寻孔模糊控制器研究与开发

基于水电工程施工中填炸药和插锚杆作业自动化过程的关键技术是寻孔,采用模糊控制理论,研制子模糊控制器用数字单片机作为硬件支完成模糊控制,并对以控制器为核心的控制系统进行实时动态领导具,充分证实了模糊控制器设计的正确性和可行性。     

过程模糊控制调节算法与实现

介绍了工业生产过程的模糊控制算法，阐述了物理量到模糊量转换、描述、表示及变换方法。实际应用表明模糊控制对于那些难于建模的工业过程实现自动化控制是一个经济可行的途径     

模糊控制及其在工业过程中的应用

介绍了自动控制和模糊数学的交叉学科－模糊控制，同时，结合工业过程特点，分析了模糊控制在冶金生产过程中的应用。     

基于神经网络逆模型的Fuzzy-PID控制方法及其应用研究

在Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ复合控制的基础上提出了一种基于神经网络逆模型的Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ控制方法。该方法综合了模糊控制、神经网络控制和ＰＩＤ控制的优点, 使复杂工业过程中的非线性、时变等问题都得到了较好的解决。仿真结果表明, 该控制器具有较好的适应性和鲁棒性, 结构简单, 易于实现。     

模糊控制技术在开并式空调中的应用

介绍了模糊控制核心技术，阐述了用日立四位单片机实现开关式空调的模糊控制原理，实现方法和控制效果，并提出了详细的软，硬件开发过程。     

发电机组综合自动化装置硬、软件的设计

说明了发电机组综合自动化装置的实现过程；对软件中的各种算法进行了比较分析。实验表明，模糊控制算法的引入，对装置的性能有较大的改善。     

水泥原料湿度的自学习模糊控制系统

提出了用模糊控制方法实现物料烘干过程的湿度控制，导出了一个实用的自学习模糊控制算法，并给出了系统实现方法。     

在污水处理中的应用

综合污水处理自动化技术的发展现状,提出智能控制污水处理自动化技术的主要发展方向,结合实际运行介绍模糊控制人工神经网络控制和专家控制在污水处理过程中的应用。分析目前污水处理自动控制系统中存在的问题及努力方向。     

电饭煲模糊控制的设计与实现

介绍了模糊控制的基本原理，分析了煮饭的工艺过程及对模糊控制的要求，提出了电饭煲模控制的电路设计与实现方法。     

基于最优换挡控制目标的仿人智能模糊控制策略

针对装载机控制系统的多输入、多输出、不确定性等复杂非线性特性,本文提出基于仿人智能模糊控制的自动换挡策略,将仿人智能控制与模糊控制相结合,以获取更好的自动换挡控制效果.首先提出最优换挡控制目标,以最佳动力换挡曲线设计规则库,通过模糊控制方法,实现最佳动力换挡的信息量输出;然后引入仿人智能控制,实现多态的仿人控制,最终达到最优换挡控制目标;最后以某企业典型的轮式装载机为目标样机,构建仿真模型并进行仿真分析,还在整机上进行性能验证,仿真结果与整机验证结果一致.实验表明仿人智能模糊控制具有比较好的控制效果,能够保证装载机工作过程的动力性,同时提高整机的作业效率.     

智能控制及其在电火花加工中的应用

本文首先介绍了智能控制的特点及其发展现状,然后针对电火花加工状态难以控制这问题,给出了电火花加工状态识别及检测方法,建立了基于常规模糊控制的优化模糊控制器:即先对采集信息进行模糊化,然后建立相关的模糊控制规则,从而解决了电火花加工过程中的关键性问题,实现了加工过程的智能控制。     

基于Fuzzy函数逼近的柔性模糊控制器论域压缩算法

针对模糊控制稳态控制精度不高的问题,提出了一种提高ＦＩＳ系统函数逼近精度的新方法——论域压缩算法．基于模糊数二元基元组的概念改进了一类Ｈｏｏｖｅｓ－Ｊｅｅｖｅｓ算法,实现对模糊数参数的寻优和输出论域的动态调整．构造基于ＳＯＷＡ类算子和ＢＡＤＤ解模糊的广义柔性模糊控制器作为仿真平台,对一过热汽温对象的控制给出仿真算例．结果表明,该方法可对控制达到任意精度上的逼近,从根本上解决Ｆｕｚｚｙ控制精度不高的问题．分析指出动态论域压缩算法对模糊控制具有理论上的普遍意义     

混沌在模糊控制规则优化中的应用研究

利用混沌（Ｃｈａｏｓ）所特有的随机性、遍历性及规律性。将其应用于一类复杂非线性时变过程的模糊控制规则优化中,提出了一种利用混沌进行模糊规则参数优化的方法。仿真结果表明,该算法具有国强的全局搜索能力和较快的搜索速度,是一种适用的优化策略。     

基于混合学习算法的模糊神经网络控制系统

针对复杂非线性系统在控制过程中的不确定性及参数的时变性,设计了一种模糊神经自适应预测控制系统,通过误差补偿以提高预测控制的精度;对模糊神经网络（FNN）的学习算法进行了研究,利用遗传算法的全局搜索能力对FNN控制器参数进行离线优化,并对遗传操作进行了改进,使其最终搜索到全局最优或近似全局最优的附近,再利用BP算法的局部搜索能力和对对象的适应能力,进一步对参数进行在线调整。从而使系统具有更高的学习精度和更快的收敛速度,所得的FNN具有良好的泛化性能。仿真结果证明了本方法的有效性。     

加气砼生产浇注过程自动控制系统

在文[1]的基础上，详细介绍了加气砼生产浇注过程自动控制的相关问题，为了解决料浆计量的准确性，提出了模糊补偿算法。实际运行表明了自动控制系统及模糊补偿算法的先进性和有效性。     

基于模糊神经网络融合的温度控制方法

针对目前温度控制中存在的问题，研究设计了一种新的适合于非线性、惯性系统应用的动态控制的方法。采用了将具有简单有效的非线性控制作用的模糊控制技术与学习和自适应能力较强的人工神经网络技术相融合的方法，建立了模糊神经网络相融合的智能控制模型。文章详细地介绍了基于模糊神经网络的智能温度控制的实现过程。实际应用结果表明，系统具有较强的实时性和可靠性，不仅温度控制精度高，而且动态响应速度快。该控制方法的研究，为实现最佳温度控制提供了理论根据和有效方法。     

n阶线性方程模糊初值问题的模糊结构元解法

为了给出微分方程的模糊初值问题更加简便的求解方法，避免表现定理中α遍历{0，1}造成的运算复杂性，采用模糊结构元的方法来求解线性微分方程的模糊初值问题，给出了模糊初值问题解的通解公式。这种方法不仅避免了利用表现定理造成运算的复杂性，而且还精确的给出了模糊初值问题的模糊解函数的隶属函数。通过文中的例子可以看出该方法的实用性和有效性。     

具智能积分器的模糊控制方案

模糊控制器不依赖于对象的数学模型，对于复杂对象也能得到令人满意的动态性能。它的主要缺陷是存在稳态误差，且工作点附近容易产生极限环振荡，这就限制了它的应用范围，如何消除模糊控制器的稳态误差，同时又能保持其自身的优点，一直是人们关注的热点问题。为此提出在模糊控制系统中引入智能积分环节的策略。在阐述了模糊控制系统中引入积分环节解决两个关键问题的基础上，提出了两种引入智能积分器的方案，并对两种方案的特点和应用场合进行了总结。     

基于粒函数的模糊控制系统设计与仿真

模糊控制是基于模糊数学思想和理论建立的控制方法,在控制领域特别适用于一些无法用精确模型进行数学建模的控制系统.但对于模糊控制系统,模糊控制器的运算复杂和由于规则太多引起的规则爆炸问题始终没有很好地解决.通过引入粒函数,简化了模糊控制系统和解决了规则爆炸问题,并且将粒函数方法应用于单容水箱模糊控制系统中进行仿真.实验结果显示,粒函数方法不仅可以简化模糊控制系统的复杂性和解决规则爆炸问题,并且证明在理论和实际中粒函数器完全可以等效模糊控制器.粒函数方法适用于众多模糊控制系统中,通过示例,可以举一反三,将粒函数方法复制到其他应用场合.