模糊控制规则的形成研究

本文通过对现有提取模糊控制规则的方法的分析，利用大系统的分解、协调思想，提出了递阶协调优选模糊控制规则的方法，该方法具有不需已知系统的输入－输出数据对提取数据规则的优点。并举例说明该方法的应用。     

履带式管道机器人的自适应模糊控制

介绍了自适应履带式管道机器人的基本运动机构，分析了其在管内的运动状态，研究了对机器人在直管与大曲率半径弯管内移动时的运动模糊控制方式。根据大量的实验结果分析改变管道机器人运动环境，如不同管道直径、不同管道弯曲半径等，对机器人运动状态的影响。运用相关原理研制了具有一定管内运动环境自适应能力的履带式管道机器人模型样机及其运动控制系统。     

基于模糊控制的机器人视觉伺服系统

将模糊控制应用于机器人视觉伺服系统,利用模糊控制不依赖于对象模型和鲁棒性强的优点来克服机器人视觉伺服系统的时变性、强耦合和非线性等因素的影响。实验结果表明基于模糊控制的机器人视觉伺服系统具有较快的响应速度和较强的鲁棒性。     

一种机器人的模糊控制方法

为了加强机器人运动规划中的稳定性,很多机器人的运动控制都依赖于它所配置的大量传感器。而本文介绍了一种机器人的模糊控制方法。该方法能在没有配置陀螺仪、位置、反馈等传感器和测距系统的机器人上实验成功,同时具有实现简单,节约成本等优点。     

基于模糊控制的足球机器人同步协调控制研究

在比赛中，足球机器人一直处于高速运动状态，因而对其运动协调性和响应的快速性要求较高。为此，本文分析了影响足球机器人运动协调性差的原因，针对其运动的特点，提出了利用模糊系统调节PID控制器的增益的方法。实验表明，本方法在改善足球机器人动态协调性方面还是可行的。     

利用粗糙集获取模糊控制规则

利用粗糙集、模糊集理论，通过分析专家在生产过程中的控制数据，提出一种将专家控制行为转化为模糊控制规则的新算法。仿真实验表明了该方法的有效性。     

基于ANN的模糊控制规则的自动生成

模糊控制规划集是模糊控制系统的核心部分，对控制的快速性和精度有很大影响，采用改进的ＢＰ算法生成模糊控制规则集。倒立摆模糊控制仿真表明，倒立摆稳定快，精度高，从而证明文中所提方法的有效性。     

基于遗传算法的模糊控制规则优化的研究

模糊控制规则的正确选择是模糊控制器设计的关键,它决定了模糊控制系统的动态、静态性能和控制效果．针对传统的获取控制规则方法的不足,提出了在一个待优化模糊控制器的基础上,采用改进的遗传算法优化其模糊控制规则,从而使经过优化所获得的控制规则更加合理．最后对优化后的模糊控制器进行仿真比较研究,并将其应用于温室,实现温室温度的模糊控制．结果表明模糊控制规则经过优化后的模糊控制器的控制品质有较大的改善和提高．     

模糊控制在机器人位置控制中的应用

关节角A的控制是机器人位置控制技术中至关重要的环节，为此研究了利用模糊原理对关节角速度控制的一类问题，首先给出一类机器控制位置模型，然后利用模糊函数规则进行模糊控制器设计。通过仿真显示，本文案为机器人位置控制臂提供了新的控制途径，也拓宽了模糊控制原理的应用领域。     

模糊控制规则库中优化参数获取方法的应用研究

本在讨论模糊控制规则确定方法的基础上，研究了模糊规则库中优化参数的获取方法，实际应用表明其方法是有效的。     

模糊控制规则库及其优化方法

本综述了模糊控制技术的研究与发展状况，对控制规则库的设计方法和优化策略进行了详尽的阐述，并对其发展趋势进行了讨论。     

一种模糊控制规则修正方案的研究

在对非线性变权模糊控制算法结构及参数作进一步分析的基础上，提出了对该算法的几种改进方案，并通过仿真实验证明了改进方案的有效性。     

基于遗传算法的煤矿凿岩机器人模糊控制

为了提高机械臂的定位精度,针对电液比例位置控制存在的实变、非线性、不确定等特点,提出了基于模糊控制的控制策略,采用遗传算法(GA)对模糊规则进行优化,并将优化后的控制器应用于钻臂控制系统.仿真结果表明:与传统PID控制器相比,优化后的控制器极大地改善了控制系统,使系统输出超调明显减小,实现钻臂的精确定位.     

变电站巡检机器人视觉导航模糊控制

利用导航线,通过机器人自身前景视觉获得机器人偏离导航线的距离和方向,采用Sugeno模糊推理法生成左右轮速,实现变电站巡检机器人视觉导航自主运动控制.基于博创UP-VoyagerII型机器人进行实际测试,机器人能够准确、平稳地实时追踪导航线.实验表明了算法的有效性.     

混沌在模糊控制规则优化中的应用研究

利用混沌（Ｃｈａｏｓ）所特有的随机性、遍历性及规律性。将其应用于一类复杂非线性时变过程的模糊控制规则优化中,提出了一种利用混沌进行模糊规则参数优化的方法。仿真结果表明,该算法具有国强的全局搜索能力和较快的搜索速度,是一种适用的优化策略。     

机器人多指手的自校正模糊控制

采用自校正模糊控制方法对北科大双拇指手进行控制。通过调整模糊控制的量化因子、比例因子及控制规则，达到双拇指手能快速响应、抓握力无超调控制，并通过分级控制实现对质量未知的物体的稳定抓握。实验证明这种控制方法与常规模糊控制相比，具有较好的控制效果。     

基于模糊控制的竞赛机器人控制器设计

本文针对机器人比赛和电子设计竞赛中机器人的普遍要求,提出了一种通用的竞赛机器人的设计方法。机器人控制器硬件主要由DSP和CPLD组成;对来自光电检测传感器的信号采用模糊控制规则进行综合,控制器根据模糊控制器输出调整机器人的行走路线,实现机器人行走控制。     

基于BP的机器人摆动焊接视觉跟踪模糊控制

在建立机器人摆动焊视觉跟踪系统的基础上，构造了用于焊接纪盼望匠模糊控制系统，并提出利用三层ＢＰ神经网络来模拟模糊控制量之间的映射关系，从而实现了基于Ｂ宾机器人摆动焊接神经网络模糊控制。     

五轮铰接式月球机器人(FWALR)的智能模糊控制

提出了模糊比例变量的概念，利用此概念解决了室外复杂三维路径的模糊描述问题，并在此基础上用模糊数学理论解决了在月球微重力作用下、复杂三维地形中作业的FWALR（五轮铰接式月球机器人）的模糊控制问题。仿真试验表明，该模糊控制器控制效果良好。     

基于神经网络的模糊控制规则校正方法研究

对由模糊控制器构成的集散控制系统，现场模糊控制器的控制规则的校正是一个关键问题。若使其自身具有自校正功能，对于基于数字单片机开发的模糊控制器来说，采用神经网络构成在线自校正方式，存在一定的困难。为了提高控制器的性能，规则校正又是必需的，为此，本文提出了一种由监控机对每台现场控制器进行分时校正规则的方法，该方法是“半在线式”校正。