基于FPGA技术实现柴油机齿条位移模糊控制器

针对柴油机系统存在模型难以确定和非线性的特点,采用传统的控制算法对转速闭环无法实现优化控制的问题,应用模糊控制算法对柴油机喷油系统进行了研究.提出了一种以Alter公司EP2C35F672C6芯片为核心器件,通过Vefilog HDL语言实现二输入-输出的模糊控制器芯片,共有49条控制规则.文中详细介绍了知识库存储、模糊化、模糊推理以及去模糊在FPGA中的实现细节.     

基于支持向量机回归的T-S模糊模型自组织算法及应用

结合模糊聚类算法和支持向量机回归算法提出了一种新的T-S模糊模型自组织算法. 该算法首先利用一种改进模糊聚类算法提取模糊规则和辨识前件参数,然后将T-S模糊模型后件变换为标准线性支持向量机回归模型,并利用支持向量机回归算法辨识后件参数. 仿真结果表明,相比现有的自组织算法,本文提出的T-S模糊模型自组织算法在规则数较少的情况下,仍然具有较高的辨识精度和较好的泛化能力. 最后,利用提出的T-S模糊模型自组织算法较好地建立了直拉硅单晶炉加热器和空气预热器的温度模型.     

两种不确定支持向量机分类性能的对比研究

为了克服支持向量机方法对于噪声或孤立野值点敏感的问题,通过引入模糊理论与粗糙集方法,可以分别得到两种不确定支持向量机模型.文中通过分析和比较模糊支持向量机和粗糙支持向量机分类模型构造方法,解释了这两种不确定支持向量机模型克服噪声影响的原理.同时通过一个合成数据集和一组标准数据集对这两种不确定支持向量机的泛化性能进行了对比验证.实验结果表明,相比传统支持向量机,两种不确定支持向量机都能不同程度地提高分类精度,并且模糊支持向量机算法整体表现出了更好的泛化性能.     

基于模糊推理专用芯片的自适应PID调节器

基于模糊推理专用芯片(AISC)F100研制成功的模糊自适应PID调节器(简称GFC),利用F100使调节器所需的复杂高性能模糊推理部分得以简单实现.文中描述了GFC的硬件结构和软件体系.     

移植Libsvm软件实现TMS320F28335的支持向量机

化简了支持向量机算法在实际应用中的步骤,提出了利用分解和提取代码的方法在TMS320F28335芯片中移植Libsvm软件,并实现了支持向量机.该方法解决了在C2000系列DSP芯片中实现支持向量机的问题,同时适用于其他型号的芯片.实验结果表明,在保证较高的预测正确率、较快的运行速度和较大的数据量读取的前提下,Libsvm能够正确运行于芯片中.     

基于简约集向量的Takagi–Sugeno模糊模型

利用支持向量学习机制建立模糊模型时, 过多的支持向量将导致复杂的模糊模型. 为此提出了一种基于简约集向量的Takagi-Sugeno模糊模型. 该模型抽取简约集向量产生模糊规则, 规则前件的乘积型多维模糊隶属度函数直接由Mercer核构成, 而规则后件则采用非线性函数. 模型的结构和参数可通过自下而上的简化规则以及不敏感学习进行有效地辨识. 最终得到的模糊模型具有良好的推广能力与精确性, 同时拥有高透明度的模糊规则库. 通过二维sinc函数的逼近及球棍系统的模糊控制的仿真实例, 说明了提出模型的有效性.     

基于DSP的清洗机器人模糊控制系统设计

本文以TMS320F2812芯片为控制核心,设计了基于DSP的中央空调清洗机器人模糊控制系统.完成了清洗机器人控制电路软硬件结构设计、转速闭环系统的模糊PID控制算法设计以及系统的联调.实验结果表明:该机器人控制灵活、精度高.系统工作稳定,具有很高的应用价值.     

基于改进的自适应支持向量机建模的煤与瓦斯突出预测*

提出一种新的模糊隶属度函数对标准模糊支持向量机进行改进,然后运用自适应遗传算法对改进后的模糊支持向量机进行参数优选,得到一种新的AGAIFSVM模型,并且将提出的模型应用于煤与瓦斯突出预测。实验结果表明,所提出的模型比BP神经网络、标准支持向量机和模糊聚类有更高预测精度和更强的稳定性,具有较大的实用价值。     

模糊神经网络与SARIMA结合的时间序列预测模型

模糊神经网络和SARIMA模型分别对非线性和线性时间序列有很好的预测能力,但在实际应用中大多数序列并非稳定、单纯线性或非线性的.为了提高预测精度,提出了一种基于T-S模糊神经网络与SARIMA结合的时间序列预测模型.针对悉尼航班乘客收入数据给出了三种混合模型,并与模糊神经网络、支持向量机、SARIMA和BP神经网络四种单独模型进行比较.实验结果表明,从预测精度和参数选择方面来看,所给模型是有效的.     

实例研究-模糊芯片F200的设计、验证和测试

本文介绍模糊推理协处理器VLSI芯片F200的设计,给出了详细的芯片设计流程,并重点讨论了有关芯片的可测试性设计、设计验证和测试等问题。     

Fuzzy Logic Control ASIC Chip

A fuzzy logic control VLSI chip,F100,for industry process real-time control has been designed and fabricated with 0.8μm CMOS technology.The chip has the features of simplicity,felexibility and generality.This paper presents the Fuzzy control inrerence method of the chip,its VLSI implementation,and testing esign consideration.     

基于作用模糊子集推理的单片机模糊控制实现原理及其应用

针对DCRI模糊推理方法的复杂性,首先提出了作用模糊子集推理方法;然后将该推理方法与单片机数字运算少年叮结合,提出了基于作用模糊子集推理的单片机模糊控制实现原理,研制了开发了80C552型单片机模糊控制器;最后以建筑热工系统为被控对象,试验研究了测试室温度模糊控制过程。     

直觉F推理与普通F推理的比较研究

直觉F推理克服了普通F推理在不确定性信息的描述、推理结果可信性等方面存在的局限性。在介绍普通F推理直觉化扩展的基础上，首先分析了两类推理算法的相互转化问题，指出普通F推理是直觉F推理的一种特例，当直觉指数为0时二者可相互转化。其次，比较了两类算法的还原性，分析表明Zadeh型、Mamdani型、Larsen型直觉F推理算法与其对应的普通F推理算法具有相同的还原性。最后，通过实例研究了直觉F推理算法在推理结果精度、可信性上的优势，从而较普通F推理更适用于智能控制与决策。     

双枝模糊推理框架

在双枝模糊集基础上,建立了双枝模糊推理框架,它是对单枝模糊推理的合理扩展。从双枝模糊判断句入手,给出双枝模糊推理的基本概念和基本形式,讨论了基于模糊关系的双枝模糊推理和双枝模糊似然推理,以及条件语句的双枝模糊推理模型。这些结果为研究双枝模糊控制奠定了基础。     

The simplest fuzzy controllers using different inference methods are different nonlinear proportional-integral controllers with variable gains

The author analytically proves that the simplest fuzzy controllers using different inference methods are different nonlinear proportional-integral (PI) controllers with proportional-gains and integral-gains changing with inputs of the controllers. The inference methods involved are Mamdani's minimum inference method, Larsen's product inference method, the drastic product inference method and the bounded product inference method. Configuration of the fuzzy controllers is minimal, which includes two input fuzzy sets, three output fuzzy sets, four control rules, Zadeh fuzzy logic AND, Lukasiewicz fuzzy logic OR and a center of gravity defuzzification algorithm. After analytically investigating properties of the nonlinear PI controllers, the author reveals that the bounded product inference method is inappropriate for the control purpose while the other three inference methods are appropriate. Dynamic and static control behaviors of the fuzzy controllers with the appropriate inference methods are analytically compared with each other, and are also compared with those of the linear PI controller. Finally, it is analytically proven that the fuzzy control systems have the same local stability at the equilibrium point as the corresponding linear PI control system does.     

基于模糊PID的整平机姿态控制算法设计与实现

针对目前国内的整平机整平精度低、抗干扰能力弱、动态响应时间长等问题,对整平机姿态控制算法进行了研究,比较并分析了PID控制和模糊控制的优缺点,设计了基于模糊PID的整平机姿态控制算法。在Matlab/Simulink仿真环境下,选定了合适的隶属度函数、模糊推理法和解模糊法,调试得出了使系统达到最优控制效果的模糊规则库。以STM32F407为处理器实现了该算法,在整平机实验平台上进行了姿态控制实验。结果表明模糊PID控制算法能够使整平机平地铲在扰动下保持良好的控制效果,控制精度和响应速度较常规PID有了大幅提升,在农业和建筑业平地系统中具有很强的应用价值。     

多重多维模糊推理算法的连续性和逼近性

针对多重、多维模糊推理情形,细致地研究了几类模糊推理算法是否满足连续性和逼近性,并进一步讨论了这几类算法对逼近误差的传播性能。把模糊推理算法看成是一个模糊集合到另一个模糊集合的映射,选用海明距离作为两模糊集的距离度量方法,证明了在模糊假言推理和模糊拒取式推理情形,几类多重多维模糊算法都拥有连续性。当多重多维模糊算法满足还原性时就具有逼近性;该模糊算法都不会放大逼近误差。结果对构建模糊控制系统和模糊专家系统时选用和分析模糊推理算法有一定的指导作用。     

一种在线推理模糊控制器算法的设计与实现

通过VC＋＋语言实现在线推理模糊控制器的算法,并以微机过程控制系统为研究对象,将液位传感器采集的信号通过PCI-9111HR系列数据采集卡送于在线推理式模糊控制器,实现对上、下水箱液位的控制,并把这种在线推理式模糊控制和人工控制的结果用webaeeess网际组态软件进行实时趋势曲线比较。实际结果验证了其算法的可行性。     

基于模糊推理的自整定PID控制器

本文提出一种基于模糊推理的自整定PID控制器，利用模糊推理来优化PID控制器参数。文章深入介绍了以80C196KC单片机为核心的自整定PID控制器的软、硬件电路设计及实现。