基于T-S型模糊神经网络的空间结构GMM作动器主动控制

基于自主研发的超磁致伸缩材料(Giant Magnetostrictive Material,GMM)作动器的主动控制特性,应用T-S(Takagi-Sugeno)型模糊神经网络设计了主动控制系统,该系统以GMM作动器两端节点的相对速度和相对位移作为输入,计算输出控制电流。通过神经网络的自适应学习功能进行模糊划分及生成模糊规则,利用模糊系统的推理能力对空间结构模型进行基于地震响应的主动控制仿真,同时与标准型模糊神经网络系统进行仿真对比。结果表明,二者对空间结构模型的主动控制都能达到良好效果,基于T-S型模糊神经网络推理简单,其仿真速度远快于标准型。因此,采用T-S型模糊神经网络对空间结构进行主动控制更能满足工程应用需求。     

基于T-S模糊模型的主动悬架滑模容错控制器设计

针对主动悬架系统的质量参数不确定性以及作动器出现的随机故障对车辆行驶平顺性和控制稳定性带来的重要影响,该文提出一种基于T-S模糊模型的主动悬架滑模容错控制器设计方法。为了描述悬架参数不确定性,基于T-S模糊模型建立1/4车辆的非线性模型,利用故障调节因子表示作动器故障的大小,进而获得考虑悬架系统质量不确定性和作动器故障的车辆主动悬架控制模型。接着,将滑模控制与自适应理论结合,设计合适的滑模面函数和滑模容错控制律,以达到故障悬架系统的容错控制目的;并基于Lyapunov稳定性理论,对所提出控制器稳定性和悬架系统安全约束性能进行了分析。最后,给出一个仿真算例,验证了所设计控制器的有效性和适用性。     

深海机器人推进电机系统模糊滑模变结构混沌控制

分析模糊滑模变结构控制的理论基础,通过数字仿真计算和分析对混沌控制的可行性和有效性加以验证。在此基础上,提出基于模糊滑模变结构的深海机器人无刷推进电机系统混沌控制策略,设计了深海机器人无刷推进电机的模糊滑模变结构混沌控制器。     

Variable-structure control of gas collector pressure based on smooth switching strategy for coke ovens

针对基于专家切换策略的焦炉集气管压力变结构控制方法具有动态切换特性差的缺点和集气管压力在不同工况切换时容易导致压力出现振荡和超调的现象,提出了一种基于平滑切换策略的集气管压力变结构控制方法.该方法根据集气管分管压力在不同工况下具有的动态特性,选用基于满意聚类的T-S模糊模型建立相应的动态子模型,并采用相应的模糊子控制器进行控制.为保证子模型切换过程状态轨迹的平滑性,采用监督级控制器动态切换子模型及相应的子控制器.仿真和实际效果说明了该算法的有效性.     

HVAC系统的模糊预测函数控制器设计

针对暖通空调HVAC系统中由于存在高度非线性、时变特征以及扰动和不确定性等因素而难以控制的特点，提出基于Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型的预测函数控制器设计方法。该方法通过最小二乘辨识算法建立系统的模糊T-S模型，然后基于模糊全局线性化预测模型，采用预测函数控制算法设计系统控制律。仿真实验结果表明该算法是一种跟踪性能好、鲁棒性强的有效控制方法。与常规的PID控制器相比，该方法具有超调量小、调整时间短等优良的动态性能。     

温室环境模糊控制器的设计

根据温室环境控制特点,论述了一种多变量输入输出模糊控制器的设计方法,介绍了控制系统硬件组成结构,给出了执行机构的模糊规则.该系统采用T-S模型,实现执行机构的开关量控制.在控制规则制定过程中,分两级对执行机构实行控制,兼顾系统快速性与稳定性,并将其应用于温室环境控制中.实验表明,系统响应快、超调量小、稳态误差小,控制精度满足温室植物的生长需要.     

基于模糊滑模变结构的机器人无刷推进电机系统混沌控制

本文首先介绍模糊滑模变结构控制理论,并通过在Lorenz混沌系统的数字仿真计算和分析验证该控制理论的可行性和有效性。提出应用模糊滑模变结构控制理论对机器人无刷推进电机系统混沌进行控制,设计了深海机器人无刷推进电机的模糊滑模变结构混沌控制器,并通过MATLAB仿真进行验证。     

Chen超混沌系统的T-S模糊镇定及其仿真研究

本文研究了Chen超混沌系统零平衡点的渐近镇定问题,并利用Matlab软件进行了相应的计算机仿真研究.首先建立了Chen超混沌系统的精确T-S模糊模型.在此T-S模糊模型的基础上,设计了一个模糊状态反馈控制器,构成一个闭环控制系统,并且利用线性系统理论证明了闭环系统零平衡点的渐近稳定性.最后,利用Matlab软件对上述控制过程进行了系统的仿真研究.     

基于贡献度模型的生产系统约束判别方法

基于系统组成要素可以用多个属性描述的假设,建立了多属性的模糊关系矩阵,提出了一种基于贡献度模型的约束判别方法.该模型可以深入分析每个属性对整个系统的贡献大小与原因,对生产系统流程再造进行过程跟踪与控制.通过分析系统环节要素的变化对整个系统贡献度的影响,找出影响整个系统效率的约束环节.最后,进行了案例分析.     

带有饱和执行器的T-S模糊时滞系统的模糊控制

研究了带有饱和执行器及时变时滞的T-S模糊系统的控制律设计问题.利用PDC技术、Razumikhin稳定性理论以及线性矩阵不等式(LMI)方法,建立了闭环模糊系统渐近稳定的时滞依赖的判别条件,给出了模糊控制律的设计方法.通过求解LMI,可以获得闭环模糊系统的吸引域的估计.最后,提出了闭环系统吸引域的估计最大化的模糊控制律的一个设计方法.     

双模模糊滑模控制裹包机交流转矩系统

针对接缝式裹包机交流伺服系统控制精度差的问题,采用了双模模糊滑模变结构控制器,仿真结果表明该方案有效地消除了抖动问题,具有优良的动静态性能,证明了双模模糊滑模变控制方法的合理和优越。     

基于模糊短反馈PID控制的粉末包装计量控制系统

目的粉末包装计量控制系统具有非线性等特点,传统的PID控制越来越无法满足工业产品包装的性能要求,为了提高包装机计量控制系统的速度、精度以及稳定性等,以实现快速精准的产品包装。方法在现有控制理论的基础上,结合模糊控制理论和生物神经内分泌腺体激素调节的原理,提出一种基于模糊短反馈PID控制的粉末包装计量控制系统。模糊控制的引入可以实现对传统PID控制器参数的在线调整;短反馈算法的引入可以使模糊PID控制更加精确、快速,并将该新型控制算法应用到粉末包装定量控制系统中与传统控制算法进行对比。结果通过Matlab中的Simulink工具箱搭建模糊短反馈PID控制的粉末包装计量控制系统仿真平台,并与传统的PID控制和模糊PID控制进行了比较可知,该系统具有响应速度快、抗干扰能力强等优良的性能。结论通过仿真验证可知,模糊短反馈PID控制的粉末包装计量控制系统具有稳定性好、响应快等良好的性能指标,同时具备一定的抗干扰能力。     

具有模糊协同控制的电子膜敷膜系统与工艺

为解决纳米电子膜喷射敷膜的一致性和标准化,根据多元惨杂SnO材料配方的工艺指标要求,依据人工喷射过程中温度、压力和时间的经验数据,采用人工神经网络和模糊协同控制方法,建立了电子膜加热元件敷膜过程的自动喷射系统,分析了基于神经网络的模糊协同敷膜控制技术的可行性,并通过实例进行了分析.结果表明,采用模糊协同控制喷射系统能够控制电热膜元件表面的功率密度,元件表面膜层均匀、单位功率一致,使电子膜加热元件的制作工艺达到了标准化.     

Predictive Control Algorithm for Urban Rail Train Brake Control System Based on T-S Fuzzy Model

Urban rail transit has the advantages of large traffic capacity, high punctuality and zero congestion, and it plays an increasingly important role in modern urban life. Braking system is an important system of urban rail train, which directly affects the performance and safety of train operation and impacts passenger comfort. The braking performance of urban rail trains is directly related to the improvement of train speed and transportation capacity. Also, urban rail transit has the characteristics of high speed, short station distance, frequent starting, and frequent braking. This makes the braking control system constitute a time-varying, time-delaying and nonlinear control system, especially the braking force changes directly disturb the parking accuracy and comfort. To solve these issues, a predictive control algorithm based on T-S fuzzy model was proposed and applied to the train braking control system. Compared with the traditional PID control algorithm and self-adaptive fuzzy PID control algorithm, the braking capacity of urban rail train was improved by 8%. The algorithm can achieve fast and accurate synchronous braking, thereby overcoming the dynamic influence of the uncertainty, hysteresis and time-varying factors of the controlled object. Finally, the desired control objectives can be achieved, the system will have superior robustness, stability and comfort.     

风险决策模糊数学模型在企业决策中的应用

风险型决策问题是决策科学中的一个重要问题,本文针对其模糊不确定性,建立了自然状态概率的模糊估算模型,然后,基于决策论中的最优期望益损值决策准则进行最优决策,并通过实际应用说明该模型的有效性和可靠性,本文的研究为风险型决策问题的解决提供了一种新的定量分析方法,因此,具有重要的理论与应用价值。     

基于输出反馈的不确定非线性系统模糊鲁棒H∞控制

本文针对一类不确定非线性系统,研究了基于输出反馈的模糊鲁棒H∞控制问题。根据模糊T-S模型表征不确定非线性系统,基于状态观测器设计模糊控制器。由线性矩阵不等式和自适应律给出了模糊控制器存在的充分性条件。基于Lyapunov稳定性理论,提出的模糊控制方案在所有闭环信号最终一致有界意义下实现了期望的H∞性能。仿真结果表明了该方案的可行性。本文所提出的模糊跟踪控制器松弛了保守性,避免了匹配条件和上界。与已有的工作相比,本文约简了线性矩阵不等式的维数。     

基于熵技术的矿山安全模糊综合评价

根据矿山安全评价所存在的模糊性和随机性的特点,在建立多级模糊综合评价的指标体系的基础上,借用信息论中熵的概念计算客观权重的方法,运用模糊数学理论,建立二级模糊综合评价模型,提高了矿山安全现状评价的客观性和科学性,具有一定的工程实际应用价值.     

受饱和约束的车辆转向非线性鲁棒模糊分布控制

针对极限状态下车辆转向非线性和执行器饱和问题,研究主动前轮转向(active front steering, AFS)和直接横摆力矩控制(direct yaw-moment control, DYC)对横摆-侧倾稳定的集成控制。采用Takagi-Sugeon(T-S)方法建立车辆3自由度横摆侧倾模型,结合模糊观测器实时获取模型动态参数。为准确反映车辆转向稳态过程,在T-S框架下建立改进横摆理想参考模型。考虑到极限转向对前轮侧偏特性的影响,构建T-S框架下主动前轮输入的动态饱和阈值。引入松弛因子提高AFS和DYC的执行器利用率,将反馈输入的饱和影响作为有界扰动进行控制。基于分布补偿结构设计状态反馈模糊分布控制器(parallel distributed compensation-TS,PDC-TS),采用范数有界的侧翻稳定阈作为侧倾性能约束,将车辆横摆-侧倾稳定性的H;性能转换为线性矩阵不等式(linear matrix inequalities, LMIs)凸优化问题。最后联合Trucksim-MATLAB/Labview软件进行控制仿真和硬件在环验证,结果表明,PDC-TS方法对强非线性转向过程的控制更加准确,执行器能力利用更充分,并在输入饱和约束下保持控制稳定性。