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[发明专利]静电除尘用电源的模糊预测控制系统及方法-CN201510560484.X有效
发明人：曾庆军;吴尚 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2015-09-06 - 公布日： 2018-01-30 - 主分类号： B03C3/68 文献下载
摘要：本发明公开一种静电除尘用电源的模糊预测控制系统及方法，模拟信号采集单元将采集到的模拟信号转换为电号，进行滤波等调理后输出至T‑S模糊控制器，T‑S模糊控制器根据调理后的信号先辨识出T‑S模糊模型的前件和结论部分，得到T‑S模糊模型，再将T‑S模型转化为阶跃响应模型，将阶跃响应模型输出至预测控制器23作为预测模型；预测控制器利用阶跃响应模型作为预测模型，进行滚动优化及反馈校正，输出控制信号至数字逻辑单元；控制信号经过数字逻辑单元后作为控制驱动单元的驱动信号，对电源进行模糊预测控制；解决了静电除尘系统难以建立数学模型的问题，使预测控制器对精准的数学模型的依赖性降低。
静电除尘用电模糊预测控制系统方法

[发明专利]数控机床虚拟轴运动控制方法、装置、设备及存储介质-CN202310342829.9有效
发明人：杨之乐;胡天宇;饶建波;吴承科;肖溱鸽 -专利权人：中科航迈数控软件（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G05B19/408 文献下载
摘要：本发明公开了一种数控机床虚拟轴控制方法、装置、设备及存储介质，其方法包括：获取输入数据，输入数据包括数控机床虚拟轴的当前状态和用户输入的控制数据；对输入数据进行模糊化处理，得到模糊集合；将模糊集合输入至模糊逻辑模型进行预测，得到预测数据，模糊逻辑模型利用数控机床虚拟轴运动控制相关的数据训练得到，模糊逻辑模型包括模糊规则库和推理机，模糊规则库描述输入和输出之间关系规则；对预测数据进行去模糊化处理，得到控制虚拟轴运动的输出数据本发明通过利用模糊逻辑模型根据虚拟轴当前状态和用户的输入来预测虚拟轴的未来动作，能够提高数控机床加工精度和效率，具有较强的自适应性。
数控机床虚拟运动控制方法装置设备存储介质

[发明专利]基于MEEMD与最优组合集成的电力负荷三角模糊预测方法-CN202211318864.9在审
发明人：朱家明;宋楠;娄星华;汪小曼 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及基于MEEMD与最优组合集成的电力负荷三角模糊预测方法，与现有技术相比解决了电力负荷预测值通常为实值序列而造成信息损失的缺陷。本发明包括以下步骤：数据集的获取；数据集的分解；进行单项模型预测；构建三角模糊最优组合预测模型；电力负荷三角模糊预测结果的获得。本发明对电力负荷数据的原始数据进行经验模态分解，构建三角模糊数，使用XGBoost、MSVR、MLP三种模型进行组合预测，利用MEEMD算法与最优组合集成技术提高了预测的精度，分散了预测的风险。
基于 meemd 最优组合集成电力负荷三角模糊预测方法

[发明专利]一种基于模糊控制的内模补偿控制方法-CN201610318296.0在审
发明人：周琳;周武能 -专利权人：东华大学
申请日： 2016-05-13 - 公布日： 2016-09-07 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模糊控制的内模补偿控制方法，包括被控对象，所述被控对象两端并联有预测模型，所述预测模型的输出与被控对象的输出之差通过模糊原理调整模糊控制器的增益；所述模糊控制器的增益用于改变预测模型的输出，使得预测模型的输出与被控对象的输出之差趋于零。
一种基于模糊控制补偿方法

[发明专利]基于掩码的图像去模糊模型及方法-CN202110659150.3有效
发明人：高钦泉;李茹;郑伟鑫;郭立;谢军伟;童同 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于掩码的图像去模糊模型及方法，其特征在于：其首先提出了一个掩码预测模型以实现对各种模糊核的准确预测。然后，提出了一个基于掩码的去模糊模型，该模型利用模糊估计模块和去模糊模块，以交替迭代的方式实现图像模糊掩码的去除。最后,本发明采用两阶段的训练方式，第一阶段单独进行掩码预测模型的实现，将得到的掩码图像送入第二阶段，第二阶段进行去模糊工作，实现图像模糊的准确去除。
基于掩码图像模糊模型方法

[发明专利]一种基于模糊自适应控制器的温度控制方法-CN201310647493.3无效
发明人：薛运田;陈帝伊;张阳;张振铎 -专利权人：西北农林科技大学
申请日： 2013-12-03 - 公布日： 2014-07-23 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊自适应控制器的温度控制方法，由模糊自适应控制器、三相调压模块、加热模块、温度传感器实现，其中模糊自适应控制器由广义预测控制和模糊控制组成。本发明通过将广义预测控制和模糊控制结合，产生了模糊自适应控制器，根据系统不同的误差情况，由模糊自适应控制器自行选择广义预测控制或者模糊控制实现对加热系统的灵活控制，使加热更加均匀，温度控制更加精确，从而提高工业生产效率
一种基于模糊自适应控制器温度控制方法

[发明专利]基于跨声速风洞风速精度控制方法及系统-CN201810860426.2有效
发明人：赵媛;刘闪 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-08-01 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G01M9/02 文献下载
摘要：本方法包括如下步骤：S1、对不同预设工况下风洞流场预测模型输入的变量进行数据归一化的模糊处理；S2、根据预设工况建立风洞流场预测模型的模糊模型规则库，根据模糊处理后的变量得到具有多条规则的零阶TS模糊模型，建立TS模糊系统的模糊推理规则；S3、依照模糊推理的规则得到输入变量满足第M条模糊规则的匹配度；S4、将求解的匹配度代入TS模糊模型，将各条规则的输出按照各自所占的权重进行加权，得到符合吹风试验精度的马赫数模型本发明采用模糊控制与预测控制相结合的方式，对马赫数精度进行控制，更符合吹风试验的精度，基于模糊模型推测的风洞流场预测模型更满足吹风试验的要求。
基于声速风洞风速精度控制方法系统

[发明专利]一种基于互补型模糊神经网络的能源用量预测方法和装置-CN201610195485.3有效
发明人：张定恩;杨滨;刘宝林;李光辉;李智滨;王修业;付家旗 -专利权人：天鸿泰(北京)科技有限公司
申请日： 2016-03-30 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于互补型模糊神经网络的能源用量预测方法和装置，其中所述方法包括：获取待测试能源对应的用能历史数据；将所述用能历史数据进行分类规整；对所述规整后的用能历史数据进行灰色处理，筛选出有效历史数据；将所述有效历史数据进行归一化处理；将归一化后的数据进行模糊处理；将模糊处理后的数据输入模糊神经网络模型中，由所述模糊神经网络模型预测出所述模糊处理后的数据对应的能源用量预值；对所述能源用量预值进行反归一化处理；将反归一化处理结果进行白化处理，得到目标预测值，并输出所述目标预测值。通过本发明提供的基于互补型模糊神经网络的能源用量预测方案，能够提升能源用量预测结果的准确性。
一种基于互补模糊神经网络能源用量预测方法装置

[发明专利]一种基于FTS的电网负荷预测方法-CN202310440974.0在审
发明人：侯丽钢;沈鑫;张李奇;范乐松 -专利权人：国网江苏省电力有限公司南通市海门区供电分公司;国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06Q10/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FTS的电网负荷预测方法，将采集到的初始数据集及历史负荷进行主成分分析，将预处理后的历史电量负荷进行排序，并将排序后的电量负荷按照标准差的0.5倍进行分段，然后定义模糊集、模糊化时间序列、构建二阶模糊逻辑关系和模糊趋势逻辑关系组；然后根据“前一状态”和“当前状态”模糊集预测下一状态变化趋势值，运用模糊集提高电力负荷预测的精度和速度。
一种基于 fts 电网负荷预测方法

[发明专利]一种基于模糊神经网络的间歇性电源出力预测方法-CN202211509335.7在审
发明人：田英杰;李凡;吴裔;赵莹莹;苏运;郭乃网;吴力波;黄之豪;施正昱 -专利权人：国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模糊神经网络的间歇性电源出力预测方法，方法包括：获取模型训练数据集，对模型训练数据集进行预处理，基于预处理后的模型训练数据集训练模糊神经网络模型，将实际数据输入训练好的模糊神经网络模型，得到实际预测结果；训练好的模糊神经网络模型包括：输入层；模糊化层；规则层；去模糊层；和输出层。与现有技术相比，本发明具有能解释预测结果的可靠性、贴近真实的输出等优点。
一种基于模糊神经网络间歇性电源出力预测方法

[发明专利]一种自适应模糊神经网络齿轮剩余寿命预测方法-CN201810304816.1有效
发明人：石慧;王钢飞;王婉娜;白尧;曾建潮;董增寿 -专利权人：太原科技大学
申请日： 2018-04-08 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G01M13/02 文献下载
摘要：一种改进型自适应模糊神经网络齿轮剩余寿命预测方法，属于机械可靠性技术领域，特征是实施步骤如下：1、利用振动传感器对齿轮退化实时监测；2、对齿轮疲劳状态进行特征提取，对齿轮磨损退化性能进行衰退评估；3、将模糊系统和神经网络结合，用神经网络自学习机制补偿模糊控制系统的不足，建立一种模糊信息模糊神经网络；4、在模糊处理层所有节点加入记忆单元，将上一时刻信息记忆并应用到此刻的输出上，使信息持续保存，加强信息前后关联，降低预测值与实际值偏差，建立改进型自适应模糊神经网络预测系统；5、根据训练改进型自适应模糊神经网络预测齿轮剩余寿命；优点是可有效地预测齿轮退化状态及实时剩余寿命，为齿轮预防性维修提供依据。
齿轮自适应模糊神经网络改进型剩余寿命预测神经网络剩余寿命预测模糊控制系统模糊神经网络机械可靠性预防性维修振动传感器齿轮磨损记忆单元节点加入模糊处理模糊系统模糊信息疲劳状态时刻信息实时监测特征提取退化性能退化状态预测系统有效地自学习关联退化输出衰退保存评估应用

[发明专利]一种基于区间二型T-S模糊模型的短期风速预测方法与系统-CN201711463836.5在审
发明人：李超顺;邹雯;甘振豪;陈昊;赖昕杰 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2018-05-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于区间二型T‑S模糊模型的短期风速预测方法与系统。方法中对历史实际风速观测数据进行变分模态分解VMD为K个模态，对每个模态进行属性选择和归一化处理，建立预测模糊模型；利用区间二型模糊C回归聚类IT2‑FCR对模型进行结构划分，并以实际观测风速数据与模糊模型预测结果的加权均方根误差为目标函数利用引力搜索算法从而得到以历史实际观测数据为输入的短期风速预测区间二型T‑S模糊模型。本发明采用一种新型的二型超平面隶属函数，可以提高风速模糊预测模型的辨识精度，能得到更精确的辨识参数，使得对应的风速预测结果与实际观测风速吻合更好。
一种基于区间模糊模型短期风速预测方法系统

[发明专利]一种基于FIG-ABC-SVR算法的锂离子电池剩余使用寿命预测方法-CN202210555956.2在审
发明人：李祖欣;陈佳;蔡志端;钱懿 -专利权人：杭州电子科技大学;湖州学院
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FIG‑ABC‑SVR的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，锂离子电池剩余使用寿命预测是电池健康管理的核心。该方法的具体步骤如下：首先，使用模糊信息粒化方法，将锂电池容量退化数据的时间序列划分为若干个子序列，作为操作窗口，将每一个产生的窗口进行模糊化，生成容量模糊粒子；然后，利用ABC‑SVR模型预测模糊粒子的两个参数最后，对预测的模糊粒子进行整合，对缺失的容量数据采用插值法补全，得到完整的容量时间序列值，通过与容量阈值比较，进一步得到锂电池的剩余使用寿命。本发明方法解决了SVR长期预测效果精度差的问题，同时，模糊信息粒化减少了SVR的训练样本数量，提高了计算效率，所提出的方法预测效果更精确，可广泛应用于锂电池剩余使用寿命预测。
一种基于 fig abc svr 算法锂离子电池剩余使用寿命预测方法

[发明专利]一种基于模糊细粒度特征提取的水泥质量软测量方法-CN202110481339.8有效
发明人：赵彦涛;张策;丁伯川;张玉玲;王正坤;闫欢;郝晓辰 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊细粒度特征提取的水泥质量软测量方法，属于水泥生产质量预测领域，首先选用互信息的方法选取与水泥游离钙含量相关的十二个变量作为辅助变量，对样本数据进行预处理，构建模糊细粒度特征提取软测量模型，将处理后的训练数据使用模糊隶属度函数对样本标签进行隶属度纠正，训练模糊隶属度预测模型，根据样本数据计算出的隶属度划分不同类别的数据集，分别对后续特征提取和预测模型进行训练，完成模糊细粒度特征提取软测量模型的训练，将水泥实时数据输入到模糊隶属度预测模型中，根据预测出的隶属度决定输入到哪个模型进行特征提取和预测，最后对模型的输出进行汇总，根据隶属度进行加权处理，得到游离钙的预测值。
一种基于模糊细粒度特征提取水泥质量测量方法

[发明专利]一种插电混合动力汽车变时域模型预测能量管理方法-CN202010129689.3有效
发明人：周健豪;薛源;薛四伍;顾诚;廖宇晖;刘军;张仁鹏 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： B60W20/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种插电混合动力汽车变时域模型预测能量管理方法，属于插电式混合动力汽车能量管理领域，所述方法主要包括：定义模糊控制器中的变量，对模型参数进行模糊化处理，定义模糊控制规则，完成模糊控制器的构建；获取当前时刻模糊控制器相关输入参数，通过模糊控制器输出预测时域增量ΔNp；将初始预测时域Npinitial与预测时域增量ΔNp叠加，对预测时域Np完成更新并作用于MPC控制器，实现并联式混合动力车辆变时域模型预测控制能量管理。采用本发明，可以有效解决采用固定预测时域的传统MPC难以适应工况变化的问题，有效提高能量管理策略的控制效果，进一步提高车辆的燃油经济性。
一种混合动力汽车时域模型预测能量管理方法