基于再励学习的交流调速系统模糊神经网络控制

针对矢量控制交流调速系统,该文提出并设计了一种基于再励学习的模糊神经网络速度控制器。详细介绍了基于遗传算法的神经网络权重在线训练方法,仿真对比了输入空间的划分即模糊子集数量对模糊神经网络控制器的训练及其控制效果的影响。仿真结果表明该速度控制器能通过在线训练方式获得最优参数以适应被控对象的参数变化,能使系统获得优良的动态和静态性能。     

具有模糊检测器的模糊直接转矩控制系统

本文建立了模糊电阻检测器以检测感应电动机定子电阻在线值,傅明利用在线电阻控制定子磁链,提高了磁链的幅值。通过合理选择各控制变量的模糊子集论域,得到了模糊直接转矩控制器的控制规则,为提高系统性能,将在线电阻用于模糊控制器各类计算。仿真结果表明了该控制器可有效改善电机低速运行时的动态和态性能。     

自适应模糊PID控制的无刷直流电机及仿真

提出了利用自适应模糊PID控制器实现对永磁无刷直流电机调速系统进行设计的新方法。文中首先建立永磁无刷直流电机的数学模型，以此进行转速和电流双闭环调速系统控制；并通过调节PWM发生器的开关频率来减少转矩脉动。接着将模糊控制器和PID控制器通过自适应因子结合，在线自调整控制参数，进一步完善了PID控制器的性能，提高了系统的控制精度。并把MATLAB中的Fuzzy Toolbox和SIMULINK以及Power System Blockset有机结合起来，实现了该自适应模糊PID控制器的计算机仿真。结果表明，该方法有较高的精度。     

遗传算法在模糊控制器参数寻优中的应用研究

介绍遗传算法的基本原理及实现步骤，并运用模糊控制器的参数寻优中，对复杂被控对象实现了最优控制，模糊控制规则采用基于解析表达式的模糊数模型，用遗传算法对模糊控制器中的量化因子和比例因子及偏差加权因子进行编码，确定适应度函数，在复制，交叉，变异的进化过程中获得全局最优点，改善模糊控制性能。在Matlab环境中实现遗传算法各算子的编程，并以二阶系统为例，对常规模糊控制器与经过遗传处寻优后的模糊控制器进行了仿真比较，其结果表明采用遗传算法寻优能获得较好的控制效果，该方法具有良好的动静态特性。     

改善交直流混合系统阻尼特性的HVDC模糊控制

设计了一个用于改善交直流混合系统阻尼特性的HVDC模糊控制器，该模糊控制器既能根据运行条件修改增益，提高其控制性能；同时该模糊控制器的附加控制量ΔU提高交流系统的稳定性，增强系统的阻尼，抑制系统的振荡。分别用传统控制与模糊控制方法对三机交直流系统的模型用NETOMAC软件进行了仿真，结果显示：在系统受到大干扰时，模糊控制器较传统的P-I控制器能更好地抑制交直流混合系统中交流系统的振荡、增强系统的阻尼，提高交流系统的稳定性。     

基于模拟退火算法的模糊控制器优化设计

提出了一种解析规则模糊控制器的改进结构，引入了能够动态调整模糊控制规则的修正函数，并给出了模糊控制器输出控制量在稳态附近的局部连续化算法；同时，通过模拟退火算法，实现了模糊控制器控制参数的组合优化设计。结果表明，使用该方法设计的模糊控制器具有响应快、超调小、稳态精度高等优点，改善了模糊控制系统的性能。     

SR电机模糊控制器设计研究

本文采用理论和实验相结合的方法研究了量比因子和比例因子对ＳＲＤ模糊控制器性能的影响，表明模糊控制与常规控制一样，对具有非线性、变结构特征的ＳＲＤ系统，采用固定的参数难以获得满意的动、静态性能。本文的研究成果对ＳＲ电机高性能模糊控制器的设计有一定意义。     

模糊励磁控制器的研制

设计和实现了一种极坐标型的模糊励磁控制器。该控制器含有一个电压模块，实现自动电压调节器AVR(Automatic Voltage Regulator)的功能；一个阻尼模块，实现电力系统稳定器PSS(Power System Stabilizer)的功能。两者采用相似的极坐标控制规律，共同实现励磁控制。通过仿真和试验优化了模糊励磁控制器的参数。在动模机组系统上进行了电压模块试验；在ABB的同步发电机数字仿真器系统上进行了阻尼模块试验；在10MW机组上进行了电压模块的现场试验。试验结果表明该模糊励磁控制器具有优良的电压调节性能，能明显提高电力系统的稳定性，抑制电力系统低频报荡，对发电机运行工况及系统网络结构变化具有较好的鲁棒性。该控制器还具有物理概念清晰、结构简单、参数整定和调试方便等特点，易于工程技术人员掌握。     

一种模糊PID控制器的鲁棒优化设计

主要研究一种模糊PID控制器的鲁棒设计。以小增益定理分析得到该模糊PID控制系统稳定条件。针对参数摄动系统的‘最坏点’用该稳定条件作为约束,采用遗传算法对标称系统的性能进行优化,求得优化鲁棒控制器。同时对鲁棒模糊PID控制器中模糊非线性控制进行了比较分析。     

一类四阶非线性系统的滑模模糊控制

针对一类非线性系统的稳定控制问题，提出了带有模糊状态观测器滑模模糊控制器的设计方法。对二阶非线性系统设计滑模模糊控制器，以滑模面作为模糊控制器的输入设计模糊控制规则；研究四阶非线性系统，将它分解成两个二阶子系统，设计两个子系统各自的滑模面；然后将一个子系统的控制目标嵌入到另一个子系统的控制目标中，用一个控制量使两个子系统同时向各自的滑模面趋近，使该四阶系统稳定。倒立摆的仿真结果表明，这种滑模模糊控制器对于参数变化和初始条件具有很强的鲁棒性。     

基于模糊神经网络的命题知识表示

结合模糊理论和神经网络，对普通命题提出以属性分类构造模糊子集、对模糊命题在其所属区域上取若干元素构成模糊子集、对数值计算类命题提出分若干小区间构造模糊子集，将上述三类命题统一以模糊向量表示，并对其合理性进行了分析．设计了实现命题知识模糊向量表示的FNNKR网络，并进行了例证．     

汽车电子转速表充磁量模糊控制系统

文章介绍一种汽车电子转速表机芯充磁量模糊控制方法，文中给出了系统的控制结构，模糊控制算法和控制结果。     

基于作用模糊子集推理的单片机模糊控制器研制与开发

本文介绍了基于作用模糊子集推理的数字式单片机实现方法 ;讨论了 80C5 5 2型单片机模糊控制器硬件和软件开发过程及技术要点 ;最后 ,给出了 80C5 5 2型单片机模糊控制器在测试室温度控制中的试验结果。     

改进模糊ISODATA法识别电力系统同调机群

引入模糊聚类方法识别电力系统同调机群。首先对原有的基于模糊相关自组织数据分析算法(iterativese lf-organ iz ing data ana lys is techn iques a lgorithm,ISODATA)的同调机群识别法的各个控制参数的选取问题进行了大量仿真实验,给出了优化参数取值的一些经验值。特别在如何确定最优分类数的问题上引入了模糊F统计量的方法,并根据电力系统同调识别的特点改进了模糊相关自组织数据分析算法的同调机群识别算法,使其更能适用于工程应用。最后用EPR I_36节点纯交流系统的仿真计算验证了该方法的有效性。     

基于实数编码遗传算法的模糊励磁调节器研究

针对发电机励磁调节器设计过程中输入和输出变量的隶属度函数以及量化因子的选取问题,在常规模糊式励磁控制的基础上提出了采用实数编码遗传算法来优化模糊参数,进而设计出基于遗传算法优化的发电机模糊励磁调节器。仿真实验证明,该励磁调节器比传统PID励磁控制方式的控制效果更好,鲁棒性更强。     

自适应模糊控制器在模糊直接转矩中的应用

本文设计了一种自适应模糊PD型速度调节器,应用于模糊直接转矩控制系统.该调节器输出部分的比例因子可以根据速度的实时变化趋势经自适应调整机构的模糊规则库在线调整,使系统的速度响应更快,超调更小,稳态精度提高,受对象参数变化影响减小,改善了系统低速性能,解决了常规模糊控制器在控制过程中参数不变带来的问题,满足了异步电机模糊直接转矩控制系统响应速度快、稳态精度高、调速范围宽的要求.经仿真验证了本设计的有效性.     

Fuzzy EMG classification for prosthesis control.

This paper proposes a fuzzy approach to classify single-site electromyograph (EMG) signals for multifunctional prosthesis control. While the classification problem is the focus of this paper, the ultimate goal is to improve myoelectric system control performance, and classification is an essential step in the control. Time segmented features are fed to a fuzzy system for training and classification. In order to obtain acceptable training speed and realistic fuzzy system structure, these features are clustered without supervision using the Basic Isodata algorithm at the beginning of the training phase, and the clustering results are used in initializing the fuzzy system parameters. Afterwards, fuzzy rules in the system are trained with the back-propagation algorithm. The fuzzy approach was compared with an artificial neural network (ANN) method on four subjects, and very similar classification results were obtained. It is superior to the latter in at least three points: slightly higher recognition rate; insensitivity to overtraining; and consistent outputs demonstrating higher reliability. Some potential advantages of the fuzzy approach over the ANN approach are also discussed.     

Fuzzy Fusion of Eyelid Activity Indicators for Hypovigilance-Related Accident Prediction

In this paper, a fuzzy expert system (FES) for the detection of the physiological manifestations of extreme hypovigilance is presented. A large number of features that describe the eyelid activity of drivers is examined, and fuzzy logic is used for the fusion of the most prominent features to not only increase the accident prediction accuracy but also provide a reliable system that generates a small number of false warnings. For the development and testing of the system, driving simulator data from 35 drowsy subjects were used. In addition, a secondary control group of 13 alert drivers was used for the estimation of the trained system's false alarm ratio. The results show that a fuzzy combination of eyelid activity parameters may lead to a system with high sensitivity and specificity in predicting sleep onset and related accidents.      

一种新型模糊控制算法在矢量控制系统中的应用

介绍了一种新型模糊控制算法的设计方法,并将其应用于矢量控制系统。该算法能够在不增加运算量的前提下大幅增加模糊子集的数量,且易于编程,无需查表,从而达到提高控制器性能以及节省资源的目的。仿真结果表明,模糊控制器采用该算法之后,仅需改变一个参数即可明显改善控制器调节特性。     

电压无功控制系统中模糊积分控制器的设计

分析了电压无功控制系统中现有控制方法的优缺点 ,设计了一种适合于电力系统电压无功控制的模糊控制器 ,并提出运用积分的方法来限制电压无功控制系统的调节次数。