收藏本站
《上海海事大学》 2007年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

粗糙集理论及粗糙混合智能方法在船舶电力系统中的应用研究

张腾飞  
【摘要】: 目前,船舶控制向着自动化和智能化的方向发展,发电机系统的容量不断增大,船舶电力系统越来越复杂,对船舶电力系统的研究也提出了更高的要求。采用新的人工智能技术、方法研究船舶电力系统,进行智能化信息处理、动态建模和智能控制,并应用于船舶电力系统是有现实意义的。 波兰数学家Z.Pawlak于1982年提出的粗糙集理论(Rough Set Theory)是一种较新的软计算方法,它能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律,在某些方面可以弥补其它软计算方法的不足。粗糙集理论的发展以及粗糙集与神经网络的集成研究为船舶电站的建模与控制提供了一种新的思路和方法。目前,粗糙集理论在船舶电站电力系统中的研究和应用还较少,尚处在起步、探索阶段。本文利用粗糙集理论在智能信息处理方面的突出特点、强大的数据分析能力,以及神经网络的自组织学习、容错性能,对粗糙集理论以及粗糙集和RBF神经网络混合系统在船舶电力系统建模与控制中的应用进行探索研究。 主要研究内容包括: ●粗糙集理论算法研究 针对粗糙集方法只能处理量化数据以及传统离散化方法存在的缺点,提出了一种基于微粒群优化(PSO)的连续属性离散化方法,降低了连续属性离散化后决策表的不相容度;在深入研究粗糙集理论的基础上,发现了正区域的一些有用性质,提出了一种基于正区域的直接求核方法,并给出了两个利用正区域求取属性相对约简的算法;为了在属性约简的过程中省去对属性正区域的多次计算,引入了广义决策表这一工具,发现了一些度量属性核与相对约简的性质,提出了一种基于广义决策表的属性求核与约简算法,可以非常简单地求取属性的核与相对约简,所给算法既适用于相容决策表也适用于不相容决策表;由于从实际系统中采集到的数据所构成的信息系统往往是不完备的,通常要对其进行预处理,提出了一种不完备信息系统的属性相对约简算法;决策规则的约简是基于粗糙集智能信息处理的一个重要内容,基于二进制可辨矩阵给出一个简单的直接求取决策规则核的方法,并提出一种决策规则的约简算法。 ●基于粗糙集的径向基函数神经网络(粗糙-RBF网络) 粗糙集理论与神经网络都是智能信息处理较为有效的方法,但都有着各自的局限性,同时两者之间存在着许多互补之处,为两者的集成研究提供了理论基础。在深入分析径向基函数特性和网络结构的基础上,提出了一种基于粗糙集理论的RBF神经网络(粗糙-RBF网络)设计方法,利用粗糙集简化神经网络输入样本,确定RBF网络的中心向量候选集和扩展常数,结合正交最小二乘(OLS)算法构造RBF网络的结构。 ●基于粗糙-RBF网络的船舶发电机动态建模方法 粗糙集理论和神经网络的集成运用为处理包含不确定、不完整信息的复杂系统提供了一个强有力的工具,也为复杂系统的建模提供了一种新的思路。本文在对粗糙集理论与RBF神经网络集成研究的基础上,针对现有复杂非线性系统神经网络建模存在的缺点与不足,提出了一种基于粗糙-RBF网络的连续系统动态建模方法,并利用这种方法对具有复杂动态特性和不确定性的船舶同步发电机进行建模。 ●基于粗糙混合智能方法的船舶发电机励磁控制 粗糙控制是近年来兴起的一种新的智能控制方法,粗糙集理论处理不确定性问题的独特方式以及它与其它理论较好的融合性将有利于它在智能控制领域的进一步发展。尽管对粗糙控制已经进行了一些研究,但数量和所占据的地位仍然相对较小,并且都是学术上的而不是真正意义上的应用。在计算智能领域,通过各种理论与方法相结合的方式解决实际问题是目前的主要研究方向之一。本文探索了基于粗糙集理论的混合智能算法,并应用于船舶同步发电机的励磁控制系统中。针对船舶电力系统的特点,首次提出了基于粗糙-RBF网络辨识的发电机励磁神经PID控制和粗糙-神经网络逆前馈补偿的发电机励磁复合控制两种混合智能粗糙控制方法,仿真结果验证了所设计方法的有效性。
【学位授予单位】:上海海事大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:U665.1

手机知网App
【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 俞斌;不确定条件下散装液体化学品船安全评价方法及应用研究[D];上海海事大学;2011年
2 赵佰亭;混合决策系统的粗集模型及在转台故障诊断中的应用[D];哈尔滨工业大学;2010年
3 张艳荣;基于粗糙集理论的森林病虫害预测模型与算法的研究[D];东北林业大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 孙全玲;基于粗集和神经网络的建模方法研究[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2005年02期
2 刘文军,谷云东,李洪兴;基于区分矩阵求决策算法的约简[J];北京师范大学学报(自然科学版);2003年03期
3 刘文军,王加银,冯艳宾,谷云东,李洪兴;一种求粗糙集中最小属性约简的新算法[J];北京师范大学学报(自然科学版);2004年01期
4 郝丽娜,王伟,吴光宇,王宛山;粗糙集-神经网络故障诊断方法研究[J];东北大学学报;2003年03期
5 程仁洪;基于近似逆系统的异步电机复合控制方法[J];电机与控制学报;2001年03期
6 冯志鹏,杜金莲,宋希庚,迟忠先,葛玉林,孙玉明;粗糙集与神经网络集成在故障诊断中应用研究[J];大连理工大学学报;2003年01期
7 唐巍,郭镇明,李殿璞;混沌优化用于电力系统静态负荷模型参数辨识[J];电力系统自动化;2000年13期
8 张琦,韩祯祥,曹绍杰,顾雪平;用于暂态稳定评估的人工神经网络输入空间压缩方法[J];电力系统自动化;2001年02期
9 束洪春,孙向飞,于继来;粗糙集理论在电力系统中的应用[J];电力系统自动化;2004年03期
10 董立新,肖登明,李喆,刘奕路;基于油中溶解气体分析数据挖掘的变压器绝缘故障诊断[J];电力系统自动化;2004年15期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 谭天乐;基于粗糙集的过程建模、控制与故障诊断[D];浙江大学;2003年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘青峰;尹久仁;;神经网络智能诊断技术在混凝土结构中的理论实现与展望[J];四川建筑科学研究;2007年01期
2 赵彦辉;张乐文;邱道宏;仲晓杰;;基于粗糙集理论的隧道围岩模糊综合评判[J];四川建筑科学研究;2011年02期
3 王慧敏,郭伟;PSS和SVC对电压稳定性的影响[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2005年01期
4 崔芳芳;;基于MATLAB的三相变压器励磁涌流仿真分析[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2010年01期
5 吕俊;任雪萍;;一种基于粗糙集理论的变压器故障多变量决策树诊断方法[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2011年01期
6 于海涛;Rough集理论在数据约简中的应用[J];安徽教育学院学报;2004年03期
7 范程华;朱武;;专家PID温度控制在高真空磁控溅射镀膜机中的应用研究[J];合肥师范学院学报;2009年03期
8 徐文婷;李承鹏;;基于自适应遗传算法的离散化方法[J];合肥师范学院学报;2011年03期
9 张建功;刘宝权;刘佳伟;;液压AGC电液伺服系统单神经元自适应控制与仿真研究[J];鞍钢技术;2006年03期
10 胡龙军;陈一波;陶吉利;;基于神经网络参数自整定PID控制的应用[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2009年06期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 彭天好;孙继亮;汲方林;;变转速液压容积调速系统的控制结构[A];2004“安徽制造业发展”博士科技论坛论文集[C];2004年
2 尹宗成;;粗糙集理论在我国粮食产量预测中的应用[A];现代农业理论与实践——安徽现代农业博士科技论坛论文集[C];2007年
3 冯羽;马凤山;魏爱华;赵海军;郭捷;;灰色系统与神经网络组合模型在地下水水位预测中的应用[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(中)[C];2012年
4 危前进;董荣胜;孟瑜;崔更申;;基于粗糙集的机械装配知识发现方法[A];广西计算机学会25周年纪念会暨2011年学术年会论文集[C];2011年
5 刘艳红;李春文;汤洪海;;电力系统一般非线性综合切换励磁控制[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 ;Fuzziness in Covering Generalized Rough Sets[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 徐怡;李龙澍;李学俊;;扩充的基于集对联系度的粗糙集模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 李雄;党生;;基于Rough集理论的战场侦察情报处理[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 牛东晓;李金超;李金颖;刘达;;基于遗传算法的中长期电力负荷组合预测[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 李俊丽;张光辉;祝晓红;;新型智能变增益单神经元PID控制算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 于翔;基于网格的数据流聚类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 姜延吉;多传感器数据融合关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 汪木兰;神经网络硬化实现的共性技术在电力传动中应用研究[D];合肥工业大学;2010年
7 杨锦园;基于传感器管理的移动机器人融合算法研究[D];华中科技大学;2010年
8 邵宗凯;无刷双馈电机建模及智能控制策略研究[D];华中科技大学;2010年
9 王前;开关电源的协同控制理论及脉宽调制应用技术研究[D];华南理工大学;2010年
10 陈江辉;Buck型逆变器高阶系统布尔型滑模控制及反馈线性化最优控制研究[D];华南理工大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 徐旭;基于ARM的电阻点焊控制器[D];南昌航空大学;2010年
2 苗晋玲;基于ARM的三自由度直升机嵌入式控制系统设计[D];南昌航空大学;2010年
3 岳光亮;基于液压制动行星调速软起动系统的研究设计[D];山东科技大学;2010年
4 毛娟;用于矿灯充电的独立光伏系统研究[D];山东科技大学;2010年
5 王永;消防单兵综合信息采集系统研究[D];山东科技大学;2010年
6 张云波;基于DSP的三相四线制有源电力滤波器的研究[D];山东科技大学;2010年
7 于振涛;矿用液压支架搬运车辆结构设计与液压驱动系统性能研究[D];山东科技大学;2010年
8 刘鲁艳;基于PJR-2X型喷浆机器人的开放式算法平台研究与设计[D];山东科技大学;2010年
9 成志新;无气泵动态血压监测系统设计[D];山东科技大学;2010年
10 杨新忠;基于案例的地理时空过程表达模型研究[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郑怀国;谭翠萍;李光达;常春;;植物病虫害防治本体模型构建研究[J];安徽农业科学;2009年02期
2 杜宏光;杜云峰;徐建华;;我国森林病虫害的诊断与预测[J];现代农业科技;2010年20期
3 胡方;黄建国;褚福照;;基于粗糙集的武器系统灰色关联评估模型[J];兵工学报;2008年02期
4 张超;马存宝;宋东;许家栋;;基于粗糙决策树模型的复杂设备智能故障诊断[J];兵工学报;2008年09期
5 高春林,曾敬文;基于J2EE的WebGIS结构研究[J];北京测绘;2004年04期
6 刘永建;朱剑英;夏洪山;;基于粗神经网络的民用飞机故障诊断[J];北京航空航天大学学报;2009年08期
7 王霓虹;张艳荣;迟雨佳;;东北地区速生丰产林病虫害专家系统的设计与实现[J];北京林业大学学报;2009年S2期
8 唐海峰,张合,李豪杰;D-S证据理论在多传感器目标识别中的应用[J];传感器技术;2002年12期
9 李克政,刘铉基,黄敬林,王维胜,王辉,初景莲,黄冬生,王莉;落叶松鞘蛾防治指标的研究[J];东北林业大学学报;1989年01期
10 娄巍,安三玉,邓立文,李万海,李清宇,夏文富,李枫,单兴斗;杨柳毒蛾防治指标的研究[J];东北林业大学学报;1989年02期
中国重要报纸全文数据库 前1条
1 焦作市绿化委员会;[N];焦作日报;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 冯志鹏;计算智能在机械设备故障诊断中的应用研究[D];大连理工大学;2003年
2 崔广才;基于粗糙集的数据挖掘方法研究[D];吉林大学;2004年
3 白广来;船舶柴油机智能监测与智能诊断的研究[D];大连海事大学;2003年
4 张维英;集装箱船全航线配载智能优化研究[D];大连理工大学;2006年
5 邹大力;基于计算智能的结构损伤识别研究[D];大连理工大学;2006年
6 王红茹;动态系统的鲁棒故障检测与分离方法研究[D];哈尔滨工业大学;2006年
7 陈忠德;多传感器智能系统信息融合理论及应用[D];浙江大学;1995年
8 王晓辉;基于中间件技术的黄河水环境综合信息服务平台研究[D];西安理工大学;2006年
9 龚本刚;基于证据理论的不完全信息多属性决策方法研究[D];中国科学技术大学;2007年
10 陈增明;群决策环境下证据理论决策方法研究与应用[D];合肥工业大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张颖;基于程序演化的RS高效求核算法的研究[D];长沙理工大学;2010年
2 王跃宾;煤矿工广地表移动变形预警系统的研发[D];安徽理工大学;2010年
3 李文峰;基于农业数据元表示的数据挖掘研究[D];首都师范大学;2004年
4 胡滢;粗糙集理论在动态系统故障检测与诊断中的应用[D];南京理工大学;2004年
5 周化;基于粗糙集理论的动态约简研究[D];中南大学;2004年
6 侯雪燕;面向对象的方法在化学品船仿真中的应用[D];武汉理工大学;2005年
7 王海军;基于粗糙集理论的分布式故障诊断系统的研究[D];华北电力大学(北京);2005年
8 胡波;基于网络造林专家咨询系统的研建[D];北京林业大学;2005年
9 陆雯;精密伺服转台系统先进故障诊断技术研究与实现[D];南京航空航天大学;2005年
10 郑涛;基于数据元标准与粗糙集的数据挖掘技术研究[D];西南农业大学;2005年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 朱明星,张德龙;RBF网络基函数中心选取算法的研究[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年01期
2 李洪兴;因素空间理论与知识表示的数学框架(Ⅱ)──因素的充分性与概念的秩[J];北京师范大学学报(自然科学版);1997年02期
3 李洪兴;因素空间理论与知识表示的数学框架(Ⅰ)──因素空间的公理化定义与描述架[J];北京师范大学学报(自然科学版);1996年04期
4 黄曼磊,唐嘉亨,郭镇明;船舶电站物理模拟系统的研究[J];船舶工程;1998年02期
5 杨承恩,贾欣乐,毕英君;一种用于减摇的多变量自动舵控制器[J];船舶工程;1998年05期
6 王莉,宋晓峰,孟小利,严仰光;用支持矢量机建立电励磁双凸极发电机的非线性模型[J];电工技术学报;2004年09期
7 刘宜平,沈毅,童树鸿,刘志言;一种基于粗糙集理论的容错网络实现及其在故障诊断中的应用[J];电机与控制学报;2000年02期
8 程仁洪,涂奉生;电机调速系统中的多模态智能鲁棒控制器[J];电机与控制学报;1997年03期
9 常东来,沈传文,苏彦民;神经元逆控制在异步机调速系统中的应用[J];电力电子技术;1998年01期
10 韩居华;模糊集理论在电力系统中的应用综述及文献述评[J];电力情报;1997年01期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王荣荣;王利平;侯新刚;;基于变精度粗糙集的水电机组故障诊断[J];水利水电科技进展;2009年03期
2 黄从武,陈少昌;神经网络理论在电力系统磁控制中的应用[J];船电技术;1999年02期
3 黄强,刘永长,刘会猛,张俊;基于进化RBF网络的柴油机喷油参数研究[J];华中科技大学学报(自然科学版);2002年09期
4 杨耀华,李昕,江芳泽;基于改进OLS算法的RBF神经网络高速公路事件探测[J];交通运输系统工程与信息;2002年04期
5 李治友,陈才,曹长修;一种基于改进的RBF神经网络的铁水脱硫预报模型[J];重庆大学学报(自然科学版);2003年09期
6 张焱,沈振康,王平;基于RBF神经网络的背景估计及红外小目标检测[J];国防科技大学学报;2004年05期
7 刘翠玲,孙晓荣,张旻扬;RBF神经网络在超高压釜内油温软测量中的应用[J];仪表技术与传感器;2005年04期
8 曹长修;钱基业;何立新;;RBF神经网络在谐波检测中的应用[J];国外电子测量技术;2007年01期
9 陈进军;周刚;蔡琦;;基于RBF神经网络的核动力装置故障诊断方法研究[J];热科学与技术;2007年01期
10 荣盘祥;杨晶;胡林果;马广富;;基于RBF网络的SCARA机器人的运动学逆解[J];电机与控制学报;2007年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 薛士龙;刘荀;;基于M340 PLC的船舶电站监控系统研究[A];2011中国电工技术学会学术年会论文集[C];2011年
2 游培寒;王振家;;一种构造径向基神经网络的新型IPL算法[A];图像 仿真 信息技术——第二届联合学术会议论文集[C];2002年
3 张秀艳;王秀芳;王庆蒙;陶国彬;;基于RBF神经网络的非线性滤波研究[A];首届信息获取与处理学术会议论文集[C];2003年
4 宋宜斌;王培进;;一种改进的RBF神经网络预测模型[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年
5 田晓;颜勇;孔凡坊;顾德英;;新型神经网络在短期负荷预测中的应用研究[A];山东电机工程学会第五届供电专业学术交流会论文集[C];2008年
6 于秀丽;沈雪勤;;RBF神经网络的一种新的学习算法[A];第六届全国计算机应用联合学术会议论文集[C];2002年
7 周峰;黄从武;徐国顺;;两节点船舶电力系统的全阶数学模型及仿真[A];2009系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2009年
8 张东昌;符秀辉;;RBF神经网络在网络时延预测中的应用[A];第七届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2009年
9 王征;王永骥;;粒子群算法求解船舶电力系统故障重构问题[A];中国自动化学会中南六省(区)2010年第28届年会·论文集[C];2010年
10 耿厚才;饶柱石;崔升;;船舶传动轴系的动态建模与实验验证[A];2003大型发电机组振动和转子动力学学术会议论文集[C];2003年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 记者 吴秀霞;优化船舶电力系统设计需多方合力[N];中国船舶报;2010年
2 王熙亮;《电力系统稳定性及发电机励磁控制》[N];中国电力报;2007年
3 艾兰;南北软件荣获美誉[N];国际商报;2004年
4 陈洪;“精确种田”值得推广[N];农民日报;2006年
5 陈洪;“精确种田”值得推广[N];农民日报;2007年
6 成文;数字烟草双管齐下[N];计算机世界;2004年
7 ;领航中国新一代[N];计算机世界;2004年
8 林秋培;用友7000万“起兵”高端ERP[N];中国企业报;2003年
9 本报记者 顾汶;不愿做老三 杨春起跑VP平台[N];中国高新技术产业导报;2003年
10 ;ERP是一种态度[N];计算机世界;2002年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张腾飞;粗糙集理论及粗糙混合智能方法在船舶电力系统中的应用研究[D];上海海事大学;2007年
2 孟杰;船舶电力系统的非线性鲁棒控制研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
3 孙才勤;船舶电力系统建模仿真及动态稳定性研究[D];大连海事大学;2010年
4 王士刚;液压系统可视化动态建模技术及其软件实现方法研究[D];大连理工大学;2002年
5 梁协雄;数据库中的知识发现及其应用研究[D];重庆大学;2004年
6 周晓渊;电力系统电压稳定分析和控制研究[D];浙江大学;2006年
7 林成武;变速恒频双馈风力发电机励磁控制技术研究[D];沈阳工业大学;2005年
8 哈斯巴干;神经网络及其组合算法的遥感数据分类研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2003年
9 雷庆生;基于李雅普诺夫方法的电力系统变结构励磁控制研究[D];武汉大学;2004年
10 尹建川;径向基函数神经网络及其在船舶运动控制中的应用研究[D];大连海事大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 姚建明;基于神经网络的电液伺服系统智能控制研究[D];太原理工大学;2005年
2 陈文科;神经网络在项目总承包风险中的应用[D];西安建筑科技大学;2005年
3 张振;基于解析冗余的非线性系统故障诊断方法研究[D];南京理工大学;2005年
4 刘海勃;基于RBF神经网络的期货走势预测模型研究[D];大连海事大学;2006年
5 胡霞;NTS中学生认知能力评价系统的研究与应用[D];武汉理工大学;2006年
6 张平;遗传神经网络在PMSM控制系统中的应用研究[D];武汉理工大学;2006年
7 戎辉;移动机械手的分层控制结构及其协调控制方法研究[D];河北工业大学;2006年
8 林程军;采用单片机的电阻点焊智能控制器开发[D];沈阳工业大学;2006年
9 姜晓君;基于无线传感器网络的信息融合算法研究[D];郑州大学;2007年
10 吴明圣;径向基神经网络和支持向量机的参数优化方法研究及应用[D];中南大学;2007年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026