车辆半主动悬架自适应模糊控制设计与仿真

提出了一种新的自适应模糊半主动悬架控制器,它以模糊控制原理为基础,融合自适应方法,将模糊系统识别和模糊控制结合起来,并对自适应模糊控制规则进行修正,以在线自适应调整模糊控制的有关参数,提高了模糊控制器的控制效果,具有很强的适应性和鲁棒性,结果表明,该控制系统明显地改善了控制系统的动态性能。     

车辆半主动悬架自适应模糊控制器设计与仿真

提出了一种新的自适应模糊半主动悬架控制器 ,它以模糊控制原理为基础 ,融合自适应方法 ,将模糊系统辨识和模糊控制结合起来 ,并对自适应模糊控制规则进行修正 ,以在线自适应调整模糊控制的有关参数 ,提高了模糊控制器的控制效果 ,具有很强的适应性和鲁棒性 结果表明 ,该控制系统明显地改善了控制系统的动态性能     

基于神经网络模糊控制器的铣削过程智能控制

提出了一种新颖的神经网络模糊控制器,其模糊控制表由神经网络替代．控制器通过在线学习能自适应被控对象的变化,控制性能良好．将该控制器用于铣削过程控制,使铣削力在加工条件变化过程中始终保持相对稳定,从而提高了铣床的加工效率,并能保证加工质量,保护刀具．还给出了试验结果．     

自动送钻模拟加载实验的自适应模糊控制

自动送钻实验装置是为探索和研究自动送钻技术和控制方法而开发研制的 ,它是一个具有时变、时滞的非线性系统 .因此 ,对于系统中模拟井下钻压变化和模拟自动送钻子系统的控制至关重要 .将自适应模糊控制策略应用于加载控制 ,跟踪实际钻压实现加载 ,为钻压优化自动送钻技术的研究提供载荷条件 .实验结果表明 ,自适应模糊控制在自动送钻加载子系统中的应用是成功的 ,它具有良好的跟踪控制特性 ,控制算法亦具有通用性     

自动送钻模拟加载实验的自适应模糊控制

自动送钻实验装置是为探索和研究自动送钻技术和控制方法而开发研制的，它是一个具有时变、时滞的埋线性系统。因此，对于系统中模拟井下钻压变化和模拟自动送钻子系统的控制至关重要。将自适应模糊控制策略应用于加载控制，跟踪实际钻压实现加载，为钻压优化自动送钻技术的研究提供载荷条件。实验结果表明，自适应模糊控制在自动送钻加载子系统中的应用是成功的，它具有良好的跟踪控制特性，控制算法亦具有通用性。     

基于模糊自适应PID的温度控制系统

将传统PID控制技术与有着广泛应用的模糊控制技术相结合,设计了一种模糊自适应PID控制器,并实现了基于PLC的自适应模糊PID温度控制系统,该控制系统具有模糊控制的简单、有效的非线性控制作用,稳定性好,有较强的鲁棒性.     

基于变论域理论的自动倒车控制

介绍了变论域自适应模糊控制器的基本思想,并且利用这种模糊控制理论--模糊控制中一个比较经典的问题,对倒车问题进行了仿真实验,其效果和普通模糊控制下的倒车仿真实验效果进行了比较. 结果表明,变论域自适应模糊控制器具有相当的普适性, 控制灵敏且几乎无超调.     

MCFC电堆的自适应模糊控制器的设计

根据熔融碳酸盐燃料电池（MCFC）的数学模型，为了在温度允许界限内保持MCFC电堆对外电压输出的恒定，采用自适应模糊控制理论对MCFC电堆的控制进行研究，设计了一种具有两个自适应调整模块（参数调整模块和聚类分析模块）的模糊控制器，仿真结果表明自适应模糊控制方法在性能和效果上都比PID控制有明显的提高，从而能够保证MCFC电堆在运动过程中的可靠性。     

模糊控制器在高阶水位控制中的设计及应用

在高阶大惯性环节对象的控制问题中，采用普通PID难以实现其良好的控制作用．设计了一种基于模糊控制原理的模糊PID参数自适应控制器和模糊控制器，根据偏差和偏差变化率来实时调整参数，水位控制实验结果表明，这种模糊控制器比常规PID控制器有更好的控制效果，明显改善了系统的动态性能和稳态性能．     

模糊神经网络内模控制

内模控制(IMC)是一种先进的控制算法,具有很强的抗干扰性及鲁棒性,在工业过程控制中应用广泛.内模控制的控制性能往往取决于被控对象的模型,因此,如何得到被控对象的精确模型成为关键问题.对于工业中常见的非线性过程,传统的设计方法很难得到满意的控制效果.模糊控制和神经网络的引入为非线性内模控制的研究提供了一种新方法.模糊逻辑适合表达机遇规则的知识,而神经网络具有较强的自学习及自适应能力.将模糊逻辑与神经网络相结合,应用于内模控制中,对基于该模糊神经网络(FNN)的内部模型和控制器的建立进行了分析.仿真结果证明该算法是有效的,具有很强的自适应性和鲁棒性,可以应用于非线性及时变系统中.     

基于模糊控制思想的PD控制器及其应用

针对工业上广泛使用的温控仪的工作特点，研究了模糊控制的方法，主要包括：在分析总结模糊控制本质思想的基础上，提出了一种非线性、变权、控制规则自调整的模糊控制器，仿真结果验证了该控制器的简单、有效性；将该控制算法用于MWK型模糊温控仪的设计制造，实验表明，温控仪的工作性能良好、成本低、可以投入生产。分析了控制器参数的作用，并给出了进一步改善控制性能和在线自调整的模糊算法。     

自适应粒子群算法的整定模糊PID控制器的参数优化

提出了一种基于自适应粒子群算法(APSO)优化模糊PID控制器隶属函数的方法以及基于模糊控制规则的权值来消减规则数目的参数优化方法.仿真实验表明,该方法相比传统方法能得到具有更快响应速度和更小的超调量的模糊PID控制器.     

一类复杂系统的稳定模糊滑模自适应控制

对一类复杂过程对象给出了模糊控制系统的设计方法,用标准模糊系统对过程对象的不确定部分进行估计,得到一个基本控制器,根据该基本控制器的输出误差设计参数的学习律;当控制器的输出误差收敛到一定范围时,再由基于动态规则库的自适应模糊控制系统补偿建模误差,结果表明,控制算法能保证系统的闭环稳定性和跟踪误差收敛性。     

加入滞后时间削弱器的大滞后系统的最优模糊PID控制

首先给大滞后系统加入滞后时间削弱器,将大滞后的对象演变成小滞后的对象,然后基于模糊控制原理、极小值原理和PID控制理论,设计一种最优模糊PID控制器对小滞后对象进行自适应控制.仿真结果表明,加入滞后时间削弱器能使大滞后系统更容易控制;最优模糊PID控制器比模糊PID控制器具有更好的抗干扰性和鲁棒性,且系统响应的上升时间和调节时间明显缩短.     

模糊逻辑系统的改进

模糊推理方法和非模糊化策略是模糊逻辑系统的两个最重要的组成部分 ,在很大程度上影响模糊系统的性能和效果。根据“t范式”和“t协范式”不同的操作组合方式 ,提出了几种改进的模糊推理方法和非模糊化策略 ,并通过计算机模拟得到了比较满意的效果。这说明Mamdani所提出的模糊推理方法并不是唯一的模糊控制方法     

一种用于布尔逻辑设计的神经网络学习算法

提出了一种实现任意布尔函数的前向三层神经网络学习算法 ,简称HKML算法。HKML算法引入汉明距离扩展、卡诺图化简及最小项抑制等思想训练神经网络 ,以尽量少的神经元实现布尔函数的输入输出映射。给出了设计原理及算法流程图。与其他二进神经网络学习算法相比较 ,此方案结构简单可靠 ,学习速度快 ,易于硬件实现     

PD型模糊控制器稳态误差的一种补偿策略

针对一类具有自衡特性的SISO系统，借助其开环阶跃输入稳态响应所提供的信息设计了一个新颖的PD型模糊控制器．其基木思想是：合理确定模糊逻辑控制系统的结构和参数，使系统处于稳态时控制器的输出等于或近似等于某个先验知识确定的值，该值能将系统输出维持在设定值的一个微小邻域内．通过增加前馈环节，调整误差及其变化率在调节过程不同阶段中的比重，提高了系统的快速性．经仿真实验证明该控制器具有良好的稳态性和鲁棒性．     

多输入模糊控制器规则数目的确定方法

一个好的模糊控制器需要多少条规则,这是模糊控制领域中的一个基本问题。为讨论此问题,给出了多元Lagrange插值公式的误差估计式,并据此推导出一个好的多输入模糊控制器所需规则个数的上界,当模糊规则库确定之后,可求得用模糊控制器逼近精确控制时的误差。通过仿真实例,结论得到进一步验证。     

FWP加工变形补偿预测的ATS-FNN建模及仿真

针对柔性工件轨迹(FWP)加工变形影响因素复杂、对变形补偿预测模型实时性要求较高的问题,提出了FWP加工变形补偿预测的自适应TS模糊神经网络(ATS-FNN)建模方法.该方法利用自适应模糊聚类方法从历史加工数据中获取T-S型模糊神经网络(TS-FNN)前件网络的模糊隶属度函数、规则适应度;后件神经网络采用最速下降法作为学习算法,以较快地获得网络连接权值参数.仿真表明,文中构建的ATS-FNN比标准TS型模糊神经网络的建模时间减少52.34%,x、y方向补偿预测值的均方误差分别减少了36.50%和33.34%.     

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。