旋转式倒立摆的状态变量合成模糊控制

旋转式倒立摆结构简单而模型复杂,采用信息融合的状态变量合成方法,将多变量输入合成为二个输入变量,设计了一种结构简单的模糊控制器。仿真实验结果表明了该方法的有效性,并用于旋转式倒立摆实现了有效的实时控制。     

增益自适应神经元控制及其在纸张定量控制中的应用

针对不确定时滞系统,提出了一种新的神经元控制方法。采用遗传算法对神经元增益在线自适应调整,而遗传算法使用了递增式算法,在每个时间间隔内都有一个稳定的增益值输出,并递增地向最优方向发展。克服了遗传算法收敛慢和每个采样周期输出的随机性。并对造纸过程中的纸张定量控制系统进行了仿真实验研究,仿真结果表明了该方法的有效性。