混沌系统模糊自适应采样同步控制研究

主要针对两个具有参数未知的模糊混沌系统设计模糊自适应采样控制器,并利用 Lyapunov稳定理论和线性矩阵不等式技术获得系统控制器的增益,实现了一类参数未知模糊混沌同步.设计的自适应采样同步控制器与同类控制器相比更适合计算机控制实现,拥有更广阔的应用前景.仿真结果表明所提出的控制方法是有效的.     

基于混沌优化的大时滞网络拥塞控制算法

基于改进的网络简化模型,提出一个大时滞网络拥塞控制算法称为改进的混沌优化PID控制算法(ICPID).改进的网络简化模型考虑了时滞的影响,利用这个模型,AQM路由器应用改进的混沌优化策略优化PID控制器参数.通过加速混沌搜索快速得到控制器参数的次优值,运用变尺度方法在次优值附近找出控制器参数的全局最优值.对比仿真结果表明,该算法有较好的鲁棒性,链路利用率更高,丢包率更小,平均队列长度更趋于期望值,综合性能优于PI和DC-AQM.     

汽轮机调速系统CMAC网络PID并行优化控制

针对汽轮机调速系统存在死区、饱和等非线性的控制特点,提出了基于混沌优化策略与CMAC网络PID并行控制相结合的控制方法,并将其应用于汽轮机调速系统的参数设计中。该方法首先通过混沌搜索,得到控制器参数的次优值,然后利用变尺度的方法在次优值附近找出控制器参数的全局最优值。与CMAC网络传统PID并行控制以及单纯PID控制相比较的仿真结果表明,该方法能更好地提高控制系统的精度和响应速度。     

基于GA与CSA-RBF神经网络辨识的自适应PID控制器

提出了一种基于遗传算法(GA)、克隆选择算法(csA)和神经网络的自适应PID控制器的设计方法.该控制器主要由四部分组成:一是利用遗传算法优化PID参数初始值;二是用克隆选择算法对径向基函数(RBF)神经网络参数初始值优化;三是RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;四是单神经元PID控制器,学习并在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能.仿真结果表明,该控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程.     

基于粗糙集高速公路混沌T-S FNN控制仿真

研究基于粗糙集理论的高速公路混沌系统模糊神经网络入口匝道控制方法。针对高速公路车流量不确定性特点,提出了通过数据挖掘技术建立交通流入口匝道智能混沌控制器知识库的思想;设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,红灯时间作为输出的T-S模糊神经网络混沌控制器;采用粗糙集理论建立混沌控制器知识库,确定模糊神经网络控制器结构并提取模糊规则;采用模糊神经网络方法对控制器参数进行优化。仿真结果表明:采用该方法设计的智能混沌控制器,可实现保持高速公路有序运动、避免交通堵塞、提高交通通行能力的目的,是提高高速公路管理控制水平的有效方法。     

基于自组织调整因子的模糊PID控制器设计

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。     

时滞系统的智能控制方法

介绍了基于Smith预估结构的时滞系统自适应模糊PID控制方法，该方法根据偏差e和偏差变化ec与PID控制器三个参数之间的关系，利用模糊控制原理对PID参数进行在线修正，使被控系统具有良好的动静态特性和抗干扰能力。仿真研究和实验表明了该控制方法的有效性。     

基于混沌PID参数寻优的伺服系统控制方法研究

利用混沌运动遍历性和随机性的特点,对PID控制器进行参数寻优。在满足系统稳定前提条件下,通过利用混沌运动的粗寻优和细寻优,最终可以找到性能指标最小的一组参数。把这组参数就作为PID控制器的主要参数。仿真结果证明此方法可以快速稳定地实现PID参数寻优整定,而且所得参数的控制效果与传统参数整定方法相比在响应时间、超调量等方面效果更好。     

两类模糊PID控制器的等价性分析

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     

用单一控制器实现未知参数的Lü混沌系统的自适应同步

提出了采用一个控制器自适应同步参数全部未知的Lü混沌系统的方法.基于Lyapunov稳定理论,设计了单一控制器和参数自适应律,它改进和完善了Elabbasy等人采用三个控制器[8]及Han等人采用二个控制器[9]的工作.数值仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.     

基于PSO的模糊控制及在孵化中的应用

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。     

基于GA的非线性电机自适应模糊滑模控制器设计

提出一种基于GA的自适应模糊积分型滑模控制策略,并将其用于具有非线性动态摩擦力的单轴运动控制系统中.控制器由自适应模糊控制项和补偿控制项组成,自适应模糊控制项用来逼近理想滑模控制律,补偿控制项用来补偿逼近偏差,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出模糊规则和补偿控制项中逼近偏差边界在线自适应律,采用遗传算法优化自适应律中参数.仿真和实验结果表明了该控制策略的有效性.     

基于自适应灰色预测的虚速率算法

虚速率(VRC)算法是近年来新兴的一种基于速率的主动队列管理算法,本文将灰色预测、自适应控制与虚速率算法三者的设计思想融合起来,提出一种新的基于自适应灰色预测的虚速率算法。将二次型性能指标引入到VRC算法中PID控制器的整定过程中,按照性能指标的负梯度方向修改加权系数,实现了PID的自适应最优控制。同时将自适应PID与灰色预测器相结合,用预测结果代替被控对象测量值,克服了网络时滞和干扰给系统带来的负面影响,并进行了稳定性分析。仿真结果表明,该算法具有优良的性能。     

基于Niche的间接T-S模糊自适应控制

提出了新的基于生态系统的Niche间接T-S(Takagi-Sugeno)自适应模糊控制,将含有参数的生态位贴近度函数作为模糊规则的后件,从而构成零阶的T-S模糊控制模型。采用Lyapunov合成方法设计控制器,并使用梯度下降法优化后件参数,最后得到了后件参数的自适应律,体现了生物个体的自适应能力,引入了生态位的模糊系统具有生物个体始终朝着有利于自身方向发展的特性。因此,所建立的模糊T S系统具有更好的自适应性,可以获得更小的变动跟踪误差,并保证整个闭环系统全局稳定性。通过对生态系统的二维捕食系统的仿真验证了本方法的可行性。     

基于模糊PID的直/气复合再入控制方法研究

升力式高超声速再入飞行器气动力、气动热耦合环境复杂,不确定性和干扰较大,一般采用直接力/气动力的复合控制方式。针对飞行环境特点和不同控制机理构成的复合控制模式,提出了一种基于模糊PID的直接力/气动力复合控制方法,该方法通过对气动力控制与直接力控制两个子系统分别设计模糊PID控制器,并设计了一种复合控制方案。最后针对某型升力式高超声速再入飞行器的纵向姿态复合控制进行了仿真验证,仿真中综合考虑了气动参数的误差、测量误差、大气干扰与大气环境的不确定性。仿真结果表明,所设计的模糊PID控制器较传统的PID控制器具有更好的控制性能,更强的鲁棒性和自适应能力。     

基于Sugeno推理自调整模糊Smith-PID控制器仿真研究

针对工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变非线性受控对象难于控制问题,提出一种新型控制器,利用Smith预估器补偿受控过程纯滞后作用,基于Sugeno推理模糊控制器自调整PID参数.给出控制器结构及其控制策略,并将其应用于加热炉温度控制系统中,与常规PID控制器和Smith预估补偿PID控制器比较.仿真结果表明,该控制器各项性能均好于其它两种控制器,具有动态调节性能好、稳态精度高、抗干扰性强和鲁棒巨好的特点.     

一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法

提出了一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法。该方法以经模拟退火粒子群算法优化的小波神经网络实现非线性模型的逆,能够更加细致地逼近非线性模型,并针对自适应控制的鲁棒性与瞬态性能差的缺点,将滑模控制与自适应控制相结合共同补偿逆误差,提高了自适应控制的鲁棒性与瞬态性。仿真结果表明:所设计的自适应模糊滑模大包线飞行控制器具有优良的控制性能。     

模糊控制技术在自动着舰控制系统中的应用

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。