李顺林
- 作品数：4 被引量：19H指数：2
- 供职机构：上海海事大学物流工程学院电气自动化系更多>>
- 发文基金：上海市教委科研基金上海市教育委员会重点学科基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于模糊神经网络的非线性动态系统建模被引量：9
- 2005年
- 根据在柴油机试验中得到的输入和输出数据,利用一种模糊神经网络———自适应神经模糊推理系统(AN-FIS)建立了描述柴油机动态性能的T-S模糊模型.利用Matlab的模糊工具箱进行仿真,结果表明,该模型可以准确地描述柴油机在整个工作范围内的动态性能.并将ANFIS与BP神经网络做了比较,分析了ANFIS在参数收敛速度及建模精度上的优越性.该模型将被用于柴油机控制系统的性能分析和控制方案设计中.
- 殷娜李顺林
- 关键词：自适应神经模糊推理系统T-S模糊模型
- 基于T-S模糊模型的非线性系统辨识被引量：8
- 2004年
- 研究了非线性多变量系统的T S模糊辨识问题.提出一种利用测得的输入输出数据来计算非线性动态模糊模型的方法.使用模糊聚类简化了T S模糊规则及前提参数的生成,采用加权最小二乘算法得出结论参数.将该辨识器用于一类非线性系统的模糊辨识,并与模糊神经网络的辨识结果进行了比较,验证了所提方法的有效性.
- 李顺林肖健梅
- 关键词：非线性系统T-S模糊模型模糊聚类加权最小二乘法
- 基于T-S模糊模型的船舶柴油机动态模型辩识研究
- 动态非线性系统的建模与辨识是自动控制中重要的领域之一，对于很多存在着不确定性和复杂性的实际系统来说，很难使用传统的方法进行建模。而船舶动力系统就是一个船、机、桨配合工作的复杂系统，要实现船舶主机的控制，重要工作之一就是建...
- 李顺林
- 关键词：柴油主机模糊聚类非线性系统辨识
- 文献传递
- 基于T-S模糊模型的船舶柴油机动态辨识
- 2006年
- 考虑到船舶柴油机模型的非线性和负载的不确定性,用T-S(Takagi-Sugeno)模糊辨识方法建立了船舶柴油机的动态模型。采用模糊聚类简化了T-S模糊规则数的确定和前提中隶属度函数参数的生成,用加权最小二乘算法得出辨识结论中的线性参数。对船舶柴油机在稳态运行工况下作小偏差工况扰动实验,得到在油门尺度和负载变化下柴油机转速、涡轮增压器转速等输出数据,利用该数据建立了描述柴油机动态性能的T-S模糊模型。仿真结果表明,利用该算法能有效地辨识出柴油机转速、涡轮增压器转速、增压压力、空冷器压力等输出在小工况扰动下的变化模型。
- 肖健梅王锡淮李顺林
- 关键词：轮机工程柴油机系统辨识T-S模糊模型模糊聚类
