;y为对应输出,i=1,2,∧,N。每个数据点均可能为聚类中心,设最终确定的聚类中心个数为K,聚类过程如图2所示。

1985年Takagi和Sugeno提出了一种非线性T-S模糊模型,即后来的Sugeno模糊模型,是一种对有精确输入、输出数据集产生模糊规则推理的系统化方法。它结合模糊逻辑与神经网络二者之优势,改善了传统模糊控制设计中必须人为地不断调整隶属度函数以减小误差的不足,采用混合学习算法调整前提参数和结论参数,自动产生模糊规则。后来,Tang Roger提出与一阶Sugeno模糊模型功能等同的基于自适应神经网络的模糊推理系统(ANFIS)用来实现Sugeno模糊模型的学习过程。ANFIS可以认为是Sugeno型模糊模型的神经网络实现,该网络是一个多层前馈网络,结构如图3。

假定模糊规则库包含两种规则:

网络共有5层,各层功能如下:

第1层:Ai和Bi为输入变量的模糊子集,该层节点的激活函数代表模糊变量的隶属函数,该层的输出代表模糊化结果,即隶属度,其中一个节点的传递函数可以表示为

通常使用的激活函数为高斯型函数。

第2层:将模糊化得到的隶属度两两相乘,该层的输出代表着模糊规则的强度或适用度。

第3层:将各条规则的适用度归一化:

第4层:计算每条规则的结论:

第5层:计算所有规则的输出之和,即系统输出:

Piqiri为未知参数,通过算法训练ANFIS可以按指定的指标得到这些参数,从而达到模糊建模的目的。

1.3 参数优化

为提高学习的速度和质量,将模型参数分解为非线性前提参数和线性结论参数,并采用混合算法进行参数优化[5,6]。首先固定前提参数,采用线性最小二乘估计算法优化神经网络的结论参数。系统总输出可表示为结论参数的线性组合,即

式中,{p1,q1,r1,p2,q2,r2}构成列向量D;φ、D、f为矩阵,其维数为;p*6、6*1、p*1

P为训练数据的组数。令误差指标函数为根据最小二乘法原理,要使J(D)达到最小，有：参数优化第二步,固定结论参数进行误差计算,利用梯度下降的误差反传算法训练前提参数。利用给定样本数据,重复上述优化步骤,直到满足误差指标要求或达到最大训练次数。

1.4 云模型优化输出

云是用语言值描述的某个定性概念与其数值表示之间的不确定性转换模型,或者简单地说云模型是定性定量间转换的不确定性模型。它主要反映宇宙事物人类知识中概念的两种不确定性;模糊性(边界的亦此亦彼性)和随机性(发生的概率)。云模型把模糊性和随机性完全集成在一起,研究自然语言中的最基本的语言值(又称为原子)所蕴含的不确定性的普遍规律,使得有可能从语言值表达式的定性信息中获得定量的数据的范围和分布规律,也又可能把精确的数值有效转换为恰当的定性语言值。云模型实现的算法为:

其中,mean()、stdev()分别为求均值和标准差的函数。为提高学习的为提高学习的速度和质量,将模型参数适应云模型发生器。利用给定样本数据,输入模型并通过云发生器,直到满足误差指标要求或达到最大训练次数。

3 汽车发动机振动参数故障诊断实例

发动机由于各零部件的结构和运行速度不同,致使不同零部件的故障特征频率分布在机体振动信号的不同频带范围内。通常某一个或几个频带内信号能量的改变即可代表一种故障情况。因此,可提取包含待诊断部件故障信息的频带能量值作为故障诊断的特征参数。本文以康明斯6BT5.9型发动机振动参数为例,对该型号发动机在由机身处获得65组加速度信号作为训练样本和65组测试样本。

3.1 原始数据与测试数据

3.2 ANFIS故障诊断模型与识别

建立ANFIS诊断模型如图4,隶属度函数均采用高斯型。为简化模型,采用减法聚类法对训练数据空间进行非线性划分,生成一个Sugeno型作为初始模糊推理系统结构,并采用云模型来优化模型参数。具体诊断流程如图5。同时利用相同的样本数据集建立ANFIS模型,并对两种神经网络的拟合能力及收敛速度进行比较。对比结果如表3及图7所示。

通过对比可见引入云模型后的ANFIS网络模型在训练速度、拟合能力以及收敛性方面均优于原始的ANFIS网络模型。故障诊断的实际值与识别值的对比如图7、图8所示。

3.3 模型结果对比分析

将传统的ANFIS与加入云模型的ANFIS结果对比如表3可以看出,加入云模型的ANFIS系统训练误差少,故障识别率高。

4 结论

本文在ANFIS模型的基础上引入云模型后,改进的ANFIS模型的识别率从88.75%提高到99.68%,而且训练误差也从0.12021降低至0.11526。表明了云模型的嵌入使得输出数据由离散型转化为连续型,可以提高原模型的识别精度和降低误差精度。云模型的加入,对于故障识别及相关领域的研究提供了新的思路。

参考文献

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