焦炉集气管压力系统建模与仿真

以焦炉集气管压力系统为对象，运用新思路，成功地建立了新形式的系统动态模型；利用MATLAB软件对集气管压力系统调整蝶阀开度和有炉况干扰情况的动态过程进行仿真研究，仿真结果表明所建模型正确、合理。     

未知环境下非完整轮式移动机器人运动规划

将Bug算法与基于滚动窗口的路径规划相结合,提出改进的移动机器人路径规划方法.该方法无需计算障碍物的边线解析式,仅考虑必须的传感数据,从而提高了计算效率.根据建立的移动机器人通用动力学模型和无打滑非完整运动约束条件,采用非线性反馈线性化方法设计了轮式机器人的轨迹跟踪控制器.建模时直接以两驱动后轮的角速度为控制输入,降低了跟踪误差.同时考虑左右车轮的速度限制,以保证规划路径的平滑.最后,与Bug算法、势场算法和模糊控制算法进行对比实验,验证了该算法的有效性.     

基于标准可加性模型的模糊控制算法仿真研究

基于标准可加性模型（SAM）的模糊控制算法及自学习SAM算法是一种适合工业控制应用的模糊控制方式，并且通过自学习可以对控制器的输入输出参数进行修正，从而使该算法综合了模糊控制和神经网络控制的各自优点，仿真表明该算法能对被控对象实现有效的控制，且具有较强的鲁棒性。     

一拖三变频空调系统建模方法及控制研究

一拖多变频空调系统由于各蒸发器状态参数间的相互影响,使得系统的控制特性相当复杂,也增加了对系统进行动态建模的难度。为此,本文以一拖三系统为例,采用集总参数法,建立起系统的动态热力学模型;同时提出了系统中变频压缩机和电子膨胀阀的控制策略,引入了吸气压力控制和以电子膨胀阀直接控制室温的思路;制定了带有调整因子的模糊控制方法;利用系统热力学模型对控制策略和方法进行仿真研究,仿真结果表明所提出的控制策略和方法是有效可行的,能取得满意的控制效果。     

基于灰Fuzzy控制算法的车辆悬架与转向综合控制

建立了垂向、侧向、俯仰及横摆运动的4自由度集成车辆模型,对汽车悬架和转向系统的协调综合控制进行了研究,为了改善传统模糊控制器(TFC)的性能,在灰预测算法的基础上提出了灰模糊控制器用于估计系统下一时刻的输出量;为了提高集成车辆在不平路面激励下的稳定性以及垂向振动特性、俯仰特性等,提出了集成灰模糊控制方法(IGFC),并进行了计算机仿真,结果表明集成灰模糊控制方法的控制效果要优于传统的模糊控制系统以及被动系统.     

基于CEM-IG算法的复杂产品关键质量特性识别

为了提高复杂产品高维不平衡质量特性数据集关键质量特征识别效率,提出CEM-IG 识别方法. 通过调整CEM （classification EM algorithm）算法的K值输出不同的聚类结果,消除冗余样本后作为IG （information gain）算法的输入,并以IG 作为判别质量特性重要程度的标准构建识别模型,最终输出最优关键质量特性集. 算例结果表明,该方法将CEM 的缺失值处理能力和IG 的不相关特性筛选能力优势互补,能够有效降低不平衡和高维度带来的负面影响,正确识别产品关键质量特性.     

2-D系统一般模型控制输入能量受限下的能达集

研究了2-D系统一般模型控制输入能量受限下的能达集问题.当该系统能达时,给出了其控制能量受限下能达集的表达式.利用线性矩阵不等式(LMI)给出了一个估计该能达集范围的方法,该方法在计算上是容易的.最后给出了一个示例.     

输入受限的β增量型模型算法控制

在β增量型广义预测控制算法和输入受限解决方案的基础上,提出一种输入受限的β增量型模型算法控制算法.该算法通过在指标函数中引入适当加权多项式来解决输入受限,并通过在输入受限的增量型模型算法控制的控制增量前乘以β因子来提高系统稳定性.理论分析和仿真实验都表明,当模型无失配时,该算法可以通过调整β来确保闭环系统的稳定性;在满足一定条件的失配情况下,该算法具有良好的鲁棒稳定性.     

粉煤灰恒压输送PID控制系统研究

对比目前国内粉煤灰恒流输送系统存在的弊端,介绍了恒压输送系统的优点以及输送原理。对其核心PID控制器进行了科学的建模,在此基础上引入了模糊控制算法,并对粉煤灰恒压输送模糊自适应PID控制器进行了设计与MATLAB仿真研究,该控制器可实现模糊控制和PID控制的自动切换,结果表明:模糊自适应PID控制在超调量、响应速度和调节时间方面均优越于常规PID控制,具有良好的静态特性、动态特性、智能性和鲁棒性。为后续粉煤灰恒压输送控制系统的工程实践提供了强有力的理论指导和依据,对自动化水平的进一步提高具有积极的意义。     

基于PSO的模糊控制及在孵化中的应用

针对孵化系统复杂的动态非线性特性,提出一种基于粒子群优化的模糊控制算法,该算法针对模糊控制器量化因子参数调节的困难,采用PSO的惯性系数的自适应调整机制,用以加速优化算法的收敛性和维持群体的多样性,以寻优模糊控制器量化因子参数,将该方法应用于孵化过程,较好的实现了温度、湿度和含氧量的稳定控制。仿真和实际运行结果表明了所提出的算法的有效性和优越性。     

基于改进的灰色预测的模糊神经网络控制

采用等维新信息和提高原始数据列光滑度的方法对灰色预测模型进行改进,具有预测更准确的效果,结合采用模糊神经网络控制的精确稳定性特点,提出一种改进的灰色预测的孵化模糊神经网络控制算法,将其应用在具有大滞后、强干扰的孵化过程中。仿真和实际结果表明,提出的控制策略能够有效克服时滞过程的超调问题,具有较强的鲁棒性和自适应性。

Abstract：

Grey Predictive model was improved by using ＂moving window＂ and increasing the smoothness of original data,which can predict accurately,by combining grey predictive model with fuzzy neural network control algorithm which is accurate and stable.A fuzzy neural network control algorithm based on improved grey predictive model was proposed to be applied in incubation process which is lag largely and strongly disturbed.Simulation and running results show that the proposed control strategy can effectively overcome the overshoot caused by delay and has better flexibility and robustness.     

基于燃气轮机转速直接型自适应模糊控制器的设计

针对发电用单轴微型燃气轮机这样大型复杂且具有极强非线性的热能动力系统，提出了适用的燃机转子转速自适应模糊控制方法，将加速度限制包含在规则中。从而构建了新的控制结构。理论证明，利用在线调整算法改变模糊规则基使控制系统达到了全局稳定。数据仿真表明，控制方案对燃气轮机的转速控制取得了很好的效果，具有实际应用价值。方法适用于提出一类具有单输入单输出的非线性系统。     

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。     

基于混合模糊P+ID控制的欠驱动AUV路径跟踪控制及仿真

针对欠驱动自主水下机器人(AUV)水平面路径跟踪控制问题进行研究。基于解析形式描述的单输入模糊控制器,提出了一种混合模糊P+ID控制算法。将其应用于欠驱动AUV路径跟踪控制中的趋近角跟踪控制,研究了控制器设计和参数调节方法,并采用小增益定理对基于混合模糊P+ID控制的趋近角跟踪控制系统的稳定性进行了分析。最后,采用欠驱动AUV非线性动力学模型进行仿真研究,结果表明基于提出的混合模糊P+ID控制的欠驱动AUV路径跟踪控制系统具有很好的鲁棒性和适应性,AUV能够精确跟踪预规划的航行路径。     

一种自适应鲁棒跟踪模糊控制新算法

针对一类非线性不确定系统 ,在用T S模糊系统对未知聚拢不确定函数进行逼近的基础上 ,利用系统的耗散理论 ,系统地提出了一种自适应鲁棒跟踪模糊控制新算法。该算法基于一个新的Lyapunov函数 ,不仅可以使控制算法避免其它自适应控制算法中时常存在的奇异问题 ,而且还可以使自适应学习参数的数目减至最少 ,便于工程实现 ,并可确保闭环系统渐近稳定 ,系统的跟踪误差为零。经仿真研究表明 ,所提出的算法是有效的     

欠驱动平面机械手自适应模糊滑模控制

采用自适应模糊滑模控制策略来实现欠驱动平面机械手的位置控制，定义滑模面为模糊输入，减少了模糊规则数量，模糊输出为通过自适应律在线调整幅值的单值函数，利用李亚普诺夫稳定性理论推导出自适应调整律，保证了系统的稳定性，提出的控制器由一个模糊滑模控制器和一个辅助控制器构成，模糊滑模控制器用来实现与滑模控制相等的控制律，辅助控制器用来补偿两者的差值，仿真结果表明了提出控制器的有效性和可行性。     

基于EKF永磁同步电机FMRAC方法的仿真研究

结合传统模型参考自适应方法控制性能优越的特性和模糊控制不依赖对象精确数学模型的优势,将模糊控制器植入模型参考自适应控制系统构架中。主模糊控制器用于取代传统模型参考自适应控制中的反馈控制器,模糊逆模型结合自适应调整算法取代复杂的常规自适应规则,利用模糊控制良好的非线性学习特性,构建模糊自适应控制机构。以永磁同步电机为例,在MATLAB/Simulink环境下建立双闭环控制系统,基于扩展卡尔曼滤波设计速度观测器,基于模糊模型参考自适应方法设计速度控制器,仿真结果表明:控制系统运行平稳,速度跟踪快速准确,具有良好的动、静态特性。     

基于遗传算法的模糊延迟反馈控制混沌方法

将模糊控制、遗传算法与专用于混沌的延迟反馈控制相结合,提出了适合于控制混沌的模糊延迟反馈控制方法。它以延迟反馈的思想设计模糊控制器,并利用搜索能力强的遗传算法优化延迟时间和模糊控制器的参数,从而克服了确定控制刚度和延迟时间的困难,使混沌系统控制具有更好的快速性和鲁棒性。并控制了Rssler和Logistic混沌。仿真结果证实了该方法的有效性、快速性和鲁棒性。     

分散自适应模糊滑模控制器与车辆跟随控制

针对一类不确定非线性大系统提出了一种新的组合型自适应分散模糊滑模控制算法.借助模糊逻辑系统与滑模方法设计的控制器加权组合了间接与直接自适应两种模糊控制器,可以同时融合被控对象知识与控制知识两种模糊信息来提高自适应效果.在一类大系统框架下基于统一的格式提出了间接与直接自适应模糊控制设计方案,并进一步消除了现有各种相关控制算法的缺陷.闭环大系统被证明是一致渐近稳定的.该算法应用于自动公路系统车辆的跟随控制,仿真结果表明提出的组合型自适应模糊控制系统比通常间接或直接自适应模糊控制系统具有更好的跟踪性能.     

ABR流量的模糊免疫PID控制

针对高速通信网络的拥塞问题,设计模糊免疫PID控制器,对网络中的ABR速率进行实时、在线调节。提出了确保最小信元速率的算法。所设计的控制算法不但克服了ABR带宽、用户数量及传播时延等不确定因素对网络性能造成的影响,而且保证了带宽的公平分配及链路的充分利用。仿真结果表明系统具有很好的快速性、鲁棒性及适应性,网络的服务质量得到了保证。