公开(公告)号：CN116430726A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310306020.0

申请日：2023-03-27

Applicant: 南通大学

Inventor： 赵敏 ,  黄欣 ,  覃文智 ,  万瑾

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提供了一种基于减法聚类和模糊神经网络的涡轮机组控制方法，属于工业自动化控制技术领域。解决了广义预测控制方法中未考虑到使用带有轮廓指数的减法聚类算法和模糊神经网络导致非线性系统控制性能下降的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：数学建模超临界锅炉涡轮机组非线性系统；S2：利用减法聚类算法、轮廓指数和平均轮廓系数确定最优聚类数和模糊规则数；S3：构建基于柯西型隶属度函数的模糊神经网络；S4：构建局部广义预测控制器。本发明的有益效果为：本发明利用带有轮廓指数的减法聚类算法自动确定最优聚类数及模糊神经网络中最优模糊规则数和模糊集数，在提升涡轮机组非线性系统的控制精度的同时降低控制成本。

公开(公告)号：CN116227570A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310173917.0

申请日：2023-02-28

Applicant: 南通大学

Inventor： 赵敏 ,  黄欣 ,  覃文智 ,  万瑾 ,  杨婧 ,  刘鑫 ,  梅子燕

IPC: G06N3/08 ,  G06F18/2321 ,  G06N3/043 ,  G06N3/044 ,  G06F30/27

Abstract: 本发明提供了一种基于密度聚类和循环模糊神经网络的涡轮机组预测方法，属于技术领域。解决了现有的预测方法中未考虑到历史输入数据的分布密度和聚类特性导致非线性系统输出的预测精度下降的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：构建超临界锅炉涡轮机组非线性系统；S2：利用DBSCAN聚类算法自动确定聚类数、局部线性子模型数和模糊规则数，并设计模糊规则；S3：构建循环模糊神经网络。本发明的有益效果是：本发明利用DBSCAN聚类算法自动确定模糊神经网络中最优模糊集数目，在降低计算复杂度的同时获得更高的系统建模预测精度，从而提高超临界锅炉涡轮机组输出的控制性能。

公开(公告)号：CN112925197B

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202110084937.1

申请日：2021-01-21

Applicant: 南通大学

Inventor： 万瑾 ,  毛艺颖 ,  赵敏

IPC: G05B13/02

Abstract: 本发明提供了一种基于有限时间的多智能体系统二分一致跟踪方法，引入有向路径权重积概念确定有向图中任意两点间存在间接关联的交互关系，并据此判断有向图是否结构平衡；构建有向图对应的增广无向图，利用有向路径权重积概念设计规范变换矩阵D；利用基于M矩阵的方法来设计李雅普诺夫函数中待定参数，确定有限时间情况下多智能系统收敛时间上界。本发明的有益效果为：本发明克服了交互拓扑中权重系数全为非负的缺陷，合理假设多智能体间相互协作与竞争并存，利用带符号的正负路径权重积来刻画图中任意两点间的交互关系，高效地确定多智能体系统有限时间的收敛上界，从而有效地解决了现有技术中收敛时间上界计算困难的问题。

公开(公告)号：CN112925196A

公开(公告)日：2021-06-08

申请号：CN202110080128.3

申请日：2021-01-21

Applicant: 南通大学

Inventor： 万瑾 ,  毛艺颖 ,  赵敏

IPC: G05B13/02

Abstract: 本发明提供了一种基于固定时间的多智能体系统二分一致跟踪方法，使用符号图确定有向图中节点间的交互关系和设计规范变换矩阵D，与有限时间二分一致跟踪方法的不同，固定时间二分一致跟踪不需要系统的初始状态信息，就能实现系统的二分一致跟踪；最后提出了一种基于M矩阵的方法来估计李雅普诺夫函数中所有待估参数，确定固定时间情况下系统收敛时间上界。本发明的有益效果为：本发明为了提高收敛速度和打破需要系统初始状态的局限性，制定了固定时间控制协议来解决不确定有界输入下多智能体系统二分一致收敛问题，此外还设计了基于M矩阵的新方法，高效地确定系统固定时间收敛上界，从而有效地解决了现有的系统收敛时间上界难以估计的问题。