稳定性监控自学习FNN控制器

针对一类未知的非线性系统，提出一种具有稳定性监控的实时自学习ＦＮＮ控制器．ＦＮＮ控制器采用遗传算法使自学习获得最优的性能指标；实时学习过程的稳定性则由基于李雅普诺夫方法设计的监控器来保证，使得ＦＮＮ控制器的自学习过程总是在全局稳定性的条件下进行．     

基于特殊二进制编码的自学习模糊遗传算法

为了提高自适应遗传算法(AGA:Adaptive Genetic Algorithm)的鲁棒性,并使之更有效地求解属于NP难类型的组合优化问题,提出了一种自学习模糊自适应遗传算法.该混合算法利用一个特殊二进编码标准GA在线学习AGA运行特性;通过强化学习方式自动设计和调整模糊知识系统,基于GA的自学习模糊技术可以获取AGA所需的优化模糊系统.仿真试验演示了采用所提出自动化方式设计的动态参数AGA系统及其自学习结果.试验结果表明,该算法可以用于解决类似于旅行商问题的组合优化问题.     

基于模糊神经网络的参数自整定PID控制系统设计

利用多层神经网络构建模糊自适应PID控制器，通过神经网络自学习能力在线提取模糊控制规则，优化控制器隶属度函数，根据不同时刻的误差e和误差变化ec运用模糊推理在线自整定PID参数。仿真实验表明，该控制系统具有优良的控制性能。此外，通过遗传算法对模糊神经网络的学习速率和惯性系数等进行了优化，为控制系统实现最优控制提供了有力保证。     

基于神经网络模糊控制器的铣削过程智能控制

提出了一种新颖的神经网络模糊控制器,其模糊控制表由神经网络替代．控制器通过在线学习能自适应被控对象的变化,控制性能良好．将该控制器用于铣削过程控制,使铣削力在加工条件变化过程中始终保持相对稳定,从而提高了铣床的加工效率,并能保证加工质量,保护刀具．还给出了试验结果．     

多关节机器人的自学习模糊全局滑模控制

针对模型不确定性多关节机器人的轨迹跟踪控制问题,研究多关节机器人全局滑模控制,为了削弱系统在滑动模态上的抖振,将模糊控制和全局滑模控制相结合,提出一种自学习模糊全局滑模控制方法.该方法利用模糊系统的输出代替全局滑模控制中的非连续开关切换量,并根据滑模变结构原理,设计自学习算法,动态调整模糊隶属函数的参数.通过对2关节机器人的仿真,结果表明在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方法既能达到快速跟踪,又能很好地消除控制器的抖振.     

比例因子对模糊控制器动态性能的影响

影响模糊控制器动态性能的因素有多方面 ,如模糊控制规则、模糊推理和模糊判决方法等 ,其中比例因子 (量化因子 )对其动态性能有较大的影响 为了探讨各因子的影响 ,通过Matlab仿真语言对由二阶被控对象构成的模糊控制系统进行了仿真研究 方法是预先选定一组理想的参数 (包括被控对象参数和比例因子 ) ,分别改变比例因子 ,观察系统在阶跃信号作用下的响应 最后根据实验结果得出 :三个比例因子对模糊控制器动态性能的影响各不相同 同时提出了模糊控制器设计过程中比例因子的选择原则及注意事项     

带有参数自调整机构的多变量系统模糊神经网络解耦控制

在文献[1]的基础上,引入模糊神经网络和参数自调整算法,改善系统的智能,使系统具有自学习和自调整模糊规则的能力.仿真结果表明,该方法能实现静态解耦,并提高了系统的抗干扰能力和鲁棒性,改善了系统的性能.     

智能火力/飞行综合控制系统研究

本文设计了基于遗传算法和模糊逻辑控制的智能火力/飞行综合控制系统(IFFC),设计了采用论域自调整的模糊控制器,给出了控制器输入输出的隶属函数,设计了相应的规则库.并在此基础上进一步利用遗传算法对模糊控制器进行优化设计,给出了遗传算法各个参数的选择原则.仿真结果表明,基于遗传算法和模糊逻辑的智能火力/飞行综合控制系统具有良好的控制效果,在综合火力/飞行控制系统的设计中颇有应用潜力和前景.     

板坯连铸二冷水智能控制及仿真研究

基于传统板坯连铸二冷水控制方法，提出用自适应模糊神经网络推理系统实现板坯连铸二冷水智能控制，建立了基于自适应模糊神经网络推理系统的板坯连铸二冷水智能控制系统模型，并对该控制系统进行了计算机仿真，结果表明系统较好地实现了板坯表面的温度控制，且具有良好的自适应和自学习能力．     

多模态控制系统研究

提出的多模态控制系统主要是基于变结构、自适应、分级模糊控制策略。首先 ,根据被控对象性能指标构造模糊变量集 ,再由该变量集构造模糊控制规则集并由此改变分级模糊控制的控制参数。在此基础上该系统辅以变结构及自适应控制使控制系统在大幅度改变给定值 ,及系统参数大幅度变化时 ,以改善系统控制品质。该系统实际应用于电加热渗碳炉的温度控制并收到较好的控制效果。     

Fuzzy Control of Chaotic System with Genetic Algorithm

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＩｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ,ｔｈｅｒｅｈａｓｂｅｅｎｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｔｈｅａｐ ｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｃｈａｏｓｔｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ .Ｏｎｅｏｆｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｆａｃｅｄｉｓｔｏｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｆｏｒｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙｍａｎｉｐｕｌａｔｉｎｇｃｈａｏｔｉｃｓｙｓｔｅｍｓ.Ｓｏｍｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｈａｖｅｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｕｓｅｃｌａｓｓｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓｓｕｃｈａｓｆｅｅｄｂａｃｋｃｏｎｔｒｏｌ[1]…     

散热器试验台送风系统规则自提取模糊控制试验

提出了环境试验室送风系统规则自提取模糊控制方法,试验研究了基于送风加热器调节的送风温度与测试室温度的模糊控制和比例积分(PI)控制效果.试验结果表明,对于无滞后环节的送风加热器-送风温度控制回路,传统PI控制方法具有较好的控制性能,收敛速度快;基本模糊控制方法收敛较慢,存在稳态误差;规则自提取模糊控制方法超调大,但收敛速度加快,稳态误差减小.对于具有滞后环节的送风加热器-测试室温度控制回路,规则自提取模糊控制方法超调小、稳态误差小、控制效果最好.可见,对于无滞后环节的被控过程,采用PI控制方法即可满足要求;而规则自提取模糊控制方法非常适用于具有大滞后环节的过程控制.     

模糊控制的现状与发展

介绍了模糊控制系统的基本理论、模糊模型的辨识、模糊推理方法、模糊控制的自学习方法以及专家模糊控制器等方面的研究历史、研究现状及今后的发展方向．     

一种基于模糊神经网络控制系统的构建方法

给出了在构造基于模糊神经网络的控制系统的过程中利用遗传算法优化输人向量维数的一种改进方法,在此基础上进一步给出了一种通过数据分类提取模糊推理规则的方法,并且将两种方法结合起来形成一种基于模糊神经网络控制系统的构建方法．     

自动送钻实验系统的优化加权模糊控制

针对自动送钻实验系统 ,设计了一种带优化加权因子的模糊控制器 ,以 ITAE积分性能指标为寻优目标函数 ,通过对误差和误差变化的加权因子的优化来获得系统的最佳模糊控制规则 ,并将其控制效果与一般模糊控制器的效果进行了仿真比较 .结果表明 ,一般模糊控制器作用于自动送钻实验系统时 ,由于超调量太大 ,系统难以正常工作 ;带优化加权因子的模糊控制器可使系统的超调量降到 4% ,调节时间为 1 7s,稳态误差小于 0 .1 % ,其他性能指标均满足要求 ,大大改善了系统的动态性能     

基于模糊逻辑的洗衣机洗涤时间控制

针对洗衣机洗涤过程的大惯性、时变、非线性、难以建模等特点,采用模糊逻辑对洗涤时间进行控制.详细阐述了控制器的原理和结构,在此基础上作了改进,引入模糊规则"重要度"的概念、加权系数的自寻优等,并介绍了模糊控制规则在单片机中的存储形式,增强了洗衣机控制系统的抗干扰能力和适应性,提高了控制品质.最后以洗衣机作为控制对象进行仿真,结果表明比传统的程序控制方法平均节省时间达5.7％,说明了此模糊控制算法的有效性.     

船舶航向在线自学习智能控制方法

为更快更好地控制船舶在预定航线上航行,提出一种船舶航向在线自学习模糊神经网络智能控制方法.模糊子集处理船舶控制中的不确切信息,通过神经网络训练模糊推理系统中的参数,旨在把模糊推理和神经网络融合,使船舶航向智能控制器具有在线自学习功能.该方法能实时控制风流扰动下作为非线性时变系统的船舶而无须依赖船舶运动数学模型.模拟试验结果表明,即使在有环境扰动情况下,该方法也能很好地控制具有很大惯性船舶的航向.     

基于模糊控制二级倒立摆实验装置的二次开发

二级倒立摆实验装置系统采用直流电机驱动和内置DSP芯片控制，通过RS-232串行总线与计算机通信。由于该系统的数学模型是非线性的。很难用经典的控制方法时其实现实时控制，基于此时实验装置的控制系统进行二次开发，引入了模糊控制方法改善原有的线性控制算法。模糊控制的核心是模糊控制规则，所以确定合适有效的控制规则成为解决问题的关键，而采用基于经验和基于系统仿真结果相结合的方法，制定出了简单适用的规则库。调试结果表明，系统具有良好的稳定性。     

基于滑模控制的挠性卫星的自学习模糊控制

将基于滑模控制的自学习模糊控制应用于挠性卫星的姿态稳定控制中.给出了姿态控制系统的设计方法.自学习控制算法利用滑模控制原理和模糊性能判决表在线修改模糊控制器的规则参数.为了解决传统自组织模糊控制对外界信号敏感的问题,基于滑模控制的自学习算法同时考虑了误差状态矢量及其变化趋势,增强了系统的鲁棒性.与传统自组织模糊控制相比,仿真实验结果表明,该控制方法对卫星参数变化不敏感,能有效地抑制卫星的外界干扰及挠性附件的振动,使卫星的姿态角得到准确的控制.     

一种基于粗集理论方法的水位模糊控制器设计

应用粗集理论中知识表达系统决策规则的简化方法对模糊控制规则进行约简来设计粗糙模糊控制器,通过约简简化控制系统,从而得到一个最简控制决策规则,使系统更易于控制。完成了水箱水位粗糙模糊控制器的设计,并分别进行了模糊控制和粗糙模糊控制仿真研究,研究结果表明该粗糙模糊控制能有效改善模糊控制的性能。