非线性理论在PID控制器中的应用

近年来，非线性理论在PID控制器中的应用十分迅速和广泛，如将模糊理论、神经网络理论、混沌理论、遗传算法、博实论等一系列非线性理论应用在PID控制器中，形成了模糊、神经网络、基因即遗传、混沌等PID控制器，并广泛应用于复杂的工业过程控制中。本文主要就几种PID控制器研究的现状与存在问题进行了分析。     

无刷直流电机模糊控制系统的建模与仿真

从无刷直流电机的基本原理出发,提出了无刷直流电机控制系统仿真建模的新方法.该方法在Mat-lab/Simulink中按功能进行模块化建模,用M文件来编写功能函数,实现了电流滞环和转速模糊控制的双闭环调速系统的仿真.利用该模型分析了电机的动静态性能,得到了电机运行时的反电动势、相电流、转矩和速度曲线,与一般比例积分与微分控制相比,系统响应时间缩短一半,且无超调,具有较强的鲁棒性和自适应能力.该模型准确易行,便于替换和修改,为今后分析该类电机和对其控制策略的研究提供了新的方法.     

基于遗传算法扶梯驱动机模糊可靠性优化设计

应用啮合理论和模糊可靠性优化理论，以自动扶梯驱动机主传动机构中蜗杆传动的效率及中心距为目标函数，选取必要的设计参数，并使用改进的遗传算法，对驱动机中的蜗杆传动进行模糊可靠性优化设计．结果表明，该算法具有较强的全局收敛性，且收敛速度和稳定性有所提高，与传统设计方法相比，蜗杆减速器的中心距下降了30．4％，蜗杆的相对滑动速度下降了10．12％，综合曲率半径增大了17．34％．     

模糊综合评价在高等院校人才选拔中的应用

针对高等院校人才选拔过程中，人才价值无法用货币表现的特征，引入模糊综合评价进行计量，并结合高等院校人才选拔的特点，建立评价指标体系，为高等院校合理选拔人才提供依据．     

倒立摆的Reinforcement Learning模糊自适应控制

根据Lagrange方程建立了单级倒立摆系统的数学模型，利用模糊自适应控制算法设计了倒立摆系统的控制器，并在Matlab的仿真模块中将倒立摆系统的数学模型和控制器结合起来．对倒立摆控制系统进行了仿真研究。结果表明，对于要求实时性较高的非线性不稳定系统。用模糊自适应控制算法可以按照控制要求在线调节控制参数，在最短的调整时间内取得良好的控制效果。     

模糊映射次微分在最小值点集合上的性质及其运算

在模糊数空间中，介绍了模糊数及模糊映射次微分等概念，引入模糊数的加法与乘法运算法则及序关系，定义了锥N（C，x0），证明了模糊映射在最小值点集合上的性质，通过实例，利用模糊数的定义、运算法则、序关系和模糊映射次微分的定义及性质对模糊映射的次微分作了尝试性的计算。     

模糊神经网络间隔调速模型的研究

提出了一种基于模糊神经网络理论求得动态出口速度的模型，以6层的前向神经网络实现模糊过程使系统具有自学习和自适应能力，能根据列车的实际溜放情况自动调整减速器出口速度。     

一类工业炉温度系统的模糊控制

针对工业炉温度系统存在的混沌现象,借助模糊控制技术,克服了用传统PID难于控制的炉温混沌现象;系统的仿真与实际运行效果表明:模糊控制是克服混沌现象的一种有效方法。     

基于模糊聚类分析的织物质量分级方法

织物性能的分类、分级信息是纺织品质量评估的直观表述。在织物客观评估的基础上，提出了基于减法聚类与模糊C-均值(FCM)聚类的集成方法用于纺织品质量评估分析。该方法以减法聚类算法得出的样本的最佳分类数为基础，用FCM聚类算法得到具体的分类结果。将聚类中心的特征值之和定义为分级指数，进一步用于解决织物质量的分级问题。通过对法国鲁贝高等纺织工程学院自织的43块棉针织物的分析，证明了以上方法在处理纺织品质量分类、分级问题中的有效性。     

模糊信息静态伯特德双寡头博弈分析

在分析了厂商的市场信息具有模糊性的基础上,分别给出了2个模糊信息静态伯特德双寡头博弈模型,并运用模糊数学理论及方法,分别求出了这两种情形下博弈的均衡解.