基于改进鲸鱼算法的PID参数整定系统设计

被控对象数学模型的精度决定了PID控制算法的效果。为解决建模困难的问题，上位机采用混沌序列生成鲸鱼优化算法的初始种群数据并发送给下位机。下位机控制被控对象运行，并将结果反馈给上位机。多次迭代计算之后，上位机基于鲸鱼算法获得最优PID参数组合。该系统无需建立数学模型，提高了参数整定精度，简单易用。在对比实验中，混沌鲸鱼算法的寻优结果优于鲸鱼算法和混沌粒子群算法，控制效果良好。     

混沌优化Smith预估补偿器

一个控制系统的Smith预估补偿器参数如果选取不精确可能会导致控制器失效,针对这一问题,提出一种在线混沌优化Smith预估补偿器参数的方法.首先通过混沌映射对被控对象的阶跃响应曲线进行数学辨识得到其传递函数,然后依据辨识出的数学模型进行离线PID参数优化.当模型变化时,控制器可以自适应调节参数.此方法具有被控对象自动识别、系统针对性强、可以在线滚动优化等优点.分别以低阶和高阶数学模型为被控对象进行仿真,仿真结果表明,控制器具有较强的跟踪能力和鲁棒性.     

不确定时滞系统的自适应支持向量机Smith预估控制

针对不确定时滞系统提出了一种自适应支持向量机Smith预估控制新方法．首先采用支持向量机对被控对象进行建模,然后设计了一个自适应支持向量机Smith智能预估器,解决了传统Smith预估控制需要预先知道被控对象精确数学模型的问题,克服了基于神经网络的Smith预估控制的不足．仿真实验结果表明,自适应支持向量机Smith预估控制方法充分利用了支持向量机的非线性映射能力,在被控对象数学模型未知的情况下对不确定时滞对象进行控制,具有良好的控制品质,特别是当对象特性发生变化时,还具有良好的适应性。     

基于模型补偿的自抗扰控制器研究

自抗扰控制是一种不依赖于被控对象精确数学模型的非线性控制方法。以被控对象的部分数学模型为已知条件,研究出一种基于模型补偿的自抗扰控制器设计方法。在控制器设计过程中,该方法充分利用已知模型的信息,能够改善系统的动态响应、抗干扰特性和鲁棒性。     

一种用于非线性系统的神经网络自适应控制系统结构

本文提出了一种用于非线性系统的神经网络自适应控制结构。仿真计算表明它具有较好的跟随性和抗干扰性指标，对系统参数的变化具有较强的鲁棒性。在系统结构和寻优方法上，它不依赖于被控对象的数学模型，所以本文提出的系统结构对于非线性系统的设计、综合具有比较普遍性意义。     

模糊神经网络模型参考自适应控制

给出了一种基于模糊神经网络的模型参考自适应控制方案。首先,构造了一种运用递推预报误差（ＲＰＥ）算法的多层前向神经网络,并用其对被控对象建模,然后,又构造了一种模糊神经网络控制器（ＦＮＮＣ）。从而为一类难以建立精确数学模型的非线性被控对象提供了一种新的自适应控制方法,信息结果验证了其有效性。     

矿井通风机实时监测与故障诊断的智能系统

针对矿井通风机系统参数难以测定和故障率较高的特点，提出将多层前向传递神经网络应用于通风机系统控制的方法，利用BP算法训练神经网络，从而实现矿井通风机数据的实时监测及系统的故障诊断并报警。该控制算法对被控对象的数学模型依赖程度较低，为非线性系统的控制提供了一种行之有效的研究方法。     

电阻炉温控系统模糊控制器

根据实际生产过程的温度特性，针对时滞和不确定的复杂非线性系统的控制问题，提出了一种模糊控制系统方案，该模糊控制器用于电阻炉的温度控制。可在模型未知的情况下，根据被控温度的偏差大小，选取适当的控制算法进行自动调节，使炉温达到给定值，方案结构简单，无需被控对象的精确数学模型，且能适应环境的变化，具有控制精度高、动态性能好的特点。     

LPV模型的非线性PID控制算法

以LPV模型为被控对象,提出一种适合动态系统、整定简便的非线性PID控制算法。针对LPV模型时变非线性运行特性,引入工作点变量,采用传统Ziegler-Nichols法整定被控对象在工作点处的局部PID控制参数,通过高斯插值使控制参数在系统操作轨迹上的平滑过渡,有效避免控制参数突变对系统的冲击以及被控模型改变引起的误差,实现了对被控非线性对象的高效稳定控制.     

一种双模糊解耦控制器的设计与仿真

在实际的工业生产过程中存在着大量输入、输出强耦合的非线性控制系统。解决耦合问题的经典方法有前馈解耦法和状态反馈解耦法,但均需对被控对象进行精确建模。提出了一种不依赖于被控对象精确数学模型的模糊解耦控制算法。依据模糊控制策略和解耦补偿思想,设计了以模糊控制器分别作为解耦器和主控制器的双模糊解耦控制系统。仿真结果表明,该方法简单、易于实现且具有优良的解耦能力、较好地动态响应和有较强的鲁棒性能。     

Fuzzy Modeling, Tracking Control and Synchronization of the Rossler''''s Chaotic System

IntroductionInrecentyears,therehasbeenincreasinginterestinthestudyofchaoticsysteminthefieldofnonlinearscience[12].Chaosisastochasticlikeprocessoccurringinacertainsystem.Ononehand,allthetheoryofautomaticcontrolisbasedonthemathematicalmodeloftheobjectundercontrol.Aswellknown,withrespecttoasimplesystem,thesystemmodelingapproachmainlyincludesmechanismmodelingandsystemidentification,andthesemethodsareeffectivewithahighprecisionandreliability.However,withrespecttocomplexsystem,itisnouseofthetraditi…     

仿射非线性系统模糊控制及应用

针对一类仿射非线性系统，研究其模糊建模与控制问题，通过介绍一种线性化处理的方法，可将原非线性系统用一组局部T-S模糊模型来描述，在此基础上，采用并行分布补偿(PDC)技术对每个局部模型进行状态反馈控制器的设计，为了保证闭环系统稳定，提出将控制器综合问题转化为线性矩阵不等式(LMI)的凸优化问题，即寻找一个公共的对称乒定矩阵P，应用LMI理论求取控制器参数，整个设计过程自然直观，最后以Sprott混沌系统为例进行仿真试验，结果表明该设计方法的有效性。     

统一混沌系统在电力系统中的应用

电力系统中的许多问题都可以转化为非线性方程组的求解问题，牛顿迭代法是重要的一维及多维的迭代技术，其迭代本身对初始点非常敏感。文中研究了统一混沌系统的特性．运用Matlab 7．0软件计算了最大Lyapunov指数。以统一混沌模型产生牛顿迭代的初始点．提出了基于统一混沌的牛顿迭代法求解非线性方程组的新方法。电力系统求解实例表明该方法的正确性与有效性。     

基于稳定流形的方法实现混沌系统的同步

在非保守自治系统中,许多混沌系统都可作为耗散系统,因此,在这样的混沌系统中存在至少一维的稳定流形,利用这些流形可以设计恰当的控制策略.基于稳定流形的方法实现混沌系统的同步是当混沌轨道进入到稳定流形的小邻域内的时候,开始施加控制信号.一旦两个非直接耦合的混沌系统的轨迹到达这些稳定流形,其误差系统渐进趋于原点,从而实现两系统的同步.并通过Chen系统和Rossler系统的分析和数值模拟研究验证了这种方法的可行性与有效性.     

基于模糊竞争学习和UD分解的模糊建模

为解决复杂系统模糊建模问题,研究了利用模糊竞争学习实现非线性系统的模糊建模方法.首先,利用模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊输入空间,确定模糊模型的规则数、规则,实现模糊模型的结构优化.另外,为了克服递推最小二乘出现的误差积累、传递现象,采用基于矩阵UD分解的递推最小二乘方法确定模糊模型的结论参数,从而实现模糊模型的结构和参数优化.采用该方法对M ackey-G lass混沌时间序列进行建模研究,结果表明可以在线或者离线对M ackey-G lass混沌时间序列进行准确预测,效果较好.     

改进的T-S模糊模型建模方法及其应用

针对一般的仿射非线性系统,提出了一种改进的建立T-S模糊模型的方法. 使建立的模糊系统与原非线性系统具有相同的响应特性,避免了平衡点线性化产生的系统误差的不利影响,同时也适用于含有多个非线性项的系统. 将这种建模方法应用到GMAW系统,建立了改进基于T-S模糊模型GMAW系统,并且建立的模糊系统和原系统具有相同的响应特性. 仿真结果证明了该方法的有效性.     

非自治统一混沌系统的级联控制

针对非自治统一混沌系统的级联控制,首先分析了非自治统一混沌系统的基本动力学特性,其次设计了一种非线性控制器,给出了混沌系统的优化级联控制推理格式,并且利用数值仿真分析误差状态的变化规律,证实了控制器的有效性。     

一类具有可动边界的机械振动系统的混沌行为

鉴于初轧机轧制过程中振动的非线性和边界可动,建立了初轧机在轧制过程中主传动系统的扭转自激振动模型·通过对所建模型的研究表明,该系统具有多种非线性振动形式,这为分析、诊断及控制这一类具有混沌行为系统的振动提供了理论依据·     

变时滞不确定模糊系统鲁棒观测器的设计

T-S模糊模型可以对复杂非线性系统提供有效的表达方式。文中，利用模糊T-S模型对非线性不确定时滞系统进行建模，在此基础上，提出了通过模糊状态反馈和基于观测器的模糊反馈控制器镇定不确定非线性时滞系统的方法。用短阵不等式给出了模糊反馈增益和模糊观测器增益的存在的充分条件，并将这些条件转化为线性矩阵不等式（LMI）的可解性，仿真结果表明了文中所提出的模糊控制方法是有效的。     

进化规划在挖掘最优语言模糊规则基中的应用

针对非线性系统模型难以建立问题，提出了一种新型的辨识方法，利用进化规划强大的数据挖掘功能，建立系统的语言模糊模型，克服传统算法过分依赖假设前提条件的弱点，简化了计算。在对传统进化算法加以改进的基础上，分别对单入单出系统和多入单出系统进行仿真，结果表明这一方法是非常有效的。