一类模糊运输问题及其混合智能算法

研究了一类更加贴近于现实生活的模糊环境下的运输问题，即需求量和供应量均为模糊变量的运输问题．并借鉴针对模糊环境中的优化问题提出的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思想，建立了模糊运输问题的数学模型．此外，考虑到模型涉及大量具有复杂性和多样性的模糊变量，设计了一种混合智能算法，即基于模糊模拟的遗传算法来求解模型的近似最优解．最后，数值例子表明算法的有效性和可行性．     

基于T-S模糊模型的不确定非线性系统的鲁棒模糊控制

讨论了一类由T-S模糊模型表示的不确定非线性系统的鲁棒控制器的设计问题．首先用标准的DFE结构刻画系统的不确定性，再采用PDC(并行分布补偿)的基本思想设计状态反馈控制器，然后利用T-S模糊模型扩展的稳定性条件，给出了系统以衰减率α全局渐近稳定的充分条件，最后基于线性矩阵不等式(LMI)方法，将鲁棒控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式问题(LMIP)．Lorenz混沌系统的仿真表明本设计方法的有效性．     

变量模糊的广义模糊线性规划问题

根据判断有界闭模糊数大小的偏序方法，将一类含模糊变量的广义模糊线性规划等价成一个普通多目标线性规划问题，然后分两步求解单目标规划问题，从而得到原问题的模糊最优解．     

用关联度和海明距离确定多目标优化问题的最优解

本文提出了一种用灰色系统关联度概念来确定两模糊子集隶属函数形状间的差异程度,并用海明(Hamming)距离确定两隶属函数间的接近程度,从而确定出多个有效解中的最优解的方法。其作法是:将多目标优化问题的理想解(由各单目标最优解构成)和有效解(非劣解)模糊化,求得各个模糊有效解与模糊理想解间的关联度和Hamming距离。最后,通过排序打分法确定出有效解中的最优解。     

模糊物理规划及其应用研究

物理规划(Physical Programming)是一种新的处理多学科优化设计问题的有效方法．本文考虑了多目标系统的模糊性,给出了相应的多学科优化设计问题的解决方案,称为模糊物理规划．利用遗传算法求解数学模型,解决了最终优化目标可能存在多个局部最优解的问题,拓宽了模糊物理规划的应用范围．最后,应用模糊物理规划进行了直通旅客列车开行方案的优化．     

斜齿圆柱齿轮传动的双目标模糊优化设计

采用模糊优化设计原理，对斜齿圆柱齿轮传动设计中的模糊因素，提出一个双目标模糊优化模型。使其获得双目标模糊优化的最优解，并通过算例来验证在实际生产中的合理性。     

委托代理制度下的最优控制关系

采用最优模糊蕴涵算法研究企业内部各层次人员之间的委托代理关系，发现企业内部各层次人员之间的委托代理关系是模糊控制关系．文中按最优蕴涵算法推得了企业内部各层次人员最优控制作用和反作用及传递关系的性质，并证明了集合并(交)的最优蕴涵关系的逻辑运算，从而得出结论：在企业内部各层次人员之间的委托代理关系，采用模糊数学方法来处理，是定量分析的较好方法.     

批量及路径可变时机器ROBUST布置问题

应用混合遗传算法(HGA)解决了生产批量及路径可变时的车间ROBUST布置问题，即用遗传算法找到一种车间布置，它在各个生产时期都是最优或接近最优的．对遗传算法操作中产生的违反约束的个体采用修补和动态惩罚相结合的处理方法，即对变异操作产生的违反约束的个体采用修补的方法，同时在目标函数中引入惩罚函数控制种群中违反约束的个体数目，并设计了一个模糊控制器动态地调整惩罚系数，以解决遗传算法中的约束满足问题，提高了遗传算法的效率．仿真结果表明，所提出的动态调整惩罚系数的思想及方法是提高遗传算法效率的一种有效途径．     

基于OERI积分值的模糊线性规划求解方法及应用

利用OERI积分值的模糊数排序准则,将含有梯形模糊系数的模糊线性规划转化为经典的线性规划,进而给出原模糊线性规划问题的最优解．该方法具有约束条件个数少,计算简单的特点,同时还可以考虑决策者的偏好来选择参数,从而使得决策方案具有一定的柔性．     

一类具有时滞的不确定非线性离散系统的鲁棒模糊控制

对一类基于T-S(takagi-sugeno)模糊模型的具有时滞的不确定非线性离散系统的模糊鲁棒控制问题进行了探讨．提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)方法的模糊鲁棒状态反馈控制器的设计方法，并根据Lyapunov稳定性理论，获得了系统模糊鲁棒稳定的充分条件，仿真结果验证了该控制方法的有效性。     

非线性模糊脉冲系统的输出反馈模糊控制

研究了非线性模糊脉冲系统的静态输出反馈鲁棒模糊控制问题.基于线性矩阵不等式(LMI)方法提出了一种静态输出反馈模糊控制新方案.采用并行分布补偿(PDC)的基本思想设计输出反馈控制器,并利用Lyapunov方法理论证明闭环系统以全局指数稳定.最后基于LMI方法,将鲁棒模糊控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式问题(LMIP).仿真表明了本方法的有效性.     

A fuzzy rule based genetic algorithm and its application in FMS

Most of the FMS (flexible manufacturing systems) problems belong to NP-hard (non-polynomial hard) problems. The facility layout problem and job-shop schedule problem are such examples. GA (genetic algorithm) is applied to get an optimal solution. However, traditional GAs are usually of low efficiency because of their early convergence. In order to overcome the shortcoming of the GA a fuzzy rule based GA is proposed, in which a fuzzy logical controller is introduced to adjust the value of crossover probability, mutation probability and crossover length. The HGA (hybrid genetic algorithm), which is integrated with a fuzzy logic controller, can avoid premature convergence, and improve the efficiency greatly. Finally, simulation results of the facility layout problem and job-shop schedule problem are given. The results show that the new genetic algorithm integrated with fuzzy logic controller is excellent in searching efficiency.     

一种提高模糊控制器控制精度的方法

针对常规模糊控制器控制精度低的问题,提出了一种提高模糊控制器控制精度的方法。文章首先分析了常规模糊控制器存在的稳态控制精度差的原因,然后针对这个问题提出一种提高模糊控制器控制精度的方案并给出了它的设计方法。最后给出这种改进的模糊控制器的仿真试验结果,并和常规模糊控制器进行了比较。仿真试验结果表明,这种改进的模糊控制器具有消除系统稳态误差的作用,提高了模糊控制器的控制精度,而且保持了模糊控制器非线性的控制特性,易于实现,有一定的实用价值。     

网络闭环系统的离散模糊控制

针对网络控制系统（NCS）存在时延的情况下如何设计控制器问题，提出了一种新的网络闭环控制系统建模方法-离散模糊T-S模型，并在此模型的基础上应用平行分布补偿原理设计了NCS模糊控制器；应用Lyapunov理论和LMI方法，研究了系统的模糊稳定控制御题，给出了基于线性矩阵不等式的不依赖时滞的状态反馈模糊控制器的设计方法，并获得了NCS模糊控制的稳定充分条件为求解一组线性矩阵不等式；通过仿真验证了该控制方法的有效性。     

不确定离散模糊系统的保性能可靠控制

对于一类具有执行器故障的不确定离散模糊系统,研究其保性能可靠控制器设计问题。在更一般性的连续型执行器故障模型基础上,运用模糊Lyapunov函数和线性矩阵不等式(LMI)技术,推导出状态反馈保性能可靠控制器存在的充分条件,并给出了最优化可靠控制器设计的拟凸优化方法。     

燃料电池的模糊神经网络辨识建模与电压控制

针对直接甲醇燃料电池(DMFC)输出电压易受电池负载变化影响的问题,提出了利用模糊神经网络辨识技术建立DMFC的电特性模型.基于该辨识模型,设计了一个自适应模糊神经电压控制器,其参数采用改进的BP算法进行在线修正.仿真结果表明,对DMFC采用辨识建模的方法是有效的,建立的模型精度较高,所设计的自适应模糊神经电压控制器性能优越.     

基于线性矩阵不等式设计非线性系统的模糊控制器与观测器

用并行分配补偿器的概念设计了用T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型表示的非线性系统的模糊控制器与模糊观测器,并导出了用线性矩阵不等式表示的系统二次稳定的条件,通过对倒立摆在不同的初始条件下的仿真试验证明了方法的有效性。     

广义非线性交联大系统的鲁棒模糊分散控制

利用广义T S模糊模型对广义非线性交联大系统进行了鲁棒控制研究·首先 ,对广义非线性交联大系统建立模糊模型·然后 ,在系统可解条件下 ,给出了模糊分散控制器的设计方法 ,分析其考虑建模误差时的鲁棒稳定性 ,给出基于LMI的闭环系统鲁棒稳定的充分条件·进而 ,应用模糊规则及权重的性质得到基于LMI优化技术的低保守性的鲁棒模糊分散控制器设计方法·最后 ,算例说明了控制器的设计步骤和有效性·     

采用改进模糊PID控制的串联机械手追踪误差研究

针对串联机械手运动角位移跟踪误差较大问题,提出了改进模糊PID控制方法。创建串联机械手简图模型,给出机械手动力学方程式,设计了模糊PID控制系统。引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化模糊PID控制器,将改进模糊PID控制器用于控制串联机械手角位移变化。采用Matlab软件对串联机械手角位移跟踪误差进行仿真验证,并且与传统PID控制器和模糊PID控制器仿真结果形成对比。仿真结果显示,串联机械手采用PID控制器和模糊PID控制器,其角位移跟踪误差较大,而采用改进模糊PID控制器,角位移跟踪误差较小。串联机械手采用改进模糊PID控制器,可以提高控制系统的稳定性,削弱机械手的抖动现象。     

直驱式电液伺服转叶舵机AFSM-LTOC控制器

针对直驱式电液伺服转叶舵机的控制问题,提出一种带有负载力矩观测补偿的自适应模糊滑模设计方案.采用自适应模糊滑模控制解决由于系统的不确定性及干扰的存在而不能准确控制的问题,使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型.引入负载力矩观测补偿的方法,对负载力矩进行实时动态补偿,抑制负载力矩对系统响应和速度跌落的影响,提高系统的响应速度.基于李雅普诺夫函数推导出规则参数调整的自适应率,保证闭环控制系统的稳定性.实验结果表明:该控制器能够补偿执行单元的交流特性,降低稳态误差,抑制负载力矩扰动,提高系统的鲁棒性和动态特性.