基于模糊PID的恒温控制系统

本文将模糊控制与PID控制相结合进行恒温控制系统设计与仿真研究,这种模糊-PID的控制方法可以快速简单的使温度达到并始终保持在给定温度附近。并在Simulink仿真环境下对恒温控制系统进行仿真研究,跟踪效果良好,证实了方法的有效性。     

基于递阶遗传算法的模糊系统优化设计

给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法, 在该算法中对每个染色体都采用递阶编码, 并提出一种改进的交叉算子, 可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数. 算法中采用双目标函数作为适应度函数对模糊神经网络模型的精确度和复杂性进行估价, 且对应一个实际问题, 可以通过调整适应度函数的参数值确定所需模糊神经网络模型的精确度和复杂性之间的比例, 从而生成一个适当的模糊神经网络模型. 模拟实验结果验证了该算法的有效性.     

恒温烘箱温度控制系统的设计

本设计采用单片机对恒温烘箱的温度进行模糊控制,使其温度稳定在某一个设定值上.并且具有键盘输入温度给定值,LED数码管显示温度值和温度越限报警的功能,实现自动控温.     

基于递阶T-S模糊系统的软测量建模方法

在采用递阶模糊系统进行软测量建模时,合理的模糊系统结构对于提高模型的性能具有重要的意义.为选择合理的系统结构,采用多目标遗传算法(MOGA)选择子系统的输入变量,并结合T-S模糊系统的特点,采用二分法划分子系统的输入空间,建立了基于递阶T-S模糊系统(HTFS)的软测量模型.该方法从结构细化、输入变量对输出的影响度、输入空间划分等多方面同时提高建模精度,简化模型结构.仿真结果表明,提出的软测量方法具有精度高、结构简单、生成规则数量少,具有良好的泛化特性等优点.     

不可分稳态大系统的递阶优化控制算法

讨论了整体目标函数关于各子系统不具有可加形式的大规模稳态系统的优化问题,提出一种3级递阶优化算法,该算法首先把不可分问题转化可分的多目标优化问题,再从多目标优化的非劣解集中挑出原问题的最优解,建立了算法的理论基础,证明了算法的收剑性,仿真结果表明,算法是有效的。     

多变量环境下基于递阶模糊神经网络的强化学习

针对多变量连续空间学习问题的复杂性，给出了一种采用递阶模糊神经网络(HFNN)的强化学习方法，两个结构相同的HFNN分别同时完成模糊动作的合成以及值函数的逼近，网络参数通过梯度下降法在线调整．该方法有效地解决了在多变量环境下所遇到的规则组合爆炸问题，减少了运算量和存储量．HFNN前一阶的输出不再作为下一阶的前件，而直接用于其结论部分，克服了前一阶输出含义不明确或没有含义所带来的设计问题．通过仿真二级倒立摆验证表明，所给出方法是正确可行的．     

多层递阶预报方法及其改进

发展了多层递阶预报方法,把离线的算法改进为在线的算法,这种方法不仅计算简便,计算量小,而且省计算机储存,便于在计算机上实现。     

基于多层递阶法的伤亡事故预测

运用现代控制理论中的系统辨识方法而给出了多层递阶法的伤亡事故预测系统的动态模型、基本原理，提出运用多层递阶方法对伤亡事故进行预测，通过对某飞机制造公司伤亡事故的实例分析表明，与固定参数预测模型相比较，基于多层递阶的预测过程可以充分利用长时间统计数据，并能减小预测误差，提高预测精度。     

基于递阶多模型切换的网络化控制系统

针对网络诱导时延的不确定特性,提出了一种递阶多模型切换控制的策略,以减小网络诱导时延不确定性带来的不利影响.考虑到网络带宽有限,为了减少全局控制信息的传送,将控制系统分为主控制器级和局部控制器级两层递阶结构.在系统运行过程中,根据网络诱导时延和当前子系统最大允许时延的关系选择最佳的局部控制器.应用公共李雅普诺夫函数法,分析得到了系统稳定的条件.通过数值仿真比较验证了该算法的有效性.     

基于加速收敛与递阶迭代的多变量系统辨识算法

根据递阶辨识原理和迭代辨识原理,可以实现多变量系统参数的准确辨识,但是其参数的收敛速度有待提高。该文针对参数的收敛性进行研究,提出了基于加速收敛技术的辨识方法。该方法根据递阶辨识原理将多变量系统分解成2个子系统,使其分别含有参数向量和参数矩阵,再根据迭代辨识原理得到参数的迭代解,并应用加速收敛技术进行加速。仿真实验表明:该方法可以得到很好的辨识结果,加速收敛技术的应用显著提高了参数的收敛速度。     

恒温老化箱控制系统的模糊控制器设计

本文从工程的角度对老化箱温度系统进行了简单分析,建立了简化的数学模型,并对模糊控制器的设计过程进行了分析和阐述。     

多变量ARX-like系统的递阶最小二乘估计

利用Kronecker积,推导出多变量ARX-like随机系统的辨识模型,使用递阶辨识原理研制了一个递阶最小二乘参数估计算法.提出的递阶最小二乘算法比现存递推最小二乘算法计算量小.给出了为仿真例子.     

基于递阶监督的一类多模型自适应控制

针对包含多个子系统的复杂系统,在控制中若使整个系统及子系统的性能最优,常规的控制方法难以实现.在采用一类多模型方案后,提出一种递阶智能监督控制策略,利用模糊神经网络、模糊决策构成了递阶控制的组织级和协调级.经过对混合动力汽车(HEV)的多能源动力总成控制系统进行的仿真研究,表明了该方法的有效性.     

基于单片机的恒温控制系统的设计研究

研究了怎样由单片机实现恒温烘箱的恒温控制。从硬件和软件两方面介绍了温度控制系统的设计思路,对硬件原理图和程序流程图作了系统的描述。具有键盘温度给定值、LED显示温度值和温度越限报警的功能,实现自动控温。     

恒温水浴器动态模拟电厂循环冷却装置的研究

该文阐述了改装后的恒温水浴器在电厂循环冷却水微生物控制实验中的应用。通过比较各循环冷却系统的运行参数及水质指标,发现该恒温水浴器具有控温精确、循环水用量少、V/q值小、杀菌剂用量小及杀菌效果显著等优点。由此可知,将该恒温水浴器用于电厂循环冷却水微生物的控制研究是切实可行的。     

基于单片机的水浴温度控制系统的设计

介绍了基于89C52单片机的水浴温度控制系统硬件电路的组成、设计方法和工作原理．PT100温度传感器和精密电阻构成的电桥测量电路输出微弱的电压信号．AD620组成的精密放大电路完成调零和放大后送到A／D电路，再将模拟信号变换成数字信号．单片机根据输入量和设定量进行模糊运算，输出--路开关量和--路数字量．开关量控制制冷系统，数字量经D／A变换后通过调功模块控制加热量将温度控制在设定值。     

基于递阶遗传算法的智能跟车控制

简单回顾了智能控制以及相关技术,采用一种递阶式遗传算法,对需要控制的跟车距离的相关模糊逻辑系统隶属度函数和规则库进行寻优,其中跟车距离模糊逻辑输入隶属度函数采用三输入模型,即基本规则包含45条,然后对所采用的遗传算法的初始种群和交叉、变异率等进行了设置,最后给出仿真结果.     

个性化室内温度模糊控制系统的设计与研究

就个性化室内温度控制问题 ,提出了一种基于遗传算法的FUZZY控制规则自动生成系统的设计和研究 它考虑到室外温度、房间结构、湿度、室内家具摆设等因素对室内环境的影响 通过自组织、自学习、自进化营造一种舒适的“个性化”生活空间 该系统可作为一般空调或中央空调设备的个性化附件 ,其作用是以个体的感受为目标的智能模糊控制系统     

基于模糊PID自适应整定参数的反应釜温度控制系统

反应釜是高分子聚合反应的重要装置,釜内温度直接决定了聚合物的品质,其系统具有非线性、时变性、大延迟、大惯性及反应机理复杂等特征.由于传统PID控制建立在系统的精确数学模型基础上,且运行前已设定了其控制参数,对于具有上面特性的反应釜温度控制系统,控制效果并不理想.为提高系统的控制精度,设计了一种将温度偏差及温度偏差变化率的实时变量作为输入、应用模糊控制规则、结合传统PID控制知识及经验、在线自整定实时参数的二维模糊自适应PID控制系统.仿真结果表明:应用二维模糊自适应PID控制,提高了系统的响应速度,降低了超调量,减少了调整时间,增强了系统的适应性和鲁棒性.     

个性化室内温度模糊控制系统的设计与研究

就个性化室内温度控制问题，提出了一种基于遗传算法的FUZZY控制规则自动生成系统的设计和研究，它考虑到室外温度、房间结构、湿度、室内家具摆设等因素对室内环境的影响，通过自组织、自学习、自进化营造一种舒适的“个性化”生活空间，该系统可作为一般空调或中央空调设备的个性化附件，其作用是以个体的感受为目标的智能模糊控制系统。