一种改进的规则自调整模糊控制器设计

本文在一种广义钟形自调整模糊目标函数控制规射自调整算法控制器设计的基础上,加上一个积分作用,从而得出一种改进的规则自调整模糊控制器,通过对一个典型的二阶系统进行仿真研究,结果表明改进的模糊控制器静态误差为0．0069,改进的模糊控制器具有一定的优越性。     

基于GA的交叉路口自适应模糊控制器设计

针对交通领域中模糊逻辑控制器的模糊子集隶属度函数的离散性特点,提出了改进的GA(GeneticAlgorithm)算法,设计了适用于模糊子集隶属度函数编码的带区间范围限制的十进制编码方案,并实现受限分布一致交叉和变异算子.改进的经典赌轮选择法,通过动态确定最优隶属度函数,模糊控制器的控制性能得到提高,避免了病态个体产生,加快了收敛速度.通过一个实例的Matlab仿真结果表明了该方法的有效性.该方法对路口两方向车辆到达率相差较大情况的处理亦收到明显的效果.     

一种控制规则自调整的模糊控制器

根据模糊控制理论和实际工程经验，设计了一个控制规则能够自调整的模糊控制器，详细介绍了该模糊控制器的控制原理和运行机制，并作出了仿真。该模糊控制器控制精度高，动态和稳态性能均优于传统的PID和基本模糊控制器，且具有较好的鲁棒性和抗扰动能力。仿真和工程实践证明，该模糊控制器具有简便、稳定的优点，且易于工程实现，具有较高的工程应用价值。     

恒压供水系统的模糊-PID控制

针对供水系统难以为被控对象确定精确的数学模型，水压精度要求不大高的特征，提出一种基于模糊PID的恒压供水控制方案，仿真结果表明此复合控制系统无超调，具有鲁棒性强等优点。     

一种新的基于MEA的自适应模糊控制器

针对两输入一输出的典型模糊控制器，提出了MEA-FUZZY自适应控制策略，采用MEA对模糊控制系统的5个相关参数进行优化，实现了输出比例因子的在线调整，并在分析规则表的基础上调整了模糊隶属函数，从而使该自适应模糊控制器的整体性能接近最优。仿真结果表明，该控制系统结构合理，优化方法简单有效，控制品质优良，同时具有较强的适应性和鲁棒性。     

自适应神经网络PID控制器

提出了一种新型神经网络PID控制器，其学习速率是通过三层前向BP网络在线辨识学习，使神经元有较强的智能性、自适应和自学习的能力；同时，将Smith预估器与神经元PID控制器相结合，能更有效地抑制纯滞后的影响。仿真结果表明该控制器有较好的控制效果和鲁棒性。     

基于论域自调整模糊规则切换的双模控制器

 针对系统的初始响应,设计了一个兼顾快速性和稳定性的论域自调整的模糊控制器,并用线性PID控制器来实现稳态时的高精度控制,2个控制器之间采用模糊规则进行切换.并给出了它的动态性能、抗干扰能力及鲁棒性的实验结果.     

一种新型PID参数自适应模糊控制器

在PID工程整定法的基础 ,提出了一种基于模糊规则的模糊PID复合控制算法,算法根据Z－N工程整定等方法将PID公式简化,通过模糊控制规则和模糊推理确定一张模糊控制表,在实时控制中通过对模糊控制表的查询,在线调整PID控制参数,仿真实验表明,该控制算法具有简单,鲁棒性强和动态品质优良等特点。     

参数在线辨识的模糊神经网络Smith控制器

将多变量系统的Smith预估器参数的在线辨识方法的研究结果运用到多变量模糊RBF神经网络控制系统中,构造多变量模糊RBF神经网络Smith预全控制器,详细地阐述了控制器的结构和设计方法,并对一个双输入双输出对象进行仿真研究,仿真结果表明所构造的控制器具有的控制效果,且当对象的特性发生变化时,系统仍具有较好的辨识效果,控制器具有一定的鲁棒性和自适应能力。     

非对称液压缸模糊自适应PID控制的研究

针对非对称液压缸的所具有的非线性和难以建立精确的模型等特点和性能要求,本文在传统PID控制的基础上,基于模糊控制理论,提出了模糊自适应PID控制算法。该控制器具有较完善的控制性能。同时在MATLAB环境下对非对称液压缸进行了动态仿真,仿真实验的结果表明,模糊自适应PID控制器具有较高的稳定精度,较强的鲁棒性,以及很好的快速响应特性,该仿真结果也表明该算法对非对称液压缸的控制是有根据的,也提供了一定的理论和实验依据。     

基于模糊PID控制器的无刷直流电机调速系统

利用模糊控制实现无刷直流电动机的控制是提高系统性能的有效手段之一。在分析无刷直流电机模型和模糊控制理论的基础上,设计了一种基于模糊PID控制的无刷直流电动机调速系统,应用MATLAB对该调速系统进行仿真。结果表明,该设计在提高调速系统的稳定性、响应速度、参数适应性和鲁棒性的同时,能够根据对象输出的变化实时调整参数,提高模糊控制的稳态精度。     

单神经元模糊自适应内模控制器

利用单个神经元在线调整常规模糊控制查询表 ,并将该方法应用于调整内模控制器的滤波器参数 f,以增强系统的鲁棒性 .研究结果表明 ,用这种模糊单神经元控制器调节内模控制器参数的效果要优于常规的模糊控制器     

一种基于自适应模糊控制器的非线性控制

根据常压塔塔底液位非线性控制问题 ,提出一种自适应模糊控制器 ,采用模糊控制的思想来保证既容许塔底液位在一定的高、低限范围波动 ,又尽可能减少对下游工序的影响。详细介绍了自适应模糊控制器的实现。实验证明该控制策略的有效性。     

基于模糊控制的自适应播放算法

自适应媒体播放(AMP) 技术是提高流媒体播放性能的一种有效方法.为了减轻传统的AMP由于播放速度突变而对播放质量带来的影响,提出一种基于模糊控制的自适应媒体播放算法.通过当前缓冲和播放速度的情况来动态调节播放速度,产生比较平稳变化的播放速度,同时保持缓冲在一定范围内变化.仿真结果表明: 该算法能够在保持缓冲下溢概率和播放延迟基本不变的前提下,使播放速度变化幅值和变化增量减小到原有AMP算法的10%以下,该算法优于原有AMP算法.     

一种新型的TS-PID模糊控制方法

基于Takagi和Sugeno的确定性模糊控制,提出了一种变参数模糊PID控制方法.该控制器的参数调整也采用确定性模糊调整规则,从而使控制器的设计简单、容易,同时与一般的参数自适应相比具有很强的适应性和鲁棒性.仿真结果表明,该控制器明显地改善了控制系统的动态性能.     

基于分离变量的模糊控制规则的简化设计

针对多输入单输出的倒立摆模糊控制系统的规则爆炸问题,尝试了一种基于分离变量的模糊控制规则设计方法,大大减少了控制规则数,减少了控制器的运算时间。利用该方法设计一级倒立摆模糊控制系统,仿真结果表明,简化控制规则后仍能取得较好的效果。     

基于模糊控制思想的PD控制器及其应用

针对工业上广泛使用的温控仪的工作特点,研究了模糊控制的方法,主要包括：在分析总结模糊控制本质思想的基础上,提出了一种非线性、变权、控制规则自调整的模糊控制器,仿真结果验证了该控制器的简单、有效性;将该控制算法用于MWK型模糊温控仪的设计制造,实验表明,温控仪的工作性能良好、成本低、可以投入生产。分析了控制器参数的作用,并给出了进一步改善控制性能和在线自调整的模糊算法。     

基于多维ANFIS的T-S模糊控制规则聚类获取方法

T-S模糊模型与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的结合便于描述多输入系统模糊控制规则.为解决规则前件过多时传统ANFIS结构导致的维数灾难问题,同时进一步提高ANFIS对于复杂系统T-S规则在线获取速度,首先采用多维输入向量对ANFIS网络进行修正,在此基础上提出了T-S模糊控制规则聚类获取方法;其次,利用所提出的方法分别对倒立摆和二阶滞后系统进行了控制仿真,该方法同Mamdani规则自组织模糊控制的控制效果比较表明两者的最大超调量、振荡次数、过渡时间基本一致,上升时间要较Mamdani模糊控制器缩短3个采样周期,控制规则较Mamdani控制器减少了45条.     

Adaptive fuzzy compensation based composite nonlinear feedback controller design for robot manipulators

In order to suppress the influence of uncertain factors on robot system and enable an uncertain robot system to track the reference input accurately, a strategy of combining composite nonlinear feedback(CNF) control and adaptive fuzzy control is studied, and a robot CNF controller based on adaptive fuzzy compensation is proposed. The key of this strategy is to use adaptive fuzzy control to approach the uncertainty of the system online, as the compensation term of the CNF controller, and make full use of the advantages of the two control methods to reduce the influence of uncertain factors on the performance of the system. The convergence of the closed-loop system is proved by feedback linearization and Lyapunov theory. The final simulation results confirm the effectiveness of this plan.