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oe1(光电查) - 科学论文

3 条数据
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  • [IEEE 2020年智能技术新兴趋势国际会议（ICETST）- 巴基斯坦卡拉奇（2020.3.26-2020.3.27）] 2020年智能技术新兴趋势国际会议（ICETST）- 基于广义全局滑模概念的变阴影光伏系统新型神经模糊GMPPT算法

    摘要： 本研究论文报道了基于神经模糊的非线性广义全局滑模控制(GGSMC)设计，该控制方法采用升降压变换器实现局部阴影光伏系统(PV)的全局最大功率点跟踪(GMPPT)。为提取可能的最大功率(MP)，必须使光伏系统工作在最大功率点(MPP)。GGSMC控制方案的主要优势在于收敛速度快、效率高且对快速变化的气候条件具有强鲁棒性。本研究采用基于软计算的神经模糊技术为开发的GMPPT控制方法生成参考电压，并使用MATLAB/Simulink工具进行仿真。将所提控制器的跟踪性能与传统的比例积分微分(CPID)控制器进行了对比。

    关键词： GGSMC、光伏系统、GMPPT、神经模糊

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 采用自适应神经模糊与遗传算法同步估算纳米银处理真丝织物的染料与银纳米粒子浓度

    摘要： 目的——人工智能力法（如遗传算法GA和自适应神经模糊推理系统ANFIS）能够为复杂问题的模拟与建模提供更优解决方案。本研究旨在通过上述方法估算经银纳米粒子处理的丝绸织物中染料及银纳米粒子（AgNP）的浓度。 设计/方法/途径——本研究采用基于分光光度计颜色匹配的GA技术，对银纳米粒子处理丝绸织物的颜色及抗菌性能进行匹配。同时运用ANFIS方法，该方法基于四种不同方案的网格划分算法：前两种方案用于染料浓度预测，后两种方案用于AgNP浓度预测。 研究发现——基于第二方案的ANFIS方法在最佳染料浓度预测中，平均绝对误差和均方根值（RMS）分别为0.087和0.103；而采用第三方案的ANFIS方法在最佳AgNP浓度预测中，平均绝对误差和均方根值分别为0.002和0.003。结果表明ANFIS方法的性能优于GA方法。 原创价值——通过GA和ANFIS实现了对银纳米粒子处理丝绸织物颜色与抗菌性能的同步预测，所提方法在颜色及抗菌匹配方面达到了可接受的精度水平。

    关键词： 预测，银纳米粒子，遗传算法，神经模糊，染料

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 基于多目标遗传算法（MOGA）的混合神经模糊最优控制器在光伏（PV）电池充电系统中的应用

    摘要： 本文提出一种基于最大功率点跟踪（MPPT）技术和恒流-恒压（CC-CV）充电方式的混合神经模糊/模糊控制器（NFC-CC/FLC-CV），用于光伏铅酸电池充电系统的电压调节。通过多目标遗传算法（MOGA）对NFC和FLC的参数（包括规则选择）进行优化，应用于NFC-CC设计以提升跟踪精度并降低复杂度，经遗传优化后模糊规则数量可减少50%。同时采用GA优化FLC-CV设计以提高电压调节（VR）精度。在满足MOGA和GA确定的稳定性条件后，通过暂态响应、稳态精度、充电时间、能量利用率及充电效率等多指标，评估控制器在快速变化天气条件下的性能表现。结果表明：该控制器相比现有方案具有无超调的最快上升时间、最高且振荡极小的MPPT与VR精度、缩短12-23%的充电时间，以及提升5-15%的能量利用率和1-6%的充电效率。此外，其通过最小化乘法运算次数和系统参数实现最优计算复杂度，并以最低赤池信息准则（AIC）值获得高可靠性。

    关键词： 最大功率点跟踪、神经模糊、模糊逻辑、多目标遗传算法、光伏充电系统

    更新于2025-09-10 09:29:36