自适应模糊控制的仿真研究

本文将一种在线变动模糊划分的自适应模糊控制应用在不同对象的控制仿真中，取得了良好的控制品质。对于不同对象，模糊控制器在线判断对象特征，预测控制过程所需能量，在线动态变化模糊集合的划分。控制器需人工设置的参数很少，易于实用到实际控制过程中，本文还给出了模糊控制系统稳定的一个充分条件。     

一种基于对象特征的自适应模糊控制

提出了一种基于对象特征的自适应模糊控制.模糊控制器在线判断对象特征,预 测控制过程所需能量;据此在线动态变动模糊集合的划分,适应不同对象的控制.控制系统动 态品质和稳定性分别在阶跃响应上升阶段和稳态调整阶段实现,兼顾两方面的要求.给出了 模糊控制系统稳定的一个充分条件.该条件通过调整控制量的模糊划分实现.     

一种自组织模糊神经网络控制器

采用一种具有结构和参数学习能力的自组织模糊神经网络控制器设计方法。这种控制器无需事先确定模糊控制规则，能在控制过程中通过神经网络的结构及参数学习在线调整模糊神经网络的结构、产生模糊控制规则、调整规则的参数。仿真表明该控制器能用于一定纯滞后时变对象的控制，具有良好的控制性能。     

核动力装置蒸汽发生器水位的分层模糊自适应控制

针对压水堆核动力装置蒸汽发生器的水位控制提出一种分层模糊自适应控制方案，该方案中2个模糊控制器分层连接，每个模糊控制均采用典型模糊控制单元，使得模糊规则个数和可调参数个数大大减少，便于在线学习和实时控制，给出了分层模糊控制器的解析表达式及可调参数的在线学习方法，在快速加负荷和突然甩负荷的仿真实验中，该方案的控制效果明显优于已有的变参数PID控制，验证了该方案的有效性。     

一种基于Matlab的参数自调整模糊控制器的设计方法

本文介绍了一种在MATLAB的模糊控制工具箱中,通过编写S函数实现对量化因子和比例因子的在线自动调整来设计模糊控制器,从而有效地实现参数自调整模糊控制器的设计方法。为了验证参数自调整模糊控制器的优越性,分别进行了空调温度控制系统的PID控制、常规模糊控制和参数自调整模糊控制的仿真研究。结果表明,参数自调整模糊控制器较之常规的模糊控制器,在被控对象特性变化或较大扰动的情况下,控制系统能保持较好的性能,是一种较理想的控制方法,具有广阔的发展前景。     

适应性模糊控制系统的研究

本文基于参考模糊集建模方法，给出了模糊模型在线辨识方法，并按模糊模型求取模糊控制规则，实现了模糊自适应控制。仿真研究结果表明该方法是有效的。     

基于单神经元的模糊控制器在电加工中的应用

针对电火花加工过程中间隙放电的状态无法用数学工具精确描述的特点,通过设置间隙放电的门槛电压值,建立了常规的模糊控制器;并在此基础上提出了基于单神经元的模糊控制规则在线自调整的新型模糊控制算法;根据对象的变化,使用单神经元在线调整常规模糊控制查询表,即在线间接调整了模糊控制的控制规则。利用WINDOWS系统的多线程技术,采用VisualC++开发环境实现了具体算法,建立了基于微型机的新型电火花加工模糊控制器。     

基于工程整定法的模糊PID

在ＰＩＤ工程整定法的基础上，提出了一种基于模糊规则的模糊ＰＩＤ复合控制算法，算法首先根据扩充临界比例法等工程ＰＩＤ整定的方法将ＰＩＤ公式简化，然后通过模糊控制规则和模糊推理确定一张模糊控制表，在时实控制中通过对模糊控制表的查询，在线调节ＩＰＤ控制参数，液压电梯 实验和仿真结果表明，本文提出了的控制算法具有算法简单，控制品质优良等特点。     

一种线性化模糊内模自适应控制算法

针对非线性对象，提出一种线性化模糊内模自适应控制算法。该算法以一组模糊规则作为非线性对象内部模型，一条模糊规则表示一个局部线性系统；根据对象输入与输出测量值，利用TSK建模方法在线辨识局部模糊内部模型；同时依据辨识模型设计局部H2最优模糊控制规则，所有规则构成H2最优模糊控制器。仿真实验显示：该算法适用于非线性对象的控制，具有较好的鲁棒性和抗干扰能力。     

大时滞系统自适应模糊Smith控制

针对大时滞对象，把史密斯（Smith）预估控制原理和模糊控制器参数的自适应调整方法结合起来，即在Smith预估控制系统中，利用自适应机制在线整定模糊控制器的参数，即根据控制系统在各个阶段呈现出的不同特点来适时调节模糊控制器的量化和比例因子，以适应对象特性的变化。仿真研究表明，所提方法能有效克服普通模糊控制算法不适应大时滞系统控制和常规Smith算法过于依赖模型精度的缺陷，提高了普通模糊控制器对大滞后系统的控制能力。同时该算法还具有很强的鲁棒性和良好的控制品质。     

一种基于模型参数范围已知的定性控制

对模型中含有不确定性因素的非线性系统给出一种定性控制方法,避免了模型控制器设计中存在的主观性和模糊规则难以获取等缺点。先将状态进行定性划分,再对每个定性状态根据期望约束利用不精确模型求出控制的参考范围及初值,最后对控制量在线自学习调整。此方法具有模糊控制的控制效果。     

卷染机模糊控制系统设计

采用模糊逻辑控制器设计控制规律,提出了对具有明显耦合作用的二输入/二输出系 统的一种模糊控制器设计方案,即"在线规则自调整"和"主从交替"策略.在模糊控制系统中采 用了变频调速器作为执行元件控制张力和线速.以卷染机为控制对象,用8098和两台变频调速 器实现了整个模糊控制系统,样机运行的测试结果表明,该模糊控制系统设计是成功的.     

原料预热温度的模糊PID-神经元控制

针对具有不确定性、大纯滞后的催化裂化反应再生装置原料预热温度控制,提出了一种模糊PID-神经元控制方法.从介绍催化裂化反应再生装置原料预热被控对象的建模、神经元非模型控制和公式化的模糊控制方法人手,建立了模糊PID-神经元控制系统,设计了模糊神经元混合控制器,并使用神经元来在线调整模糊PID控制器的模糊规则.仿真实验结果表明所提出的模糊PID-神经元控制方法具有强鲁棒性,能有效控制具有大纯滞后和不确定性的对象.     

在线进行模糊推理的实时模糊控制算法的研究

介绍了一种可以在线进行模糊运算和模糊推理的实时模糊控制算法，并以液压缸位置伺服系统为研究对象，把这种控制算法和通常采用查询控制表的离散控制算法进行了比较，验证了这种控制算法的可行性和优越性。     

计算模糊控制量的一种插值方法

文献［１］中的计算模糊控制量的插值方法与Ｅ、ＥＣ和Ｕ的模糊集的隶属度无关，本文提出了根据Ｅ和ＥＣ的模糊子集的隶属度进行插值的方法，该方法将Ｅｉ、ＥＣｊ和Ｕｋ分别定义为各自论域上的模糊划分，量化等级可以任意．内存只需存储控制规则和隶属度函数，计算复杂度与量化等级无关，便于采用调整隶属度函数的方法在线优化控制性能．     

基于模糊控制的电机加载控制方法

电机的加载控制一直是电机测试中的一个难点，针对这一问题提出了一种改进的模糊控制方法；该方法通过性能指标自寻优来获得模糊控制器的量化因子和比例因子；在计算模糊控制器的控制量时，利用模糊控制表和输入的连续值，采用插值算法在线计算出连续可变的控制量，克服了普通模糊控制方法易产生小范围振荡的问题，提高了电机测试的效率和精度；仿真和实际应用结果表明该方法控制精度高，响应速度快，稳定性好。     

多变量系统模糊解耦自适应控制

对象模型难以确定的系统，采用经典控制方法难以实现解耦控制，作者应用模糊控制理论，研究了一种无需对象模型的模糊解耦自适应控制方法。本文介绍了这一方法，导出实现模糊解耦自适应控制的充要条件，并给出了仿真结果。     

基于模糊推理的模型参考自适应内模控制的研究

电厂的主汽温是大惯性、大滞后的时象,并且动态特性随机组负荷变化而变化,运行过程中扰动多.本文采用模型参考自适应控制的思想,将模糊控制方法和内模控制方法结合在一起,提出了一种模型参考模糊自适应内模控制方法:采用相消法设计内模控制器,用参考模型理想输出和实际对象输出之差e及其变化率△e在线模糊调节控制器中滤波参数.本文方法综合了模糊控制,内模控制和自适应控制的优点,增强了系统的鲁棒性,针对电厂热工过程系统的仿真研究结果证明了这一方法的有效性.     

模糊神经网络控制器在伺服系统中的在线应用

基于神经网络的结构，结合模糊控制的理论，提出了一种模糊神经网络在线学习自适应结构，针对模糊神经网络控制器一般存在着在线修正权值计算量大。权值过度修正容易导致系统振荡等缺点，采用变结构变速率的学习方法对网络结构参数权值进行修正。将参数调整后的控制器模型应用于伺服系统中，并与传统的ITAE三阶无静差最优控制进行比较，仿真试验表明该控制器不但能够提高系统的控制品质，同时可以消除输出力矩对被控对象的扰动，具有很好的控制效果。     

模糊PID控制在DMF回收控制系统中的应用

介绍了DMF回收系统的工艺流程。在分析了模糊控制和PID控制的特点后,将两种控制方法融合并形成模糊PID控制。将模糊控制与西门子PLC的PID功能模块FM355相结合,采用STEP7编写模糊控制器软件;模糊规则采用Mamdani算法,通过离线计算得出模糊查询表,控制系统在线查询的控制策略,并将其应用于DMF回收控制系统中。生产实践证明,模糊PID控制的性能良好。