变论域自适应模糊非线性控制在蒸汽发生器液位控制中的应用

针对蒸汽发生器液位控制系统在压水堆核电站中维护电厂安全和高效运行的重要地位，而蒸汽发生器液位被控对象在不同负荷段及变动工况下呈现出的非线性特性，提出一种具有变论域自适应功能的模糊控制算法，在一般模糊控制算法基础上，通过非线性系统模型构造Lyapunov函数，基于理想控制律求解最优自适应伸缩因子，并利用Lyapunov定理证明了该控制系统的稳定性.仿真结果表明，相较于传统比例-积分(PI)控制与模糊PI控制，具有变论域自适应功能的模糊控制能够更好地对不同工况段和变工况下蒸汽发生器的液位进行有效控制，解决了控制器超限的问题，且系统具有更好的鲁棒性.     

变步长灰色预测模糊控制研究与应用

提出了一种变步长灰色预测模糊控制算法,该算法根据新陈代谢原理,建立等维新息预测模型,将预测概念扩展为前向和后向预测,并与模糊控制相结合,对电液比例压力控制系统的顶推压力进行控制.该算法不需要被控对象模型结构的先验信息,基于少数据、贫信息,具有在线自适应以及计算量小的特点,满足实时控制的要求.通过对变步长灰色预测模糊控制与PID控制和纯模糊控制进行仿真和试验比较表明,变步长灰色预测模糊控制在不增加超调的情况下减小了响应时间,改善了控制效果.     

非线性系统的积分变结构间接自适应模糊控制

讨论了一类不确定非线性系统的间接自适应模糊控制问题 .基于变结构控制原理 ,并利用具有线性可调参数的模糊系统去逼近过程未知函数 ,提出一种具有监督控制器的积分变结构自适应模糊控制方法 .该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界 .进一步通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响 .理论分析证明了跟踪误差收敛到零 .仿真结果表明了该方法的有效性     

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     

非线性系统的积分变结构间接自适应模糊控制

讨论了一类不确定非线性系统的间接自适应模糊控制问题．基于变结构控制原理，并利用具有线性可调参数的模糊系统去逼近过程未知函数，提出一种具有监督控制器的积分变结构自适应模糊控制方法．该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界．进一步通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响．理论分析证明了跟踪误差收敛到零．仿真结果表明了该方法的有效性．     

模糊PID控制器在伺服变量泵控系统中的应用

针对伺服变量泵控制系统存在参数非线性、时变性等特点,基于模糊控制和PID控制理论,提出了模糊自适应PID控制方法来消除参数不确定性对系统控制性能的影响。仿真结果表明该控制策略有效提高了系统的响应时间,使系统具有良好的稳态性能和鲁棒性。     

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。     

基于MATLAB的无速度传感器矢量控制仿真

设计了参数自调整模糊控制代替常规的PI调节器，构建无速度传感器异步机矢量控制系统，并运用Matlab＼Simulink工具构造异步电动机的矢量控制解藕数学模型、自适应神经网络速度辩识模型和参数自调整模糊控制器，对无速度传感器矢量控制系统进行了仿真．仿真结果表明：自适应神经网络速度辨识具有较高的辨识精度，且该系统具有良好动、静态性能．     

基于遗传算法的城域交叉路口两级模糊控制

分级模糊控制能有效减少模糊规则数,易于提取模糊规则,适合于交通状况复杂的城域交叉路口的交通控制,但它存在难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数的问题.为此,提出了一种面向城域单交叉路口的自适应两级模糊控制系统,并采用遗传算法对两级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化调整.该控制系统具有分级模糊控制的优点,同时可以让模糊隶属度的选取更为合理,使模糊隶属度函数在不同交通情况下自适应地变化,从而改善控制效果.对一个两相位孤立交叉口进行仿真.结果表明该法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间.     

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.     

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。     

压水堆蒸汽发生器水位模糊控制器的设计方法

根据压水堆蒸汽发生器的简化数学模型,将一种模糊控制器的系统化设计方法用于蒸汽发生器水位的控制。该方法将模糊控制器的设计分解为各个独立子系统的线性最优控制器(LQR)的设计,不仅大大简化了模糊控制器的设计,而且能够保证模糊控制系统的渐进稳定性。在快速加负荷和突然甩负荷的仿真实验中,该方法的控制效果在超调和反应速度方面明显优于已有的分层模糊自适应控制,验证了该方法的有效性。     

非线性系统神经模糊自适应控制的问题与策略

针对具有未知动力学的机械臂系统 ,提出一系列神经模糊自适应控制方法。提出神经模糊动态逆稳定自适应控制方法 ,该方法使用动态神经模糊系统逼近非线性动态系统 ,设计的动态逆控制器可以通过参数的设定保证闭环系统在初始控制段的动态性能 ,而无需事先要求机械臂状态位于某一紧集的假设。结合延时神经模糊网络 ,引入降维观测器估计输出重定义后机械手的速度矢量 ,从而建立了非线性系统的控制器观测器设计的新方法。采用了动态逆和“Back-stepping(后退 )”的技术 ,将以上方法成功推广到了考虑执行电机动力学特性的柔性连杆机械臂问题上     

连续搅拌反应釜的自适应模糊辨识与预测控制

化工领域为保证生产安全,对温度、压强、浓度等工艺指标有严格的要求。连续搅拌反应釜属于典型的化工设备,存在较强的非线性和时滞性,传统的建模与控制方法无法满足其精度要求。针对连续搅拌反应釜系统提出一种自适应模糊辨识与预测控制的方法。首先根据模糊划分C均值聚类算法得到模糊隶属度和初始聚类中心,在此基础上采用分层遗传算法进一步优化连续搅拌反应釜T-S模糊模型的参数。其次,采用自适应机制遗忘因子递推最小二乘法来估计T-S模糊模型的后件参数。最后,基于得到的T-S模糊模型,对连续搅拌反应釜进行自适应模糊广义预测控制,仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于自适应网络的动态双足机器人模糊控制

提出一种基于步态规划分级结构的自适应网络模糊推理系统控制策略,该方法不需要确定双足机器人运动学和动力学模型.以一种动态双足机器人为例,建立机器人的Sugeno模糊模型,对机器人系统的不确定上界进行自适应参数估计,采用自适应控制器逼近未知不确定界,解决了一类非线性系统的稳定控制问题.控制器的设计只要求不确定性满足匹配条件,而无需知道不确定界,能够处理不确定参数变化范围更广的情况,减少控制系统设计中的保守性.设计的分级控制系统可以学习试验的输入输出数据,从而在动态平衡下进行行走.同时,模糊控制器的进一步在线学习能力可以显著地改善步行机器人的动态性能.     

一类非线性系统的鲁棒输出跟踪模糊控制

针对一类单输入单输出不确定非线性系统，提出一种稳定的自适应模糊控制方法。该方法应用I型模糊逻辑系统逼近过程的不确定部分，利用后推方法及监督策赂设计出一种鲁棒自适应控制器，理论分析证明了系统的稳定性，跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于特征模型和模糊动态特征模型自适应控制方法的网络控制系统

针对网络控制系统模型参数选取困难的问题,利用特征模型和动态特征模型的自适应控制方法在实际工程中建模简单、控制精度较高的特点,以直流电机的网络控制系统为例,研究了具有时延和数据丢包网络情况下的网络控制系统,提出了基于特征模型的自适应控制方法和基于模糊动态特征模型的自适应控制方法.仿真结果表明:丢包率对特征模型控制器系统的影响较大,而网络延时对模糊动态特征模型控制器系统影响较大.所提两种方法均可有效保证网络控制系统的控制性能.     

倒立摆系统的模糊控制方法

阐述了基于二级倒立摆的两种模糊控制方法，即模糊逻辑控制方法和分层模糊控制方法．模糊逻辑控制方法是将二级倒立摆系统的6个状态变量加权变化为两个参变量，再用模糊控制器实现稳定控制．而分层模糊控制是将状态变量分解为子系统，设计下层模糊控制器对其控制，上层模糊控制器负责整个系统的协调和管理，实现稳定控制．实验结果表明：分层模糊控制较模糊逻辑控制具有更好的控制效果．     

温室温度分层递阶控制系统的设计与仿真

作物生长周期为小时级,温室温度变化为分钟级,两者响应时间尺度相差较大.针对这种双时间尺度特性,提出了一种温室温度分层递阶控制系统的设计方法.系统具体分为作物层和环境层.在作物层,根据奇异摄动理论获取解耦的低阶模型,设计优化控制器以求取温室温度设定值,使生产净成本达到最小,并将设定值传递给环境层;在环境层,设计模糊控制器以有效跟踪设定值.最后,对该控制系统进行了仿真验证,结果表明各层控制器均可有效发挥作用,控制效果良好.      

模糊预测自适应控制算法应用分析

基于无辩识自适应控制方式在大滞后系统控制中的不足,采用模糊集合理论改进无辩识自适应控制,设计出模糊预测控制器,不仅解决了带有时滞、不确定性、大惯性工业过程的控制问题,而且没有对过程模型提出要求,并在实际应用中取得了良好的效果。