(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910303394.0 (22)申请日 2019.04.15 (71)申请人 中国石油大学（华东） 地址 266580 山东省青岛市黄岛区长江西 路66号 (72)发明人 于强 张卫山 房凯 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 5/04(2006.01) G05B 19/418(2006.01) (54)发明名称 一种基于模糊神经网络的工业故障分析系 统 (57)摘要 本发明提出了一种基于模糊神经网络 (Fuzzy network -FNN)的工业故障分析系统，包 括以下步骤：获取领域内专家经验知识、数据库 中所记载的历史故障数据以及相应故障模式解 释，并进行数据预处理消除异常和补全缺失值； 接下来进行知识数据模糊化；更新解释器，为新 增工业故障模式增加相应故障解释；使用模糊化 后的数据训练神经网络，动态更新神经网络连接 权值；基于神经网络正向推理方法对工业故障进 行诊断分析， 高效准确的判断数据或设备异常。权利要求书2页 说明书4页 附图1页CN 110705812 A 2020.01.17 C N 110705812 A
1.一种基于模糊神经网络的工业故障分析系统。其特征在于，知识获取与预处理模块、知识数据模糊处理模块、解释器更新模块、模糊神经网络训练模块、故障模糊推理模块，包括以下步骤： 步骤(1)、在知识获取与预处理模块，接收工作人员输入的与故障诊断分析相关的专家经验知识或是历史工业故障分析数据，经过清洗、筛选、和特征提取，形成有效的故障特征相关信息。建立工业故障特征数据集C， C＝{c 1,c 2,c 3,L ,c m }， 元素c i (i＝1,2,L ,m)代表各种故障数据，以及故障原因分析数据集F，即故障数据的解释集合 F＝{f 1,f 2,f 3,L ,f n } 其中，元素f i (i＝1,2,L ,n)代表各种可能的故障原因解释集合。 步骤(2)、在知识数据模糊处理模块，对故障诊断分析相关的专家经验数据知识进行模糊化处理,根据隶属度函数从具体的输入故障数据得到对模糊集隶属度。故障特征数据模 糊化后构成模糊向量： 是故障分析数据c i 的隶属度，同时将故障原因集合进行模糊处理后构 成故障原因模糊向量。 其中是故障原因f i 的隶属度，即可能性大小。故障分析模糊向量对应着模糊神经网络的神经元域，作为神经网络神经元的输入。 步骤(3)、在解释器更新模块，将故障原因分析数据集F，即故障数据的解释集合F＝{f 1,f 2,f 3,L ,f n }(元素f i (i＝1,2,L ,n)代表故障原因解释集合)更新到综合数据库中，为解释器中新增工业故障进行故障解释。 步骤(4)、模糊神经网络训练模块，使用模糊化的专家经验知识以及历史故障数据训练模糊神经网络。模糊神经网络最上层为工业故障特征向量输入层，中间层网络为故障原因分析层，最下层网络为输出层。建立工业故障向量与故障原因向量模糊矩阵，作为模糊神经 网络连接权值矩阵： 矩阵中连接权值代表了故障特征向量到原因的模糊关系。其中r ij 表示故障数据中第i 个特征到第j种类故障的映射，即故障分析知识。设定故障诊断模型为β为特征系数，模糊矩阵r ij 将通过模糊神经网络对故障分析样本学习得到。通过实际故障样本不断对模糊神经网络进行训练，不断修正模糊矩阵r ij ，从而提高系统故障分析的准确性与可靠性。 权 利 要 求 书1/2页2CN 110705812 A
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模糊控制的应用 学院实验学院 专业电子信息工程 姓名 指导教师 日期 2011 年 9 月 20 日
在自动控制中，包括经典理论和现代控制理论中有一个共同的特点，即控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(如微分方程等)的基础上，但是在实际工业生产中，很多系统的影响因素很多，十分复杂。建立精确的数学模型特别困难，甚至是不可能的。这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大，模糊控制不用建立数学模型，根据实际系统的输入输出的结果数据，参考现场操作人员的运行经验，就可对系统进行实时控制。模糊控制实际上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。现代控制系统中的的控制能方便地解决工业领域常见的非线性、时变、在滞后、强耦合、变结构、结束条件苛刻等复杂问题。可编程控制器以其高可靠性、编程方便、耐恶劣环境、功能强大等特性很好地解决了工业控制领域普遍关心的可靠、安全、灵活、方便、经济等问题，这两者的结合，可在实际工程中广泛应用。 所谓模糊控制，其定义是是以模糊数学作为理论基础，以人的控制经验作为控制的知识模型，以模糊集合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控制算法的一种控制。模糊控制具有以下突出特点： (1)模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，出发点是现 场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确的数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用 (2)由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对 那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。 (3)基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易 导致较大差异；但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。 (4)模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控 制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。(5)模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱， 尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。 由于有着诸多优点，模糊理论在控制领域得到了广泛应用。下面我们就以下示例介绍模糊控制在实际中的应用： 电机调速控制系统见图1，模糊控制器的输入变量为实际转速与转速给定值 ，输出变量为电机的电压变化量u。图2为电机调试之间的差值e及其变化率e c 输出结果，其横坐标为时间轴，纵坐标为转速。当设定转速为2 000r／s时，电机能很快稳定运行于2 000r／s；当设定转速下降到1 000r／s时，转速又很快下降到1 000r／s稳定运行。 图1
一、填空题 1、模糊控制器由模糊化接口、解模糊接口、知识库和模糊推理机组成 2、一个单神经元的输入是 1.0 ，其权值是 1.5，阀值是-2，则其激活函数的净输入是-0.5 ，当激活函数是阶跃函数，则神经元的输出是 1 3、神经网络的学习方式有导师监督学习、无导师监督学习 和灌输式学习 4、清晰化化的方法有三种：平均最大隶属度法、最大隶属度取最小/最大值法和中位数法，加权平均法 5、模糊控制规则的建立有多种方法，是：基于专家经验和控制知识、基于操作人员的实际控制过程和基于过程的模糊模型，基于学习 6、神经网络控制的结构归结为神经网络监督控制、神经网络直接逆动态控制、神网自适应控制、神网自适应评判控制、神网内模控制、神网预测控制六类 7．傅京逊首次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是 、和。 7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控 制系统 8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和。 8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求 9．智能控制系统的主要类型有、、、 、和。 9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混合控制系统 10．智能控制的不确定性的模型包括两类：(1) ； (2) 。 10、(1)模型未知或知之甚少；(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。11．控制论的三要素是：信息、反馈和控制。 12．建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计，它们分别是、和。知识库的设计推理机的设计人机接口的设计13．专家系统的核心组成部分为和。知识库、推理机 14．专家系统中的知识库包括了3类知识，它们分别为、、和。判断性规则控制性规则数据
模糊神经网络在智能控制中的应用研究1 郑子杰，王虎 武汉理工大学信息工程学院，武汉 (430070) E-mail ：zhzijie.27@https://www.doczj.com/doc/8b15573126.html, 摘 要：本文简要介绍了神经网络（Neural Network ）及模糊神经网络（Fuzzy Neural Network ）的特点以及发展状况，并给出了模糊神经网络在智能控制中的几种应用，同时指出了今后研究中有待解决的一些问题，并对模糊神经网络技术将来的发展及其在工程上的应用作了展望。 关键词：神经网络，模糊神经网络，FFNC ，智能控制 中图分类号: TP183 文献标识码:A 1. 神经网络简介 神经网络是仿效生物处理模式以获得智能信息处理功能的理论。神经网络着眼于脑的微观网络结构，通过大量神经元的复杂连接，采用由底到顶的方法，通过自学习、自组织和非线性动力学所形成的并行分布方式，来处理难于语言化的模式信息[1]。自1943年第一个神经网络模型—MP 模型被提出至今，神经网络的发展十分迅速，特别是1982年提出的Hopfield 神经网络模型和1985年Rumelhart 提出的反向传播算法BP ，使Hopfield 的模型和多层前馈型神经网络成为用途广泛的神经网络模型，在语音识别、模式识别、图像处理和工业控制等领域的应用颇有成效。 神经网络的核心由其基本结构、学习规则及其工作方式三大部分组成。 1.1 基本结构 神经网络是由大量神经元广泛互连而成的复杂网络系统。单一神经元可以有许多输入、输出。神经元之间的相互作用通过连接的权值体现。神经元的输出是其输入的函数。常用的函数类型有：线性函数、Sigmoid 型函数和阈值型函数[2]。虽然单个神经元的结构和功能极其简单和有限，而大量神经元构成的网络系统其行为却是丰富多彩的。图1表示出单个神经元和Hopfield 模型的结构。 在图1(a)中， i u 为神经元的内部状态， i θ为阈值，i x 为输入信号， ij w 表示从j u 到i u 连接的权值， i s 表示外部输入信号，则神经元的输入为-i i j j i i n e t w x s θ=+∑，输出为 ()i i y f n e t =，其中f 是神经元的转 换函数。 在图1(b)中。Hopfield 模型是由许多神经元构成的互连网络，适当选取神经元兴奋模式的初始状态，则网络的状态将逐渐到达一个极小点即稳定点、从而可以联想出稳定点处的样本。 神经网络的基本特征是： (1)大规模并行处理。神经网络能同时处理与决策有关的因素，虽然单个神经元的动作速度不快，但网络的总体处理速度极快。 1本课题得到教育部重点项目(03120)(基于FSOC 嵌入式微控制器设计与研究)的资助。
软件测试中通用测试数据生成方法 软件测试中非常重要的一个工作就是生成和维护测试数据，而这个工作恰恰是繁琐、重复而极易出错的。无疑找到一种通用的数据生成方法是极具意义的。本文阐释了如何使用脚本语言PHP，加上简单的ini 配置文件来达到这个目的的。 测试的数据生成和维护在软件测试中是非常重要的一环。很多用例实际上就是在修改所测程序的输入数据以确保程序的逻辑是按照自己的预期进行地。 比如我们测试一个用户登录系统，我们需要测试正常用户名+ 正常密码、正常用户名+ 错误密码、错误用户名+ 错误密码等基本的用例。在执行用例之前，就需要事先在数据库中设置好相应的数据，比如有一条记录为正常用户名+ 正常密码，然后我们在登陆界面输入该用户名和密码，预期结果为正常登陆。 不同的程序有不同格式的输入数据。但不管格式千变万化，我们总可以把它们归结为基于行和列的格式，就像数据库中的表一样。一行为一条记录，每一条记录都有相同的字段组成，每一个字段有自己的数据格式，字段和字段之间可能有分隔符。 我们可以在执行每一个用例时，手工修改数据，然后再执行用例。但这样存在一些问题。 1. 重复，数据重用性差。当前用例所需的数据很有可能在下个用例中被破坏了。 2. 效率低，尤其是当数据格式比较复杂，而且又需要大量数据的时候。 3. 不灵活。但数据发生变动的时候，数据的维护成本会很高。 4. 容易出错。 那有没有一种方法来解决这个问题呢?答案是肯定的。下面我们一起来实现一个简单的工具来解决这个问题。 需要实现的基本功能 首先我们来列举一下这个软件测试工具需要实现的基本功能： 1. 通用性：能够描述各种不同格式的数据。 2. 扩展性：当需要新的数据格式时，可以任意扩展。 3. 易用性：配置文件不易复杂。 4. 跨平台：我们需要一款可以在windows、linux、FreeBSD等系统下面运行的工具。
智能控制导论实验报告 2012-01-09 姓名：常青 学号：0815321002 班级：08自动化 指导老师：方慧娟
实验一：模糊控制器设计与实现 一、实验目的 1.模糊控制的特征、结构以及学习算法 2.通过实验掌握模糊自整定PID的工作原理 二、实验内容 已知系统的传递函数为：1/(10s+1)*e(-0.5s)。假设系统给定为阶跃值r=30，系统初始值r0=0.试分别设计 (1)常规的PID控制器； (2)常规的模糊控制器； (3)比较两种控制器的效果； (4)当通过改变模糊控制器的比例因子时，系统响应有什么变化？ 三、实验设备 Matlab 7.0软件/SIMULINK 四、实验原理 1.模糊控制 模糊逻辑控制又称模糊控制，是以模糊集合论，模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一类计算机控制策略，模糊控制是一种非线性控制。图1-1是模糊控制系统基本结构，由图可知模糊控制器由模糊化，知识库，模糊推理和清晰化（或去模糊化）四个功能模块组成。
针对模糊控制器每个输入，输出,各自定义一个语言变量。因为对控制输出的判断，往往不仅根据误差的变化，而且还根据误差的变化率来进行综合评判。所以在模糊控制器的设计中，通常取系统的误差值e 和误差变化率ec 为模糊控制器的两个输入，则在e 的论域上定义语言变量“误差E ” ，在ec 的论域上定义语言变量“误差变化EC ” ；在控制量u 的论域上定义语言变量“控制量U ” 。 通过检测获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号e ，对误差取微分得到误差变化率ec ，再经过模糊化处理把分明集输入量转换为模糊集输入量，模糊输入变量根据预先设定的模糊规则，通过模糊逻辑推理获得模糊控制输出量，该模糊输出变量再经过去模糊化处理转换为分明集控制输出量。 2.PID 控制 在模拟控制系统中，控制器最常用的控制规律是PID 控制。PID 控制器是一种线性控制器。它根据给定值与实际输出值之间的偏差来控制的。其传递函数的形式是：)1 1()(s T s T k s G D I p ++ =，PID 控制原理
数据分析测试题 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
数据分析测试题 一、选择题（每小题3分，共30分） 1.有19位同学参加歌咏比赛，所得的分数互不相同，取前10位同学进入决赛．某同学知道自己的分数后，要判断自己能否进入决赛，他只需知道这19位同学成绩的（） A.平均数 B.中位数 C.众数 D.方差 2.某特警部队为了选拔“神枪手”，举行了1 000米射击比赛，最后由甲、乙两名战士进入决赛，在相同条件下，两人各射靶10次，经过统计计算，甲、乙两名战士的总成绩都是环，甲的方差是，乙的方差是，则下列说法中，正确的是（） A.甲的成绩比乙的成绩稳定 B.乙的成绩比甲的成绩稳定 C.甲、乙两人成绩的稳定性相同 D.无法确定谁的成绩更稳定 3.对于数据3，3，2，3，6，3，10，3，6，3，2.①这组数据的众数是3；②这组数据的众数与中位数的数值不相等；③这组数据的中位数与平均数的数值相等； ④这组数据的平均数与众数的数值相等.其中正确结论的个数为（） 4.综合实践活动中，同学们做泥塑工艺制作.小明将活动组各同学的作品完成情况绘成了下面的条形统计图.根据图表，我们可以知道平均每个学生完成作品 （）件. 5.某公司员工的月工资如下表： A. B. C. D. 6.下列说法中正确的有（） ①描述一组数据的平均数只有一个；
②描述一组数据的中位数只有一个； ③描述一组数据的众数只有一个； ④描述一组数据的平均数、中位数和众数都一定是这组数据里的数； ⑤一组数据中的一个数大小发生了变化，一定会影响这组数据的平均数、众数和中位数. 个个个个 7.某同学在本学期的前四次数学测验中得分依次是95，82，76，88，马上要进行第五次测验了，他希望五次成绩的平均分能达到85分，那么这次测验他应得 （）分. 8.样本方差的计算公式中，数字20和30分别表示样本的（） A.众数、中位数 B.方差、偏差 C.数据个数、平均数 D.数据个数、中位数 9.某同学使用计算器求30个数据的平均数时，错将其中一个数据105输入为15，那么所求出的平均数与实际平均数的差是（） 10.某赛季甲、乙两名篮球运动员12场比赛得分情况用图表示如下： 对这两名运动员的成绩进行比较，下列四个结论中，不正确 ．．．的是（） A.甲运动员得分的方差大于乙运动员得分的方差 B.甲运动员得分的中位数大于乙运动员得分的中位数 C.甲运动员得分的平均数大于乙运动员得分的平均数 D.甲运动员的成绩比乙运动员的成绩稳定 二、填空题（每小题3分，共24分） 11.某果园有果树200棵，从中随机抽取5棵，每棵果树的产量如下:（单位：kg） 98 102 97 103 105 这棵果树的平均产量为 kg，估计这棵果树的总产量为 kg. 12.在航天知识竞赛中，包括甲同学在内的6?名同学的平均分为74分，其中甲同学考了89分，则除甲以外的5名同学的平均分为_______分. 13.已知一组数据它们的中位数是，则______. 14.有个数由小到大依次排列，其平均数是，如果这组数的前个数的平均数是，后个数的平均数是，则这个数的中位数是_______.
模糊神经网络的基本原理与应用概述 摘要：模糊神经网络（FNN）是将人工神经网络与模糊逻辑系统相结合的一种具有强大的自学习和自整定功能的网络,是智能控制理论研究领域中一个十分活跃的分支,因此模糊神经网络控制的研究具有重要的意义。本文旨在分析模糊神经网络的基本原理及相关应用。 关键字：模糊神经网络，模糊控制，神经网络控制，BP算法。 Abstract:A fuzzy neural network is a neural network and fuzzy logic system with the combination of a powerful. The self-learning and self-tuning function of the network, is a very intelligent control theory research in the field of active branches. So the fuzzy neural network control research has the vital significance. The purpose of this paper is to analysis the basic principle of fuzzy neural networks and related applications. Key Words: Fuzzy Neural Network, Fuzzy Control, Neural Network Control, BP Algorithm.
1人工神经网络的基本原理与应用概述 人工神经网络的概念 人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是由大量神经元通过极其丰富和完善的联接而构成的自适应非线性动态系统,它使用大量简单的相连的人工神经元来模仿生物神经网络的能力,从外界环境或其它神经元获得信息,同时加以简单的运算,将结果输出到外界或其它人工神经元。神经网络在输入信息的影响下进入一定状态,由于神经元之间相互联系以及神经元本身的动力学特性,这种外界刺激的兴奋模式会自动地迅速演变成新的平衡状态,这样具有特定结构的神经网络就可定义出一类模式变换即实现一种映射关系。由于人工神经元在网络中不同的联接方式,就形成了不同的人工神经网络模式,其中误差反向传播网络(Back-Propagation Network,简称BP网络)是目前人工神经网络模式中最具代表性,应用得最广泛的一种模型【1,2】。 人工神经网络研究的发展简史 人工神经网络的研究己有近半个世纪的历史但它的发展并不是一帆风顺的,神经网络的研究大体上可分为以下五个阶段[3]。 (1) 孕育期(1956年之前):1943年Mcculloch与Pitts共同合作发表了“A logical calculus of ideas immanent in Nervous Activity”一文,提出了神经元数学模型(即MP模型)。1949年Hebb提出Hebb学习法则,对神经网络的发展做出了重大贡献。可以说,MP模型与学习规则为神经科学与电脑科学之间架起了沟通的桥梁,也为后来人工神经网络的迅速发展奠定了坚实的基础。 (2)诞生期(1957年一1968年):1960年Widrow提出了自适应线性元件模型,Rossenbaltt在1957年提出了第一种人工神经网络模式一感知机模式,由二元值神经元组成,该模式的产生激起了人工神经网络研究的又一次新高潮。(3)挫折期(1969年一1981年):1969年Minsky等人写的《感知机》一书以数学方法证明了当时的人工神经网络模式的学习能力受到很大限制。之后,人工神经网络的研究一直处于低潮。
目前主流的测试工具主要有以下5类： 1.负载压力测试工具 这类测试工具的主要目的是度量应用系统的可扩展性和性能，是一种预测系统行为和性能的自动化测试工具。在实施并发负载过程中，通过实时性能监测来确认和查找问题，并针对所发现问题对系统性能进行优化，确保应用的成功部署。负载压力测试工具能够对整个企业架构进行测试，通过这些测试，企业能最大限度地缩短测试时间，优化性能和加速应用系统的发布周期。 2.功能测试工具 通过自动录制、检测和回放用户的应用操作，将被测系统的输出记录同预先给定的标准结果比较，功能测试工具能够有效地帮助测试人员对复杂的企业级应用的不同发布版本的功能进行测试，提高测试人员的工作效率和质量。其主要目的是检测应用程序是否能够到预期的功能并正常运行。 3.白盒测试工具 白盒测试工具一般是针对代码进行测试，测试中发现的缺陷可以定位到代码级。根据测试工具原理的不同，又可以分为静态测试工具和动态测试工具。静态测试工具直接对代码进行分析，不需要运行代码，也不需要对代码编译链接和生成可执行文件。静态测试工具一般是对代码进行语法扫描，找出不符合编码规范的地方，根据某种质量模型评价代码的质量，生成系统的调用关系图等。动态测试工具一般采用“插桩”的方式，在代码生成的可执行文件中插入一些监测代码，用来统计程序运行时的数据。它与静态测试工具最大的不同是，动态测试工具要求被测系统实际运行。 4.测试管理工具 一般而言，测试管理工具对测试需求、测试计划、测试用例、测试实施进行管理，并且测试管理工具还包括对缺陷的跟踪管理。测试管理工具能让测试人员、开发人员或其他的IT 人员通过一个中央数据仓库，在不同地方就能交互信息。 5.测试辅助工具 这些工具本身并不执行测试，例如它们可以生成测试数据，为测试提供数据准备。 参加完“2005年IT测试技术研讨会”以后，谢常君对软件测试和网络测试的主流厂商和产品有了更全面的了解。不过最让他高兴的是结识了一批企业的代表和专家。 一个阳光明媚的下午，谢常君约上某位专家在一个咖啡馆会面。“非常谢谢你能前来，我这次约你出来是希望你可以给我一些专业的建议。”谢常君说，“我们公司近期可能需要采购一些测试工具，但是我们对此了解不多，希望你可以帮我们。”接下来，这位专家就首先从测试工具的分类开始讲起…… IT测试工具集锦 Radview TestView系列 Radview公司的TestView系列Web性能测试工具和WebLoad Analyzer性能分析工具，旨在测试Web应用和Web服务的功能、性能、程序漏洞、兼容性、稳定性和抗攻击性，并且能够在测试的同时分析问题原因和定位故障点。 整套Web性能测试和分析工具包含两个相对独立的子系统：Web性能测试子系统Web 性能分析子系统。其中Web性能测试子系统包含3个模块：TestView Manager、WebFT以及WebLoad。Web性能分析子系统只有WebLoad Analyzer。 左图表达了在一个完整的测试系统中，TestView Manager用来定制、管理各种测试活动；WebLoad模拟多个用户行为进行测试，所测试的是系统性能，容量，稳定性和抗攻击性；
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1、掉线事件分析 1.1、MOD3干扰 现象：目前LTE网络为同频组网，主要通过PCI区分各个小区，LTE系统对于存在MOD3的PCI会产生干扰，在优化过程中需要避免MOD3干扰现象 处理思路： 2、调整PCI，避免MOD3 3、调整服务小区或邻区功率 4、调整其他邻小区功率过度 5、天馈调整 案例1： 【问题分析】 由高技街左转至古翠路，UE占用西湖人民法院1小区（PCI=258）RSRP为-89dBm，邻区中有通普1小区(PCI=390)RSRP为-85dBm，MOD3干扰导致掉线。 【处理建议】 1、调整西湖区人民法院1小区功率由122至82 2、调整西湖区人民法院1小区到汽轮大厦1小区CIO由0到3 【处理结果】 复测问题路段，未出现掉线事件
案例2： 【问题分析】 古墩路由南向北行驶至莲花街，UE占用裕都大厦1小区(PCI=234)与邻区中文新街道2小区(PCI=84),六和城市之星3小区(PCI=192)MOD3干扰导致掉线。 【处理建议】 1、调整裕都大厦1小区PCI由234到236、裕都大厦3小区PCI由236到234 2、调整青春宝3小区PCI由134到132，青春宝1小区132到134 【处理结果】 复测问题路段，未出现掉线事件
1.2、业务信道干扰 现象：服务小区与邻区电平相差大不，无主覆盖小区 处理思路： 1、调整小区功率 2、天馈调整 案例： 问题描述】 车辆在飞云江路行驶，当时占用钱塘江旅游公司2小区信号，RSRP值为-99dbm，邻区中其他4个小区电平值均在-100dbm左右，干扰严重，导致1次掉线，平均速率为2M。 【问题分析】 该路段接收到4个小区信号，RSRP值均在-100dbm左右，导频污染严重，干扰较大，在拐角处容易发生异常事件。
一种递归模糊神经网络自适应控制方法 毛六平,王耀南,孙 炜,戴瑜兴 (湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082) 摘 要: 构造了一种递归模糊神经网络(RFNN ),该RFNN 利用递归神经网络实现模糊推理,并通过在网络的第 一层添加了反馈连接,使网络具有了动态信息处理能力.基于所设计的RFNN ,提出了一种自适应控制方案,在该控制方案中,采用了两个RFNN 分别用于对被控对象进行辨识和控制.将所提出的自适应控制方案应用于交流伺服系统,并给出了仿真实验结果,验证了所提方法的有效性. 关键词: 递归模糊神经网络;自适应控制;交流伺服中图分类号: TP183 文献标识码: A 文章编号: 037222112(2006)1222285203 An Adaptive Control Using Recurrent Fuzzy Neural Network M AO Liu 2ping ,W ANG Y ao 2nan ,S UN Wei ,DAI Y u 2xin (College o f Electrical and Information Engineering ,Hunan University ,Changsha ,Hunan 410082,China ) Abstract : A kind of recurrent fuzzy neural network (RFNN )is constructed ,in which ,recurrent neural network is used to re 2alize fuzzy inference temporal relations are embedded in the network by adding feedback connections on the first layer of the network.On the basis of the proposed RFNN ,an adaptive control scheme is proposed ,in which ,two proposed RFNNs are used to i 2dentify and control plant respectively.Simulation experiments are made by applying proposed adaptive control scheme on AC servo control problem to confirm its effectiveness. K ey words : recurrent fuzzy neural network ;adaptive control ;AC servo 1 引言 近年来,人们开始越来越多地将神经网络用于辨识和控 制动态系统[1～3].神经网络在信号的传播方向上,可以分为前馈神经网络和递归神经网络.前馈神经网络能够以任意精度逼近任意的连续函数,但是前馈神经网络是一个静态的映射,它不能反映动态的映射.尽管这个问题可以通过增加延时环节来解决,但是那样会使前馈神经网络增加大量的神经元来代表时域的动态响应.而且,由于前馈神经网络的权值修正与网络的内部信息无关,使得网络对函数的逼近效果过分依赖于训练数据的好坏.而另一方面,递归神经网络[4～7]能够很好地反映动态映射关系,并且能够存储网络的内部信息用于训练网络的权值.递归神经网络有一个内部的反馈环,它能够捕获系统的动态响应而不必在外部添加延时反馈环节.由于递归神经网络能够反映动态映射关系,它在处理参数漂移、强干扰、非线性、不确定性等问题时表现出了优异的性能.然而递归神经网络也有它的缺陷,和前馈神经网络一样,它的知识表达能力也很差,并且缺乏有效的构造方法来选择网络结构和确定神经元的参数. 递归模糊神经网络(RFNN )[8,9]是一种改进的递归神经网络,它利用递归网络来实现模糊推理,从而同时具有递归神经网络和模糊逻辑的优点.它不仅可以很好地反映动态映射关系,还具有定性知识表达的能力,可以用人类专家的语言控制规则来训练网络,并且使网络的内部知识具有明确的物理意 义,从而可以很容易地确定网络的结构和神经元的参数. 本文构造了一种RFNN ,在所设计的网络中,通过在网络的第一层加入反馈连接来存储暂态信息.基于该RFNN ,本文还提出了一种自适应控制方法,在该控制方法中,两个RFNN 被分别用于对被控对象进行辨识和控制.为了验证所提方法的有效性,本文将所提控制方法用于交流伺服系统的控制,并给出了仿真实验结果. 2 RFNN 的结构 所提RFNN 的结构如图1所示,网络包含n 个输入节点,对每个输入定义了m 个语言词集节点,另外有l 条控制规则 节点和p 个输出节点.用u (k )i 、O (k ) i 分别代表第k 层的第i 个节点的输入和输出,则网络内部的信号传递过程和各层之间的输入输出关系可以描述如下: 第一层:这一层的节点将输入变量引入网络.与以往国内外的研究不同,本文将反馈连接加入这一层中.第一层的输入输出关系可以描述为:O (1)i (k )=u (1)i (k )=x (1)i (k )+w (1)i (k )?O (1)i (k -1), i =1,…,n (1) 之所以将反馈连接加入这一层,是因为在以往的模糊神经网络控制器中,控制器往往是根据系统的误差及其对时间的导数来决定控制的行为,在第一层中加入暂态反馈环,则只需要以系统的误差作为网络的输入就可以反映这种关系,这样做不仅可以简化网络的结构,而且具有明显的物理意义,使 收稿日期:2005207201;修回日期:2006206218 基金项目:国家自然科学基金项目(N o.60075008);湖南省自然科学基金(N o.06JJ50121) 第12期2006年12月 电 子 学 报 ACT A E LECTRONICA SINICA V ol.34 N o.12 Dec. 2006
文章 @=D N =D CM 9=C 8
络辨识器!"##$ 及被控对象%控制器的输入为偏差&和偏差变化率’&(输出为控制量)%神经网络辨识器!"##$ 用来逼近被控对象输出( 由其提供被控对象输出对输入的导数信息 %B (@4*(+C B 4*(+(D(E - 输出>A @B !+$4H I @B 4678!?@B !+$ $(@4*(+C B 4*(+(D E -式中F @B 与G @B 分别为高斯函数的中心值及宽度值参数2J $第三层!模糊规则层$> 该层的每个结点代表*条规则2输入>?!J $!B 5*$E ;K 4A !+$*B A !+$ +K ( B 4*(+(D(E C K 4*(+(D(E -输出>A !J $@4H @ 4?!J $@(@4*(+(D L !4E +$-M $第四层!输出层$> 所有规则层结点均与该层结点连接(完成解模糊(每个连接权代表该条规则输出隶属函数的中心值2 输入>?!M $ 4N L O 4* A O !J $P O (P O 为输出层连接权值-输出>A !M $4)Q 4 ?!M $ N L O 4* A !J $ O - * **第R 期 模糊神经网络控制器的优化设计 万方数据