An Intelligent Adaptive Fuzzy PID Controller Based on Multimodel Control Approach

A novel intelligent adaptive fuzzy PHD controller based on multimodel control approach is presented in this paper.It can improve the system performance of the dynamic time- varying system at various operating conditions.The fuzzy PHD controller is implemented by combining a fuzzy PI with a fuzzy PD controller in a parallel structure. The parameters of the fuzzy PHD controller are linked, via analytical derivation, to the gains of the linear PID controller. The sum of error square is used as performance criterion to locate the model that best reresents the process among the multiple models, The desired control output to drive the process along the desired path is generated only by modifying the output scale factots GU_I and GU_D of the fuzzy PID controller, Among the prescribed models, the control signal of the nearestmmodel to the system is applied. The system can be driven to its original trajectory because of the robustness of the fuzzy PID controller, Computer simulation results show that the adaptiv     

PSO算法在多模型自校正动态矩阵控制中的应用

为解决多模型控制中固定模型获取问题,将粒子群优化(PSO)算法应用于多模型自校正动态矩阵控制.对一类含跳变参数的单输入单输出离散时间系统,当模型参数突然跳变时,通过PSO算法在线优化自适应模型参数,并根据模型相似度实现固定模型的动态管理,以有效控制模型数量和减轻系统负担.模型切换策略用于选择当前与实际被控对象最接近的控制器.仿真结果表明,该方法能够较大地改善系统的瞬态响应,优于常规的自校正动态矩阵控制算法;并说明了其有效性和可行性.     

基于内容的视频多模式检索方法

在视频数据的检索方法方面,采用单一媒体的处理技术比较多,基于视频数据所表现的内容语义进行检索的提案很少,而且能够将视频数据与其相关的其他形式的数据整合并高效利用,保障视频数据在安全、高效的网络下进行多模式检索的研究也不多见。在检索方法上从解决这个问题入手,提出了多模式的视频特征提取与检索方法。该方法从视频语义特征的角度构建视频数据的语义特征库,将与视频语义相关的声音、字幕、音乐、剧情脚本、新闻文稿等信息特征进行整合,以人像、字幕、语音、视频镜头识别和剧情脚本分析的组合技术,利用语音相关性测定、选择字幕帧,边缘提取、字幕区域二值化和小波包分解、核函数技术等方法从语音、视频中提取语义特征,建立视频数据语义特征的多模式提取和检索模型。     

基于模糊推理的智能控制系统的现状和展望

通过对模糊推理的智能控制系统的简单概述，揭示了模糊控制系统的研究现状和未来展望。从不同角度概括了模糊控制系统的优点；通过对模糊控制应用研究现状的分析，表明模糊控制系统已经广泛应用于实际中；介绍了模糊控制的最新研究领域以及未来研究的方向。     

一种智能容错控制方法

讨论了当控制系统出现执行器故障时的一种容错控制方法。该方法中的故障检测器由神经网络构成,而容错控制器则采用控制器重构方式设计,以使故障系统的性能尽可能与正常系统的性能相同。此外,对于具有某类非线性干扰的线性系统,采用了由神经网络构成的非线性控制器,以消除其非线性干扰,仿真结果表明该方法是有效的。     

药剂温度控制系统的智能PID控制方法与实现

针对药剂温度控制系统，提出了一种基于模糊系统的自整定PID控制器，用于解决系统中出现的纯时滞，大惯性，时变不确定性等问题，实际运行结果表明，这种方法达到了良好的控制效果，降低了被控量超调，且增强了系统的鲁棒性。     

一种PID控制与模糊控制相结合的智能温度控制系统

根据某加热炉的控制要求,设计出一种PID控制与模糊控制相结合的智能控制系统。采用Fuzzy-PID复合控制算法,具有模糊控制灵活、响应快、适应性强等优点,又具有PID控制精度高的特点。该系统采用PLC作为控制系统的核心,通过对偏差的智能化处理,以及引入最大最小限幅值,智能分段控制等概念,实现对数学模型不确定的控制对象的满意控制,使系统具有可靠性高、使用寿命长等适合实际工业现场的特性。     

一种Web应用测试生成与约简方法

软件测试是保证软件质量的一种重要手段,而复杂的Web应用对测试提出了新的要求.提出一种Web应用测试生成与约简方法,该方法对Web应用导航进行形式建模,使用模型检验导航安全性质所输出的反例分化模型,然后根据分化模型产生测试序列,依据Web应用的特性对测试序列集进行约简.实例演示表明该方法的有效性.     

一类非线性系统的模糊建模方法

针对一类非线性系统的建模问题,以扇区非线性化为基础,提出了一种T-S模糊建模方法。首先在论域上确定出系统中非线性项的最大值和最小值;然后给出非线性项的隶属度函数;最后建立了非线性系统的T-S模糊线性模型。本算法计算简单,容易实现,同时,仿真结果也表明算法能够有效实现对原系统的逼近。     

人工智能技术在仪器与测量中的应用

分析了与人工智能技术相关的人工神经网络和模糊逻辑的基本要领和重要方法，根据传感器增强、数据融合和系统辨识、控制等相关领域的几个成功案例，分析了它们的技术优越性和可行性，并展示了人工智能技术在仪器和测量中的应用前景。     

永磁无刷直流电机智能直接转矩控制方法研究

为简化永磁无刷直流电机控制系统的结构,同时又具有较快的转矩响应速度,提出一种基于神经网络模糊推理的无刷直流电机直接转矩控制方案,利用神经网络定子磁链观测器取代传统的定子磁链观测器,通过模糊控制算法设计逆变器开关状态选择器.应用MATLAB软件对系统两种不同控制方法的仿真实验结果比较表明,控制方法转矩、转速、磁链响应快、脉动小,稳定跟踪性能和动态响应优良,具有一定的理论研究及工程应用价值.     

连铸二冷控制的智能化方法

提出了板坯连铸二次区全智能控制系统的构想，并用人工神经网络和模糊控制的方法对该系统进行了计算机仿真。结果表明，该系统不但能完成二冷各区段坯表面温度的动态控制，而且具有良好的自适应性和自学习功能。     

双离合器自动变速器起步的智能控制策略

综合考虑了驾驶员的起步意图、车辆负载、路面坡度及离合器的接合状态,提出了基于模糊控制和神经网络的双离合器自动变速器(dual clutch transmission,DCT)的双离合器协同起步智能控制策略.根据油门开度及其变化率的大小实时识别出驾驶员的起步意图,基于优秀驾驶员的操作经验制定了驾驶员意图的模糊控制规则.以车辆负载、路面坡度及驾驶员起步意图为神经网络输入参数,以离合器主从动盘的转速差与主动盘转速的比值和离合器接合速度为控制参数控制双离合器的接合、分离过程,实现了基于人-车-路的双离合器协同起步的自适应控制.利用快速起步、慢速起步及驾驶员意图多变的起步工况对所制定的智能控制策略的合理性进行了验证.     

电冰箱模糊控制的算法及应用

将模糊控制技术用于电冰箱上,在冰箱内可实现温度和除霜的模糊控制,使电冰箱以最优方式运行,保持冰箱内的最佳温度和湿度,实现食品保鲜和冰箱节能.     

一种新的智能控制方法及其在转速伺服系统中的应用

提出了基于相平面的目标函数及相应的模糊神经网络控制器的算法,并在三相交流电机转速变频调节的基础上,讨论了计算机监控电机速度的系统结构,从而实现了对电机转速的智能控制,新的智能控制方法引入了新的指标函数,结构简单,学习速度快,通过实验研究,表明该方法收敛速度快,学习能力强,并提高了系统的鲁棒性,证实了其在电机速度控制中的有效性。     

倒立摆系统及其智能控制研究

倒立摆系统是绝对不稳定非线性系统的一个典型范例，如何对其进行有效的控制是控制界的一大热点。这里以各种智能控制理论为基础，对应用于倒立摆系统控制的智能控制方法进行综述，分析了各种方法的特点和联系，最后还就这一领域的研究方向进行了展望。     

汉-Ⅰ型智能机器人自律行走控制

本文讨论小车式机器人利用超声波传感器实现自律行走的问题.文中建立机器人行走运动的数学模型.讨论了两种利用超声波传感器和其它传感器确定器人空间位置、速度及姿势的方法.提出了一种分段最优控制方案.     

模糊控制系统原理及应用浅析

简要阐述了模糊控制的基本原理,详细分析了模糊控制器的设计方法,最后就典型的模糊控制系统原理和新型模糊控制系统应用进行了分析.     

基于pi-sigma神经网络的模糊建模与控制及其仿真研究

提出了一种基于高木-关野模糊系统的pi-sigma神经网络结构、学习算法,并分析了学习算法的收敛性.用这种混合型pi-sigma神经网络系统去实现模糊规则及其隶属函数的修正,从而得到模糊推理的自适应性.在设计过程中,引入Zadel模糊取乘算子,使之适合基于梯度的学习算法.最后的仿真结果表明此种网络的有效性、优越性并且在非线性建模、控制等方面有重要的应用价值.     

智能控制理论在电力电子学中的应用

针对电力电子学强非线性、多变量、极短的瞬态过程等特点,概述了几种智能控制在电力电子学中的应用,并对其今后的发展前景进行了展望。