一种基于模糊控制思想的非线性变权PD控制器及 …

在龙升照等提出的模糊控制规则的自调整型基础上设计了一种非线性变权ＰＤ控制器,分析了控制器参数的作用。由于控制算法采取了按误差大小自动调整误差对控制作用的权重的方法,所以对一类消除误差的控制具有通用性。文中给出了应用实例与计算机仿真。     

基于模糊控制思想的PD控制器及其应用

针对工业上广泛使用的温控仪的工作特点，研究了模糊控制的方法，主要包括：在分析总结模糊控制本质思想的基础上，提出了一种非线性、变权、控制规则自调整的模糊控制器，仿真结果验证了该控制器的简单、有效性；将该控制算法用于MWK型模糊温控仪的设计制造，实验表明，温控仪的工作性能良好、成本低、可以投入生产。分析了控制器参数的作用，并给出了进一步改善控制性能和在线自调整的模糊算法。     

一种基于自适应模糊控制器的非线性控制

根据常压塔塔底液位非线性控制问题 ,提出一种自适应模糊控制器 ,采用模糊控制的思想来保证既容许塔底液位在一定的高、低限范围波动 ,又尽可能减少对下游工序的影响。详细介绍了自适应模糊控制器的实现。实验证明该控制策略的有效性。     

一种非线性变结构控制器的设计

针对一类仿射非线性系统,提出了一种非线性变结构控制方案,通过非线性状态反馈,将系统化为具有渐近稳定的有良好品质的滑模方程,而且使其动态特性便于分析。     

一种变比例因子模糊控制器的研究

提出了变比例因子模糊控制方法,实现了模糊控制中比例因子的在线自调整,该控制系统可以达到常规模糊控制难于达到稳态精度,通过仿真实验证明了它的有效性。     

基于模糊控制的变量式喷药系统设计及仿真分析

变量施药是国家精准农业要求之一。合理使用农药剂量并且做到更好的环境保护,是国家农业发展中的重要措施。针对我国目前农业植保农药控制系统性能不足,保证不了在施药过程的有效监测与控制,无法保证具体施药数据控制等诸多问题,基于模糊控制方法建立系统压力和喷药量控制模型,迚行了压力和施药量模糊控制的算法仿真,为变量施药系统设计提供依据。     

基于模糊控制的变量式喷药系统设计及仿真分析

变量施药是国家精准农业要求之一。合理使用农药剂量并且做到更好的环境保护,是国家农业发展中的重要措施。针对我国目前农业植保农药控制系统性能不足,保证不了在施药过程的有效监测与控制,无法保证具体施药数据控制等诸多问题,基于模糊控制方法建立系统压力和喷药量控制模型,迚行了压力和施药量模糊控制的算法仿真,为变量施药系统设计提供依据。     

非线性系统的积分变结构间接自适应模糊控制

讨论了一类不确定非线性系统的间接自适应模糊控制问题．基于变结构控制原理，并利用具有线性可调参数的模糊系统去逼近过程未知函数，提出一种具有监督控制器的积分变结构自适应模糊控制方法．该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界．进一步通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响．理论分析证明了跟踪误差收敛到零．仿真结果表明了该方法的有效性．     

几种模糊控制算法的MATLAB仿真

模糊控制算法发展至今已有多种算法，对其中的几种常用算法进行分析研究，以比较各种不同算法的特点和优越性是一项十分有意义的工作。通过仿真研究分析了Mamdani模糊算法、具有可调因子的模糊算法以及模糊CCC算法的性能，并解释了模糊CCC算法相对于其他两种算法的优越性。还总结了量化因子和比例因子对模糊控制器的影响及因子的修改方法，并在仿真过程中加以了应用和验证。     

非线性系统的直接自适应模糊控制

对非线性系统的直接自适应模糊控制进行了研究。通过对直接模糊控制方案的自适应律进行修改 ,来减小逼近误差对跟踪精度的影响。所给方法不但能保证闭环系统的稳定性 ,而且可使跟踪误差收敛到原点的小邻域内。此外 ,还克服了外界干扰对系统误差的影响     

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。     

基于神经网络的模糊控制器

提出一种基于神经网络的模糊控制器。它可以把模糊控制的控制规则转化为多层前向神经网络的一对输入、输出样本。用Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法对网络进行训练,使得网络记忆这些样本,并将这些样本以权值矩阵的形式存储的网络中。网络以”联想记忆“的形式来使用获得的经验对对象实施控制。知道了被控对象少量的定性知识,就可以用这种方法控制对象的行为,这种控制方案可用于对受控对象缺乏精确的数学描述或具有时滞     

非线性系统模糊滑模控制器的设计

提出一种非线性系统的具有自学习模糊控制机制的改进滑模控制方案,该方案能综合模糊控制和滑模控制的优点来取得快速、精确的响应和保证系统的鲁棒性,并采用自学习机制来修正模糊规则库,同时提供了稳定性证明．最后针对一类非线性系统进行了仿真,并给出了系统输出及输入控制量波形．结果表明,此法具有响应快、稳态性能好的特点     

基于误差驱动的混合型模糊PD控制器设计

提出一种基于误差驱动的混合型模糊PD控制器。对其结构进行分析,并对模糊控制理论未解决的规则选取问题进行探讨。模糊控制器采用“1D-1D”的映射关系,结构简单,灵活性强;采用非线性输入输出映射关系控制曲线,仿真结果证明其性能优于传统线性规则。用波波夫稳定判据得到了控制器稳定的充分条件。     

一种基于 GA 的模糊控制器直接设计方法

提出了一种利用计算机设计模糊控制器的直接方法，该方法运用ＧＡ（遗传算法）进行控制器参数寻优，具有设计速度快、人工干预少的特点．仿真说明采用该方法结果优于ＰＩＤ控制．     

基于模糊粒子群算法的非线性函数优化

针对非线性函数优化问题,提出一种新型的模糊粒子群算法.该算法基于模糊控制器中输入输出的模糊化处理和粒子群寻优的特点.算法在Matlab 2008环境下编程实现,针对几个典型复杂的非线性函数进行优化测试.实现结果表明:模糊粒子群算法是一种简单有效的算法,具有良好的有效性和鲁棒性.     

基于遗传算法的模糊逻辑控制器优化设计

设计了一种新的用于模糊逻辑控制器优化的遗传算法，实现了模糊逻辑控制器参数和结构的同步快速优化。该算法对经典的简单遗传算法进行了改良，设计了一种带区间限制的十进制编码方案，实现了模糊控制器隶属度函数和控制规则的联合编码；并设计了受限分步一致交叉和变异算子，改进了经典赌轮选择法,避免了病态个体产生，加快了收敛速度。通过对典型的一阶和二阶工业对象控制器优化的仿真研究表明，相对于一般的遗传算法，该算法在群体规模较小（20或40）的情况下，能够在20代左右快速收敛到理想结果，并且在进化过程中很少产生病态个体，因此能够在小群体规模下，实现模糊控制器参数和结构的快速同步优化。     

一种新型的非线性PID控制器及其应用

提出一种新型的非线性ＰＩＤ控制算法,通过调整增益,输出反馈,非线性前馈和死区修正算法,克服系统中大间隙,弹性,饱和,库仑摩擦等固有本质非线性因素的影响,提高了系统的品质。实验表明,由该算法构成的控制系统具有良好的动态响应、等要求高精度快速定位的系统中。     

一种基于精确反馈线性化的非线性鲁棒控制器

基于精确反馈线性化原理将非线性数学模型线性化，然后用闭环增益成形算法设计出鲁棒精确反馈线性化控制器，并将之用于船舶自动舵的航向保持方案中，用Matlab的Simulink进行了名义模型、摄动模型和不同海况干扰等多方面的仿真研究，最后将结果与基于LQR的精确反馈线性化控制器的仿真结果进行较，得出本研究具有设计简单、物理意义明确和控制器鲁棒性较强的优点。     

基于遗传算法的动态模糊模型辨识非线性系统方法

针对复杂的动态系统,提出了一种基于遗传算法的模糊模型辨识方法,给出了学习模糊规则的新算法,探讨模糊推理方法和遗传学习算法用于非线性系统建模的问题,仿真结果证明了该算法的有效性。