运用遗传算法对制冷蒸发器过热度控制的优化方法

在制冷系统动态仿真的基础上，引入遗传算法对蒸发器过热度模糊控制的隶属度函数进行了优化，并给出了三角形隶属度函数的优化方案，利用MATLAB软件实现了仿真和优化过程，进行了优化模糊控制和比例积分（PI）控制品质的对比实验。结果表明，优化后的模糊控制使过热度的超调量减小，使阀的动作平稳。     

基于遗传算法的城域交叉路口两级模糊控制

分级模糊控制能有效减少模糊规则数,易于提取模糊规则,适合于交通状况复杂的城域交叉路口的交通控制,但它存在难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数的问题.为此,提出了一种面向城域单交叉路口的自适应两级模糊控制系统,并采用遗传算法对两级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化调整.该控制系统具有分级模糊控制的优点,同时可以让模糊隶属度的选取更为合理,使模糊隶属度函数在不同交通情况下自适应地变化,从而改善控制效果.对一个两相位孤立交叉口进行仿真.结果表明该法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间.     

基于自适应模糊神经网络的倒立摆控制仿真研究

提出一种自适应模糊神经网络,它能有效地学习和优化模糊控制规则和隶属度函数。并用该网络对单级倒立摆进行控制,仿真结果表明,该网络优于传统的模糊控制和神经网络。     

运用MATLAB实现基于遗传算法自修正的模糊控制理论的仿真

将遗传算法引入模糊控制的理论研究中,利用遗传算法对模糊控制输入隶属度函数进行在线自调整,并运用MATLAB语言实现对一个典型三阶系统的仿真,结果显示了该方法的有效性和实用性.     

遗传算法优化的非线性钢结构模糊控制研究

采用遗传算法优化模糊控制算法的隶属函数及比例因子,通过压电变摩擦阻尼器实现减少非线性钢结构的地震响应。采用双输入单输出的模糊控制器,选取结构的层间位移的绝对值、层间速度的绝对值作为模糊控制器的输入变量,输出变量为作用电压,选取三角形函数作为输入、输出变量的隶属度函数,使用遗传算法对隶属函数及比例因子做出优化。以3层非线性钢结构地震响应为例,分别对模糊控制算法及遗传算法优化后模糊控制算法进行数值分析,结果表明:经遗传算法优化后的模糊控制,进一步降低了非线性钢结构的加速度和位移等响应。     

基于遗传算法的模糊控制模型参数优化的研究

模糊控制的精度取决于有关参数,如隶属度函数、模糊关系矩阵、传统 确定参数的方法是依靠人工。作者采用遗传算法来优化参数,大大地提高了模糊控制的精度。试验结果表明,先验知识和遗传算法的结合可以得到很好的控制效果。     

模糊自整定PID算法在应力速度控制系统设计中的应用

选用高斯函数作为模糊子集E,ΔE,U隶属度函数,确定了模糊控制规则。设计出的基于模糊自整定PID的控制器在研制的材料测试机集成数据采集及控制系统的应力速度控制系统中进行了应用验证。验证结果表明,应力速度控制得到实现,且集成度高、稳定性好。     

一种基于模糊神经网络的机器人轨迹跟踪控制

提出一种模糊神经网络,并将其应用于两关节机械手轨迹跟踪控制。该网络采用三角形隶属度函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理。这种模糊神经网络能够在线调节输出隶属度函数中心以及关节间耦合权值,使得控制器具有更好的学习与自适应能力。仿真结果表明,这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制中,是一种行之有效的控制方法。     

基于遗传算法的水轮发电机组模糊调速器的研究

针对水轮机调节系统模糊控制存在的问题 ,结合遗传算法在水轮机组控制中的应用现状 ,提出了一种采用遗传算法在线优化模糊隶属度函数的方法。仿真结果表明 ,该方法可以自适应地跟踪控制对象的参数变化 ,有效地对模糊控制器进行在线优化 ,从而为水轮发电机组的在线智能控制提供了一条有效途径     

提高模糊控制器稳态精度的研究

为了提高模糊控制器的稳态精度,对模糊推理算子进行了研究,利用概率算子所推得的模糊控制表控制精度较高。在Mathematic环境下,实现了模糊推理的程序化,为模糊控制的研究提供了条件,并给出了增加量化论域的典型模糊控制器的制表。最后,研究了隶属函数的分布对控制的影响,发现均匀分布的隶属函数所推得的控制表控制效果较好。仿真结果表明,模糊量化论域的稳态控制精度明显提高。     

模糊控制器隶属函数曲线的优化方法

应用遗传算法优化隶属函数曲线的疏密分布，阐述了优化的基本原理和具体实施过程，最后将该算法应用于一类对象模糊控制系统的设计中。仿真结果表明：该方法得出的隶属函数具有较为理想的控制效果。     

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。     

三角模糊数的立方根及在模糊系统上的应用

以往的文献很少讨论模糊数的立方根表示和成员关系函数.模糊数的立方根能够用来解决模糊控制系统中的一些问题.本文新提出了一种三角模糊数的立方根代表值和隶属度函数.最后,作为一个数值示例,模糊数的立方根被应用到一个模糊系统例子中.     

粗糙集理论在模糊隶属函数辩识中的应用

提出应用粗糙集理论辩识模糊隶属函数的可行性 .它对机械化立窑水泥煅烧过程操作工的经验知识和专家知识进行综合考虑 ,归纳为知识系统决策表 .根据粗糙集理论 ,求出决策表的最小约简算法 .依此属性 ,重新划分模糊空间 ,并定义边界以确定隶属函数 .经模型有效性确认 ,表明该方法是有效的 .     

提高模糊控制精度的研究现状

从如何克服余差和如何优化隶属度函数及模糊控制关系矩阵两个方面介绍了近年来提高模糊控制精度的一些方法，分析了它们的优缺点，指出提高模糊控制系统精度的研究与智能控制方法的综合应用和解析函数计算法紧密相关。     

基于神经网络的模糊控制器及其应用

本文提出了一种基于神经网络的模糊控制器，采用神经网络技术实现模糊控制的知识规则的获取、隶属函数的确定及模糊推理。最后通过仿真实验证明了这种方法的有效性     

以正规多项式为基函数的标准模糊系统逼近误差公式证明

为提高模糊系统的逼近精度及扩大基函数的选择范围,定义了论域的正规二次多项式模糊划分.在标准模糊系统的基础上,提出以正规二次多项式为基函数的一类模糊系统;通过采用数值分析中的余项与辅助函数方法,对该类模糊系统进行了逼近误差精度的理论分析,给出了从SISO到MISO的一阶和准二阶误差逼近精度公式;指出该系统逼近精度公式使用的约束条件及应注意的问题.     

模糊神经网络模型参考自适应控制及其应用

提出一种模糊神经网络的自适应控制方案，给出了一种模糊神经网络模型和快速的优化学习算法（ＦＬＡ），通过网络的在线自学习不断修正模糊神经网络控制器的隶属函数和权值，实现了模糊逻辑规则的自动更新，经仿真结果和倒立摆控制表明，这类自适应控制具有良好的控制性能。     

关系数据库的SQL模糊扩展及模糊数据存储

介绍了基于关系模型模糊扩展3个研究方向的工作成果,给出了基于关系模型模糊数据库的模糊数据划分方法和模糊关系数据库的SQL模糊扩展,依据模糊集合理论中隶属函数和隶属度的概念,运用模糊数据的划分方法得到了模糊数据的数据类型,实现了模糊数据在关系数据库中的存储.