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1.
提出了一种T-s模糊神经网络在线学习算法:移动小论域法,解决非线性控制对象的在线辨识的精度和实时性问题。该算法是在前后件参数可分离的离线混合学习算法基础上,通过分析隶属函数类型及论域模糊子集划分稠必程度对辨识精度的影响后提出来的。不同于传统模糊化进程,此法使用了移动的小论域窗口在此窗口上划分较少的模糊子集技术产生网络前件模糊化参数,解决了模糊神经网络学习中精度和实时性相互制约的矛盾。仿真结果证实该算法精度高,实时性好。 相似文献
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混沌系统基于T-S模糊模型的控制方法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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自校正模糊控制器的设计及其应用研究 总被引:7,自引:0,他引:7
提出了一种规则自校正模糊控制器,该控制器通过对模糊规则进行修改,使系统具有学习功能,从而改善控制器的性能,仿真结果表明该控制器具有很好的动态特性和鲁棒性. 相似文献
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实际工业过程往往是非线性、时变性、其结构参数不确定的系统。提出一种基于自组织调整因子的模糊PID控制器:采用归一化加速度参量来反映系统响应的快慢,引入变论域思想,构建模糊PID控制器的自组织调整机构。该机构根据系统输入输出误差,以归一化加速度参量在线辨识系统运行的不同阶段,动态调整模糊PID控制器的量化因子和比例因子,以改变模糊PID控制器输入输出变量与模糊子集的映射关系,使论域产生伸缩变化,以调节控制器的微分、积分控制作用。仿真结果表明:该自适应模糊PID控制器具有较大的动态调节范围,其动静态性能、鲁棒性、抗干扰能力均优于PID和常规模糊PID控制器。 相似文献
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变论域与变分布模糊PID控制器是两类不同的自适应模糊控制器 ,分别通过调整转换因子与隶属函数分布对模糊控制器的性能进行调节。利用模糊控制器结构分析方法对这两类模糊PID控制器的本质进行了深入分析。通过分析可以得出结论 ,在一定条件下这两类模糊PID控制器在性能调节方面是等价的。此结论将对这两种模糊PID控制器的应用提供参考 相似文献
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新型变论域模糊控制器在交通信号控制中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
在双模糊控制器协调控制交通信号的基础上,针对模糊控制中论域范围选择和隶属度函数在论域中合理分布的难题,改善通过函数模型获得输入输出变论域伸缩因子的方法,提出一种采用模糊推理来替代函数模型,根据输入输出量的大小来相应改变模糊控制器的输入输出变量的论域范围的新算法。仿真结果表明,与传统的基于函数模型的变论域模糊控制器相比较,此方法避免了基于函数模型的变论域模糊控制器的函数系数和模型参数选择上的困难,更加方便地实现了控制器自调整和自适应,并大大减小了车辆平均延误时间,为车队更顺畅地通过交叉路口提供了保证。 相似文献
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一种基于MATLAB的模糊控制器综合优化设计方法 总被引:16,自引:2,他引:14
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。 相似文献
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无需量化因子的模糊直接逆控制 总被引:2,自引:1,他引:1
针对模糊控制中量化因子难以确定以及无先验知识情况下模糊控制器结构和参数难以得到问题,提出了一种无量化因子和不依赖专家经验知识的模糊直接逆控制方案,克服了传统模糊规则基的得到过分依赖专家知识的弱点,控制器的规则基不采用规则的三角形形式,而是采用与实际更加接近的无规则三角形,规则基的得到不依赖已知经验,而是根据系统输入输出信息,利用进化规划离线对控制器规则基的结构和参数同时优化、实际控制中利用优化的规则基对系统进行控制,实时控制算法的运算时间仅为一组规则基的计算时间,大大加快了系统的响应速度,仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
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为解决模糊控制器自动优化设计中对结构和参数的学习和寻优搜索缓慢 ,以及模糊规则基维数爆炸问题 ,采用共生进化遗传算法结合分级模糊建模的思想进行模糊控制器自动设计。提出了模糊规则分类形成子种群 ,多种群并行进化的遗传算法。用这种方法可以同时设计模糊控制器的结构和参数 ,极大地减小编码规模 ,提高搜索速度。对车 杆平衡系统的控制仿真实验表明 ,该方法寻优搜索速度快 ,设计出的控制器控制效果很好。 相似文献
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大型变速风力发电机组的自适应模糊控制 总被引:30,自引:3,他引:27
控制技术是风力发电机组安全高效运行的关键。风力发电机组是复杂多变量非线性系统,具有不确定性和多干扰等特点。本文提出使用模糊逻辑推理系统得到低风速时的发电机参考转速,该方法无需测量风速,避免了风速测量的不精确性。根据机组的运动方程,采用最近邻聚类学习算法建立发电机电磁转矩自适应最优模糊控制,低风速时获得最大风能利用系数。算法综合考虑风力发电机组的机械特性和电气特性,系统辨识作为控制算法的一部分自动执行。高风速时,变论域自适应模糊控制器控制桨距角,机组能准确地保持在额定功率发电。仿真结果表明了本文提出方法的有效性。 相似文献
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针对模糊控制算法的计算复杂性和实时性能差的问题,以模糊PID控制器为研究对象,利用神经网络的万能函数逼近能力,通过神经网络二次建模,精确的逼近已知的模糊PID控制器,从而减少运算量,实现实时控制.然后,给定不同的输入信号,分别用模糊控制器和等效神经网络模型控制同一个被控对象.结果表明,控制效果非常相似.因此,用精简的神经网络模型来代替模糊控制器,可减少计算的复杂性,避免维度灾难,提高实时性能. 相似文献
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考虑一类非线性不确定系统的直接自适应变论域模糊滑模控制问题。根据跟踪误差在线调整伸缩因子,使变论域模糊系统一致逼近被控对象中的非线性部分。通过引入鲁棒自适应控制器,消除了模糊建模误差,提高了系统的动态性能。给出了系统自适应参数的调整律,并基于Lyapunov理论证明了闭环系统一致稳定。最后,将该算法用于近空间飞行器(near space vehicle, NSV)姿态控制系统的设计,仿真结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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基于PSO的模糊控制及在孵化中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
针对孵化系统复杂的动态非线性特性,提出一种基于粒子群优化的模糊控制算法,该算法针对模糊控制器量化因子参数调节的困难,采用PSO的惯性系数的自适应调整机制,用以加速优化算法的收敛性和维持群体的多样性,以寻优模糊控制器量化因子参数,将该方法应用于孵化过程,较好的实现了温度、湿度和含氧量的稳定控制。仿真和实际运行结果表明了所提出的算法的有效性和优越性。 相似文献
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纵向引导控制律是舰载飞机自动着舰控制系统的核心。舰载飞机着舰环境存在极大的随机性,舰尾流和航母运动不断变化,传统PID纵向引导控制器因其控制器参数固定不变而缺乏灵活性和精确性。在传统的舰载飞机自动着舰PID控制器中引入模糊控制模块,构造模糊PID控制器,并依据飞行控制工程专家的经验构建模糊规则,可实现根据系统状况对控制器的参数进行在线最优调节。与传统PID控制器相比,可极大地提高舰载飞机着舰飞行轨迹精度,也一定程度改善了着舰飞行控制系统的鲁棒性。以F/A-18A为例进行自动着舰飞行仿真,结果表明应用模糊控制技术可以减小着舰误差,提高着舰品质。 相似文献