具有模糊联想神经网络的自组织模糊控制器

在分析了几种用神经网络实现的模糊控制器不足的基础上，提出一种用模糊联想记忆神经网络实现的自组织模糊控制器；该控制器由２个模糊联想记忆神经网络分别记忆校正规则表和修正控制规则表，并通过网络权值矩阵的在线修正完成控制规则的实时修正。模糊推理则由网络的自联想功能完成。     

一种规则生成和参数自调整模糊控制器及其应用研究

控制过程中,对象常具有非线性、时滞、不确定性和参数时变的特点,而普通模糊控制器因控制规则固定,影响控制效果.针对这些问题,基于模糊神经网络的方法,设计一种模糊控制器,对学习算法进行推导,实现模糊控制规则的自生成和参数自调整.经仿真实验并根据其特点,将之应用于烧结控制过程,表明该控制器有良好的控制性能.     

基于规则自校正模糊控制器的交流伺服系统

提出了一种规则自校正模糊控制器,并将其用于交流伺服系统的控制中,设计了一种在线的模糊推是算法,使得模糊控制规则可以得到实时在线的调整。仿真结果表明基于规则自校正模糊控制器的交流伺服系统的性能较一般模糊控制交流伺服系统有了较大的改善。     

基于滑膜控制和SAFNN的鲁棒混沌同步

针对带有干扰的混沌系统,进行了基于自组织自适应模糊神经网络(SAFNN)的同步控制器的设计,采用基于聚类划分的模糊神经网络,推导出模糊神经网络参数在线更新算法,并设计了神经网络结构自适应算法,从隶属度函数的生长、模糊规则的分裂和模糊规则的修剪三个方面动态调整模糊神经网络结构,摒弃了常规的试错法来调整系统的结构和参数,以便更好地满足对计算负荷和控制性能的要求,实现两者之间的平衡;最后结合滑模控制器和鲁棒控制器,对带有干扰的混沌系统进行同步控制仿真,仿真结果表明该方法有效。     

电液位置伺服系统的规则自校正模糊PID控制器

介绍电液位置伺服控制系统的组成与工作原理,并利用实时工作间(RTW)的半物理仿真环境和MATLAB系统辨识工具箱,对电液位置伺服系统进行系统模型辨识及验证。提出一种规则自校正模糊PID控制器,并将其用于辨识得到的模型中,设计一种在线的模糊推理算法,使得模糊控制规则可以得到实时在线调整。仿真结果表明:基于规则自校正模糊PID控制器的电液位置伺服系统的性能得到较大改善,既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,保证系统具有良好的动、稳态特性。     

重块式砂轮动平衡自寻优模糊控制器

针对磨床砂轮偏心引起的振动信号,采用重块式平衡原理抵消砂轮偏心引起的离心力。设计了一种自寻优模糊控制器,通过在线优化修正因子实现了控制规则的自调整和自完善。实验结果表明,采用该控制器后,振动下降率达到93.2%,提高了控制系统的性能。     

基于自适应CPN的规则自学习模糊控制器设计

基于扩展Ｋｏｈｏｎｅｎ的自组织映射和Ｇｒｏｓｓｂｅｒｇ的竞争算法,得到了一种高度自适应的双向对传网络（ＣＰＮ）,并给出了一类基于此类网络的模糊控制器．根据经验知识对网络离线学习,确定基本的控制规则,利用在线学习算法,实现了规则的自学习．在此算法中,控制器能够自动确定满足控制要求所需规则的个数,并且根据控制目标能够自动获取和校正控制规则．仿真结果展示了控制器应用具体对象的实时控制效果     

一种参数自整定模糊预估控制器

基于史密斯预估理论和模糊控制，提出了一种参数自整定模糊预估控制器。通过在线调整PID参数，并对模糊规则进行改造，实现纯滞后系统的自适应控制。仿真结果表明：该控制器比常规预估控制和常规模糊控制对纯滞后对象有较好的适应性，明显改善了控制系统的动态性能。     

基于模糊控制思想的PD控制器及其应用

针对工业上广泛使用的温控仪的工作特点，研究了模糊控制的方法，主要包括：在分析总结模糊控制本质思想的基础上，提出了一种非线性、变权、控制规则自调整的模糊控制器，仿真结果验证了该控制器的简单、有效性；将该控制算法用于MWK型模糊温控仪的设计制造，实验表明，温控仪的工作性能良好、成本低、可以投入生产。分析了控制器参数的作用，并给出了进一步改善控制性能和在线自调整的模糊算法。     

模糊PID控制在汽车ABS中的应用与仿真研究

ABS是一种变工况、非线性的系统，参数自整定模糊PID控制可以利用模糊控制规则对PID参数进行在线修改，因而具有较好的自适应能力．设计了一种参数自整定模糊PID控制器，在分析单轮汽车模型的基础上，探讨了其在汽车ABS上的应用．采用模糊控制、PID控制、模糊PID控制三种方法分别对汽车ABS进行仿真研究，结果表明：模糊PID控制方法兼备了前面两种方法的优点，可以达到更好的控制效果．     

具动态性能指标的医学系统自组织模糊控制

提出一个具有动态性能指标的完全脱离模型的自组织模糊逻辑控制系统.系统的性能指标由一个随机结构开始,评价规则通过一个基于自增强机制进行在线优化的微遗传算法来产生.算法对非线性麻醉过程中肌肉松弛状态的控制效果进行了验证.通过和标准自组织系统的控制效果比较,该算法的优势体现在因为自学习能力导致的控制鲁棒性上,它能够很好地处理变参数动态系统和大时滞系统的控制问题.在每轮控制中,所提出的算法都以少量模糊控制规则(最多18条)实现了控制要求.     

一种基于粗集理论方法的水位模糊控制器设计

应用粗集理论中知识表达系统决策规则的简化方法对模糊控制规则进行约简来设计粗糙模糊控制器,通过约简简化控制系统,从而得到一个最简控制决策规则,使系统更易于控制。完成了水箱水位粗糙模糊控制器的设计,并分别进行了模糊控制和粗糙模糊控制仿真研究,研究结果表明该粗糙模糊控制能有效改善模糊控制的性能。     

模糊控制在热电厂尖峰加热器温度控制中的应用

针对热电厂供热系统尖峰加热器温度控制的现状。提出了一种智能控制的方法——温度的模糊控制，采用遗传算法寻优隶属函数参数，利用自组织近邻聚类法处理输入输出数据对，结合数据产生模糊规则和语言规则的方法得到模糊规则．仿真结果表明，所设计的模糊控制器控制性能可达到预定的效果。     

Small unmanned helicopter's attitude controller by an on-line adaptive fuzzy control system

Since small unmanned helicopter flight attitude control process has strong time-varying characteristics and there are random disturbances, the conventional control methods with unchanged parameters are often unworkable. An on-line adaptive fuzzy control system (AFCS) was designed, in a way that does not depend on a process model of the plant or its approximation in the form of a Jacobian matrix. Neither is it necessary to know the desired response at each instant of time. AFCS implement a simultaneous on-line tuning of fuzzy rules and output scale of fuzzy control system. The two cascade controller design with an inner (attitude controller) and outer controller (navigation controller) of the small unmanned helicopter was proposed. At last, an attitude controller based on AFCS was implemented. The flight experiment showed that the proposed fuzzy logic controller provides quicker response, smaller overshoot, higher precision, robustness and adaptive ability. It satisfies the needs of autonomous flight.     

加工过程的在线自调整模糊控制

在分析描述模糊控制规则的常规解析形式基础上,提出了将误差及误差变化的绝对值在总量中的比值作为其自身加权系数的控制规则在线自调整新算法,设计了一种在线自调整模糊控制规则与输出比例因子自适应相结合的模糊控制器,以适应被控对象的变化。仿真结果表明该方法有效,对非最小相位系统具有很强的鲁棒性和自适应性．     

模糊控制与PID控制方法的比较

研究了常规模糊控制器与ＰＩＤ控制器的关系．基于Ｔ－Ｓ模型,在一定的附加条件下,对这些模糊控制器进行了分析,理论上给出了这类模糊控制器与ＰＩＤ控制器参数间的定量关系式,并指出两者间的本质联系．仿真结果表明了模糊控制器与ＰＩＤ控制器的相似性,多个规则的模糊控制器要优于ＰＩＤ控制器,同时给出了一类模糊ＰＩＤ复合控制器（ＴＳ－ＰＩＤ）的设计方法．该类复合控制器兼有模糊控制器与ＰＩＤ控制器优点,具有较深远的应用前景．     

供热网时滞过程中的一种自适应模糊控制器

针对供热网中大时滞现象 ,提出了一种新的模糊控制器结构 .这种模糊控制器通过在线辨识广义时滞 ,将时滞辨识的结果模糊化 ,决策出模糊规则组 ,填充主模糊规则表 ,达到自适应的目的 .作为应用 ,给出基于集中供热网温度控制的模糊控制器的设计 ,以解决控制对象中由大时滞和时变引起的不易控制和参数调整困难的问题     

Temperature modeling and control of Direct Methanol Fuel Cell based on adaptive neural fuzzy technology

Aiming at on-line controlling of Direct Methanol Fuel Cell （DMFC） stack, an adaptive neural fuzzy inference technology is adopted in the modeling and control of DMFC temperature system. In the modeling process, an Adaptive Neural Fuzzy Inference System （ANFIS） identification model of DMFC stack temperature is developed based on the input-output sampled data, which can avoid the internal complexity of DMFC stack. In the controlling process, with the network model trained well as the reference model of the DMFC control system, a novel fuzzy genetic algorithm is used to regulate the parameters and fuzzy rules of a neural fuzzy controller. In the simulation, compared with the nonlinear Proportional Integral Derivative （PID） and traditional fuzzy algorithm, the improved neural fuzzy controller designed in this paper gets better performance, as demonstrated by the simulation results.