基于模糊预测的MOCVD温度控制方法

为解决金属有机化合物化学气相淀积(MOCVD)设备温度控制的非线性、时变性以及大滞后等问题,给出了一种用模糊控制和预测控制相结合的复合控制方法．该模糊预测控制在模糊控制的基础上加入预测环节,通过增加相位超前减少时间滞后所带来的影响,准确预测温度变化趋势．与传统的控制方法相比较,具有算法简单,鲁棒性好的特点．仿真和试验表明,该方法有着较高的稳态精度和动态特性,在整个温度控制范围基本误差可达到1℃‰,有效改善了MOCVD系统温度的控制性能,对实际温度控制具有较好的指导意义．     

智能控制在黄原胶发酵温度及pH值控制中的应用

简介了黄原胶发酵过程的工艺与特性 ,重点讨论了发酵过程温度和pH值的控制问题 .控制的重点与难点是系统的非线性与时变特性 .采用决策逻辑单元 ,将模糊控制与智能PID控制相结合 ,以调节温度 ,通过分析系统的误差曲线 ,用仿人智能开关控制方法控制pH值 .智能控制的方法取得了较好的控制效果     

沥青混凝土搅拌站模糊预测控制

为克服沥青混凝土搅拌站的长延迟特性造成的控制误差,采用数字信号处理技术对长延迟特性信号进行预测的方法,设计了所需的预测滤波器,完成了沥青混凝土搅拌站工作过程中温度变化趋势的预测,并将模糊控制与预测控制有机地结合起来,实现沥青混凝土搅拌站工作过程的集中、智能控制。试验结果表明,模糊预测控制有效地提高了系统控制精度及设备的可靠性和稳定性。     

关于模糊PID控制器的应用设计

研究了模糊PID控制器在直流调速系统中的作用，将常规PID控制器改善为模糊PID控制器，使其参数能进行模糊自整定．这是一种常规的PID控制和模糊控制相结合的方法．该方法利用模糊控制理论，以误差和误差变化作为输入语言变量，以输出增量作为输出语言变量，可有效地改善系统的稳态性能指标。     

基于误差补偿的谷氨酸发酵过程模型预测控制研究

谷氨酸发酵过程是一种具有高度的非线性、强烈的时变性和大滞后等因素的生化过程.本文将神经网络和预测控制算法相结合,用于解决谷氨酸发酵过程非线性控制问题.首先,通过神经网络实现非线性模型的预测能力;然后,引入动态矩阵控制,建立基于误差补偿的谷氨酸神经网络预测系统,通过滚动优化﹑反馈校正﹑误差补偿进行多步预测,最终构建谷氨酸发酵过程多变量非线性控制系统.仿真结果表明:该方法能够实现对谷氨酸发酵非线性过程的有效控制.     

发酵罐温度的模糊预测控制方法

白酒发酵过程具有非线性、滞后等特性,而常规PID控制和模糊控制属于事后控制,难以实现精准控制,该模糊预测控制方法将模糊和预测控制策略的优势集中起来,设计出满足需求的模糊预测控制器,并运用到实际生产中。使用MATLAB的SIMULINK模块进行比较性模拟仿真。仿真结果表明,该设计方法可以较好地适应发酵过程的复杂环境,具有提高控制精度和响应时间的效果,在发酵过程控制中具有实用价值。     

一种新的一阶系统自调整模糊控制器

对一类大惯性纯滞后一阶系统的特点进行了数学分析，提出了一种基于目标设定值动态调整基本控制量f0与比例因子kf的方法，并根据控制过程的不同阶段采用不同修正因子α进行自调整模糊控制；采用该方法的模糊控制器具有无超调、非振荡、稳态误差小、控制量变化过程平滑等优良性能，为纯滞后大惯性环节一阶系统的控制提供了一种新思路．通过对变频空调温度模型的仿真，证明了该控制器的有效性．     

发射装置随动系统控制器的设计与仿真

根据某型防空导弹随动系统的数学模型，采用现代控制理论对该系统进行改进．根据位置误差e的大小，采用开关控制、平方根控制、模糊控制、PID复合控制结合的变结构控制方法，并用Simulink对系统进行了仿真，仿真结果表明该控制策略大幅提高了系统的动、静态性能．     

基于模糊对向网络的自学习控制器及其在喷焊中的应用

为了解决用机械喷焊时熔池温度难以控制的问题，将模糊对向网络与自学习模糊控制的理论结合，研制出了一种自学习模型对向网络控制器，通过自学习处法，控制器获得足够的相关信息并能不断地优化控制性能，适用于非线性时变过程的控制，喷焊机工作时，用该控制器控制熔池温度，使熔池温度保持在设定的温度范围，获得了高质量的喷焊层，喷焊工件300mm长度，喷焊层厚度误差小于0．1mm。     

一种改进的模糊变权重组合预测方法

在对FVW方法的实质进行分析的基础上。根据预测对象的变化趋势对加权系数的影响，利用预测相对误差、预测对象的变化趋势。对曹长修等提出的FVW方法加以改进，克服了原有FVW方法中用预测绝对误差和预测绝对误差的变化率为模糊控制因素时的因素相关性；通过灰色关联度引入基本权重概念，以刻画各种方法在某时刻前一段时期内全面的、平均的预测效果对加权系数的影响．仿真结果表明．采用改进后的FVW法，预测平均误差和预测平方根误差均较小．