振动自适应模糊控制方法研究

将自适应模糊控制理论引入振动控制工程领域,提出了一种基于模糊逻辑系统的在线自学习控制方法。给出了该控制方法的学习算法及初始振动模糊控制器的产生方法。分析了该方法与其它非线性控制方法（神经网络控制）相比所具有的优点。仿真结果表明该自适应模糊控制方法能有效地抑制振动。     

非线性随机振动系统的阻尼模糊控制

建立了非线性随机振动阻尼模糊控制系统的力学模型;针对该模型内的模糊控制器的参数确定问题;提出了基于细菌遗传机理的局部改进遗传算法;解决了该遗传算法与模糊控制理论应用于非线性随机振动系统阻尼控制的有关问题;给出了仿真实例。     

多自由度振动系统非线性动力特性的HHT辨识方法研究

HHT方法(包括EMD方法)已成功地用于线性振动系统的辨识研究。本文针对多自由度非线性振动系统,利用小波分析方法对非线性振动响应进行预处理,把信号分解成一系列的窄带信号,应用EMD方法使得各阶内在模函数(IMF)均为单一成份信号,然后运用HT方法辨识自由振动响应的非线性特征。典型的线性振动系统和非线性振动系统的辨识结果说明了该方法的有效性。     

汽车悬架系统非线性振动的主动控制

首次采用微分几何理论,提出了一种输出－干扰解耦法,对汽车悬架系统的非线性振动的主要控制进行了研究。通过适当的非线性坐标交换,将其简化为线性系统,并对此系统进行最优控制,再通过非线性状态反馈实现对原系统的主动控制。仿真结果表明,这种针对现有元件非线性特性的方法既符合实际情况又有良好的控制效果。     

模糊控制理论在柔性结构振动主动控制中的应用

阐述了模糊控制理论在柔性结构振动主动控制中的应用;论述了运用模糊控制理论进行结构振动控制的必要性和可行性;详细介绍了振动模糊控制方法的过程及神经网络技术与模糊控制相结合的问题;指出了振动模糊控制中需发展的几个问题。     

基于遗传算法的非线性控制系统参数优化方法

本文针对非线性控制系统参数优化问题,结合非线性控制系统理论、最优化理论及遗传算法,提出了一种新的仿真优化方法,该方法利用遗传算法来求解非线性控制系统参数优化问题,由于遗传算法是在解空间的多个区域内进行搜索,能以较大的概率跳出局部最优,因此可技巧以整体最优解。仿真结果表明,该方法是一种有效的非线性控制系统参数优化方法。     

基于模糊控制与遗传算法的串行生产控制系统最优设计

为实现系统的最优设计,在建立基于模糊控制的生产存储控制仿真模型和详细描述控制器设计细节的基础上,建立以极小化在制品量和投放波动水平为目标、以满足顾客满意率要求为约束的多目标规划,并提出一种改进遗传算法与过程仿真相结合的求解方法.在该求解方法中,多目标规划通过加权平均转化为单目标规划.为考察模糊控制系统的性能,在实例分析中通过仿真与定量在制品法、看板及全面拉式几种系统进行了比较.结果表明,模糊控制系统不仪能够保持较低的在制品水平,而且能够保持较低的投放波动水平.     

神经网络-遗传算法在振动控制系统中的应用

分析了欧拉-伯努利梁的振动特性,提出了将遗传算法及神经网络应用于欧拉-伯努利梁振动主动控制的新方法.该方法利用遗传算法在线计算控制力,利用神经网络模拟粱的动力特性,代替梁进行动力分析.系统充分发挥了遗传算法及神经网络各自的特点,是非常具有发展前途的新型的控制系统.     

非线性强制振动解的—GA解法

本文提出了应用遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ本文中简称为ＧＡ）求解非线性方程共振域复数解的思路，以一自由度Ｄｕｆｉｎｇ型非线性方程共振域复数解的求解为例，从最优化问题的解法，模型化等角度探讨了ＧＡ适用于此类问题；并用数值计算的的结果检验了解法的有效性。这一方法在机械工程领域将具有广泛的应用前景。     

基于遗传算法的平面欠驱动机器人模糊控制

以平面欠驱动机器人为研究对象,对其运动控制问题进行了研究,提出了一种基于遗传算法的模糊控制新方法.控制目标为实现欠驱动机器人的任意位置控制.控制器直接以关节角度误差变量作为模糊控制器的输入,引入遗传算法对模糊控制规则和隶属度函数同时进行优化,进而得到最优模糊控制系统,最后进行数值仿真,仿真结果表明所设计的控制器能快速精确的实现2自由度及3自由度欠驱动机器人的任意位置控制,且具有很好的稳定性.     

基于遗传算法的模糊振动主动控制器的参数编码设计和约束处理

在采用模糊控制的压电材料智能结构中,利用遗传算法对模糊控制隶属函数进行优化时,遗传编码的设计将影响优化结果,从振动主动控制要求出发,设计了振幅输入模糊集的隶属函数参数编码,并对模糊子集约束条件进行处理。结果表明新的编码方式可以产生适合振动主动控制的隶属函数,且设计的约束修补算法简单有效。     

OPTIMAL DESIGN OF A FUZZY LOGIC CONTROLLER FOR CONTROL OF A CEMENT MILL PROCESS BY A GENETIC ALGORITHM

The knowledge base of a fuzzy logic controller (FLC) encapsulates expert knowledge and consists of database (membership functions) and rule base of the controller. Optimization of both of these knowledge base components is critical to the performance of the controller and has traditionally been achieved through a process of trial and error. Such an approach is convenient for FLCs having low numbers of input variables; however for greater numbers of inputs, more formal methods of knowledge base optimization are required. Genetic algorithms (GAs) provide such a method to optimize the FLC parameters to be globally optimum. The FLC is optimized by GA for varying nonlinearity and set point in the plant. The proposed control algorithm was studied on the cement mill simulation model and with a real cement mill model using MATLAB and Simulink environments. Parameters of the simulation model were set up based on the actual cement mill characteristics. The performance of the proposed control technique is compared with various other control techniques. The results of the control study indicate that the proposed algorithm can fully prevent the mill from plugging and can control the cement mill circuit more effectively.     

基于二次型全局最优控制算法的汽轮发电机组轴系扭振主动控制模拟

把线性定常二次型全局最优控制算法与大型汽轮发电机组轴系扭振理论相结合,以减少轴系扭振能和控制源能量为优化目标,提出了大型汽轮发电机组轴系扭振的线性定常二次型全局最优控制理论,构造了汽轮发电机组轴系扭振主动控制的状态空间方程。阐述了求解离散黎卡提矩阵代数方程的非递推解法,提出利用求解哈密特矩阵特征值问题来确定二次型最优控制反馈矩阵的方法。为了考查扭振主动控制效果,编制了适用于离散系统扭振主动控制的仿真计算程序,利用所编程序对一台200 MW汽轮发电机组轴系进行了扭振主动控制模拟计算,并进行了扭振主动控制的时域特性分析。分析结果表明,采用线性定常二次型全局最优控制理论对汽轮发电机组轴系扭振进行主动控制,不但有很好的减振效果,而且所需控制力矩较小。     

基于遗传算法和加权D-S信息融合的结构多损伤位置识别

将信息融合技术应用于结构的多损伤定位问题,为了解决证据融合理论中的不同证据应具有不同的重要性的问题,提出了一种基于遗传算法的加权平衡证据调整方法。该方法利用遗传算法来确定最优化的或者近似最优化的权重系数,然后依据加权平均值和优先权的证据分布形态对证据进行了加权调整,调整后的证据保证了加权平均值不变以及优先权证据分布形态的稳定。仿真结果表明,采用了信息融合方法的结构多损伤定位,可以产生比单一信息源更精确、更完全的估计和判决,而基于遗传算法的加权平衡证据调整方法具有更好的对多损伤定位的识别能力,优于基本D-S证据组合方法以及其他加权证据组合方法。     

基于遗传算法的动态调度知识获取

用普通方法难以很好地解决动态调度的问题,仿真方法和专家系统相结合是一个较好的解决办法,但是知识的缺乏制约了它的应用,机器学习是获取调度知识的一个重要途径。提出一种新的机器学习方法,并用实例说明其可行性。     

直接型模糊自适应滑模控制在智能减振结构中的应用

在智能减振结构中,需要控制器有很好的鲁棒性,以保证在结构参数发生变化的情况下仍可以获得理想的控制结果。简单模糊逻辑控制在系统结构参数变化比较大的情况下,其鲁棒性能比较差。引入滑模控制的思想,把基本控制量分为等效控制量和开关控制量,并同时用两个模糊逻辑进行近似逼近,自适应率的设计保证了系统的稳定性,从而建立了直接型模糊自适应滑模控制。通过和简单模糊控制的控制结果比较,验证了直接型模糊自适应滑模控制在智能减振系统中的有效性。     

针对某型军机机载作动系统的改进型模糊变结构控制方法

针对提高某型军机战场生存率的重要问题——机载作动系统的鲁棒性与快速性进行深入的研究,建立非线性多变量被控系统的数学模型,提出基于被控对象特点的改进型模糊变结构控制策略,将模糊控制理论与变结构控制方法结合起来,设计控制系统,进行仿真试验,结果表明提出的方法能明显改善被控系统的总体性能。     

基于最优控制理论的深海采矿扬矿管纵向振动控制研究

针对深海采矿系统中扬矿管的纵向振动问题,运用线性二次型最优控制理论的主动控制方法进行研究. 建立海洋环境下扬矿管的纵向运动方程,推导得到LQG(linear quadratic gauss)最优控制状态方程,并应用MATLAB编制模拟分析程序,仿真计算泵与中间舱的纵向振动时间历程和升沉补偿装置所需提供的控制力.结果表明,升沉补偿装置能有效实现扬矿管的纵向振动抑制,减少幅度高达75%,所需控制力符合1 000 m海试采矿系统方案的设计要求.     

皮带传动的非线性扭转振动分析

建立了考虑具有非线性粘弹性材料的皮带传动系统的扭转振动方程组；应用多尺度方法对方程求解，确定了寻求主系统稳态解的幅频响应方程；分析了几种参数对幅频响应曲线的影响。计算结果表明，即使粘弹性材料具有硬弹簧系统特性，而主系统的幅频响应曲线一般地呈软弹簧系统特性。