基于自组织调整因子的模糊PID控制器设计

实际工业过程往往是非线性、时变性、其结构参数不确定的系统。提出一种基于自组织调整因子的模糊PID控制器：采用归一化加速度参量来反映系统响应的快慢,引入变论域思想,构建模糊PID控制器的自组织调整机构。该机构根据系统输入输出误差,以归一化加速度参量在线辨识系统运行的不同阶段,动态调整模糊PID控制器的量化因子和比例因子,以改变模糊PID控制器输入输出变量与模糊子集的映射关系,使论域产生伸缩变化,以调节控制器的微分、积分控制作用。仿真结果表明：该自适应模糊PID控制器具有较大的动态调节范围,其动静态性能、鲁棒性、抗干扰能力均优于PID和常规模糊PID控制器。     

两类模糊PID控制器的等价性分析

变论域与变分布模糊PID控制器是两类不同的自适应模糊控制器 ,分别通过调整转换因子与隶属函数分布对模糊控制器的性能进行调节。利用模糊控制器结构分析方法对这两类模糊PID控制器的本质进行了深入分析。通过分析可以得出结论 ,在一定条件下这两类模糊PID控制器在性能调节方面是等价的。此结论将对这两种模糊PID控制器的应用提供参考     

电弧炉电极调节系统的变论域模糊积分复合控制

根据电极调节系统的实际组成情况,建立了电弧炉电极调节系统的动态数学模型。由于熔化期和精炼期两个不同冶炼阶段对电极升降控制性能的要求不同,同时结合被控对象的自身特点以及稳态误差问题,设计了变论域模糊积分复合控制器。在所建立的电极调节系统模型基础上,利用Simulink分别对变论域模糊积分复合控制和传统的比例-积分-微分(PID)控制进行了仿真。仿真结果表明:与常规PID控制相比,采用变论域模糊积分复合控制器能使电极调节系统获得更好的性能指标。     

考虑悬架几何特性及作动器延时的整车模糊控制

利用ADAMS软件建立了整车悬架及转向机械模型,考虑了悬架的几,阿特性,结合变论城模糊控制方法,设计了主动悬架变论域模糊控制器,同时考虑了作动器的延时特性,通过matlab/simulink联合仿真,并与被动悬架模型进行了对比,得出所设计的模糊控制器对汽车的平顺性有较大改善.     

一种规则简化的模糊神经网络控制器

构造了一种实时模糊神经网络控制器，为解决模糊规则组合爆炸问题提供一个新方案。控制器基于T-S模糊模型，由前后件分离的网络结构实现。前件参数通过移动小论域法创建，每个变量仅在工作小论域上生成两个模糊子集，有效减少模糊规则，增强实时性；后件参数通过有ki,kp,kd修正因子的BP改进算法在线更改，控制意义明确，确保系统动态性能。仿真结果证实该控制器实时性好，控制性能优，鲁棒性强。     

近空间飞行器直接自适应变论域模糊滑模控制

考虑一类非线性不确定系统的直接自适应变论域模糊滑模控制问题。根据跟踪误差在线调整伸缩因子,使变论域模糊系统一致逼近被控对象中的非线性部分。通过引入鲁棒自适应控制器,消除了模糊建模误差,提高了系统的动态性能。给出了系统自适应参数的调整律,并基于Lyapunov理论证明了闭环系统一致稳定。最后,将该算法用于近空间飞行器(near space vehicle, NSV)姿态控制系统的设计,仿真结果表明了该算法的有效性。     

时滞时变AUV的模糊变结构控制

针对自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)具有时变的水动力学系数的现象,为了实现其鲁棒控制,设计了一个模糊变结构控制器.该控制器以变结构控制的切换函数及其变化率为模糊控制器的输入,以变结构控制律的变化率为模糊控制器的输出.为了提高控制器的性能,引入了压缩扩张隶属度函数.通过将该控制器和均分隶属度函数模糊变结构控制器、准滑模控制器的仿真对比,证明了设计的控制器具有更好的性能.数值仿真表明,该控制器能很好地实现对具有控制输入时滞和时变水动力系数AUV的深度控制,且稳定后基本无抖振现象.     

具有受限转移率的跳变系统L2-L∞模糊控制

讨论了一类含不确定转移率的非线性Markov跳变系统的L2-L∞模糊控制问题。系统模态间转移概率所包含的不确定性是未知且有界的。通过Takagi Sugeno模型模糊建模，获取了整个闭环模糊动态方程。基于L2-L∞模糊控制理论，提出了使得系统随机稳定且满足一定输入输出L2-L∞特性的模态依赖的模糊控制器存在条件。利用构造的Lyapunov Krasovskii函数，结合线性矩阵不等式技术，给出了鲁棒L2-L∞模糊控制器的设计方法，并将其设计转化为一个优化问题。仿真示例说明了设计方法的有效性。     

一种MIMO复杂过程的模糊建模新方法

针对难于建立精确数学模型的MIMO复杂过程,提出一种基于过程输入输出数据变化关系的模糊建模方法。即首先将一个MIMO系统分解成多个MISO子系统,对每一个MISO子系统按过程输出随输入变量变化的剧烈程度对输入变量论域进行划分。在此划分的基础上确定出MIMO复杂过程模糊模型的规则总数和前件参数;然后,由于要建立的模糊模型可以表示为一个前馈模糊神经网络,因此利用BP学习算法求得过程模型模型的后件参数。仿真举例验证了所述模糊建模方法的有效性。     

采用免疫算法优化设计汽车主动悬架的模糊控制器

基于免疫算法,提出了一种模糊控制器的优化设计方法,优化模糊控制器的论域和模糊子集的隶属函数参数,并将其用于1/4汽车主动悬架的模糊控制器的设计中。仿真结果表明:使用该方法优化设计的模糊控制器控制汽车的主动悬架系统,汽车的平顺性和操纵稳定性均有明显改善。     

TS-PID模糊控制器的IO稳定性分析

推导出了单输入TS PID模糊控制器的插值解析表达式,为实际应用提供了一种快速精确的控制算法。该类模糊控制器的输入变量采用正规模糊集、三角形全交迭隶属度函数,规则后件采用PID表达式,其本质为一种非线性PID控制器。针对几种典型被控对象,应用钝性定理研究获得了TS PID模糊控制器闭环系统IO稳定的充分条件,为这类模糊控制器的系统化设计和稳定性分析提供了一种简便有效的新方法。     

Variable Universe Fuzzy Control for Battery Equalization

In order to avoid the overcharge and overdischarge damages, and to improve the lifetime of the lithium-ion batteries, it is essential to keep the cell voltages in a battery pack at the same level,i.e., battery equalization. Based on the bi-directional modified Cuk converter, variable universe fuzzy controllers are proposed to adaptively maintain equalizing currents between cells of a serially connected battery pack in varying conditions. The inputs to the fuzzy controller are the voltage differences and the average voltages of adjacent cell pairs. A large voltage difference requires large equalizing current while adjacent cells both with low/high voltages can only stand small discharge/charge currents. Compared with the conventional fuzzy control method, the proposed method differs in that the universe can shrink or expand as the effects of the input changes. This is important as the input may change in a small range. Simulation results demonstrate that the proposed variable universe fuzzy control method has fast equalization speed and good adaptiveness for varying conditions.     

Integrate Fuzzy Logic Stable Control System of Bank-to-Turn Missiles

1.INTRODUCTIONBank-tthturn(BTT)[1]andskid-tDeturn(STT)aretwogeneralmethodsofcontrollingtheattitudeofamissiletoachievetheaccelerationcoxnmandedbytheguidancelaw.BTT~ifeshavehighmaneuverabilitycomparedwithSTTInissiles,soBTTcontroltechllologybecomesacolltinualhotprobleminthefieldsofaerodynamics,guidance,colltrolandnavigstinnduringthepast20years.However,thelargerollrate,whichisgeneratedinevitablywhenBTTmissilesrapidlychangetheorielltationoftheaccelerationtoexecuteaBacsteeringpolicy,will…     

典型模糊PID控制器的插值算法及参数优化

推导出了输入采用正规模糊集、三角形、全交迭的隶属度函数;推理输出采用PID形式的典型模糊PID控制器的插值解析表达式,揭示了其本质特征,为实际应用提供了一种快速精确的控制算法。基于该插值解析表达式,研究了利用遗传算法对这一类模糊控制器进行参数优化的方法。最后通过仿真实例验证了本文方法的有效性。     

多变量非线性系统的有约束模糊预测解耦控制

针对多变量非线性系统提出了一种带约束输入的广义预测解耦控制算法:首先对多变量非线性系统建立T-S模糊模型,然后在每个采样点对系统进行局部动态线性化,将得到的系统线性化模型进行对角解耦,然后对其设计带输入约束的GPC算法.该算法充分考虑了控制输入及其增量受约束的情况,而且不必求Dio-phantine方程,减小了计算量,且削弱了变量之间的耦合程度.最后的仿真结果说明了该算法对多变量非线性系统的有效性.     

基于数据挖掘的结构模糊控制规则生成与仿真分析

结合智能控制与现代控制理论,在结构控制领域,提出了直接从已有主动控制算法的成功数据样本中提取模糊控制规则的思想和方法。以顶层设置AMD控制装置的五层钢框架模型结构为例,阐述了提取模糊控制规则的步骤,仿真结果证实了所设计的二输入单输出模糊控制器的有效性和鲁棒性。通过76层Benchmark风振模型的模糊控制仿真分析,进一步验证了这种充分利用主动控制算法获取模糊规则思想的有效性。研究成果使结构振动模糊控制器的设计具有一定的依据,为AMD模糊控制走向工程应用奠定了理论基础。     

基于梯度下降法的自适应模糊控制系统研究

一般的二维模糊控制器的输出控制量是误差和误差变化率的固定函数，对于时变、不确定性被控对象难以取得预期的效果。针对该问题，引入梯度下降学习算法，修正输入输出变量高斯型隶属度函数的均值和方差，使模糊控制系统具有自适应性。同时，澄清了王立新提出的梯度下降学习算法容易引起的一些混淆。给定信号分别选择阶跃信号、斜坡信号、加速度信号和正弦信号，作了仿真研究，仿真结果表明，该控制算法是可行的，有效的。     

基于模糊逻辑的自适应α-β滤波新算法

针对非均匀稀疏采样环境下的被动机动目标跟踪问题,基于模糊逻辑推理,提出了一种新的自适应α-β滤波算法。详细分析了非均匀稀疏采样被动传感器上报数据的特点,将标准化新息和新息的一阶微分作为模糊推理的两个输入变量,并同时引入时间间隔、目标速度等因素,设计输入变量的调整因子,自适应获取滤波器参数。实验结果表明,提出的算法能够准确对机动目标进行跟踪,性能优良,且易于工程实现。     

T-S模糊系统输出直接反馈控制器设计

讨论了T-S模糊系统输出直接反馈控制器的稳定性分析和设计方法。为了减小稳定性分析的保守性和难度,充分利用模糊规则前件变量模糊隶属度函数的结构信息,对前件变量采用标准模糊分划的T-S模糊系统输出直接反馈控制器进行了研究,获得了稳定性条件。在稳定性分析的基础上,采用平行分布补偿法(PDC)和线性矩阵不等式方法(LMI),研究了输出直接反馈控制器的设计。通过对一个非线性质量块-弹簧-阻尼器系统输出反馈控制器的设计和计算机仿真,验证了方法的有效性。