模糊控制器的线性与非线性结构分析

从解析的角度分析了采用三角形隶属函数、线性控制规则,Probabilistic AND和Lukasiewicz OR模糊逻辑时模糊控制器的结构。证明了在用某些推理和决策方法时,模糊控制器等于线性的PI(PID)控制器,而在其它情况下为非线性的PI控制器。     

一种基于模糊规则切换的双模控制器

针对常规FUZZY－PID双模控制切换时存在的问题，提出了一种根据偏差量和偏差变化率来实现模糊切换的双模控制器。并给出了它的动态性能、抗干扰能力及鲁棒性与一般的FUZZY－PID双模控制的实验结果。     

一种带有非线性跟踪一微分器的新型Fuzzy PID控制器

在韩京清提出的“非线性跟踪一微分器”的基础上,利用模糊推理,对传统PID控制器进行改造,设计了一种“带有跟踪－微分器的新型Fuzzy PID控制器。     

直流电动机人工智能控制器研究

本文将PID控制和模糊控制相结合,控制直流电动机。首先对直流电动机的PID控制进行仿真,鉴于其参数变化范围大,整定过程繁锁,所以采取遗传算法对PID参数进行整定,通过仿真发现,整定过程大大简化,然后又采用模糊自整定方法对直流电动机进行控制,最后,将各种控制方案进行仿真,结果进行对比分析,表明模糊自整定控制器性能不仅具有良好的动、静品质,且具有较强的抗干扰能力以及参数时变的适应能力。     

直流电动机人工智能控制器研究

将PID控制和模糊控制相结合,控制直流电动机.首先对直流电动机的PID控制进行仿真,鉴于其参数变化范围大,整定过程繁锁,所以采取遗传算法对PID参数进行整定.通过仿真发现,整定过程大大简化,然后又采用模糊自整定方法对直流电动机进行控制.最后,将各种控制方案进行仿真,结果进行对比分析,表明模糊自整定控制器不仅具有良好的动、静品质,且具有较强的抗干扰能力以及参数时变的适应能力.     

基于BP神经网络的PID控制器研究

从BP神经网络的基本原理、学习规则和学习算法出发,研究了基于BP神经网络的PID控制方法,采用3层前向网络及动态BP算法,取得了较高的控制品质。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制方法在处理非线性和时变系统时具有很强的鲁棒性。     

基于Fuzzy—PID复合的电加热炉温度控制研究

在炼钢生产过程中使用到的电加热炉是一个非线性时变的复杂系统,在进行温度控制时候如果用常规的PID控制,很难以达到控制要求,因此本文把PID和模糊控制结合起来对电加热炉温度进行控制,并用Simulink进行仿真,仿真结果表示模糊PID控制具有传统PID无法比拟的优点。     

变参数PID控制器设计

提出了一种变参数PID控制器，它是由一个传统的PID控制外环和一个参数调节内环组成的一种双环分级式结构，能依据系统工况变化实时调节PID参数，克服系统非线性影响，使系统在每一工况点均处于相对最优。仿真结果表明它与传统的PID系统相比具有更好的动态品质和系统的稳定性。     

基于模糊控制的滑模控制器的研究

滑模控制具有鲁棒性好、性能稳定的特点 ,但普遍存在震颤现象 .在实际项目开发的工程背景中 ,通过对滑模控制系统进行模糊分析与原理性设计 ,使得模糊控制与滑模控制相结合 ,从而实现了对交流伺服系统的有效控制 .滑模控制用于减少控制误差 ,而模糊控制则用于消除震颤 .仿真结果表明该方案在交流伺服系统中提高了控制系统的精度和鲁棒性 ,使得控制性能得到了极大的改善     

基于MICROWIN的直流伺服电机模糊控制器设计

模糊控制技术在现代控制中得到广泛的应用,其控制效果明显优于传统的PID调节控制.在现有设备控制改造过程中,如何实现模糊控制,本文给出了模糊控制在PLC等微型计算机中应用的设计思路与方法,实验验证是可行的,效果明显优于自整定PID调节控制.     

线性不确定系统的模糊滑模控制

本文针对一类相坐标表示的线性不确定系统 ,根据滑模控制原理 ,提出一种基于模糊逻辑的滑模控制方法。仿真研究结果表明 ,用此方法设计的系统不但鲁棒性强 ,而且抑制抖振效果显著。     

基于模糊约束模拟的广义预测控制器参数调整

针对广义预测控制算法在控制时域中求得的M个控制量,利用系统预测控制量的信息,通过模糊模拟技术对系统的约束进行检验,不断修正目标函数中控制量的加权系数λ,增强了系统的鲁棒性,并满足系统的约束。     

模糊与积分混合控制器

模糊控制技术具有很多优点而被广泛应用于控制领域 ,但其一个很大的缺陷就是无法消除稳态误差 .为了解决模糊控制器的稳态误差的问题 ,文中提出在模糊控制器中引入积分器的两种方法 .深入探讨引入积分器的时机和量的问题 .通过 MATLAB软件进行仿真试验 ,证明效果良好 .     

模糊遗传算法的自适应PID控制器

针对遗传算法运算速度慢不利于实时控制现象,提出一种基于模糊推理的遗传算法,并将其应用于自适应PID控制器上．仿真实验表明,该算法具有较好的寻优能力,能满足实时控制的要求。     

磁悬浮系统的模糊PID控制器设计

基于GML1001磁悬浮实验装置设计了一个模糊PID控制器.该控制器利用传统的PID控制器和模糊控制器相结合形成,能根据系统偏差的大小、方向以及变化趋势等特征,依据模糊规则库做出模糊推理,能自动调整PID参数,可达到更加满意的控制效果.利用设计的模糊自适应PID控制器,对磁悬浮控制系统中钢球的悬浮位置实现了精确的控制.实验结果表明,模糊自适应PID控制器可以使磁悬浮控制系统拥有较好的稳态和动态性能.     

基于一种新的控制规则基础上的模糊自适应整定PID控制器的设计

提出一种参数自整定模糊自适应PID控制器。利用模糊逻辑控制实现了PID控制器参数在线自调整，进一步完善了PID控制器的性能，系统的响应速度加快，调节精度提高(调整时间拈从2秒缩短到0．33秒)，稳态性能改善，没有超调和振荡，具有较强的鲁棒性。并把MATLAB6．2中的Fuzzy Logic Toolbox和SIMULINK有机结合起来，方便的实现了该模糊自适应PID控制系统的计算机仿真，拓宽了Fuzzy Logic Toolbox和SIMULINK的应用范围。     

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．     

温度控制系统的无超调模糊-PID控制器设计

提出一种针对典型温度控制系统的模糊-PID控制策略,使得系统在无超调的情况下获得最短的调节时间,以节省设备投资.对传统模糊控制方法与PID参数整定进行了改进,仿真结果表明控制器设计方法简单实用,并有良好的控制效果.