基于模糊控制二级倒立摆实验装置数模的建立

针对经典控制方法难以实现对二级倒立摆实验装置系统的实时控制问题,需对实验装置的控制系统进行二次开发,为此,引入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．采用基于经验和基于系统仿真结果两者相结合的方法,制定出了简单适用的规则库．调试结果表明,同时系统具有良好的稳定性．对二级倒立摆实验系统的实例仿真表明,该设计算法易于实现,在抑制外部扰动和实时控制性方面优于经典的状态反馈最优控制．     

汽车ABS模糊控制方法的分析与仿真

运用模糊控制方法对汽车防抱制动系统进行了仿真研究．采用基于模糊规则的模糊控制方法，设计了基于模糊规则的普通模糊控制器，针对其缺陷采用基于智能权函数的模糊控制方法，设计了基于智能权函数的模糊控制器．对两种控制器进行仿真并比较仿真结果，表明基于智能权函数的模糊控制方法的控制效果优于基于模糊规则的模糊控制方法，且能有效克服后者的缺陷，提高整车的制动性能．     

数字式最速二阶随动系统的研究

本文就最优控制理论中的时间最优控制的具体工程实现了进行分析与设计,提出了一种放宽系统数学模型精确性的实测法,近似法和自适应调整法。对于一个典型的二阶随动模拟系统,运用IBM-PC微机控制,做出了其最优控制实验,证明了本文方法的有效性。     

有限时间收敛控制与时间最优控制性能指标分析

讨论了有限时间收敛控制与时间最优控制问题，分析了有限时间收敛控制及时间最优控制各项性能指标，探讨利用有限时间收敛控制的方法通过选择适当的控制及参数，求解最优控制的近似解.最后利用二阶及三阶系统举例具体说明了分析结果.     

模糊控制在二级倒立摆系统中的应用

针对多变量、非线性、强耦合性的二级倒立摆系统的稳定控制问题.首先,为解决模糊控制在多变量系统中常遇到的"规则爆炸"问题,提出了一种基于融合函数的模糊控制方法,该方法将最优控制理论与模糊控制理论相结合,运用LQR控制方法设计了融合函数,减少了模糊控制器的规则数,并对控制参数进行了寻优和调整.其次,对系统进行了仿真分析,结果表明这种方法是有效的.最后,利用固高公司GLIP2003倒立摆系统验证了设计结果,并达到了较好的控制效果.     

非线性系统模糊滑模控制器的设计

提出一种非线性系统的具有自学习模糊控制机制的改进滑模控制方案,该方案能综合模糊控制和滑模控制的优点来取得快速、精确的响应和保证系统的鲁棒性,并采用自学习机制来修正模糊规则库,同时提供了稳定性证明．最后针对一类非线性系统进行了仿真,并给出了系统输出及输入控制量波形．结果表明,此法具有响应快、稳态性能好的特点     

一类基于PID控制的新型模糊控制方法

研究了一类基于模糊规则的变参数 PID控制方法 .对于模型未知对象 ,常规 PID控制器参数的调节一般要基于一些语言信息的经验知识 ,这对 PID参数的调节带来一定的困难 .模糊控制在处理语言信息方面具有一定的优势 ,因此将模糊控制和 PID控制方法相结合组成一种复合控制器的设计是可行的 .采用 TS模糊模型 ,给出了一类给予模糊规则的变参数 PID控制器的设计 .这种控制方法兼备模糊控制与 PID控制优点 ,具有广泛的应用价值     

加工过程的在线自调整模糊控制

在分析描述模糊控制规则的常规解析形式基础上,提出了将误差及误差变化的绝对值在总量中的比值作为其自身加权系数的控制规则在线自调整新算法,设计了一种在线自调整模糊控制规则与输出比例因子自适应相结合的模糊控制器,以适应被控对象的变化。仿真结果表明该方法有效,对非最小相位系统具有很强的鲁棒性和自适应性．     

用遗传算法设计模糊控制器

对遗传算法（ＧＡ）进行改进，将改进后的遗传算法应用到模糊控制器的设计中．以工业过程控制为对象，通过二阶系统模型的计算机仿真表明：改进后的遗传算法比传统方法具有更好的控制性能，可实现模糊控制规则的自校正和量化因子的寻优．     

基于新型趋近律的板球系统反步滑模最优控制

针对板球系统控制精度低、鲁棒性差和响应慢等问题，提出一种基于新型趋近律的反步滑模最优控制方案.首先，用跟踪误差与虚拟控制量设计滑模面；其次，将反步法与滑模控制相结合设计新型趋近律，由此设计控制器；然后，采用Lyapunov理论证明整个系统的稳定性；最后，通过改进粒子群算法寻找一组新型趋近律的最优参数，实现最优控制.仿真实验结果表明，提出的控制策略能消除误差提高系统控制精度，系统调节时间为0.2 s，能加快系统响应速度，增强了系统鲁棒性，较好地抑制了抖振，验证了所提控制方案的可行性.     

MIMO系统的性能鲁棒控制问题

初步研究了多变量离散系统以灵敏度函数的ｌ￣１范数为性能指标的性能鲁棒控制问题。证明了严格因果系统在达到了最佳稳定鲁棒的同时也达到了最佳性能鲁棒；对ｌ￣１最佳稳定鲁棒问题给出了求解方法及证明。     

多变量预测控制及其在工业锅炉控制中的应用

本文利用预测控制方法,编制了监控级优化控制软件;同时,为了提高控制效果,节约能源,将该方法用到工业锅炉控制中去,设计了一种两级预测控制方法,并进行了仿真研究.     

模糊滑模变结构控制设计

为了削弱滑模控制的颤振现象,提出了模糊趋近律的方法,即利用模糊控制器实时调整滑模控制的趋近律参数．该方法既保证了控制系统的快速性和鲁棒性,又能够有效地削弱颤振．另外,控制系统设计简单,便于工程应用．最后,以实例进行了仿真研究,仿真结果证明了所提出方法的有效性．     

快速锻造液压机组模糊控制策略的改进

分析了常规模糊控制器的缺点，提出了两级控制策略，即较低一级采用自调整因子三维模糊控制，较高一级采用最优模糊控制，对快速锻造液压机组的仿真结果表明该模糊控制策略能获得较常规模糊控制器优良的控制效果．     

一类带有广义不确定性非线性系统的自适应模糊反演控制

本文结合自适应控制、模糊控制和反演控制方法,针对带有广义不确定性的严格块反馈型非线性系统,设计了一种自适应模糊反演控制律。对反演控制律设计的不足之处,采用自适应模糊控制去逼近非线性系统中带有广义不确定性的非线性函数,从而实现了无需精确数学模型的全新控制律,避免了因存在不确定性对系统带来的不良影响。在此基础上,利用李亚普诺夫方法分析了系统的稳定性和收敛性。仿真结果表明：本文所设计的控制律,对严格块反馈型非线性系统中存在的不确定因素具有较强的鲁棒性和自适应性。     

一种新型的TS-PID模糊控制方法

基于Takagi和Sugeno的确定性模糊控制,提出了一种变参数模糊PID控制方法.该控制器的参数调整也采用确定性模糊调整规则,从而使控制器的设计简单、容易,同时与一般的参数自适应相比具有很强的适应性和鲁棒性.仿真结果表明,该控制器明显地改善了控制系统的动态性能.     

带制动装置气缸的PWM位置控制系统

目的 分析传统气动位置控制系统存在的问题,提出一种新的位置控制系统。方法 采用新的执行机构－内藏制动装置和位移传感器的新型气缸。系统的位置控制采用ＰＷＭ方法和模糊控制算法实现,当气缸达到目标位置后,利用制动装置来实现气缸的位置保持。     

基于模糊控制的交流伺服系统的设计

针对永磁同步电动机交流伺服系统,提出了模糊控制方案.在交流伺服系统的设计中,采用模糊控制器作为其位置调节器,采用电流快速跟踪控制方案设计电流调节器,对于速度调节器,按Ⅱ型系统设计,并选用PI型调节器,极大地提高了系统的性能.实验与仿真结果表明,基于模糊控制的交流伺服系统与常规PID控制的交流伺服系统相比,具有良好的动态、稳态性能以及较强的鲁棒性,从而证明了这种设计方法的合理性和优越性.     

模糊逻辑控制的一种新设计

对一类具有不确定性的非线性系统，根据滑模控制原理，提出了模糊逻辑控制的一种新设计，由于使用了适当的模糊逻辑切换，避免了滑模控制所固有的颤动现象，通过构造李雅为诺夫函数，证明了算法的全局稳定性，且跟踪误差收敛到零的一个领域，仿真结果表明，本文设计的模糊控制，对模型不确定性和外来扰动具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。     

Research on the Winding/Unwinding Control System Based on Fuzzy Control Theory

A fuzzy controller of the winding/unwinding control system used in jig-dyeing machine is introduced, which is superior to the one with conventional optimal PID controller in convergence speed and stability. Its mathematical model and transfer function are presented based on mechanism of the winding/unwinding control system. Simulation of the fuzzy controller carried out in the MATLAB （Simulink） environment proves that the control system based on fuzzy controller is superior in quality, precision and operation to a conventional optimal PID controller. The outlined experimental results also show the effectiveness and the robustness of the fuzzy PID controller in good dynamic performance, high robustness to parameter variation and disturbance.