粗糙集理論及粗糙混合智能方法在船舶電力系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、目前，船舶控制向著自動(dòng)化和智能化的方向發(fā)展，發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的容量不斷增大，船舶電力系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜，對(duì)船舶電力系統(tǒng)的研究也提出了更高的要求。采用新的人工智能技術(shù)、方法研究船舶電力系統(tǒng)，進(jìn)行智能化信息處理、動(dòng)態(tài)建模和智能控制，并應(yīng)用于船舶電力系統(tǒng)是有現(xiàn)實(shí)意義的。 波蘭數(shù)學(xué)家Z．Pawlak于1982年提出的粗糙集理論(Rough Set Theory)是一種較新的軟計(jì)算方法，它能有效地分析和處理不精確、不一致、不完整等各種不完備信息，并

2、從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)，揭示潛在的規(guī)律，在某些方面可以彌補(bǔ)其它軟計(jì)算方法的不足。粗糙集理論的發(fā)展以及粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成研究為船舶電站的建模與控制提供了一種新的思路和方法。目前，粗糙集理論在船舶電站電力系統(tǒng)中的研究和應(yīng)用還較少，尚處在起步、探索階段。本文利用粗糙集理論在智能信息處理方面的突出特點(diǎn)、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織學(xué)習(xí)、容錯(cuò)性能，對(duì)粗糙集理論以及粗糙集和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合系統(tǒng)在船舶電力系統(tǒng)建模與控制中的應(yīng)用進(jìn)行探索研

3、究。主要研究?jī)?nèi)容包括： 粗糙集理論算法研究針對(duì)粗糙集方法只能處理量化數(shù)據(jù)以及傳統(tǒng)離散化方法存在的缺點(diǎn)，提出了一種基于微粒群優(yōu)化(PSO)的連續(xù)屬性離散化方法，降低了連續(xù)屬性離散化后決策表的不相容度；在深入研究粗糙集理論的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)了正區(qū)域的一些有用性質(zhì)，提出了一種基于正區(qū)域的直接求核方法，并給出了兩個(gè)利用正區(qū)域求取屬性相對(duì)約簡(jiǎn)的算法；為了在屬性約簡(jiǎn)的過(guò)程中省去對(duì)屬性正區(qū)域的多次計(jì)算，引入了廣義決策表這一工具，發(fā)現(xiàn)了一些度量屬性

4、核與相對(duì)約簡(jiǎn)的性質(zhì)，提出了一種基于廣義決策表的屬性求核與約簡(jiǎn)算法，可以非常簡(jiǎn)單地求取屬性的核與相對(duì)約簡(jiǎn)，所給算法既適用于相容決策表也適用于不相容決策表；由于從實(shí)際系統(tǒng)中采集到的數(shù)據(jù)所構(gòu)成的信息系統(tǒng)往往是不完備的，通常要對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，提出了一種不完備信息系統(tǒng)的屬性相對(duì)約簡(jiǎn)算法；決策規(guī)則的約簡(jiǎn)是基于粗糙集智能信息處理的一個(gè)重要內(nèi)容，基于二進(jìn)制可辨矩陣給出一個(gè)簡(jiǎn)單的直接求取決策規(guī)則核的方法，并提出一種決策規(guī)則的約簡(jiǎn)算法。 基于粗糙集

5、的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(粗糙-RBF網(wǎng)絡(luò))粗糙集理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是智能信息處理較為有效的方法，但都有著各自的局限性，同時(shí)兩者之間存在著許多互補(bǔ)之處，為兩者的集成研究提供了理論基礎(chǔ)。在深入分析徑向基函數(shù)特性和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，提出了一種基于粗糙集理論的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(粗糙-RBF網(wǎng)絡(luò))設(shè)計(jì)方法，利用粗糙集簡(jiǎn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入樣本，確定RBF網(wǎng)絡(luò)的中心向量候選集和擴(kuò)展常數(shù)，結(jié)合正交最小二乘(OLS)算法構(gòu)造RBF網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)?；诖植?RBF網(wǎng)絡(luò)的

6、船舶發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)建模方法粗糙集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成運(yùn)用為處理包含不確定、不完整信息的復(fù)雜系統(tǒng)提供了一個(gè)強(qiáng)有力的工具，也為復(fù)雜系統(tǒng)的建模提供了一種新的思路。本文在對(duì)粗糙集理論與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成研究的基礎(chǔ)上，針對(duì)現(xiàn)有復(fù)雜非線(xiàn)性系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模存在的缺點(diǎn)與不足，提出了一種基于粗糙-RBF網(wǎng)絡(luò)的連續(xù)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)建模方法，并利用這種方法對(duì)具有復(fù)雜動(dòng)態(tài)特性和不確定性的船舶同步發(fā)電機(jī)進(jìn)行建模。 基于粗糙混合智能方法的船舶發(fā)電機(jī)勵(lì)磁控制粗糙控制是近

7、年來(lái)興起的一種新的智能控制方法，粗糙集理論處理不確定性問(wèn)題的獨(dú)特方式以及它與其它理論較好的融合性將有利于它在智能控制領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。盡管對(duì)粗糙控制已經(jīng)進(jìn)行了一些研究，但數(shù)量和所占據(jù)的地位仍然相對(duì)較小，并且都是學(xué)術(shù)上的而不是真正意義上的應(yīng)用。在計(jì)算智能領(lǐng)域，通過(guò)各種理論與方法相結(jié)合的方式解決實(shí)際問(wèn)題是目前的主要研究方向之一。本文探索了基于粗糙集理論的混合智能算法，并應(yīng)用于船舶同步發(fā)電機(jī)的勵(lì)磁控制系統(tǒng)中。針對(duì)船舶電力系統(tǒng)的特點(diǎn)，首次提出了