基于进化ANFIS的制导炸弹智能控制系统研究

针对目前制导炸弹命中精度低的问题,首次提出一种基于进化自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的制导炸弹智能控制系统。该系统不基于数学模型,用独特的空间分层方法建立若干模糊推理系统,依靠专家经验来获取控制信息。规则库是通过系统对训练数据进行自学习,并在自学习的过程中引入遗传算法进化调整系统结构和参数而建立的。通过计算机仿真,该智能控制系统具有精度高、泛化功能强且实现了调整智能化等优点。可以预见,这种智能控制系统在军事上有很好的应用前景。     

Intelligent control over chaos in the rolling process and its comparison with tracking control

Some existing methods for chaos control in engineering fields are analyzed and their drawbacks are pointed out. A tracking method can solve these problems to some extent, but it still depends on the mathematical model of the system to be controlled. An intelligent method based on fuzzy neural network (FNN) is used to control chaos in engineering fields. The FNN is employed to learn the inherent dynamics from the input and output of chaos, which can be used in the inverse system method, so that the method is free of the exact mathematical model of the system to be controlled. This intelligent method is compared with tracking method in the presence of measurement noise and model error. Simulation results show its superiority and feasibility.     

Study on the control course of ANFIS based aircraft auto-landing

1 .INTRODUCTIONThe fuzzy control is a kind of intelligent control ,whichisi mplemented by means of computers using man’s experi-ences of controlling as knowledge model ,and fuzzy sets,fuzzylinguistic variables and fuzzy logic as mathematicalapproaches of algorithms for controlling. The knowledgemodel consistingof the controllingexperiences and knowl-edge of experts with fuzzy characters as rules are intro-ducedtocontrol systems.The control theoryisintegratedwithtechniques of artificial in…     

基于模糊逻辑和GA的智能车辆横向控制算法仿真研究

控制器设计可看作一个结构和参数搜索与优化的过程。本文以模糊逻辑(FL)为控制策略，以T-S模糊神经网络(FNN)为控制结构，以遗传算法(GA)为参数搜索和优化工具，给出一种智能车辆横向运动控制器自动设计算法，并通过计算机仿真实现。结果表明，所设计的控制器具有较好的控制性能，能够有效地解决智能车辆横向运动中的非线性和参数时变性问题。     

智能决策系统及其在飞控系统设计中的应用

为使飞控系统的设计更加省时省力,将智能决策支持系统引入到飞控系统中。通过智能决策系统来管理飞机的数据库、模型库、控制方法等,并在知识库中应用智能算法来决策飞机的最优控制规律。在智能决策算法的开发中,采用基于踏脚石迁移模型的分布式遗传算法,将种群划分为若干子群,各子群并行地进行遗传进化,并通过迁移算子进行各子群的信息互换;在编码过程中,采用伪码与实码相互转换的编码方式,大大减少了编码的工作量。仿真结果表明,基于踏脚石迁移模型的分布式遗传决策算法能快速并有效地应用于控制系统设计中。     

Combined indirect and direct method for adaptive fuzzy output feedback control of nonlinear system

A novel control method for a general class of nonlinear systems using fuzzy logic systems (FLSs) is presertted. Indirect and direct methods are combined to design the adaptive fuzzy output feedback controller and a high-gain observer is used to estimate the derivatives of the system output. The closed-loop system is proven to be semiglobally uniformly ultimately bounded. In addition, it is shown that if the approximation accuracy of the fuzzy logic system is high enough and the observer gain is chosen sufficiently large, an arbitrarily small tracking error can be achieved. Simulation results verify the effectiveness of the newly designed scheme and the theoretical discussion.     

分散自适应模糊滑模控制器与车辆跟随控制

针对一类不确定非线性大系统提出了一种新的组合型自适应分散模糊滑模控制算法.借助模糊逻辑系统与滑模方法设计的控制器加权组合了间接与直接自适应两种模糊控制器,可以同时融合被控对象知识与控制知识两种模糊信息来提高自适应效果.在一类大系统框架下基于统一的格式提出了间接与直接自适应模糊控制设计方案,并进一步消除了现有各种相关控制算法的缺陷.闭环大系统被证明是一致渐近稳定的.该算法应用于自动公路系统车辆的跟随控制,仿真结果表明提出的组合型自适应模糊控制系统比通常间接或直接自适应模糊控制系统具有更好的跟踪性能.     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

基于物联网的河湖水系连通水质水量智能调控及应急处置系统研究

总结分析了河湖水系连通工程水质安全保障中亟需解决的科技难题,凝练出制约水质水量智能调控及应急处置系统建设的技术瓶颈,从物联网理念出发,提出由实时感知层、水信互联层、智慧决策层组成的河湖水系连通工程水质水量智能调控及应急处置系统总体框架,该系统具备智能感知、智能仿真、智能诊断、智能预警、智能调度、智能处置、智能控制等服务功能.