在线自调整模糊控制器的设计

一、问题的提出模糊控制器的性能在很大程度上取决于所建立的模糊控制规则及其可调整性.因此,模糊控制规则的自调整是提高和改善模糊控制器性能的关键.由于模糊控制器的控制规则以解析形式描述,这就为设计具有在线自调整控制功能的模糊控制器提供了强有力的手段.基于模糊数概念建立了修正因子的模糊数模型,并对其插值.在对量化、比例、积分因子寻优后.能使所设计的模糊控制系统具有在线自调整控制规则的功能并具有良好的动态性能.本文还对模糊数模型有无插值运算两种方案进行了比较,并提供了仿真算例.     

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。     

模糊规则在线自调整算法及仿真研究*

在模糊规则的可修正因子的基础上,提出了一种在线自调整模糊控制器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;同时,通过遗传算法,应用该修正函数对模糊控制器控制参数进行优化。通过对一个典型的二阶系统进行仿真实验,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。     

一种通用模糊控制器的研究与设计

设计了一种通用模糊控制器，可适用于不同控制对象。采用软件的方法在线调整量化因子及比例因子，并在控制过程中对规则自动调整和完善，从而使控制规则趋于最优。仿真结果表明，这种通用模糊控制器的控制性能优于普通的模糊控制器，达到较高的控制精度。     

生物发酵过程温度模糊PID控制系统的研究

针时生物发酵过程温度控制的非线性和时变性的特点,设计了一种基于模糊PID的温度控制系统.采用偏差和偏差变化率的变化规律为依据,查询模糊规则表生成控制规则,对发酵过程中难以整定的PID参数进行在线调节.将模糊PID控制算法应用于ε-聚赖氨酸发酵监控系统,对发酵罐的温度进行实时检测控制.通过实验验证了模糊PID的优越性.     

基于规则插入的自适应模糊控制器的设计

提出一种为模糊控制器系统开发有效规则的自适应模糊控制器的设计方法.该方法首先基于两个基本的If-then模糊规则,然后插入多个新If_then模糊规则,其合成的模糊规则的输入_输出映射保持不变,且其隶属函数的参数在线约束为最小化成本函数,最后以最典型的非线性和延迟系统模型为例进行仿真实验,结果证明了该设计方法的有效性.     

一种新型自学习模糊控制器

本文设计了一种新的自学习模糊控制器,其模 糊规则与隶属函数分别由整数编码遗传算法与混沌优化算法在线学习,仿真结果验证了设计 的合理性与有效性．     

一种新的自适应模糊规则的算法

本文基于模糊目标的隶属函数调整修正因子的方法．提出一种新的基于模糊目标的隶属函数自调整算法来在线调整模糊规则的修正因子．从而得出一种新的自调整模糊控制器的设计方法．应用该方法对一个典型的二阶系统进行仿真研究，结果表明其设计方案具有一定的忧越性．     

设计模糊控制器的一种方法

本文提出一种设计模糊控制器（ＦＣ）的方法,该方法将于Ｅｉ,ＥＣｊ,Ｕｋ分别定义为各自论域上的模糊划分,采用代数乘和代数加运算,量化等级可以根据需要而定,简化算法可以实现实时在线计算,内存只存储控制规则和隶属度函数,计算复杂度与量化等级无关;设计的模糊控制器具有良好的动态和稳态性能。     

基于参数自校正模糊控制器的机器人视觉伺服系统

提出了一种参数自校正模糊控制器,并将其用于机器人视觉伺服系统的控制中,使得模糊控制规则可以得到实时在线的调整。仿真结果表明基于参数自校正模糊控制器的机器人视觉伺服系统的性能较一般模糊控制机器人视觉伺服系统有了较大的改善。     

一种新型自寻优模糊控制器

利用梯度下降法反向修改带有可调整因子的模糊控制器中的可调整因子。提出了一种对可调整因子进行在线实时修改和优化的方法。通过对被控对象的分析给出了控制器参数的初值。在运行过程中，利用该方法对可调整因子进行在线实时修改和优化，实现模糊控制器控制规则的自寻优，使过程具有较好的控制品质。     

用模糊RBF神经网络简化模型设计多变量自适应模糊控制器

针对多变量系统实时性要求,提出模糊径向基神经网络结构的简化模型及相应算法,并对由此简化模型设计的多变量模糊控制器模糊规则的在线自学习算法进行分析,提出一种系统动态增益的处理方法和基于过程最优的改进方案,仿真实验结果表明该控制器可实时自自应控制,改进算法是有效的。     

带智能权函数的连续型前馈分段模糊控制器

提出一种带智能权函数的连续型前馈、分段模糊控制器，其控制规则可通过智能权函数在线修正。仿真结果证明，该方法具有算法简单、鲁棒性强、控制品质好等优点。     

简化的模糊PID控制器研究

为了克服常规PID控制器的缺点．提出了一种简化的模糊PID控制策略。首先利用扩充临界比例带法将PID公式简化为只有一个控制参数蜘，然后通过模糊控制规则和模糊推理确定一张模糊控制表。在实时控制中通过查询模糊控制表，在线调节参数和，可以提高PID控制算法的适应性和鲁棒性。对比仿真试验的结果表明，简化的模糊PID控制器的控制性能明显优于常规PID控制器。     

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.     

单相光伏并网逆变系统的模糊PID控制

研究太阳能光伏逆变系统优化控制问题.太阳能作为一种新能源被越来越广泛的应用,太阳能光伏并网逆变系统是一个非线性、时变的系统,传统PID控制很难达到控制系统的性能、精度要求.针对传统PID控制器在控制上的局限性,提出了一种将模糊PID控制代替传统PID控制应用在太阳能系统中的优化控制方法.根据控制对象建立合理的模糊规则表,采用Mamdani模糊算法,建立模糊PID控制器,实现参数的在线优化.在MATLAB软件建立SPWM控制的单相光伏并网逆变系统,通过与传统PID控制器的仿真结果对比,证明模糊PID控制对于光伏逆变系统有更好的控制效果.     

机械手自适应模糊控制器设计

本文提出了一种自适应模糊控制器用于机械手轨迹跟踪控制,该控制器通过对训练数据的聚类分析提取典型数据送入神经网络学习,得到的控制规则更加适用,在线控制时可以自动调整神经网络的结构以及隶属函数的参数。仿真实验表明该控制器能够对机械手实时控制,而且精度较高。     

改进型模糊神经网络PID控制器的设计与仿真

传统PID控制器存在控制参数无法在线调整、控制效果差等问题。为了解决这些问题,本文提出了一款基于改进型模糊神经网络的智能PID控制器。该控制器不仅融合了模糊控制的推理能力和神经网络的学习能力,还创造性地将模糊规则参数化,使模糊规则也可以在线调整,进而提高了控制的准确性。同时,通过建构新型激活函数——IThLU函数,有效地避免梯度消失及梯度爆炸现象的发生,提高了控制的响应性。最终的仿真实验结果表明：这种改进型模糊神经网络智能PID控制器可以实现控制参数的在线实时调整,提高系统的响应性、稳定性和准确性,是对PID控制算法的有效改进。     

一种基于进化聚类的动态TSK模型建模方法

在一种进化聚类算法（ECM）的基础上提出了一种新的动态TSK模糊模型的建模算法，以往许多神经模糊模型都不适用于自适应在线学习，而文章模型能实时地调整模糊规则库及规则参数，具有较强的在线学习能力；仿真结果表明，该方法是有效的。     

高精度模糊PID控制器及其在温度控制中的应用

在常规模糊PID控制器的基础上，通过增加模糊控制规则B，从而构成变积分系数的模糊PID控制器，通过在线调整积分系数，间接调整常规模糊控制器的模糊控制规则，以改善其性能，本文提出模糊PID控制器前件采用模糊推理控制，后件采用PID精确输出，兼有两者优点，控制试验结果表明，反复调整积分系数，控制器性能优于常规模糊控制器。