感应电机无速度传感器模糊控制仿真研究

基于Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型,提出了一种感应电机的模糊转速磁链观测器,并实现了一种新的感应电机无速度传感器模糊控制方法。该方法利用Lyapunov稳定性理论分析了观测器的稳定性,通过求解受线性矩阵不等式（LMI）约束的广义特征值问题来得到观测器的反馈矩阵。在Matlab软件平台上,利用SimPowerSystems Blocks（PSB）电气模块和Simulink通常模块搭建了基于模糊观测器的无速度传感器控制系统,仿真实验验证了该系统的正确性。仿真结果表明该方法在全速度范围各种工况下都能稳定工作,准确观测定子磁链和转速。

Abstract：

Based on Takagi-Sugeno （T-S） fuzzy model,a fuzzy speed and flux observer of induction motor （IM） was proposed and a novel speed sensorless fuzzy control for IM drives was developed based on fuzzy observer design. This method utilized Lyapunov stability theory to analyze the stability for the observer. The observer gains were obtained by solving a generalized eigenvalue problem （GEVP） under linear matrix inequality （LMI） constraints. The speed sensorless control system of IM drives on the basis of the fuzzy observer was built with PSB blocks and Simulink blocks in Matlab platform and verified by simulation results. The simulation results indicate that the proposed method could operate stably in whole range of speed with preferable observation precision of stator flux and rotor speed.     

基于控制历史的延迟系统模糊控制及其仿真

通过对传统模糊控制器的改进，提出一种新型的适合于变延迟系统的控制方法。在对控制对象动态特性的研究的基础上，将控制历史引入控制器的决策过程，设计出了一种基于控制历史的延迟系统模糊控制器。与传统的模糊控制器相比，该模糊控制器用历史的控制信息代替偏差变化率作为模糊控制的决策依据，能够及时地反映出被控制量的变动趋势。仿真结果表明，所提出的控制方法可以明显地改善对延迟对象的控制效果，并具有较强的适应性。     

基于GA的模糊神经网络控制器的设计与仿真

提出了一种基于改进遗传算法（GA）训练结构和参数的神经网络控制的算法,它采用并行的模糊推理网络,具有自适应自学习的特点,将该算法得到的控制器用于实际工业对象模型的温度控制仿真,结果令人满意。     

一类多关节机器人系统的模糊滑模控制算法仿真

针对具有参数不确定性的多关节机器人动力学系统，提出了一种基于模糊逻辑的滑模控制方案。该方案采用模糊滑模跟踪控制设计，柔化了控制信号，减轻了一般滑模控制的抖振现象。利用李亚普诺夫定理证明了闭环模糊控制系统的稳定性和跟踪误差、控制信号的有界性。仿真结果表明了所提出的控制策略是有效的。     

高层建筑风振反应的T-S模糊控制

研究了高层建筑在顺风向脉动风荷载激励下T—S模糊控制问题。受控结构为拟建于澳大利亚Melboume的一幢钢筋混凝土结构办公楼，高306米，总共76层，控制设备为安装于结构最顶层的主动调谐质量阻尼器，主动控制力由T—S型模糊控制器求得。选取LQG控制的仿真结果为T—S模糊控制器的学习样本，采用减法聚类法和混合学习算法对T—S模型进行结构与参数辨识，通过改变结构刚度束检验模糊控制器的鲁棒性。仿真结果表明：T—S模糊控制器鲁棒性好，控制效果能够满足高层建筑风振舒适度的要求；与Mamdani型控制器相比，在线计算时间短，无计算时滞问题。     

电动车用永磁同步电机的双模糊控制研究

介绍了电动车用永磁同步电机的数学模型,并利用Matlab/Simulink建立了仿真模型。由于常规的直接转矩控制采用滞环比较器,其宽度调节有限,容易产生转矩脉动和逆变器开关频率过高,与此同时常规的速度PI调节器的比例积分参数恒定,以致速度跟踪精度不高,设计了模糊直接转矩控制器和模糊速度PI控制器。仿真结果证明:该双模糊控制器能自动调节开关频率,在响应速度,超调方面均优于常规控制器,为今后进一步的控制研究和设计打下基础。     

潜艇深度模糊控制及仿真研究

根据潜艇操纵控制过程非线性、慢时变的特点,本文在潜艇深度垂直面运动方程的基础上设计了一个带模糊积分环节的潜艇深度模糊控制器,仿真结果表明,模糊控制器不仅能较好的实现深度保持,对舵机的损耗也比传统的PID控制小,并且,带模糊积分的潜艇深度控制器比PID控制具有更好的稳态精度。     

无人机编队飞行模糊控制系统设计与仿真

将模糊技术应用于无人机编队飞行控制系统设计的研究中,在研究模糊控制理论的基础上,设计了无人机编队飞行控制系统,它包括无人机速度、高度和方向三个部分的模糊控制器.针对编队飞行特点确定相应规则和算法,实现了对编队飞行中无人机的稳定控制,仿真结果说明此模糊控制器优于传统控制器,验证了此方法的有效性和可行性.     

带有误差补偿的非线性系统自适应模糊控制

针对一类非线性系统提出了间接自适应模糊控制方法,该方法用模糊逻辑系统逼近未知函数,并设计误差补偿器来减少逼近误差对跟踪精度的影响。在设计等效控制时考虑其存在性,仿真证明该方法不但能使跟踪误差收敛到原点的小邻域内,而且通过适当调整设计参数,可使跟踪误差减小,收敛速度加快。仿真结果验证了此方法的有效性。     

T-S模糊控制系统稳定性分析及控制器设计

研究了在新型的模糊Lyapunov方法下连续T-S模糊控制系统稳定性和模糊控制器设计问题,首先,得出了自由系统新的稳定性充分条件,这个条件具有更大的宽松性;然后基于一系列线性矩阵不等式设计了模糊控制器,这些矩阵不等式可以利用凸优化技术来进行解决。通过对两个具体的实例的仿真验证了本算法的有效性。     

电站中速磨的模糊跟踪控制及仿真

针对电站中速磨的控制难题,提出了一种模糊状态反馈跟踪控制方案。利用内模原理的特性来改善模糊跟踪控制系统的性能,使得被控非线性对象的输出变量可以渐进跟踪期望的变化轨迹。采用T-S建模方法来对中速磨进行建模并得到其T-S模糊模型。针对中速磨的T-S模糊模型设计模糊状态反馈跟踪控制系统并进行仿真,结果表明系统的输出可以很好地跟踪给定的轨迹。     

一类时滞系统的模糊跟踪控制及其仿真

研究了一种基于模糊T-S模型的非线性时滞系统模糊跟踪控制问题。首先利用模糊T-S模型对不确定非线性系统进行模糊建模,然后在此基础上研究了模糊系统在状态可测与不可测的情况下的模糊跟踪问题。控制器的设计避开了复杂的精确反馈线性化与自适应方法。采用本方法,可将控制器的设计问题转化为求解线性矩阵不等式问题,再利用凸优化技术可将其有效地解决。因此该方法既简单又实用,并且通过仿真实例说明了它的有效性与正确性。     

带有资格迹的模糊CMAC控制仿真研究

提出一种带有资格迹的模糊CMAC控制器(FCE),资格迹的引入可以对控制系统进行超前预测,提高系统的稳定性。研究了FCE系统的构成,并推导其学习算法。为适用于在线控制,给出了高效的FCE算法实现方案。应用于船舶航向控制的仿真结果表明,当存在风浪干扰海况下,船舶航向的控制仍能取得令人满意的效果。     

基于模块化的半主动悬架模糊控制及仿真分析

通过3自由度车辆半主动悬架系统模型的建立,应用模糊控制理论并结合模块化思想,进行了模块化半主动悬架模糊控制器的设计,并在MatLab/Simulink环境中对其进行了仿真,把它与被动悬架和用LQG控制器控制的半主动悬架作了比较.仿真结果表明,相对于其它两种悬架,具有模块化模糊控制器作用的半主动悬架在降低人体的加速度,改善车辆的乘坐舒适性和平顺性上有显著的效果.     

伺服系统模糊滑模控制器的设计与仿真

将模糊逻辑控制与滑模控制相结合，给出了一种模糊滑模控制器的设计方法。并针对伺服系统具有参数变化范围大、干扰源多等特点，设计了基于模糊滑模控制的伺服系统的结构。最后将该方法用于某机器人的机械臂的控制，并在参数大范围变化、正弦扰动作用等条件下进行了仿真。仿真结果表明，模糊滑模控制能有效地削弱传统滑模控制的“抖动”现象，并且在一定条件下具有很强的鲁棒性。     

混合动力汽车操纵稳定性模糊控制仿真研究

通过研究混合动力汽车操纵稳定性控制对电机回馈制动系统的要求及对相关工作状态进行分析,针对混合动力汽车设计了一种新颖的电机回馈制动与液压制动复合混合动力汽车操纵稳定性模糊控制系统,并讨论了前馈补偿控制器、模糊控制器、电机回馈制动协同控制器的设计与协同控制策略.以变道工况、高速转向工况及紧急制动工况为例,进行了混合动力汽车操纵稳定性控制试验研究,结果表明该操纵稳定性控制系统使车辆在以上工况运行时能够迅速、准确、安全地按照驾驶员的意图行驶,制动性能良好,而且在道路条件和行驶条件改变时具有较强的适应性和鲁棒性.     

模糊控制在聚合反应釜中的应用及仿真研究

根据聚合反应釜的大惯性,大滞后特性,用传统的PID控制,模糊PID控制、分段模型控制和史密斯－模糊控制进行仿真研究,最后得到理想的史密斯－模糊控制方法。