2) fuzzy inference system
模糊推理系统
1.
Fault detection and diagnosis based on fuzzy inference system for chiller;
基于模糊推理系统的制冷机组故障检测与诊断
2.
Industrial Process Data Mining Based on Fuzzy Inference System;
基于模糊推理系统的工业过程数据挖掘
3.
Then two fuzzy inference systems used for quality evaluation were constructed with electrode displacement and dynamic resistance signals respectively.
采集电阻点焊过程中的焊接电压、焊接电流和电极位移信号,提取过程信号特征,使用模糊推理工具,建立电阻点焊过程的喷溅识别系统,然后分别使用电极位移和动态电阻信号建立电阻点焊质量评估的模糊推理系统。
3) FIS
模糊推理系统
1.
Firstly,to construct the fuzzy inference system(FIS) model using the relation ship between bed mobility and separation efficiency,including imperfection and misplaced material,based on the operating experience and samples analysis,to evaluate the mobility of jig bed offline.
应用人工智能的方法建立了跳汰机床层松散状况的软测量模型,该软测量模型的建立分2步完成:首先根据工业现场的操作经验和化验分析结果,应用跳汰机分选效果主要指标(不完善度和错配物总量)与床层松散状况的关系建立模糊推理系统(FIS)模型,实现跳汰机床层松散状况的离线评价;然后根据浮标传感器的输出与跳汰机床层松散的关系以及跳汰机床层松散状况的离线评价结果,建立基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的跳汰机床层松散状况的在线估计模型。
4) fuzzy reasoning system
模糊推理系统
1.
In order to resolve the shortcomings of the traditional Kalman filtering,a new method is presented in which the fuzzy reasoning system is combined with the traditional Kalman technology.
为了解决常规卡尔曼滤波法存在的不足,给出了用模糊推理系统与卡尔曼法相结合的方法。
2.
In order to resolve the shortcoming of the traditional federal Kalman filtering, a new method is presented in which the fuzzy reasoning system is combined with the traditional Kalman technology.
为了解决联合卡尔曼滤波法存在的不足,文中给出了用模糊推理系统与卡尔曼法相结合的方法,该方法可以在线对噪声统计特性进行修改。
3.
It used the population variance and entropy to measure the di-versity of population,and in accordance with the each population of variance and entropy to design the fuzzy reasoning system for adaptive the controlled cross probability and mutation probability.
该算法是利用种群的方差和熵来衡量种群多样性,并根据每代种群的方差和熵设计模糊推理系统来自适应控制交叉概率和变异概率。
5) ANFIS fuzzy ratiocinate system
ANFIS模糊推理系统
补充资料：鲁棒性
| 鲁棒性 robustness 控制系统在其特性或参数发生摄动时仍可使品质指标保持不变的性能。鲁棒性原是统计学中的一个专门术语，20世纪70年代初开始在控制理论的研究中流行起来，用以表征控制系统对特性或参数摄动的不敏感性。在实际问题中，系统特性或参数的摄动常常是不可避免的。产生摄动的原因主要有两个方面，一个是由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它的设计值（标称值），另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢漂移。因此，鲁棒性已成为控制理论中的一个重要的研究课题，也是一切类型的控制系统的设计中所必须考虑的一个基本问题。对鲁棒性的研究主要限于线性定常控制系统，所涉及的领域包括稳定性、无静差性、适应控制等。鲁棒性问题与控制系统的相对稳定性（频率域内表征控制系统稳定性裕量的一种性能指标）和不变性原理（自动控制理论中研究扼制和消除扰动对控制系统影响的理论）有着密切的联系，内模原理（把外部作用信号的动力学模型植入控制器来构成高精度反馈控制系统的一种设计原理）的建立则对鲁棒性问题的研究起了重要的推动作用。当系统中存在模型摄动或随机干扰等不确定性因素时能保持其满意功能品质的控制理论和方法称为鲁棒控制。早期的鲁棒控制主要研究单劻路系统频率特性的某些特征，或基于小摄动分析上的灵敏度问题。现代鲁棒控制则着重研究控制系统中非微有界摄动下的分析与设计的理论和方法。 |
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参考词条