滞后系统基于模糊工具箱的模糊复合Smith控制

文章提出一种解决滞后系统控制问题的模糊复合Smith控制方法,即设计一种复合模糊控制器.利用模糊工具箱对此方法进行仿真.仿真手段具有简单、明了等优点.仿真结果表明这种复合控制器的可知效果好,特别是解决了系统的振荡问题,且结构简单,易于理解和实现.     

加入滞后时间削弱器的大滞后系统的最优模糊PID控制

首先给大滞后系统加入滞后时间削弱器,将大滞后的对象演变成小滞后的对象,然后基于模糊控制原理、极小值原理和PID控制理论,设计一种最优模糊PID控制器对小滞后对象进行自适应控制.仿真结果表明,加入滞后时间削弱器能使大滞后系统更容易控制;最优模糊PID控制器比模糊PID控制器具有更好的抗干扰性和鲁棒性,且系统响应的上升时间和调节时间明显缩短.     

时滞系统的T-S模糊PID控制

以输出误差e、误差积累Σe、误差变化率△e为控制器输入,设计了三输入单输出的T-S模糊PID控制器。针对时滞系统,分别采用传统PID控制器、Smith预估补偿器、T-S模糊PID控制器进行控制并仿真比较,结果表明:T-S模糊PID控制器具有控制精度高、响应快速、适应性强的特点;当时滞系统的时滞发生较大变化时,控制器仍具有很好的控制效果,系统稳定。     

基于滞后时间削弱器的模糊PID控制系统设计与仿真

针对大滞后对象控制难以及其PID参数整定难的问题,提出一种有效控制大滞后对象的方法.首先利用滞后时间削弱器将大滞后对象演变成小滞后的等效对象,然后用模糊控制对PID参数进行在线自整定,即构成模糊PID控制器,进而对小滞后的等效对象进行自适应控制.仿真结果表明,该控制系统与常规PID控制系统相比,具有良好的动、稳态特性和较强的抗干扰性、鲁棒性.     

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。     

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。仿直人说明采用该方法结果优于ＰＩＤ控制。     

用简化模糊规则数的方法设计模糊PID控制系统

在对常规模糊控制器和PID控制器研究的基础上,提出了一种最简单的模糊PID控制系统。该系统基于T S模型,借助于线性系统理论解决非线性系统设计中的问题,用2个二维的模糊控制器或二维模糊控制器加上积分环节来替代三维模糊PID控制系统,大大简化了模糊PID控制系统的设计。仿真结果表明,这种模糊PID控制系统结构简单,规则数少,稳定性高。     

大纯滞后对象的免疫-Smith控制器研究

免疫控制器是借鉴生物系统的免疫机理而设计的一种智能控制器,具有参数调整时间短、抗干扰能力强等特点.免疫算法中的抑制细胞相当于比例积分微分控制器的反馈环节,该细胞只与前面时刻的抗体变化即控制器输出有关,而与系统当前的测量值无关,可以避免由于系统的滞后对控制造成的影响.将免疫控制器和Smith预估器结合设计一种新型控制器,使该控制器既能克服纯滞后对系统性能的影响,又能降低单独采用Smith预估控制时对系统模型准确性的依赖.仿真结果表明,免疫-Smith控制器的性能在模型匹配和失配情况下均优于其它控制器.     

非线性大滞后系统的单神经元模糊预测控制

提出一种单神经元模糊预测PID控制策略,无需对复杂控制过程建立数学模型,只要检测过程的实际输出和期望输出,通过模糊预测控制修正单神经元PID控制规则,即可对非线性大滞后系统实现自适应控制.对于大滞后扰动系统,在稳定性、快速性、鲁棒性方面明显优于常规单神经元PID控制器.仿真结果表明,该方法应用于非线性大滞后系统具有良好的控制品质.     

基于Smith预估型模糊PID温度控制系统的设计

针对室内温控系统中响应时延大、稳定性较差以及超调量大等问题,设计一种基于Fuzzy-Smith滞后补偿型PID温度系统,将Smith补偿型控制器加入回路系统中,提前预判对象的性能,反馈到调节器,以此补偿过程误差,并通过Matlab软件设计模型;实验结果可知:传统PID算法和Fuzzy-PID算法的上升速度较快,但稳态品质较差,调节能力较弱; Smith算法的超调量相比其他算法小,能够使系统保持较好的鲁棒性,但曲线上升时间和系统调节时间较慢; Fuzzy-Smith控制的温度上升较快,超调量很小,调节到稳定温度值所花时间较少,明显改善温控系统的性能,能够达到预期的稳态特性;算法能有效地抑制纯滞后的影响,降低系统的超调量,加速响应过程。     

空调模糊控制器的设计

本文结合厂家提出的设计任务书要求，提出一种合理可行的空调模糊控制方案，给出了系统的硬件设计，并对采用的模糊控制理论进行了论述。本系统的全部硬件和部分软件已经在实验产品中得到验证，取得较好效果。     

自校正模糊控制器的设计

综合Ｍ．ＳＵＧＥＮＯ和Ｇ．Ｔ．ＫＡＧ的设计思想，提出了利用控制作用模式化方程设计自校正模糊控制器的方法，系统地介绍了自校正模糊控制器的结构、控制算法分析及状态变量量论域参数的自校正算法，同时给出了有关数字仿真结果，数字仿真结果表明，自校正模糊控制器在响应速度、调节时间和稳态精度这几个个品质参数上基本达到了常规ＰＩＤ优化控制的效果，且比常规ＰＩＤ控制具有更强的适应性，尤其是精神数学模型未知或被控对象     

模糊系统时滞相关模糊控制器的设计

对一类带有时变时滞的离散模糊双线性系统,提出了一种基于新型的Lyapunov函数的时滞相关稳定控制器.采用并行分布补偿算法和自由权值矩阵相结合的方法,得到了与时滞有关系统的渐近稳定充分条件.控制器的设计可通过求解一系列线性矩阵不等式(LMI)获得.通过仿真实验验证了所提方法的有效性.      

混沌模糊交通控制器的设计

为了克服传统模糊控制输入难以确定的问题,改善模糊控制器的性能,提出了混沌模糊控制器的设计方法,并给出了仿真实例。介绍了混沌预测的原理,给出了实现混沌预测的算法步骤和模糊控制器的设计方法,将混沌预测的输出结果作为模糊控制器的输入,模糊控制器经过模糊化,模糊推理,解模糊一系列的运算过程,得到的结果再与比例因子相乘,得到信号灯的相位时间,仿真结果表明:混沌模糊控制器比传统的模糊控制器性能得到很大的改善。其中,平均停车次数减少30%,平均车速提高18%,车辆平均延误时间减少40%。     

基于FUZZY推理的自调整PID控制器设计

在工业控制过程中,由于被控参数具有时变、非线性、不确定等因素,常规的PID控制算法难以满足要求,本文通过对模糊规则进行推理和决策,提出了在线整定PID控制器三个参数的方法.从而对各种被控对象、不同控制指标都能实现PID的最佳调整,取得理想的控制效果.     

温度模糊控制系统的设计

文章应用西门子S7-300可编程序控制器设计一个一维模糊控制器,将模糊控制器的模糊输出反模糊化后化为实际输出到可控硅,通过改变可控硅的输出来达到控制中位水箱温度的模糊控制。通过在组态王中的参数连接与设置,实现温度运行画面的监测,运行结果证实了设计的一维模糊控制器能精确控制中位水箱温度,获得了优良的效果。     

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     

一种基于GA的模糊神经网络控制器设计及应用

结合模糊控制、神经网络、遗传算法三种方法的优点 ,提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器 ,并分析了其网络结构和离线学习的方法 遗传算法基于全局优化策略 ,避免了反向传播学习算法易陷入局部最优的缺陷 仿真实验和在汽车防抱死制动系统中的应用表明这种控制方案是有效的 ,可行的     

制革生产线的温度模糊控制器设计

针对制革生产线的辊筒温度控制系统的大滞后、大惯性、时变的特点，提出模糊控制方法。实验证明能获得较高的控制精度。     

模糊自整定PID控制器设计与仿真

基于模糊控制理论,介绍了一种模糊自适应PID控制器的设计,并利用matlab/SIMULINK软件对所设计的控制器进行了仿真,仿真结果表明,所设计的模糊自适应PID控制器比常规PID控制器明显地改善了控制系统的动态性能,抗干扰能力更强,且易于实现,便于工程应用.