一级旋转倒立摆的模糊控制

该文针对一套一级旋转倒立摆实验设备进行研究。基于Lagrange方程进行了对旋转倒立摆的系统建模,并在Matlab环境下使用了模糊控制,实现了倒立摆的良好控制,采用积分消除了稳态误差。实验证明,此种模糊控制方法有一定的鲁棒性并且控制效果较好。     

基于模糊控制的旋转型双支点倒立摆系统

对旋转型垂直式倒立摆系统的机械结构及控制系统进行了研究,提出了基于最优控制的T-S模型模糊控制方案,即采用最优控制理论对此模型实现分段控制作为底层控制和基于T-S模型的模糊控制相协调的上层控制,来实现倒立摆系统的稳定控制。采用MATLAB/Simulink对该方法进行仿真,结果验证了基于T-S模型的模糊控制理论对旋转型倒立摆系统控制的有效性。     

模糊控制和参数自整定PID设计

倒立摆作为控制领域的一个比较典型的基本实验,始终在控制领域起着举足轻重的作用。倒立摆作为一种典型的多变量,非线性,自然高度不稳定性系统,本身包含着控制系统所必须解决的一些重要因素,如镇定问题,非线性问题,鲁棒性问题,随动问题和跟踪问题等等,因此研究倒立摆的意义深远。模糊控制是最近才发展和成熟起来的一种控制方法,模糊控制以专家经验知识库为基础,模拟人的思维,对被控对象进行智能化控制,将模糊控制应用到倒立摆控制中往往比传统的PID控制要优越。本文以一阶倒立摆为被控对象,详细研究了模糊控制对高度非线性不稳系统的控制方法。     

基于Mamdani分离变量法的倒立摆模糊控制系统设计

针对倒立摆系统中因多输入单输出而产生的模糊规则爆炸问题,采用一种基于Mamdani分离变量的模糊控制方法,从而大大减少了模糊控制规则数。仿真结果表明,该方法能使摆杆摆角控制精度较小,且小车位移能跟踪输入信号,成功控制了单级倒立摆系统。     

自适应神经网络模糊控制在倒立摆中的应用

应用MATLAB的模糊控制工具箱，设计了用于倒立摆系统的模糊控制器，并且利用神经网络能够自学习的特点，采用反向传播算法对倒立摆控制样本数据进行了学习，调整了各变量的隶属函数，从而使学习后的模糊控制器更能适应倒立摆系统控制的需要。把学习前后的模糊控制器用于倒立摆系统进行了实验对比，结果表明学习后的控制器控制效果明显优于学习前的控制器。     

基于动态查询表的模糊控制策略及其应用

研究基于动态查询表的模糊控制策略及其在转臂式倒立摆中的应用.采用一种新的倒立摆系统的控制方法,将传感器检测的倒立摆的两个角度信息传送到控制器,控制器利用该信息的模糊化量按基于动态查询表的模糊控制策略进行实时计算,由得出的控制量控制力矩电机驱使摆杆运动,从而使摆臂处于动态的直立状态.采用C++语言实现了对倒立摆的控制.实验结果表明,这种控制方式能够提高系统的控制精度.     

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．     

二级倒立摆两种控制方法的对比研究

针对二级倒立摆系统的稳定控制问题,提出了LQR控制和改进的模糊控制两种控制方法。首先,采用两种控制方法设计了两种二级倒立摆系统的控制器;其次,通过仿真结果表明两种方法是有效的,但是改进的模糊控制方法比LQR控制方法效果更好;最后,将改进的模糊控制方法成功运用到了直线二级倒立摆实物系统上,进一步验证了该方法更适合解决这类非线性控制问题。     

单级倒立摆的模糊控制及仿真

采用模糊控制的方法对单级倒立摆进行了控制，并用MATLAB进行了仿真，仿真结果符合控制要求．     

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。     

多模态控制系统研究

提出的多模态控制系统主要是基于变结构、自适应、分级模糊控制策略。首先 ,根据被控对象性能指标构造模糊变量集 ,再由该变量集构造模糊控制规则集并由此改变分级模糊控制的控制参数。在此基础上该系统辅以变结构及自适应控制使控制系统在大幅度改变给定值 ,及系统参数大幅度变化时 ,以改善系统控制品质。该系统实际应用于电加热渗碳炉的温度控制并收到较好的控制效果。     

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     

人的模糊控制模型实验研究

提出了一种模糊推理规则与模糊分析模型相结合的人的模糊控制模型.设计了一套半实物仿真系统并进行了实验,以采集人跟踪控制中的输入输出数据,人的环节用模糊模型代替以检验模型的适用性.结果表明,该模型效果良好。     

水泥预分解窑模糊模型的建立

以人工操作经验为依据,采用模糊控制理论,在优化处理的基础上,建立水泥预分解窑的模糊模型,为实现模糊控制奠定基础。     

永磁同步电动机调速系统的模糊控制与仿真

对电动汽车驱动用永磁同步电动机(Permanent Magnet Synchronous Motor 缩写为PMSM)的调速系统进行模糊控制并对其结果进行仿真.对PMSM进行数学建模,根据其数学模型在MATLAB/Simulink下建立PMSM、PMSM测量环节、dq/abc转换器和PWM三相逆变器的仿真模块并进行封装.采用二维模糊设计, 以电动汽车行驶时所要求的电动机转速n′与电动机的实际转速n之间的偏差E和其偏差变化率EC作为系统的输入变量,把控制占空比的电流信号U作为输出语言变量,进行模糊控制器的设计.根据PMSM的各模块和所设计的模糊控制器,在MATLAB /SIMULINK下创建电动汽车PMSM调速系统的模糊控制仿真结构模型,并进行仿真,从而验证控制方法的正确性.     

自适应Fuzzy—PID控制器

作者应用模糊集合理论解决了文献[3]中的参数自适应问题,设计了一种实用的参数自适应Fuzzy PID控制器,对自适应Fuzzy PID控制器的性能进行了大量的数字仿真,并在SID BUS工业控制机上进行了电阻炉温度控制实验。仿真与实验结果表明,自适应Fuzzy PID控制器为提高Fuzzy控制系统的性能,提供了一种比较有效、实用的方法。     

基于模式匹配的模糊控制算法

提出了一种新的模糊控制算法 ,传统的模糊控制算法是基于模糊逻辑推理的 ,而这种算法是基于模式匹配的。对于模糊控制器的模型 ,定义了模糊集合匹配度和模糊规则匹配度 ,在此基础上给出了基于模式匹配的模糊控制算法的模型和设计步骤。就该算法与经典模糊控制算法的联系进行了讨论 ,证明它包含了经典模糊控制中最常用的 Mamdani和 L arsen算法。另外 ,还定义了更为简便的算法。最后给出了这种算法的仿真实验结果 ,结果表明该算法是可行的、有效的。     

一种新的模糊控制器电路设计

模糊控制系统的显著特点就是通过模糊推理机,能够接受和处理人的智慧,以及表现能够处理模糊信息的良好功能。我们利用我国首创的ＤＹＬ（多元逻辑）电路设计成一种新的模糊控制器,这种控制器可不进行模／数和数／模变换,直接实现模拟量输入,模拟量处理和模拟量输出,结构简单,调节方便,适用于联机实时控制。     

采用模糊控制器的感应电机直接转矩控制

提出了一种采用模糊控制器的异步电机直接转矩控制系统,应用模糊逻辑来确定逆变器的开关状态,把磁链位置、磁链误差和转矩误差作为模糊变量,模糊控制器基于一套模糊规则来选择开关状态,从而有效地提高系统在启动和转矩指令突变时的响应速度。     

模糊可靠控制研究综述

现代工业控制系统正朝着复杂化、大型化的方向发展,由于实际中的各种复杂因素,控制系统往往不可避免的会存在故障。一旦系统出现故障,可能造成很大的经济损失,提高现代系统的安全性与可靠性是控制领域中的重要问题。可靠控制作为智能控制的重要组成部分,是一种处理复杂系统的有效方法。模糊控制是以模糊集合论、模糊逻辑推理和模糊语言变量为基础的一种计算机数字控制,对于无法建立或难以建立数学模型的场合,可用模糊控制技术来解决。因此模糊控制与可靠控制的结合具有十分重大的理论意义以及实际意义。回顾模糊控制和可靠控制的发展历程,概述模糊控制及可靠控制目前的研究现状,说明模糊可靠控制的特点,并介绍国内外学者在该领域做出的重要成果,最后展望这一研究领域的研究方向。