【摘 要】
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本文基于模糊理论,灰色预测和在线转换算法提出了一种灰色模糊预测控制器.这个灰色预测器被用来精确关键信息和减小从传感器传出的不确定时间序列信号的随机性,发送预测信息
【机 构】
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武汉理工大学理学院,湖北武汉430070
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本文基于模糊理论,灰色预测和在线转换算法提出了一种灰色模糊预测控制器.这个灰色预测器被用来精确关键信息和减小从传感器传出的不确定时间序列信号的随机性,发送预测信息给模糊控制器.传统的模糊控制理论和方法有很多缺点,如随机性非常大,在选择步长方面做的不是很好,在传统的控制方法中,由于系统和传感器的噪声和人们识别能力的局限性,人们所获得的信息和控制的相关规则通常在一定范围内是不确定的和很有限的,这些可以影响到模糊控制系统的运行时间和适应性,尤其是对一种本身固有不确定性的网络控制系统,例如包裹丢失和时间延迟等.改变步长需要人为操作,这点导致步长的改变方面变得很麻烦,最终导致控制的效果比较差,而本篇文章中推导出了完整的数学模型和给出了收敛的充分条件.考虑到系统反应在不同周期的错误反馈,为了获得较好的传输性能和反应状态的稳定性,本文采用了在线转换装置来适当调节灰色预测器预测步长的大小.当应用本文中提出的方法后,从系统中获取的实验结果展示出了控制的精确度有很大的提高.
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