污染物传输的两区非平衡吸附数值仿真模型

考虑不可动水和污染物的非平衡吸附特性以及微生物降解等因素,建立了土壤-水环境中污染物运移的两区非平衡吸附模型。基于自行编制的有限差分程序给出了二维仿真算例,模拟了农药等污染物在土壤-水环境中的运移过程,探讨了在不可动水和非平衡吸附影响下土壤中各相浓度分配的规律。模拟结果表明:土壤各相的浓度变化并不同步。可动水相浓度变化最快,对浓度分布起主导作用;不可动水次之;可动区吸附相浓度变化存在明显的滞后现象;而不可动区吸附相浓度变化最为缓慢,滞后现象最为明显。     

电阻加热炉解耦模糊Simth预估PID控制研究与仿真

在电阻加热炉系统中,提出一种解耦模糊Smith预估PID控制器来优化系统的动态响应性能指标,并改善系统因被控对象参数改变或因干扰作用引起系统控制性能变差的现象。通过对具有纯滞后的一阶惯性电阻加热炉系统的仿真可见,解耦模糊Simth预估PID控制器获得的系统动态响应性能指标明显优于常规的PID控制器或Smith预估PID控制器,且在被控对象参数改变或出现干扰时系统的控制性能也得到了较好的改善。解耦模糊Smith预估PID控制的模糊语言规则少,系统响应速度较快。     

冷轧监控AGC智能Smith预估器的算法设计

针对冷轧监控AGC控制的滞后特点,开发出新型的智能模糊PID+Smith预估控制器.给出了该混合型模糊PID+Smith预估器的算法原理及设计步骤.基于推导出的典型冷轧监控AGC模型,利用MATLAB软件对常规PID-Smith及混合型模糊PID-Smith两种控制器进行仿真分析.仿真结果及现场应用表明:相比常规的PID-Smith预估器,混合型Smith预估控制器具有鲁棒性强、动态响应快及稳态精度高的优点.     

集中涌出瓦斯在通风网络中运移的三维LBM仿真

为了研究瓦斯在巷道某处集中涌出后的运移规律，提出集中涌出瓦斯在通风网络中运移的三维LBM仿真方法。应用速度、浓度双分布格子Boltzmann方法（LBM），分别建立了瓦斯运移速度和浓度三维LBM模型。由于逆风网络复杂，力加侠运行速度，计算过程采用三维分头耦合算法。该算法将每个巷道看成一含独立的块，各巷道分别独立并行她计算，只在巷道壁面处交换数据，从而提高运算速度。模拟实例表明，用该仿真方法可得到集中涌出瓦斯在通风网络中蔓延的直观信息和速度、浓度等大量数据；可以得到每条巷道瓦斯浓度峰值个数、瓦斯浓度峰值大小、位置和到达的时间，从而提供有效避开瓦斯浓度峰值的方案。     

分散自适应模糊滑模控制器与车辆跟随控制

针对一类不确定非线性大系统提出了一种新的组合型自适应分散模糊滑模控制算法.借助模糊逻辑系统与滑模方法设计的控制器加权组合了间接与直接自适应两种模糊控制器,可以同时融合被控对象知识与控制知识两种模糊信息来提高自适应效果.在一类大系统框架下基于统一的格式提出了间接与直接自适应模糊控制设计方案,并进一步消除了现有各种相关控制算法的缺陷.闭环大系统被证明是一致渐近稳定的.该算法应用于自动公路系统车辆的跟随控制,仿真结果表明提出的组合型自适应模糊控制系统比通常间接或直接自适应模糊控制系统具有更好的跟踪性能.     

气动人工肌肉的模糊小波神经网络控制

针对一种应用于医疗机器人领域的三自由度人工肌肉的非线性特性，结合模糊理论与小波神经网络，提出一种模糊小波神经网络控制器对人工肌肉驱动器进行控制。利用模糊小波神经网络的学习能力，采用梯度法搜寻控制器的最优参数。将采用模糊小波神经网络控制器与采用小波神经网络控制器及模糊神经网络控制器的控制系统仿真结果进行比较。仿真结果说明模糊小波神经网络控制器有效地改善了驱动器的静动态特性，具有更快的训练速度和更好的控制效果，是一种理想的气动人工肌肉控制方法。     

基于Sugeno推理自调整模糊Smith-PID控制器仿真研究

针对工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变非线性受控对象难于控制问题,提出一种新型控制器,利用Smith预估器补偿受控过程纯滞后作用,基于Sugeno推理模糊控制器自调整PID参数.给出控制器结构及其控制策略,并将其应用于加热炉温度控制系统中,与常规PID控制器和Smith预估补偿PID控制器比较.仿真结果表明,该控制器各项性能均好于其它两种控制器,具有动态调节性能好、稳态精度高、抗干扰性强和鲁棒巨好的特点.     

Wang-Mendel模糊模型控制规则的提取及应用

针对如何利用系统的模糊模型设计模糊控制器,提出以系统的模糊规则库为基础,提取模糊规则中的信息获得控制规则的方法。以钢铁工业中连续退火炉的加热炉为对象进行了仿真,首先提取描述对象输入-输出映射关系的模糊规则组成完备规则库,并以此为基础提取控制规则补偿输出偏差。仿真结果表明能够达到期望的效果。     

空调房间温度预估模糊PID控制器的研究

针对中央空调房间温度被控对象的大滞后大惯性,设计了具有Smith预估的模糊自整定PID控制器。建立中央空调房间温度控制系统的数学模型,介绍预估模糊PID控制器结构,以及模糊控制规则的生成方法,并且对该控制方案进行了数字仿真。仿真结果表明:该方法调节精度较高,调节迅速,超调小,具有一定的可行性。     

TS-PID模糊控制器的IO稳定性分析

推导出了单输入TS PID模糊控制器的插值解析表达式,为实际应用提供了一种快速精确的控制算法。该类模糊控制器的输入变量采用正规模糊集、三角形全交迭隶属度函数,规则后件采用PID表达式,其本质为一种非线性PID控制器。针对几种典型被控对象,应用钝性定理研究获得了TS PID模糊控制器闭环系统IO稳定的充分条件,为这类模糊控制器的系统化设计和稳定性分析提供了一种简便有效的新方法。     

Robust decentralized adaptive output feedback fuzzy controller design and application to AHS

A novel decentralized indirect adaptive output feedback fuzzy controller is developed for a class of large-scale uncertain nonlinear systems using error filtering. By the properly filtering of the observation error dynamics, the strictly positive-real condition is guaranteed to hold such that the proposed output feedback and adaptation mechanisms are practicable in practice owing to the fact that its implementation does not require the observation error vector itself any more, which corrects the impracticable schemes in the previous literature involved. The presented control algorithm can ensure that all the signals of the closed-loop large-scale system keep uniformly ultimately bounded and that the tracking error converges to zero asymptotically. The decentralized output feedback fuzzy controller can be applied to address the longitudinal control problem of a string of vehicles within an automated highway system (AHS) and the effectiveness of the design procedure is supported by simulation results.     

一种基于MATLAB的模糊控制器综合优化设计方法

提出了一种基于MATLAB的模糊控制器综合优化设计与仿真分析的实现方法。该方法首先利用MATLAB中的模糊系统工具箱结合MATLAB函数构建控制规则可调整的模糊控制器,然后利用最优化工具箱优化模糊控制器的控制规则和参数,从而提高设计模糊控制器的效率。最后利用仿真连接器建立系统仿真模型并在单位阶跃输入信号作用下仿真分析系统动态性能和优化设计结果。仿真表明,控制规则及参数优化后,系统阶跃响应特性基本上能达到“快速—无超调”的设计目标。     

基于控制历史的延迟系统模糊控制及其仿真

通过对传统模糊控制器的改进，提出一种新型的适合于变延迟系统的控制方法。在对控制对象动态特性的研究的基础上，将控制历史引入控制器的决策过程，设计出了一种基于控制历史的延迟系统模糊控制器。与传统的模糊控制器相比，该模糊控制器用历史的控制信息代替偏差变化率作为模糊控制的决策依据，能够及时地反映出被控制量的变动趋势。仿真结果表明，所提出的控制方法可以明显地改善对延迟对象的控制效果，并具有较强的适应性。     

Analysis of one dimensional and two dimensional fuzzy controllers

1 .INTRODUCTIONFuzzy control has attracted considerable researchinterest from different communities , since fuzzysets were first introduced to the steamengine con-trol by Mamdani in 1974 . Avariety of applicationshave demonstrated that fuzzy control can provide abetter performance than the conventional PID con-trollers in dealing withill-defined systems . Howev-er ,some more attention still should be paid to theproperties of the fuzzy controllers . In this paper ,we investigate the analy…     

AN INTELLIGENT CONTROL SYSTEM BASED ONRECURRENT NEURAL FUZZY NETWORK AND ITS APPLICATION TO CSTR

In this paper, an intelligent control system based on recurrent neural fuzzy network is presented for complex, uncertain and nonlinear processes, in which a recurrent neural fuzzy network is used as controller (RNFNC) to control a process adaptively and a recurrent neural network based on recursive predictive error algorithm (RNNM) is utilized to estimate the gradient information ρy/ρu for optimizing the parameters of controller.Compared with many neural fuzzy control systems, it uses recurrent neural network to realize the fuzzy controller. Moreover, recursive predictive error algorithm (RPE) is im-plemented to construct RNNM on line. Lastly, in order to evaluate the performance of the proposed control system, the presented control system is applied to continuously stirred tank reactor (CSTR). Simulation comparisons, based on control effect and output error,with general fuzzy controller and feed-forward neural fuzzy network controller (FNFNC),are conducted. In addition, the rates of convergence of RNNM respectively using RPE algorithm and gradient learning algorithm are also compared. The results show that the proposed control system is better for controlling uncertain and nonlinear processes.     

混沌系统基于T-S模糊模型的控制方法

将模糊控制技术应用于混沌控制中，可以克服反馈线性化等传统方法对参数完全精确已知的限制；用T-S模糊系统来逼近非线性系统，它的IF-THEN规则后件由线性状态空间子系统构成，进而可以应用模糊系统的控制理论求得模糊控制器，用此非线性控制器来控制非线性系统，以求良好的控制效果；模糊规则后件部分以局部线性方程形式给出的T-S模糊模型可以通过调整相关参数很好地逼近混沌系统，基于该模型采用平行分散补偿技术设计出具有相同规则数目的模糊控制器，控制器所有参数可以通过求解一组线性矩阵不等式一次性得到。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于GA的非线性电机自适应模糊滑模控制器设计

提出一种基于GA的自适应模糊积分型滑模控制策略,并将其用于具有非线性动态摩擦力的单轴运动控制系统中.控制器由自适应模糊控制项和补偿控制项组成,自适应模糊控制项用来逼近理想滑模控制律,补偿控制项用来补偿逼近偏差,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出模糊规则和补偿控制项中逼近偏差边界在线自适应律,采用遗传算法优化自适应律中参数.仿真和实验结果表明了该控制策略的有效性.     

基于模糊逻辑的混联式电动汽车控制策略研究

提出了一种基于模糊逻辑的混联式电动汽车功率分配控制策略,功率分配控制器的核心是规则库,它由制动规则库、燃油经济性规则库、加速性能规则库以及校正模块等四个独立的规则库组成。利用已建立的四驱混合电动汽车模型对其燃油经济性进行计算机仿真表明:采用模糊控制策略比传统控制策略的百公里油耗在市区(FUDS)和高速(FHDS)工况下均下降了约10%。