高层建筑结构地震反应的分散遗传-模糊控制研究

文章针对地震作用下高层建筑结构半主动控制问题,引入分散控制的策略,将模糊逻辑理论与遗传算法原理相结合,应用遗传算法优化子系统模糊规则库,提出分散遗传-模糊控制(decentralized genetic-fuzzycontrol,简称DGFC)算法,并应用于高层结构振动控制中,通过MR阻尼器实现结构地震反应控制;对某20层钢结构Benchmark结构模型进行数值计算与分析,结果表明,DGFC算法可以有效地抑制结构地震反应,且保证了系统鲁棒性和可靠性。     

地震作用下高层结构重叠分散H_∞控制鲁棒性研究

文章针对地震作用下高层建筑结构振动控制的鲁棒性问题,将集中H_∞控制理论与多重叠分散控制理论相结合导出重叠分散H_∞控制算法;采用该算法将20层钢结构Benchmark结构模型分别划分为2、4、8个子结构进行数值计算与分析,比较当结构刚度变化+15%和-15%时的控制效果。结果表明,当结构刚度在一定范围变化时,重叠分散H_∞控制算法可以有效地抑制结构地震反应,控制效果不仅接近传统的集中控制方法,而且提高了高层结构大系统分散控制的鲁棒性。该算法可应用于大尺度高层结构振动控制中,实现高层建筑结构地震反应的可靠控制。     

非线性系统模糊滑模控制器的设计

提出一种非线性系统的具有自学习模糊控制机制的改进滑模控制方案,该方案能综合模糊控制和滑模控制的优点来取得快速、精确的响应和保证系统的鲁棒性,并采用自学习机制来修正模糊规则库,同时提供了稳定性证明．最后针对一类非线性系统进行了仿真,并给出了系统输出及输入控制量波形．结果表明,此法具有响应快、稳态性能好的特点     

用自组织模糊逻辑控制器设计飞行器控制系统

提出了模型参考自组织模糊逻辑控制器的设计方法，并建立其模糊逻辑控制规则。此法根据参考模型输出误差及微分来修正控制规则，从而使学习算法进行的更为合理。通过对某战斗机控制系统的仿真，证明其具有良好的精度和鲁棒性。     

模糊神经PID控制在工业炉冶金阀门位置控制系统中的应用

介绍模糊神经网络控制器的设计方法，并将其应用到工业炉阀门位置的控制系统中。试验结果表明，这种通过对输入变量模糊化的神经元学习和在线自调整算法，对其冶金阀门的压力控制具有很强的自适应性，且响应程度快、鲁棒性好。     

基于神经网络的自校正模糊控制器

本文针对常规模糊控制器的不足．提出了一种自校正模糊控制器，论述了它的在线调整设计方法。并在此基础上进一步利用BP神经网络进行推理．实现控制参数自动调节。为减少BP网络的训练量、对模糊集（网络的输入）进行了“编码”。最后的仿真结果表明了该控制器具有自适应和学习能力，其动态响应和鲁棒性均优于常规的FUZZY控制。     

基于模糊PID的锅炉水位控制系统的研究

应用模糊控制技术,设计了一个二维模糊自整定PID控制器,对锅炉汽包水位进行控制,实现了PID参数的自适应调节。利用MATLAB对控制系统进行仿真。结果表明,该控制器自整定能力及鲁棒性比传统PID控制器更强,响应速度快、精度高,同时对虚假水位有较好的控制效果。     

软计算技术在倒立摆系统中的应用

基于软计算技术的混合控制方法汇集了模糊逻辑与神经网络各自的优点,集学习、联想、自适应于一体,并将基于自适应遗传算法的模糊神经网络控制用于单级倒立摆系统中. 结果表明,新型的智能混合控制器比传统的模糊控制器具有响应速度快、鲁棒性强等优点.     

模糊迭代学习在单关节机器人运动控制中的应用

提出一种迭代学习控制和模糊控制相结合的策略。利用模糊补偿来增加迭代学习控制的收敛速度和保证系统的稳定性,并对单关节机器人模型进行仿真。仿真结果表明,该模糊迭代学习控制系统在第一个学习周期内的误差值明显减小,输出误差也逐渐减小,跟踪性能总体上有了很大的改善,跟踪精度显著提高。     

SISO大时滞过程双模糊控制器研究

对SISO大时滞对象,提出用双模糊控制器方案,即用跟踪模糊控制器和扰动模糊控制器实现控制。它使设定值响应与扰动响应分离,从而可同时获得良好的设定值跟踪响应和抗扰动响应。本文控制方案对对象模型不敏感,适应性强,鲁棒性好。仿真结果表明了本设计方案的可行性和有效性。     

一种对高层建筑振动半主动控制的新策略

为了解决调谐质量阻尼器(TMD)的有效工作频域较窄和主动质量阻尼器(AMD)的控制力存在时滞效应的问题,提出在TMD中嵌入磁流变阻尼器(MRD)的新型半主动控制装置——TMMRD。采用模糊控制器取代传统滑动模态控制(SMC)的不连续"开关"式控制和等效控制的不确定性规则,基于Lyapunov函数设计自适应模糊控制律,结合改进的限幅最优(MCO)控制算法提出适合TMMRD的自适应模糊滑动模态半主动控制(ASMC/MCO)策略。运用TMD被动控制、ASMC/MCO半主动控制、ASMC主动控制和线性二次型高斯(LQG)主动控制分别对一座30层钢框架结构进行地震响应分析。研究结果表明:提出的ASMC控制策略的鲁棒性明显优于LQG;ASMC/MCO控制和ASMC控制下的减震效果明显优于TMD控制和LQG控制;ASMC/MCO的半主动控制力与ASMC的主动控制力吻合很好。     

永磁同步电动机矢量控制技术的研究

介绍了一种新颖的永磁同步电动机系统.该系统的速度环采用模糊控制和PI控制相结合的复合控制算法,电流环采用PI控制算法,同时将矢量控制和空间电压矢量脉宽调制（SVPWM）控制应用到系统的闭环控制中.实验结果表明,该系统具有转速超调小、响应快和鲁棒性强的特点.     

迭代学习控制在T-S模糊系统终端控制问题中的应用

针对T-S模糊系统的终端控制问题,提出了一种基于正交多项式的迭代学习算法.该算法把待求控制量表示为一组正交多项式的线性组合,将求控制量问题转化为求正交多项式系数问题.在此基础上,用迭代学习的方式来修正控制量的正交多项式系数,并采用LMI方法求解学习增益矩阵.最后,以单关节机器人为例说明了所提算法的有效性.     

工业加热炉的模糊控制仿真研究

采用模糊控制策略研究了对工业加热炉的控制,经过仿真研究证实了模糊控制的有效性,特别是当模型参数发生变化后系统仍能获得较好的控制效果,表明系统具有良好的鲁棒性.     

一种学习控制器及其在液压同步控制中的应用

文中将模糊推理与决策技术引入学习控制，形成了一类新的学习控制系统。分析模糊学习系统的收敛性，给出了收敛性定理，并将模糊学习系统应用于液压同步控制系统。实验表明，这种学习控制方法是有效的。     

两种新型pH值的控制方法研究

根据酸碱滴定曲线本身非线性的特点 ,提出了三区段非线性变增益PID控制算法和积分模糊控制 (IFC)算法 ,通过对带有时滞的pH值中和反应过程进行数字仿真研究 ,控制结果表明新型算法具有鲁棒性强、响应速度快和控制精度高的优点 ,尤其是IFC控制方法能克服pH值中和过程中的较大时滞 .     

电动汽车驱动用永磁同步电机数字控制系统

为提高电动汽车的动力性和行驶里程,提出了车用永磁同步电动机数字化控制策略。该策略采用具有参数自调整功能的模糊P1速度控制器来提高系统的动力性和鲁棒性,采用基于空间电压矢量脉宽调制方法设计电流控制器来提高车载电源电压利用率,从而提高电动汽车的行驶里程。基于该策略开发的车用永磁同步电动机数字化控制系统实验结果证明了该策略的有效性。     

智能模糊控制技术在压铸机压力控制中的应用

针对压铸机压力控制系统具有的非线性、纯滞后的特点。提出了在不改变模糊控制规则的基础上,只改变控制论域的方法来控制压铸机增压过程的控制策略,给出了相应的智能模糊控制系统框图和智能模糊控制器的组成框图,并论述了伸缩因子智能调整表达式推倒过程。仿真结果表明,该控制方案具有稳态精度高,鲁棒性强等特点。