基于ANFIS的飞行器自动着陆模糊控制器设计

首先给出了模糊逻辑控制器设计中的几点共同的基本假设,接着阐述了飞行器降落着陆过程自动控制的模糊控制器AFLC的控制原理,详细分析和设计了AFLC的自动着陆控制模型、状态变量的隶属函数、系统推理规则、模糊推理算法和解模糊算法等。重点对基于自适应神经模糊推理ANFIS的Takagi-Sugeno型AFLC进行了优化分析与设计。最后利用MATLAB的Simulink仿真工具和模糊逻辑工具箱对两种设计方案进行了仿真验证和分析比较。仿真结果表明,两种AFLC设计是有效的,后者性能更优。     

复杂系统的遗传-模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种遗传．模糊建模新方法。首先，利用竞争学习算法对输入空间进行自适应聚类，基于聚类结果提取模糊模型的规则前件隶属函数参数，采用局部最小二乘法求得规则后件参数，从而初步建立起系统的T-S模糊模型。然后，对规则前、后件参数进行编码，借助于实值编码遗传算法优化模糊系统。最后，数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

模糊系统的递阶遗传算法设计新方法

针对模糊系统的特点和根据输入-输出数据,应用递阶遗传算法设计模糊系统。现有的模糊系统设计方法大多只能训练模糊系统的模糊集的中心参数、高斯隶属度函数的系数、中心参数和扩展参数,系统的模糊规则得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把模糊系统的模糊规则数目和参数同时通过训练确定。通过对混沌时间序列进行预测仿真,结果证明用该方法设计的模糊系统预测的精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的。     

采用共生遗传算法的模糊控制器设计方法

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。     

基于GA的城市交叉口信号控制模糊规则优化

根据城市交通系统中单交叉口信号控制的具体情况，对遗传算法进行了改进，并利用改进的遗传算法对交叉口信号模糊控制器的模糊规则进行优化，建立新的优化算法．计算机仿真结果表明，采用改进的遗传算法方法优化模糊控制规则，可以减少因人的经验的局限性而导致的模糊规则的不完备性，使得控制器实用性更强，控制效果更好．     

模糊建模与控制的神经网络方法及其仿真研究

本文提出了一种复杂系统模糊建模及控制的神经网络方法。利用改进的ｐｉ－ｓｉｇｍａ 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。这种方法被用于降水量预报和机器人解耦控制，取得了满意的仿真结果。为增强神经网络仿真算法的快速性，本文采用了一种基于向量的数据结构，并用标识阵指示神经元的连接状态，以实现有效的内存运算。     

模糊系统的一种结构设计方法及经济系统应用

针对模糊系统的特点,根据输入-输出数据,应用递阶遗传算法设计.现有的模糊系统设计方法大多只能训练系统的模糊集的中心参数、高斯隶属度函数的系数、中心参数和扩展参数,系统的模糊规则得预先用某种方法确定.利用很好设计的递阶遗传算法能够把模糊系统的模糊规则数目和参数同时通过训练确定.利用该方法在非线性经济系统进行仿真,并与BP神经网络的预测结果进行比较,证明该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

遗传算法及其在船舶运动控制器优化中的应用

采用十进制基因编码的遗传算法,优化模糊控制器的隶属度函数。同时引入不同思路的变异、选择方法对模糊控制器的隶属度函数位置进行优化,由Matlab编程实现对某货船航向控制的多方面仿真。并作了种群规模、进化代数对模糊控制器性能影响的对比仿真研究。仿真实验表明,遗传算法用于优化船舶运动控制器效果明显。     

基于多分辨率分析的模糊系统结构辨识算法

分析了尺度函数多分辨率逼近性以及与T—S模糊系统结构的相似性，提出基于多分辨率分析的模糊系统(MAFS)。在此基础上，利用B—样条尺度函数作为模糊隶属函数具有紧支撑性、多分辨率逼近的特性，从时一频域局域化角度，采用WTMM技术，给出了模糊系统结构辨识算法。仿真结果验证了这种模糊系统在不影响辨识精度情况下，模糊隶属函数具有模糊语义的完备性和可解释性，同时表明该结构辨识算法的正确性和有效性。     

单交叉口多策略模糊控制算法与优化

大量研究表明,模糊交通信号控制算法在性能上明显优于传统方法,但现有研究大多采用单策略控制,在复杂多变的城市交通流条件下,难以充分发挥交叉口的通行能力.为此,在深入分析交通需求的基础上,提出了基于模糊理论的多策略模糊控制算法.同时,为克服用经验法确定多套模糊策略的困难与不足,还设计了基于遗传算法的模糊规则和隶属度函数优化方法.仿真结果表明,多策略模型优于单策略模型,更优于传统交通控制方法.     

交叉口交通信号灯的模糊控制及优化研究

针对城市单交叉口的交通信号控制问题,提出一种交通灯信号的模糊控制方法。该方法基于四相位定相序对单交叉口交通灯进行控制,模糊控制系统输入为车辆排队数和车辆到达率,输出为当前绿灯相位的绿灯延长时间。利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化模糊控制系统的模糊规则和隶属度函数,提升模糊控制系统性能。利用Sumo(Simulation of Urban Mobility)仿真软件,实现了该模糊控制方法。将Sumo自带的控制方法、模糊控制方法、以及基于GA的模糊控制方法进行仿真对比。结果表明,基于GA的模糊控制方法能有效减少车辆的平均延误时间,提高了交叉口的通行能力。     

基于模糊理论的机械系统模糊可靠性数字仿真

论文基于模糊集合的交集与并集算子，给出了机械串联系统与并联系统的模糊可靠性数字仿真模型；讨论了模糊安全事件的隶属函数的建立方法，主要研究了基于模糊概率理论，从模糊强度的隶属函数获得模糊安全事件的隶属函数的方法，为确定机械系统模糊安全事件的隶属度提供了依据，使对复杂机械系统的模糊可靠性分析成为可能。算例表明了文中所讨论的方法的可行性。     

离散模糊系统的新型模糊控制器与观测器设计

基于T－S模糊动态模型，研究了一类在状态空间形式下，离散模糊系统的稳定监督控制器的设计与分析，将全局模糊型按隶属函数重新划分成若干子空间，采用分段Lyapunov函数法，克服了以往设计法中需要求解一公共正定矩阵P的不足，也无需求解繁琐的Riccati方程，并针对系统状态不可测的实际情况，设计了模糊观测器，从而用成熟的线性系统理论完成对复杂非线性系统的控制，模糊控制器与观测器设计简单，适合工程应用。     

基于HWSME的股票价格异常波动模糊综合评判方法

提出基于HWSME和模糊数学的股票价格异常波动评判方法，建立了股票价格异常波动的模糊综合评判指标体系，给出了权重，并建立了相应的隶属函数，实践证明效果良好。     

求解模糊排队性状指标隶属函数的通用方法

针对顾客到达率和系统服务率等参数均为模糊数的排队模型,应用模糊结构元理论研究系统模糊指标的解析表达式. 在模糊分析的基础上,将模糊排队模型中主要指标求解转化成了模糊多元函数的运算. 通过模糊结构元表示方法,将模糊多元函数转化成了模糊一元函数,根据模糊一元函数可得到性状指标的隶属函数,避免了只利用α-截集的定义和Zadeh的扩展原理方法带来的运算困难,也给模糊多元函数的求解提供了途径. 实例分析了多重休假策略成批到达排队问题,其中,顾客的平均到达率、系统的平均服务率和服务员的平均休假率均用模糊结构元表示,求解出了顾客平均逗留时间及隶属函数,说明了方法的有效性.     

基于SCFNN的网络控制系统远程控制器设计

提出将自组织模糊神经网络(SCFNN)应用于网络控制系统(NCS)中的远程控制器的设计。SCFNN的学习过程包托结构学习和参教学习两个阶段。结构学习的目的是对输入空间进行合理的模糊划分并动态地生成一组模糊逻辑控制规则，而参数学习是通过有监督梯度下降法来调整隶属度函数的参数以及模糊规则中结论部分的权值。最初的SCFNN只有输入节点和输出节点，而经过在线学习后逐步生成隶属度函数节点和规则节点。对基于Profibus-DP网络的网络控制系统进行测试，并与采用修正Ziegler-Niehols法设计的控制器的控制效果进行比较，结果表明基于SCFNN思想设计的远程控制器在网络控制系统中能够获得满意的控制效果。     

基于模糊Chebyshev基函数神经网络的快速学习算法

将模糊控制与神经网络相结合，用神经网络来实现模糊推理，提出了一种以Chebyshev基函数为隶属函数的模糊神经网络。由于无需调整隶属函数的参数，因此该模糊神经网络模型算法的计算量大大减小，仿真结果表明了该模型算法的有效性和快速性。     

基于梯度下降法的自适应模糊控制系统研究

一般的二维模糊控制器的输出控制量是误差和误差变化率的固定函数，对于时变、不确定性被控对象难以取得预期的效果。针对该问题，引入梯度下降学习算法，修正输入输出变量高斯型隶属度函数的均值和方差，使模糊控制系统具有自适应性。同时，澄清了王立新提出的梯度下降学习算法容易引起的一些混淆。给定信号分别选择阶跃信号、斜坡信号、加速度信号和正弦信号，作了仿真研究，仿真结果表明，该控制算法是可行的，有效的。     

500MW机组模糊多模型协调控制系统仿真研究

针对一个500MW单元机组协调控制系统的仿真模型，首先依据滑压曲线对模型线性化得到其典型平衡工作点的线性化模型，并用隶属度函数连结成T-S模糊模型；然后针对各线性化模型设计了多变量内模控制器；最后，设计了以多变量内模控制器作为局部模型控制器的模糊多模型协调控制系统。它既可以克服模型工作点变化所带来的非线性问题，同时又可以保证控制回路间的有效解耦。仿真研究证明了控制系统设计的有效性。