在未知环境中基于模糊逻辑的移动机器人行为控制

本文介绍了一种在未知环境中基于模糊逻辑的移动机器人行为控制方法．传统的行为控制方法存在两个弱点：①行为不易描述；②多个行为之间的冲突和竞争难以协调．这篇文章的主要思想是将模糊逻辑控制与行为控制相结合致使这两个问题得到有效的解决．仿真实验结果表明：所提的方法通过多个行为如避障边沿行走和目标导向的融合，能够有效地对机器人在复杂和未知环境中导航．另外，该方法还适用于多传感器的融合与集成．     

基于模糊逻辑行为融合路径规划方法

采用基于模糊逻辑的路径规划方法,提出了一种在未知环境中基于模糊逻辑行为融合路径规划方法,设计了移动机器人路径规划方案,并介绍了该控制器的结构组成和设计过程.将模糊逻辑控制和行为控制相结合,构建了一个由避障行为、目标导向行为、模糊行为监督器组成的基于模糊逻辑行为控制的路径规划器.仿真研究和实验结果表明了避障方法的有效性和可行性.     

未知环境下基于行为控制的智能车辆路径规划研究

应用模糊逻辑方法,提出了一种在未知环境下基于行为控制的车辆路径规划算法.利用嵌入式计算机PC104构建了智能车的硬件系统,通过DSP控制多只超声波传感器来获取外部环境.路径规划中设计了避障行为和趋向目标点2个基本行为,采用了行为仲裁和行为融合两种方法进行行为决策.通过仿真对比了两种决策方法的优缺点,同时证明了路径规划算法的有效性.把基于行为仲裁的模糊避障算法应用到试验用车的实际避障中,取得了满意的效果.     

基于模糊神经网络的通用模型自适应控制

自适应控制是一种提高系统鲁棒性的有效方法。模糊神经网络具有了模糊逻辑和神经网络两者的优点,结合模糊神经网络（Fuzzy Neural Network—FNN）自适应控制策略和通用模型控制（Common Model Control—CMC）方法,以此来实现被控对象的逆控制,提出了基于模糊神经网络的通用模型自适应控制（FNNC—CMAC）。此控制方法参考轨迹是一条典型二阶曲线,仿真结果验证了鲁棒性,与基于模糊神经网络的通用模型控制及基于模糊逻辑的通用模型自适应控制相比,其控制性能更好。     

基于模糊逻辑的一类非线性系统直接自适应控制

针对一类连续非线性不稳定系统,基于模糊逻辑提出了一种新的自适应跟踪控制方法,在此方法中,控制器由两部分组成：模糊逼近控制器（FAC）和模糊滑模补偿控制器（FSMCC）,其中,FAC利用模糊逻辑系统全局逼近理论控制器,FSMCC用于全局补偿逼近误差和系统的不确定性及消除外部干扰的影响,整个闭环控制系统在Lyapunov意义下全局渐进稳定踊跃误差收敛于零的某一领域内,最后通过示例验证了本方法的有效性。     

采用模糊控制算法设计的一种光盘机伺服控制器

本文介绍一种用模糊逻辑实现光盘驱动器复合控制的方法．模糊逻辑控制（ＦＬＣ）特别适合复合调节器的控制．复合调节器与许多问题有关．粗控和精控的方式差别很大，而精控又受行程的限制。这些问题用传统的线性或非线性理论都难以处理；而ＦＬＣ为解决这些问题提供了一个简单易行的方法。不同算法的模糊控制结果显示，混合控制算法更优越．它表明，模糊控制方法可以把磁道存取与道跟踪中常用的两级控制合并。     

基于模糊逻辑的智能股票投资模型

模糊数学已经被大量地应用于工业控制,本文根据证券市场上投资者的思维过程与模糊逻辑的相似性,尝试把模糊学引入股票市场投机行为的控制,模拟股票市场上投资者的股票买卖行为,旨在探索一种基于模糊逻辑的自动股票投机和投资逻辑,可以为股票软件开发提供理论依据和逻辑模型,建立在模糊逻辑基础上的股票软件可以引导投资者避免追涨杀跌,从而有利于股市稳定而健康地发展.     

模糊神经系统的典型结构

１引言把模糊逻辑（ＦＬ）和神经网络（ＮＮ）结合起来对控制对象实施模糊控制（ＦＣ）,还是最近几年的事。这种结合构成的智能系统就是模糊神经系统。模糊控制系统按照结构可以划分成ＰＩＤ基本型、自组织、自校正、自学习、专家等５种控制类型,而神经网络又有误差修正...     

模糊逻辑控制与其它自动控制方法

本文对线性动力学过程控制中的模糊控制算法与其它传统控制方法（ＰＩＤ方法、最优控制方法）进行比较分析。第一部分采用不同控制方法的系统，同时考察了模糊逻辑控制器（ＦＬＣ）设计中各种参数对系统的影响；第二部分对三种类型的控制器的性能指标及鲁捧性进行分析比较。     

风机盘管空调器的模糊变频控制

一种利用单片机实现的风机盘管空调器模糊变频控制器的硬件和软件设计。该控制器集模糊逻辑控制和数字式正弦波脉宽调制变频控制于一体,可自动调节风机转速和供冷（热）水量。     

风机盘管空调器的模糊变频控制

本文介绍了一种利用单片机实现的较为经济的风机盘管空调器模糊变频控制器的硬件和软件设计,该控制器集模糊逻辑控制和数字正统波脉宽调制（ＳＰＷＭ）变频控制于一体。可自动调节风机转速和供冷（热）水量,保持室内温度稳定,节约能耗。     

基于组合相关函数的AltBOC（15，10）信号的无模糊跟踪方法

针对由于自相关函数的多峰性质导致的交替二进制偏移载波（AltBOC）（15,10）信号的跟踪模糊问题提出一种基于组合相关函数的无模糊跟踪方法。首先设计了两个特殊的本地信号,然后通过码跟踪环路实现本地参考信号与接收信号的相关运算,从而获得两个互相关函数,最后将这两个互相关函数相乘以获得无模糊相关函数来消除模糊问题。分析了该方法的热噪声跟踪精度以及抗多径干扰性能,结果表明：1）该方法实现了无模糊跟踪;2）其跟踪精度介于类二进制相位键控（BPSK Like）方法和伪相关函数（PCF）法之间,当载噪比大于40 dB·Hz时跟踪精度与PCF方法相当;3）当多径延迟大于0.1个码片时,多径误差明显小于BPSK Like方法和PCF方法。     

基于组合相关函数的AltBOC（15，10）信号的无模糊跟踪方法

针对由于自相关函数的多峰性质导致的交替二进制偏移载波（AltBOC）（15，10）信号的跟踪模糊问题提出一种基于组合相关函数的无模糊跟踪方法。首先设计了两个特殊的本地信号，然后通过码跟踪环路实现本地参考信号与接收信号的相关运算，从而获得两个互相关函数，最后将这两个互相关函数相乘以获得无模糊相关函数来消除模糊问题。分析了该方法的热噪声跟踪精度以及抗多径干扰性能，结果表明：1）该方法实现了无模糊跟踪；2）其跟踪精度介于类二进制相位键控（BPSK Like）方法和伪相关函数（PCF）法之间，当载噪比大于40 dB·Hz时跟踪精度与PCF方法相当；3）当多径延迟大于0.1个码片时，多径误差明显小于BPSK Like方法和PCF方法。     

动态模糊逻辑（DFL）在问题求解中的应用研究

问题求解是人工智能中的一大类问题。本文基于动态模糊逻辑（ＤＦＬ）,以动态模糊（ＤＦ）冰生式作为问题的表示方法,用动态模糊（ＤＦ）与／或语义图来分析问题的特征。     

基于DFL的模糊缺省推理研究

统计缺省理论是经典缺省逻辑（Reiter缺省）的推广,借助错误参数ε,允许我们在标准的推理统计中模型化普遍的推理模式。本文针对研究对象以及它们之间的动态模糊性,提出了基于动态模糊逻辑（DFL）的模糊缺省推理,并通过算子语义的方法计算模糊缺省扩充。     

基于遗传模糊控制的多机器人避碰规划

设计了一种基于遗传算法优化的模糊逻辑控制的多机器人避碰规划方法,采用简化的三层行为结构:躲避机器人、躲避静态障碍物和趋向目标点,三个行为分别独立推理,将不同传感器信息作为输入,机器人动作作为输出,再通过优先级和加权的方法对三个行为输出进行综合.随后,针对模糊控制中构造全部的模糊规则比较复杂的问题,采用遗传算法对模糊规则的隶属度函数宽度和中心值进行优化,实现模糊控制器的离线自寻优,得到一组最优参数.从最终的仿真效果看,通过遗传算法优化提高了机器人的自导航性能.     

宽带网中基于正则化模糊神经网络的连接接纳控制

提出了一种宽带网络中基于模糊神经网络的连接接纳控制（CAC）方法,结合了模糊逻辑的语言控制能力和神经网络的自学习能力,通过合理地选择输入语言变量和设计模糊规则学习结果,以使CAC对连接的接受／拒绝作出正确决定,并保证服务质量（QoS）。仿真结果表明,与现有的各种CAC相比,该方法可获得更高的资料利用率,更大的吞叶量和更低的信元丢失率。     

面向脑控车辆的模糊融合控制方法研究

脑控车辆（brain-controlled vehicle,BCV）是指利用脑机接口（brain-computer interface,BCI）解析驾驶员的脑电信号（electroencephalogram,EEG）从而获得控制命令的车辆,其性能受BCI本身性能影响很大。目前,BCI的识别准确率、可识别分类的指令数都受限,并且其指令识别时间较长,因此仅靠脑电信号控制的车辆,其控制性能并不理想。针对在BCI性能受限的情况下提高脑控车辆的控制性能这一问题,基于模糊逻辑,提出了一种模糊脑控融合控制的方法：基于模糊离散事件系统（fuzzy discrete event system,FDES）监督理论对于驾驶员给出的脑控指令的正确程度进行监督评估;同时基于模糊逻辑设计一个自动控制器根据车辆当前状况进行模糊推理得到自动决策;根据评估后驾驶员指令的正确程度与自动决策进行二次模糊推理,对自动决策作出更符合人意图的调整,得到最终决策。为证明所提方法的有效性,采用一种新型的SSVEP（steady-state visual evoked potential）型脑机接口设备。并基于此平台,设计了后续实验,验证了所提出的方法能够在BCI性能受限的情况下提高脑控车辆的控制性能。     

基于模糊理论的变结构控制及其在开关磁阻电机驱动上的应用

本文提出了基于模糊理论的变结构控制（FSMC）方法,通过在变结构控制中引人模糊逻辑,FSMC方法能够结合模糊控制和变结构控制方法的优点,补偿开关磁阻电机的非线性,提高系统对外扰和参数变化的鲁棒性,而且还能有效地减少开关磁阻电机驱动时的转矩脉动和滑膜控制的振颤.一系列计算机仿真和实验结果表明FSMC方法优于传统的滑膜控制和PI控制,验证了FSMC方法的上述优点.     

模糊错误逻辑事物分解转化联结词

本文主要给出了模糊错误逻辑事物分解转化联结词所涉及的概念与运算,对模糊错误逻辑事物分解转化联结词与外延联结词（合取∧、析取∨、不相容析取∨^bxr等）的关系,以及模糊错误逻辑事物分解转化联结词与内涵联结词（不只否定┐bz、不尽否定┐bj、不限否定┐bx、不断否定┐bd等）的关系进行研究,探讨了模糊错误发生的原因和机机制,以及模糊错误的传递和转化方式的规律。研究表明模糊错误逻辑的事物分解转化联结词可用来描述和推导S（t）变化的逻辑规律。