一种多模态自适应模糊控制器

提出了一类基于三种控制策略的多模态自适应控制方法，通过在线获取对象的有关信息对各控制策略中的相应参数和规则进行修正，以期在复杂工况下提高被控系统的性能－鲁棒性。仿真试验研究证实了方法的有效性。     

自适应粒子群算法的整定模糊PID控制器的参数优化

提出了一种基于自适应粒子群算法(APSO)优化模糊PID控制器隶属函数的方法以及基于模糊控制规则的权值来消减规则数目的参数优化方法.仿真实验表明,该方法相比传统方法能得到具有更快响应速度和更小的超调量的模糊PID控制器.     

一种新的鲁棒自适应模糊控制器的设计及性能分析

针对一类连续时间非线性动态系统,根据李亚普诺夫分析方法设计了一种鲁棒性自适应模糊控制器,这种自适应系统在受到有界的外部干扰或存在建模误差时具有鲁棒性,证明了控制算法是全局稳定的,跟踪误差可以收敛的一个领域内。     

一种新的模糊控制器设计方法

针对一类非线性系统，将Back-Stepping设计方法同模糊控制技术结合起来，设计了一种新的模糊控制器，给出了这种控制器的性能，并在所有信号一致有界的意义上证明了系统的稳定性，仿真结果表明，该控制器能达到预定的目的。     

基于遗传算法的稳定自适应模糊控制器的优化

采用模糊动态模型,对连续时间的高阶非线性系统进行了模糊控制。通过模糊推理,选择起主导作用的局部子系统的状态反馈控制,并作用于整个系统。利用大系统分散控制关联稳定性的概念和方法,得到了闭环模糊系统稳定的充分条件,并在此基础上给出了对模糊控制器进行优化设计的一种遗传算法实现策略。同时,仿真例子也验证了该设计方法的正确性。     

一个离散时间非线性系统的间接自适应模糊控制器

对于具有未知非线性函数的离散时间非线性系统。构造了一个间接自适应模糊控制器，并进行了稳定性分析，用模糊逻辑系统使系统参数化。如果参数化模型和真实系统是非常接近的，它们之间的差异是非常小的并且能假设为零，则能够构造一个简单的自适应模糊控制器，并且可以证明闭环控制系统在输入输出有界意义下的全局稳定性，且跟踪误差收敛到零，仿真实验证实了控制器的有效性。     

供热网时滞过程中的一种自适应模糊控制器

针对供热网中大时滞现象,提出了一种新的模糊控制器结构。这种模糊控制器通过在线辨识广义时滞,将时滞辨识的结果模糊化,决策出模糊规则组,填充主模糊规则表,达到自适应的目的。作为应用,给出基于集中供热网温度控制的模糊控制器的设计,以解决控制对象中由大时否和时变引起的不易控制和参数调整困难的问题。     

一种基于模糊神经网络的智能PID控制器

本文设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,利用模糊神经网络对被控制象进行模糊辨识,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,实现PID控制的智能化。通过仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

一种用Bi-CMOS技术实现的模糊控制器

提出一种新型的用Bi-CMOS技术实现的模糊控制器，该模型控制器隶属函数产生电路、取小运算电路和解模糊化电路，隶属函数产生电路可编程输出多个非线性函数，解模糊化电路采用归一化电路实现法运算，该模型控制器是可集成在一块芯片上的高速、低功耗系统。     

基于六模糊控制器的自适应遗传算法

为了提高遗传算法对满意解的搜索和优化能力，采用基于模糊逻辑的自适应控制策略，提出了一种符号编码的自适应遗传算法。该算法可自动均衡搜索和优化关系，采用6个模糊控制器实现对选择、交叉、变异操作的动态参数组合控制。试验和理论分析表明，六模糊控制器的组合控制方式可以综合两模糊控制器或三模糊控制器独立控制的性能。对旅行商(TSP：Traveling Salesman Problem)问题的求解结果表明：该算法在解决类似于TSP的组合优化问题时，具有比标准遗传算法更好的性能。     

共轨燃油压力模糊PID控制器的设计

为了达到共轨燃油压力的动态调节，突破传统PID控制的局限性，提出一种精确控制共轨燃油压力的模糊PID控制器的设计方法．分析系统输出响应曲线，得到参数的自整定要求．由单片机计算结果确定了输入输出语言变量的论域．给出模糊控制器的调节规则和参数的模糊控制表．提出了该控制器的单片机实现方法。经试验验证，该控制器效果良好．     

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。     

模糊控制系统输出的插值形式

推导出了Mamdani模糊控制系统输出的插值形式,并推广到T-S型模糊控制系统.这些插值表达式可以揭示典型模糊控制器的本质特征,为模糊控制器的设计及优化提供准确的解析模型,为模糊控制器的实际应用提供精确的控制算法.     

基于自适应差异演化的模糊聚类算法

在聚类分析中,模糊C-均值聚类(FCM)是一种广泛应用的算法,但由于它是基于梯度下降的,本质上是一种局部搜索算法,容易陷入局部极小值,且对初始值很敏感.本文提出一种基于自适应差异演化的模糊聚类算法(FCBADE),该算法利用差异演化良好的全局搜索能力,在全局范围内寻找最优解的近似解,然后由FCM算法在该近似解的周围进行局部搜索,最终得到全局最优解.同时为减少手工设置控制参数对DE算法的影响,采用自适应方式调整DE算法的控制参数.实验结果表明,该算法不仅有效克服了FCM算法易陷入局部极小值的缺点,而且明显地避免了对初始化选值敏感性的问题,也有较快的收敛速度.     

一种新型浮力称重式动态计量自适应模糊控制器设计

为了解决传统新型浮力称重式动态计量控制系统自适应能力较差、无法为变化的瞬时给物量提供准确的动态计量服务的问题,设计了一种新型浮力称重式动态计量自适应模糊控制器。分析了新型浮力称重原理,确定物质质量,以计算浮力称重瞬时给物量。通过输入阶段、模糊化阶段、模糊推理阶段和输出阶段实现新型浮力称重式动态计量自适应模糊控制器设计,将浮力称重偏差和偏差改变率作为输入,不同阶段通过隶属度函数相关联。依据浮力称重瞬时给物量,将整体误差及其变化率当成输入,建立模糊规则表,完成模糊推理,输出控制电压,控制新型浮力称重电机自适应加料或减料。结果表明:所设计控制器响应速度快,稳定性较高,在快速、中速与慢速给料过程中大部分处于稳定阶段,称量结果准确;经现场测试,设计控制器控制误差最低。可见设计控制器控制精度高,可达到实际应用要求。     

一种基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器

设计了一种新的基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器,该系统利用模糊神经网络对被控对象进行模糊辨识,同时,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,从而实现PID控制的自适应和智能化。仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

模糊控制器隶属函数曲线的优化方法

应用遗传算法优化隶属函数曲线的疏密分布，阐述了优化的基本原理和具体实施过程，最后将该算法应用于一类对象模糊控制系统的设计中。仿真结果表明：该方法得出的隶属函数具有较为理想的控制效果。