加工过程的在线自调整模糊控制

在分析描述模糊控制规则的常规解析形式基础上,提出了将误差及误差变化的绝对值在总量中的比值作为其自身加权系数的控制规则在线自调整新算法,设计了一种在线自调整模糊控制规则与输出比例因子自适应相结合的模糊控制器,以适应被控对象的变化。仿真结果表明该方法有效,对非最小相位系统具有很强的鲁棒性和自适应性．     

PROFIBUS-DP现场总线在火电厂中的应用

本文结合火电厂监控的特点和要求,以Profibus-DP工控网为基础,探讨了现场总线的拓扑结构,分析了其通信机理和链接方式,并建立了基于PLC的主从站式控制现场总线网络。介绍了Profibus-DP现场总线在火电厂监控系统应用中的硬件和软件设计。最后讨论了Profibus-DP现场总线在火电厂应用可能存在的问题及发展前景。     

加工过程的模糊控制及仿真

本文针对加工过程的控制设计了一种模糊控制器，并应用Matlab软件对该控制系统进行仿真，研究了各参数对控制系统的性能影响，最终获得了较好的效果。     

基于现场总线技术的大电流整流控制系统

本文针对某电化厂大电流整流装置设计了一套现场总线控制系统（field bus control system,FCS）。给出了系统结构图,并详细说明FCS的设计方案。提出现场总线技术在大电流整流控制系统应用中需注意的几个问题。采用了这套FCS后,保证了装置的安全平稳运行,显著提高了该厂的生产效率和管理水平。     

基于现场总线的煤矿供电监控系统

针对煤矿井下的特殊环境,提出了一套基于PROFIBUS总线并满足本安特性要求的的煤矿供电监控系统,它能够对地面35KV变电站、井下中央变电所及采区变电所供配电设备的状况进行实时监测和控制。采用现场总线技术后,供电系统的稳定性和可靠性显著提高,有效减少了矿井无计划停电事故的发生。     

加工过程的智能模糊控制研究

研究加工过程的三种模糊控制技术：直接模糊控制、FLC＋PID综合模糊控制和分级智能模糊控制，结果表明FLC＋PID和分级智能模糊控制能更有效地控制加工过程，然而FLC＋PID的控制性能在很大程度上受PID参数的影响，而分级智能模糊控制具有更好的适应性。     

基于PLC和现场总线通讯的矿石破碎控制系统设计

针对矿石破碎工序,设计了控制系统,介绍了系统的结构、功能。根据矿石破碎系统的工艺要求,以PLC为控制核心,以Profibus-DP总线为架构,采用智能MCC控制保护装置作为控制单位,实现了对破碎系统的控制。     

现场总线与现场总线控制系统

回顾了现场总线技术的产生及发展历程 ,针对目前国际流行的几种现场总线标准 ,简要分析了各自的工作原理及其技术特色。同时对现场总线控制系统 (FCS)结构、原理进行了简要分析并与分布式控制系统 (DCS)进行了对比。     

铣削加工过程的自适应量优控制

提出了两种结构不同的神经网络实现对铣削加工参数的自适应最优控制，ＢＰ神经网络实现对加工状态的在线建模，优化神经网络根据当前状况和一定的加工约束条件得出最优切削加工参数输入以实现对铣削过程的最优控制，最后给出了仿真和实验结果。     

浅谈现场总线技术

本文主要论述现场总线和现场总线控制系统的定义、构成、功能、优点、发展趋势和应用.     

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．     

基于T-S模糊模型的自适应重构控制

针对建模误差,外界干扰及操作故障等因素对重构控制的影响,提出了一种基于T-S模糊模型的自适应重构控制方案。整个方案基于模糊T-S模型,在与神经网络的学习能力相结合后,使模糊控制器能自动调整它的隶属度函数,为模糊控制器增加了相当的灵活性,可重构的控制律又使系统在故障情况下的输出精确跟踪期望参考模型的输出,可以有效地补偿故障引起的非线性因素的影响。仿真结果表明了所提出的方法的有效性。     

基于遗传算法信息组合的自适应模糊控制

利用模糊理论分别建立了与控制对象和控制知识信息相对应的控制系统，应用遗传算法获取2个系统在不同时间段的最佳组合因子，消除了对组合因子赋值的主观性和不准确性．基于李雅普诺夫函数的方法推导了模糊控制系统中参数的自适应控制律，并且证明了系统的稳定性和收敛性．将遗传算法信息组合的自适应模糊控制方法应用在达芬混沌系统的控制中，仿真结果对比表明，虽然组合型自适应控制方法可以有效地控制达芬强迫震荡系统，但文中提出的方法能使各控制状态有界，并且能够迅速准确地跟踪目标．     

基于模糊系统聚类学习的自适应控制算法

在自适应控制最小方差自校正控制器设计中，当被控对象的数学模型未知时，可采用模糊系统代替实际系统。提出了一种新的模糊系统的聚类学习算法，根据初始聚类中心的选取原则，可以使最终获得的聚类结果是全局近优解。该方法只需计算一遍样本间的广义距离，即可完成初步的聚类，通过迭代运算可以使聚类结果得到进一步优化。仿真结果证明了自适应控制器的控制效果。     

基于自适应模糊的两轮直立式机器人直立平衡控制

针对两轮直立式机器人的直立平衡控制问题,提出了一种直接自适应模糊的控制方法,该方法对输入前的常数项无严格限制,经过实验证明,其可正可负,只需保证符号一致即可,可以是在某一个区间上满足李普希茨条件的函数. 仿真实验表明,即使机器人的初始角度很大甚至是平躺状态,该方案仍可以很好地控制机器人的直立平衡,并与传统的模糊控制效果进行了对比,结果表明,该方案有效提高了控制的稳定性,从理论上实现了机器人从基本平躺状态到直立平衡的稳定控制过程.     

矿浆中和过程中基于模型预估模糊自适应控制

氢氧化镍钴矿浆用已有的中和过程闭环控制方法,在受到随机干扰影响的情况下,常会造成终点pH值偏离目标值,影响后续工艺过程的矿浆沉淀性能,降低镍钴氢氧化物的产品质量.提出模型预估与模糊自适应相结合的控制方法,通过模型预估控制尽量消除大滞后带来的影响,采用模糊自适应控制可以及时、有效地调整石灰石浆流量的设定值,采用PI控制器跟踪其设定值,从而满足pH值的工业过程控制要求.在国外某大型氢氧化镍钴冶炼厂的成功应用,表明该方法有效地解决了中和过程存在的大滞后时变等问题,使得氢氧化镍钴矿浆中和过程稳定运行,提高镍钴金属成分的回收率.     

基于逼近误差的非线性自适应模糊控制

针对一类单输入单输出不确定非线性系统,提出了一种稳定的自适应模糊控制方法·该方法不需要系统状态可测的条件,而是通过设计模糊状态观测器来估计系统的状态·系统的未知非线性项通过模糊逻辑系统进行逼近,且逼近误差满足一定的有界条件,根据李雅普诺夫方法对系统进行分析,得出相应的参数自适应律·该方法不但能保证跟踪误差收敛于原点的一个小的邻域内,而且所涉及到的变量一致有界·仿真结果验证了此方法的有效性与正确性·     

基于灰色预测的微动机器人自适应模糊控制

由于微动机器人是含有闭链结构的高度非线性复杂系统,其精确的数学模型难以获得,因此本文设计了基于估计模型的预测控制方案.因为预测控制对环境和对象的不确定性有很强的鲁棒性,所以能够取得较好的控制效果.仿真结果验证了该方案的有效性.     

基于操作空间的机械臂自适应模糊鲁棒控制

为提高动力学模型不确定的机械臂系统的跟踪精度, 提出了一种基于操作空间的自适应模糊的鲁棒轨迹跟踪控制方法。考虑存在未知的外部扰动和其他未建模动态, 引入GL(General Linear)矩阵及其乘法算子,利用模糊系统逼近任意非线性函数的能力对机械臂动力学进行前馈补偿, 通过鲁棒控制项抑制建模误差和有界扰动。该方法无需求解机械臂在操作空间的动力学模型。根据Lyapunov 稳定性理论证明了系统的稳定性,并通过仿真实验验证了所设计控制器能达到较好的轨迹跟踪效果。     

基于模糊控制的车辆自适应巡航系统设计

在定速巡航的基础上,结合跟车巡航功能,设计了一种自适应巡航分层控制系统,可根据行驶工况自动切换其工作模式,实现巡航系统的智能化。该系统综合考虑了跟车系统中前车车速、加速度、车距等各种因素,利用模糊控制技术的优点,提高控制系统的性能。利用Matlab仿真及硬件在环技术进行实验研究,结果表明该控制系统能够实现巡航模式的自适应切换,并且具有较高的控制精度和理想的巡航性能。