适于pH值控制的自学习专家控制器

针对ｐＨ值控制特点,提出一种自学习算法并设计了适于ｐＨ值控制的自学习专家控制器。通过仿真验证了自学习算法的有效性。     

生物制药灭活过程的专家式串级控制

针对生物制药灭活这类典型的串联时滞过程的工程控制,文章根据专家控制器的设计原则及传统串级控制的特点,提出了一种专家式串级控制器。应用结果表明,专家式串级控制器结构简单,易于设计、调试,对串联时滞过程有良好的控制效果     

城市单路口交通信号两级模糊优化控制与仿真

该文提出交通信号两级模糊控制的两种优化方法.首先,针对两级模糊控制器在低流量下考虑多维交通状态变量致使路口交通状态弱化,提出一种两级组合模糊控制器,其采用0-1组合思想,立足路口交通状态特征选取模糊控制器的交通状态变量的组合及结构.接着,针对模糊控制器参数经验设置及不具备学习能力,提出一种两级模糊在线优化控制器,其引入滑动时间窗思想,采用混合遗传算法在线同时优化模糊控制器隶属函数和控制规则的参数;最后,开发两级模糊在线优化控制的Paramics仿真平台,对两种模型进行效用评价;仿真结果表明所提出的方法分别从模糊控制器结构和参数优化的角度改进了两级模糊控制器的不足,控制效果符合交通管理者的控制目标.     

基于二级结构的智能控制

本文研究了一种新的智能控制器，它有二级构成，第一级由神经元网络作为控制器，第二级由模糊决策确定网络学习参数，算法具有学习功能，与ＰＩＤ相比，该控制器控制效果也较好。     

基于BP神经网络的PID控制器

介绍了一种基于神经网络自学习PID控制器,该控制器能通过自学习不断进行适应性控制,以保证系统的输出符合实际应用的要求, 其主要特点是采用线性预测模型来近似确定控制参数,进而进行神经网络控制,仿真结果表明该方法有较好的效果。     

一种基于人类学习认知过程的PID控制方法

针对传统PID方法对复杂系统非线性问题控制能力不足缺点,提出了一种基于人类学习认识模型的智能PID控制方法。首先建立了人类不同年龄阶段学习认识过程的数学模型,并应用该模型设计了一种可以在线自主调参的智能PID控制器。该控制器不仅具有自学习、自调整的能力,还克服了大多数智能方法计算迭代复杂、没有数学解析模型的缺点。仿真结果表明本文设计的控制器是有效的。     

一种FEC控制器的研究

作者针对常规 Fuzzy 控制方式的局限性,将 Fuzzy 控制技术、常规控制技术和专家系统技术相结合,研制出一种新型的模糊专家控制器——FEC 控制器。我们着重探讨了以 Fuzzy 控制为主导的四种控制方式知识库的建立;提出应用 Fuzzy 控制技术实现系统推理、搜索的设想,设计了一种基于 Fuzzy 逻辑的推理机;运用 Fuzzy集理论解决了 FEC 控制器的参数自调整问题;对 FEC 控制器的品质和搜索算法进行了大量的数字仿真比较实验,并在 STD BUS 工业控制机上用该控制器实现了电阻炉温度控制。结果表明,该控制器实现了系统动态、静态品质的综合优化,为改进Fuzzy 控制系统的性能,完善不确定过程控制,提供了一种有效的、实用的方法。     

一种规则生成和参数自调整模糊控制器及其应用研究

控制过程中,对象常具有非线性、时滞、不确定性和参数时变的特点,而普通模糊控制器因控制规则固定,影响控制效果.针对这些问题,基于模糊神经网络的方法,设计一种模糊控制器,对学习算法进行推导,实现模糊控制规则的自生成和参数自调整.经仿真实验并根据其特点,将之应用于烧结控制过程,表明该控制器有良好的控制性能.     

基于免疫遗传算法优化的模糊神经元网络控制器在全阶精馏塔模型中的控制仿真研究

本文提出了一种免疫遗传算法优化的模糊控制器,利用免疫遗传算法的全局搜索功能和神经元的自学习能力,提高了模糊控制器的控制精度和抗干扰能力。将该控制器用于全阶精馏塔模型仿真,仿真结果表明该控制器可以有效地消除静态误差,并在控制过渡过程中也有很好的鲁棒性,实际应用效果也表明了该方法的优越性。     

一种基于睾丸素分泌调节原理的双层结构控制器

基于下丘脑-垂体-睾丸素内分泌调节回路模型,提出了一种双层结构控制器.该双层结构控制器包括一级控制器和二级控制器.一级控制器根据控制偏差的大小,动态调整二级控制器的给定值输入,从而能够迅速、稳定地消除控制偏差.实验结果表明,该双层结构控制器的控制性、适应性等较普通PID控制器优越.     

Fuzzy的自学习控制

针对常规模糊控制器的弱点,提出一种模糊自学习控制器,论述了结构的设计方法,是一种基于模糊的自学习控制器。     

自学习模糊变结构控制器设计

本文根据人工智能、模糊控制和变结构控制的原理，设计了一种自学习模糊变结构控制器．仿真表明，这一控制器比一般的变结构控制器有更好的控制性能和更强的鲁棒性．     

卷绕张力控制器的三种设计方法及性能分析

给出了高速纺丝机卷绕张力控制器的三种设计方法:变参数PI控制、神经元自适应PID控制及神经元自适应PSD控制。对三种控制方法下系统的性能进行了对比,表明三种控制方法均具有较好的控制性能,其中神经元自适应PSD控制器设计简单,具有很强的自学习、自适应能力,是一种很好的张力控制方法。     

多关节机器人的自学习模糊全局滑模控制

针对模型不确定性多关节机器人的轨迹跟踪控制问题,研究多关节机器人全局滑模控制,为了削弱系统在滑动模态上的抖振,将模糊控制和全局滑模控制相结合,提出一种自学习模糊全局滑模控制方法.该方法利用模糊系统的输出代替全局滑模控制中的非连续开关切换量,并根据滑模变结构原理,设计自学习算法,动态调整模糊隶属函数的参数.通过对2关节机器人的仿真,结果表明在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方法既能达到快速跟踪,又能很好地消除控制器的抖振.     

稳定性监控自学习FNN控制器

针对一类未知的非线性系统，提出一种具有稳定性监控的实时自学习ＦＮＮ控制器．ＦＮＮ控制器采用遗传算法使自学习获得最优的性能指标；实时学习过程的稳定性则由基于李雅普诺夫方法设计的监控器来保证，使得ＦＮＮ控制器的自学习过程总是在全局稳定性的条件下进行．     

基于模糊专家系统的智能行车控制

模糊自适应控制利用不同特性参数下的控制规则进行推理控制，专家系统则利用经验及策略迅速校正控制器的输入，减小控制过程中的迟滞，达到平稳快速的调节。提出了一种模糊控制与专家控制相结合的比例控制器。该控制器能够实现精确的点到点运输负载，并且减小过程中的振荡。仿真结果表明，模糊专家控制器在行车控制中比串联反馈控制器各项控制性能好。     

智能模糊控制器

给出了一种智能模糊控制器的设计方法。这种控制器由专家系统形式的智能协调器、连续模糊控制器、模糊预估器及模糊前馈控制器几部分构成,在专家系统的协调下,通过开环与闭环相结合、位置与增量相结合的调节方式,给出了接近最优的控制策略.仿真结果也证实了这一点。     

基于滑模控制的挠性卫星的自学习模糊控制

将基于滑模控制的自学习模糊控制应用于挠性卫星的姿态稳定控制中.给出了姿态控制系统的设计方法.自学习控制算法利用滑模控制原理和模糊性能判决表在线修改模糊控制器的规则参数.为了解决传统自组织模糊控制对外界信号敏感的问题,基于滑模控制的自学习算法同时考虑了误差状态矢量及其变化趋势,增强了系统的鲁棒性.与传统自组织模糊控制相比,仿真实验结果表明,该控制方法对卫星参数变化不敏感,能有效地抑制卫星的外界干扰及挠性附件的振动,使卫星的姿态角得到准确的控制.     

一种面向工业过程的专家式控制器

本文把人工智能中的专家系统技术引入工业过程控制,阐述了工业控制专家系统的基本结构和特点,并设计了一种面向工业过程的专家式控制器。仿真实验表明,这种专家式控制器具有较强的信息处理能力和灵活的控制策略,控制性能良好,是实现工业过程智能控制的一种有效方法。