倒立摆的一种FUZZY-PD复合控制器设计

针对高维模糊控制器设计中的“规则爆炸”问题，以倒立摆为研究对象，直接将四维控制器分解为两个二维控制器，其中一个为PD控制器、一个为二维模糊控制器，并将这两个控制器输出直接叠加作为控制量，在此基础上，借助状态反馈极点配置方法，提出了一种比较系统化的模糊控制器参数估计方法，以弥补模糊控制器参数系统化设计方法的不足，对倒立摆系统的仿真及对它的实时控制结果均验证了该复合控制方案及这种模糊控制器参数估计方法的有效性。     

模糊控制器的混沌优化方法

为了避免模糊控制器设计过程中参数的大量调试工作,并使其具有最佳的控制性能,本文首次将混沌优化方法应用于模糊控制器参数设计。混沌优化方法用载波方式将优化变量转变成混沌变量,然后利用混沌变量的遍历性直接寻优。倒立摆的仿真结果表明,该方法简单易行,所设计的模糊控制器鲁棒性好、适应性强,混沌优化方法为模糊控制器的参数设计提供了又一有效手段。     

基于遗传算法的自学习模糊控制器的设计

提出了一种自学习模糊控制器的设计方法,这种方法采用改进的连续空间遗传算法对动态系统的控制进行优化,获得基于一定性能指标的期望的状态轨迹及相应的控制序列;采用基于神经网络的模糊推理系统监督学习模糊控制器的参数,可以在知识缺乏的环境完成神经模糊控制器的自动设计。本文最后以倒立摆系统为控制对象给出了一个设计实例和仿真结果。     

模糊控制在二级倒立摆系统中的应用

为了深入研究二级倒立摆的稳定问题,本文提出了融合函数的概念,它是融合信息的一种有效手段,减少了模糊控制器的输入维数,从而使模糊规则总数明显下降.由于模糊规则比较容易建立,这样大大简化了模糊控制器关于多变量系统的的设计,再将控制器应用到二级倒立摆进行稳定实验验证,实验结果表明,此方法不仅在4s内使倒立摆达到稳定,同时具有很强的自适应能力,鲁棒性以及良好的动态特性,而且简单易行.     

一级倒立摆SIRMs动态权重模糊推理算法仿真

为解决倒立摆采用常规模糊控制算法,其推理规则数目随输入变量成指数增长的问题,对直线一级倒立摆设计了基于SIRMs和动态连接权重模型的模糊控制器,该控制器将倒立摆的四输入变量的模糊控制化成单维模糊控制问题来解决,大大减少了模糊规则数。仿真结果表明,该控制算法能够较好地完成倒立摆的运动控制,具有很强的鲁棒性和动静态特性。     

基于模糊控制算法的二级倒立摆控制器设计

针对非线性、不稳定的二级倒立摆状态空间方程模型问题,本文提出一种基于最优控制的模糊控制器的设计方法,采用状态变量融合技术,将模糊控制器的维数由6维降到2维,并通过不断调试量化因子来提高模糊控制器的精度;同时,以Matlab Simulink为平台,建立了二级倒立摆系统仿真模型,并进行仿真分析。仿真结果表明,模糊控制很好地实现了倒立摆的稳定性控制,而且在系统存在噪声的情况下也能较好的完成控制任务;减少了模糊控制器的推理规则数,很好地解决了模糊规则爆炸问题。该研究超调量小,调节时间短,鲁棒性强,证明所提出的控制策略可行,因此具有很好的应用前景。     

一级倒立摆系统摆上舞蹈控制

倒立摆是一个典型的高阶次、多变量、非线性的不稳定系统.研究一级倒立摆系统摆上舞蹈控制器设计,实现了摆杆的摆起控制、稳定控制、小车任意位置控制、"快四一慢四"姿态控制和摆杆超级大旋转控制等.应用软切换的控制方法防止了在摆起控制器及平衡控制器切换时的剧烈抖动作用.为避免实际运行过程中小车撞墙现象的发生,设计了PID控制器来对小车的位置进行限制.基于直线一级倒立摆系统完成了摆上舞蹈的实物控制.     

倒立摆微机控制装置

本文介绍了一个倒立摆微机控制装置的设计方法。在本设计中,TP-801单板机作为控制器,其软件与PWM放大器配合,直接由伺服电动机对不稳定的被控对象——倒立摆进行控制,省去了D/A转换器。试验证明,设计是成功的。     

二级倒立摆新型模糊控制策略的研究

阐述了二级倒立摆的一种新型模糊控制策略——分层模糊控制方法．该方法将二级倒立摆的多个状态变量分解为子系统，设计下层模糊控制器对其控制，上层模糊控制器负责整个系统的协调和管理，实现稳定控制．实验结果表明：分层模糊控制的模糊规则少、收敛速度快、控制效果好，具有较强的实用性。     

模糊预测函数控制在倒立摆上的应用研究

为了实现倒立摆系统控制的快速性和稳定性的有机结合,提出将近年来出现的模糊预测函数算法运用于倒立摆系统之中的控制方案,采用预测函数控制建立的模型输出对实际模型输出进行补偿,从而设计了倒立摆的模糊预测函数控制器,并进行了计算机仿真和实时控制.结果表明,在抑制外部扰动和实时控制性方面,可以达到较为满意的控制效果,具有较强的鲁棒性.     

Intelligent PID controller based on ant system algorithm and fuzzy inference and its application to bionic artificial leg

A designing method of intelligent proportional-integral-derivative(PID) controllers was proposed based on the ant system algorithm and fuzzy inference. This kind of controller is called Fuzzy-ant system PID controller. It consists of an off-line part and an on-line part. In the off-line part, for a given control system with a PID controller,by taking the overshoot, setting time and steady-state error of the system unit step response as the performance indexes and by using the ant system algorithm, a group of optimal PID parameters Kρ, Ti^* and Td^* can be obtained,which are used as the initial values for the on-line tuning of PID parameters. In the on-line part, based on Kρ, Ti^* and Td^* and according to the current system error e and its time derivative, a specific program is written, which is used to optimize and adjust the PID parameters on-line through a fuzzy inference mechanism to ensure that the system response has optimal transient and steady-state performance. This kind of intelligent PID controller can be used to control the motor of the intelligent bionic artificial leg designed by the authors. The result of computer simulation experiment shows that the controller has less overshoot and shorter setting time.     

网络化不确定模糊系统的混杂状态反馈控制

针对一类网络化不确定模糊系统,研究了在单包传输且没有丢包情况下的稳定控制问题。假设存在有限个备选的控制增益己知的模糊状态反馈控制器,在每个控制器均不能镇定系统的情况下,使用控制器切换技术及多Lyapunov函数方法,给出切换律设计和使系统渐近稳定的矩阵不等式条件,并将此条件转化为求解线性矩阵不等式（LMIS）问题。最后仿真结果表明方法的有效性。     

基于参数自调整模糊控制的交流闭环调速系统

近年来,模糊逻辑或模糊集理论在电力电子技术和微机控制技术的应用领域得到了广泛的研究,在分析常规ＰＩＤ、模糊控制和复合模糊控制等几种方案的基础上,提出了一种基于参数自调整模糊掏器的交流闭环调速系统的调 速系统的设计方法,详细讨论了在参数自调整模糊控制器中使用的模糊控制表和模糊高速表的设计方法,详细讨论了在参数自高速模糊控制器中使用的模糊控制表和模糊调整表的设计步骤。仿真和实验结果证明了该方案能克服传     

三维模糊控制系统及其计算机仿真

模糊控制是８０年代取得较大发展的一门较为人的学科,然而现在一般模糊控制系统大都采用二维的模糊控制形式,这就使得其在某些方面的应用并不能满足要求,为此提出一种新的模糊控制形式－－三维模糊控制,以期提高控制性能。从模糊控制的基本原理出发,介绍了模糊控制器建立的基本过程,以及从二维模糊控制器到三维模糊控制器的实现方法;另外设计了相应的计算机模拟仿真软件、并给出了仿真结果,可用于科研,也可用于教学实践     

PID控制系统和模糊自适应PID控制系统的研究及比较

首先介绍了PID控制系统的工作原理,因PID控制器结构简单、实现简单,控制效果良好,所以已得到广泛应用。但当控制对象变化时,控制器的参数难以自动调整。为了使控制器具有较好的自适应性,可以采用模糊控制理论的方法来实现控制器参数的自动调整。模糊PID控制系统就是模糊理论与传统的PID控制器的结合。最后以一控制对象为例,对该两种方式的控制进行了仿真和比较,并得出了相应的结论。     

改进的加热过程模糊自调整PID算法及仿真分析

为解决工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变的非线性受控对象难于控制的问题,提出一种改进的控制算法。该算法采用1个单输入3输出的模糊控制器结构代替3个单输入单输出模糊控制器结构,通过Mam—dani模糊推理运算自调整PID（Proportional Integral Derivative）参数,并结合Smith预估补偿控制作用,优化系统动态响应指标,改善了控制器性能。将其应用于注塑机加热过程的温度控制中,并与常规PID控制器和Smith预估PID控制器比较。仿真结果表明,该控制器各项性能均好于其他两种控制器,调节时间为420s,超调量和稳态误差均为0,具有抗干扰性强和鲁棒性好等优点,为进一步改善注塑机加热过程的实际控制性能提供了理论依据。     

直驱式永磁同步风电系统变桨距控制算法研究

以直驱式永磁同步风电系统为研究对象,在各部分数学模型的基础上,建立了整个风电系统的模型。基于此模型,考虑到风电机组非线性强、转动惯量大导致变桨距控制困难的问题,提出了基于模糊自适应PID和模糊前馈结合的变桨距控制算法并对该算法进行了仿真。仿真结果表明,当风速高于额定风速时,该控制算法能有效地控制风电机组的输出。最后在相同风速条件下比较了该控制算法与模糊控制算法、传统的PID控制算法的控制效果。比较结果表明,当风速高于额定风速时,虽然3种控制算法均能控制风电机组的输出,但是与模糊控制算法和传统的PID控制算法相比,本文提出的算法具有更好的稳定性和动态特性。     

Transient Air-Fuel Ratio Control in a CNG Engine Using Fuzzy Neural Networks

The fuzzy neural networks has been used as means of precisely controlling the air-fuel ratio of a leanburn compressed natural gas (CNG) engine. A control algorithm, without based on engine model, has been utilized to construct a feedforward/feedback control scheme to regulate the air-fuel ratio. Using fuzzy neural networks, a fuzzy neural hybrid controller is obtained based on PI controller. The new controller, which can adjust parameters online, has been tested in transient air-fuel ratio control of a CNG engine.     

一类基于PI/PD的非线性模糊控制器的结构解析

对具有非线性模糊输入集的模糊控制器进行了输入输出结构的研究。基于一般的模糊控制器,证明了模糊控制器与线性PID控制器相联系的解析结构,揭示了模糊控制器在应用中比线性PID控制器优越的机理,提供了根据它们之间的增益关系设计稳定的模糊控制系统的一种方法。仿真结果证明其控制效果优于一般的非线性PI/PD控制。