步长自调整的预测模糊控制器的研究

在介绍灰色模型(GM)建模的基础上,把预测控制的思想引入到模糊控制器中。模糊控制器的两个输入变量为设定值,与灰色预测模型的输出值之间比较得到预测误差及其预测误差的变化率。并根据过程状态提出了一种预测步长自调整的模糊决策机制,进一步改善系统的控制性能,即把由模糊决策器得到的预测步长作为灰色预测模型的一个输入来控制。仿真结果表明,该方法具有良好的控制性能和实用价值。     

面向高速对等网应用的拥塞控制机制

为改善现有拥塞控制机制在高速网络中带宽利用率偏低、稳定性不高和更好地应对急剧增长的对等网(P2P)应用流量,提出了一种以FAST为基础,应用大规模网络测量和模糊控制技术的拥塞控制机制.该机制利用分布在网络中的测量设施周期性获取网络状态信息,指导端系统选择适当的控制参数.单个和多个链路瓶颈条件下的仿真实验均表明,本文拥塞控制机制能够在高带宽时延积网络中获得更高的带宽利用率和稳定的排队时延,很适合于P2P等数据传输量大、连接持续时间长的流量的拥塞控制.     

汽车防抱自适应模糊控制方法

为了改善制动防抱系统的制动性能和制动踏板感觉，提出了一种基于相对滑移率和相对车轮加速度的汽车防抱自适应模糊控制方法，利用dSPACE快速控制原型系统将该方法在实车控制中予以实现，并进行了实车试验。试验结果表明，该控制方法能够达到理想的控制效果，轮速和轮缸制动压力波动幅度比传统控制方法（逻辑门限控制方法）减小了50％，且没有出现制动抱死现象。     

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.     

皮带配料系统模糊控制方法

为解决常规PID控制下皮带配料系统给料不均匀的问题,提出了模糊控制方法.该方法根据皮带配料控制系统工作原理、物料流量特点,确定模糊控制规则表,达到适应系统工作过程各参数变化的目的.仿真结果表明,模糊控制相对于常规PID控制,可明显提高配料精度.     

典型模糊PID控制器的插值算法及参数优化

推导出了输入采用正规模糊集、三角形、全交迭的隶属度函数;推理输出采用PID形式的典型模糊PID控制器的插值解析表达式,揭示了其本质特征,为实际应用提供了一种快速精确的控制算法。基于该插值解析表达式,研究了利用遗传算法对这一类模糊控制器进行参数优化的方法。最后通过仿真实例验证了本文方法的有效性。     

直接自适应模糊算法参数的选取以及仿真分析

针对Wang提出的直接自适应模糊控制器，首次推导出了自适应律参数γ以及仿真步长h的理论取值范围。以一阶不稳定系统、二阶达芬振荡系统为例，给出了当γ以及h取不同值时的仿真结果，通过对结果的分析，验证了前面推导出的参数取值范围的正确，并得出有关参数γ变化对系统性能影响的规律。     

基于LabVIEW电机控制实验系统的软件设计及实现

基于LabVIEW开发平台,分别采用PID控制算法和模糊控制算法实现对电机的控制.该系统具有良好的人机交互界面,能实时显示电机负载线位移变化曲线及存储、打印电机运动曲线图,并且各项控制参数方便可调,使电气控制专业的实验教学更形象、直观.     

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。     

基于模糊专家系统的智能行车控制

模糊自适应控制利用不同特性参数下的控制规则进行推理控制，专家系统则利用经验及策略迅速校正控制器的输入，减小控制过程中的迟滞，达到平稳快速的调节。提出了一种模糊控制与专家控制相结合的比例控制器。该控制器能够实现精确的点到点运输负载，并且减小过程中的振荡。仿真结果表明，模糊专家控制器在行车控制中比串联反馈控制器各项控制性能好。