供热网时滞过程中的一种自适应模糊控制器

针对供热网中大时滞现象 ,提出了一种新的模糊控制器结构 .这种模糊控制器通过在线辨识广义时滞 ,将时滞辨识的结果模糊化 ,决策出模糊规则组 ,填充主模糊规则表 ,达到自适应的目的 .作为应用 ,给出基于集中供热网温度控制的模糊控制器的设计 ,以解决控制对象中由大时滞和时变引起的不易控制和参数调整困难的问题     

一种基于极限理论的模糊控制器规则结构的研究

根据模糊控制器的解析结构，基于极限结构理论对模糊控制器规则进行结构辨识。该辨识方法使模糊词集中语言变量个数的选取具有一定的依据性。     

一种规则生成和参数自调整模糊控制器及其应用研究

控制过程中,对象常具有非线性、时滞、不确定性和参数时变的特点,而普通模糊控制器因控制规则固定,影响控制效果.针对这些问题,基于模糊神经网络的方法,设计一种模糊控制器,对学习算法进行推导,实现模糊控制规则的自生成和参数自调整.经仿真实验并根据其特点,将之应用于烧结控制过程,表明该控制器有良好的控制性能.     

车辆半主动悬架自适应模糊控制器设计与仿真

提出了一种新的自适应模糊半主动悬架控制器 ,它以模糊控制原理为基础 ,融合自适应方法 ,将模糊系统辨识和模糊控制结合起来 ,并对自适应模糊控制规则进行修正 ,以在线自适应调整模糊控制的有关参数 ,提高了模糊控制器的控制效果 ,具有很强的适应性和鲁棒性 结果表明 ,该控制系统明显地改善了控制系统的动态性能     

基于遗传算法的神经-模糊减振控制方法

针对复杂情况下模糊控制器难以获取经验规则的缺点,利用遗传算法来优化模糊控制器的规则,并采用一种权重和方法以实现多目标的优化控制.为了减少时滞对控制效果的影响,应用BP神经网络以预测模糊控制器的输入.基于76层风振Benehmark模型对提出的控制算法进行了计算仿真分析.结果表明神经-模糊控制(NN-FLC)方法在理想情况下与传统LQG控制算法控制效果相当;但在结构刚度不确定时,该方法具有较强的稳定性和鲁棒性,远优于LQG算法.     

SISO大时滞过程双模糊控制器研究

对SISO大时滞对象，提出用双模糊控制器方案，即用跟踪模糊控制器和扰动模糊控制器实现控制。它使设定值响应与扰动响应分离，从而可同时获得良好的设定值跟踪响应和抗扰动响应。本文控制方案对对象模型不敏感，适应性强，鲁棒性好，仿真结果表明了本设计方案的可行性和有效性。     

电液位置伺服系统的规则自校正模糊PID控制器

介绍电液位置伺服控制系统的组成与工作原理,并利用实时工作间(RTW)的半物理仿真环境和MATLAB系统辨识工具箱,对电液位置伺服系统进行系统模型辨识及验证。提出一种规则自校正模糊PID控制器,并将其用于辨识得到的模型中,设计一种在线的模糊推理算法,使得模糊控制规则可以得到实时在线调整。仿真结果表明:基于规则自校正模糊PID控制器的电液位置伺服系统的性能得到较大改善,既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,保证系统具有良好的动、稳态特性。     

用简化模糊规则数的方法设计模糊PID控制系统

在对常规模糊控制器和PID控制器研究的基础上,提出了一种最简单的模糊PID控制系统。该系统基于T S模型,借助于线性系统理论解决非线性系统设计中的问题,用2个二维的模糊控制器或二维模糊控制器加上积分环节来替代三维模糊PID控制系统,大大简化了模糊PID控制系统的设计。仿真结果表明,这种模糊PID控制系统结构简单,规则数少,稳定性高。     

SISO大时滞过程双模糊控制器研究

对SISO大时滞对象,提出用双模糊控制器方案,即用跟踪模糊控制器和扰动模糊控制器实现控制。它使设定值响应与扰动响应分离,从而可同时获得良好的设定值跟踪响应和抗扰动响应。本文控制方案对对象模型不敏感,适应性强,鲁棒性好。仿真结果表明了本设计方案的可行性和有效性。     

基于神经网络的Smith补偿PID控制设计

针对工程实践中常见的纯滞后对象,在Ｓｍｉｔｈ补偿控制基础之上,利用人工神经网络的非线性映射功能对控制对象进行在线辨识,达到对时滞补偿预报的目的;利用神经网络ＰＩＤ控制器（Ａｄａｌｉｎｅ网络）代替常规控制器,实现了对时滞复杂对象的在线自适应控制;并根据ＩＴＡＥ性能指标原则对神经网络控制器参数进行整定,得到一组经验公式。仿真结果验证了本文神经网络控制方案的有效性。     

一种基于模糊神经网络的智能PID控制器

本文设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,利用模糊神经网络对被控制象进行模糊辨识,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,实现PID控制的智能化。通过仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

时滞液位过程模糊-PI控制系统设计

介绍了时滞液位过程模糊-PI控制系统设计。以工控机为核心,选用智能采集模块i-7017和i-7024、电动调节阀和压力传感器完成系统硬件设计,采用阶跃响应曲线法建立了系统数学模型,并基于MCGS工业组态软件开发了系统监控软件。针对被控过程的特点,采用改进型模糊-PI复合控制算法实现系统的控制功能,克服了PD型模糊控制器稳态性能较差的缺点,并通过增加设计积分系数的模糊整定规则库,对积分系数进行在线调节,有效地削弱了控制器的切换抖动,增强了系统的稳定性。试验结果表明,该方法可以使系统同时具有良好的动、静态特性以及抑制扰动的鲁棒性。     

磁流变阻尼结构模糊控制器的设计与分析

对3种采用不同隶属函数和模糊规则的模糊控制器进行了比较分析,即分别比较分析了采用相同模糊规则和不同隶属函数时隶属函数设计对动力反应的影响,及采用相同隶属函数和不同模糊规则时模糊规则设计对动力反应的影响.并对一装有磁流变阻尼器的5层结构分别采用不同模糊控制器进行了实例分析,结果表明:磁流变阻尼器输出大控制力并不能同时有效减小系统的位移和加速度反应,因此在模糊控制器隶属函数和模糊规则的设计中必须权衡系统的位移和加速度反应,以达到最佳减震控制效果.     

无阀电液位置伺服系统的自适应模糊PID控制器设计

针对具有AC伺服电机动态特性的无阀电液位置伺服系统设计了一种能够利用模糊规则动态的修正控制器参数的自适应模糊PID控制器，该控制器是基于常规PID控制器参数和动态性能指标之间的关系，建立了模糊规则表来更新控制器的参数。仿真结果表明了所设计的自适应模糊PID控制器与常规PID控制器相比，能够获得更好的动态特性和对于外部干扰更好的鲁棒性。     

燃料电池的模糊神经网络辨识建模与电压控制

针对直接甲醇燃料电池(DMFC)输出电压易受电池负载变化影响的问题,提出了利用模糊神经网络辨识技术建立DMFC的电特性模型.基于该辨识模型,设计了一个自适应模糊神经电压控制器,其参数采用改进的BP算法进行在线修正.仿真结果表明,对DMFC采用辨识建模的方法是有效的,建立的模型精度较高,所设计的自适应模糊神经电压控制器性能优越.     

多输入模糊控制器规则数目的确定方法

一个好的模糊控制器需要多少条规则,这是模糊控制领域中的一个基本问题。为讨论此问题,给出了多元Lagrange插值公式的误差估计式,并据此推导出一个好的多输入模糊控制器所需规则个数的上界,当模糊规则库确定之后,可求得用模糊控制器逼近精确控制时的误差。通过仿真实例,结论得到进一步验证。     

基于FPGA的模糊PID控制器实现

在研究了数字PID的硬件串行与并行实现方法的基础上,对PID控制器的并行实现方法上进行优化,实现在保证快速性的前提下,减少硬件资源.在模糊控制器的FPGA的实现方面,研究了联合MATLAB的间接设计方法,通过MATLAB的模糊工具箱的GUI界面中的修改隶属度函数与模糊控制规则表得到整定参数.最后将模糊控制器与经过改进后设计的PID控制器进行综合设计,实现了模糊自整定PID控制器.     

基于规则自校正模糊控制器的交流伺服系统

提出了一种规则自校正模糊控制器,并将其用于交流伺服系统的控制中,设计了一种在线的模糊推是算法,使得模糊控制规则可以得到实时在线的调整。仿真结果表明基于规则自校正模糊控制器的交流伺服系统的性能较一般模糊控制交流伺服系统有了较大的改善。     

规则自调整模糊控制器在焊缝跟踪中的应用

根据水下焊接的特殊情况，设计了一种带修正函数的规则自调整模糊控制器，对不同形状的焊缝进行药芯焊丝湿法水下焊接的焊缝跟踪试验，并将采用规则自调整的模糊控制器与简单模糊控制器得到的跟踪结果进行比较，试验结果表明，采用所设计的规则自调整模糊控制器进行焊缝跟踪，能够获得更高的跟踪精度和自适应性。     

模糊神经网络控制器的设计与仿真

提出了一种复杂系统模糊建模及控制的神经网络方法,通过ＢＰ神经网络,对模糊规则的结论参数和隶属函数进行在线修正,实现模糊规则的自组织,这种控制方法可用地对受控对象缺乏精确的数学模型或具有时滞,高阶,非线性等难以用现有的控制理论分析方法和控制的复杂系统,仿真结果证明了这种方法的有效性。