汽车半主动悬架神经模糊融合网络控制

针对汽车半主动悬架模糊控制器的模糊控制规则无法有效调整的问题,建立了两自由度1/4车辆模型.利用白噪声模拟路面激励并作为系统的输入,将人工神经网络与模糊逻辑控制相融合,采用人工神经网络模拟模糊控制过程,实现了模糊规则的自适应调整.将直接控制力作为参考控制力对神经网络进行训练,输出控制力结合开关控制策略实现悬架的半主动控制.仿真分析表明,神经模糊融合网络控制器相对于模糊控制器和被动悬架,使悬架性能得到了显著的改善.     

模型不确定时滞欠驱动AUV的模糊变结构控制

为了实现具有时变水动力系数、未建模动态和时滞等不确定性的欠驱动自主水下航行器的鲁棒控制,以变结构控制的切换函数及其变化率为模糊控制器的输入,以变结构控制律的变化率为模糊控制器的输出设计了一个模糊变结构控制器;为了得到更好的性能,引入了压缩扩张隶属度函数,设计一定的模糊规则自适应地调整模糊控制器中的比例因子和量化因子;将该控制器和模糊变结构控制器,准滑模控制器进行了仿真对比,证明本文设计的控制器有更好的性能;最后基于该控制器对具有水动力系数不确定性,未建模动态和控制输入时滞的AUV运动模型进行了数值仿真,结果表明该控制器有很强的鲁棒性,而且控制成本很小,只在某些情况有极弱的抖振.     

渠道运行自调整模糊控制系统设计与仿真

设计了一种渠道自调整模糊控制器,它能根据水位偏差 e和水位偏差变化率ec 的实时变化,通过自调整因子对模糊控制规则进行在线自动调整. 建立了一单渠段实验渠道,并采用 Matlab软件仿真。结果表明,采用自调整模糊控制器,系统响应加快,在抗干扰能力和参数变化时的适应性方面都优于普通模糊控制器,且有更好的动态性能和稳态性能.     

变论域模糊和Smith预估的免疫PID控制研究

针对具有时变、纯滞后的非线性系统,结合变论域自调整模糊和Smith预估控制方法,提出了一种新的基于变论域模糊和Smith预估的免疫PID控制器.通过改变模糊输入和输出变量的论域,使论域自调整模糊控制器用较少的控制规则实现了较高精度的控制,同时使用预估器预先估计出过程在基本扰动下的动态特性,使调节器提前动作,从而明显地减少超调量.Matlab仿真表明所设计的控制系统在稳定性、准确性方面优于免疫PID控制器.     

实时修正函数模糊控制器组合优化设计

为了进一步优化模糊控制器的控制参数，以便实时地调整控制规则，提出其自适应能力，提出了一种具有5个控制参数的自调节模糊控制器。通过模拟退火算法离线组合优化5个参数，并引进一个具有惯性特性的实时自调节修正函数α（e,γ），根据动态过程的误差在线调整模糊控制器的规则，从而显著地提高其控制性能。通过对一阶、二阶及非线性对象的大量仿真结果对比表明，本控制器不仅可以实时调整控制规则，而且具有响应快、超调小（或无超调），稳态精度高等优点。     

基于模糊自适应PID的主汽温控制系统

为了改善传统串级PID主汽温度控制系统的控制效果,提出了采用模糊自适应控制器的串级主汽温控方案.主调节器采用模糊自适应PID控制器,副调节器采用传统PID调节器.利用模糊规则,主调节器PID参数可根据误差信号动态调整.仿真结果表明,该系统在机组负荷较大范围变化时,其控制品质优于传统PID串级控制系统.     

改善模糊控制器动态特性的方法研究

分析影响模糊控制器动态性能的若干因素,提出了相应的解决方法,最后通过大量仿真验证了控制器规则设计、隶属函数的选取、比例因子的调整、解模糊策略的确定对提高ＦＣＳ的控制质量有重要意义。     

基于遗传算法和自适应的印刷色彩模糊控制

针对印刷过程中被控对象因受工作环境影响而具有大滞后性、模型不确定性和时变性的特点,在满足色彩质量要求的情况下,为了尽量减少印刷调整次数,首先,基于印刷色彩质量控制的理论模型设计了T-S型模糊控制器;然后,采用遗传算法对模糊控制器的初始控制规则进行优化,使初始控制规则更逼近理论模型;最后,针对1次模糊控制产生的大误差提出了控制规则的自适应调整方法.实例分析证明:调整方案有效,从理论上实现了对印刷机进行不超过2次的调整,就可使色彩质量满足要求,提高了系统的控制精度,可用于指导实际印刷过程.     

非线性解析模糊控制及在水电机组控制中的应用

在解析模糊控制器的基础上,引入非线性函数建立了一种新的模糊控制器,讨论了所论模糊控制器的规则和参数在线调整方法.建立了所论模糊控制器的控制参数与常规PID控制器参数间的关系.最后给出了其在水电机组控制系统中的应用.仿真研究表明:所论模糊控制器可以显著提高水轮机调速系统的动态性能.     

二级倒立摆的动态加权模糊控制

针对快速、多变量、强非线性、绝对不稳定特性的二级倒立摆系统,运用基于目标的动态加权模糊控制器对其进行控制,通过模糊推理得到加权系数动态连接各个子目标模糊控制器,使多个子目标模糊控制器在控制过程中既相互竞争又相互协调。解决了一般模糊控制在控制多变量系统时出现的规则组合爆炸问题,大大减少了模糊控制器的规则数,有利于利用专家经验。利用Matlab提供的良好的人机交互界面和功能完备的模糊逻辑设计工具,结合Simulink开放式的、动态的图形化仿真环境,使复杂的模糊控制系统的仿真过程大大简化,缩短了开发周期。实验结果表明该方案控制效果好,鲁棒性强。     

城市主干道的多路口模糊协调控制

首先提出一个简化的交叉路口交通流模型,然后从系统的角度提出了一种区别于传统信号协调控制的新算法。模仿交警指挥时的判断决策过程,设计了一种基于相序优化的模糊控制器。进行交通控制时,采用模糊控制器和相序优化器联合控耕。前者用来决定改变当前绿灯相位时刻,后者从相序中根据优先权的大小决定下一个放行相位。仿真研究表明,控制效果良好。     

城市交通单交叉口两级模糊控制器的设计

针对交叉口信号灯模糊控制器的特点,采用分级的模糊控制器,有效地减少了控制规则数,使控制规则的选取更加容易。同时,为了使设计的控制器更加符合实际交通状况,设计的控制器不仅优化相序,而且优化绿灯配时。通过仿真证明,该系统能有效地提高交叉口的通行能力,减少车辆延误。     

道路交叉口信号的模糊神经网络控制

应用模糊神经网络对交通系统进行控制是一种新的尝试，它可以充分发挥模糊逻辑和神经网络的优势，实现更为有效的控制。提出了一种基于模糊神经网络的道路交叉口交通信号控制方法，根据两相位的关键车流信息来决定绿灯延长时间，形成控制策略。仿真结果表明，与传统的定时控制方法相比，所提出的神经网络控制方法在车辆平均延误时间和排队长度方面都有较大改进，该方法有效、可行。     

基于模糊逻辑的过饱和交叉口定周期配时方案优化

引入模糊逻辑模拟高峰时段过饱和交叉口处交通信号控制器的逻辑,基于车辆排队长度给出了绿灯延长时间的模糊逻辑规则,计算出每个入口的有效绿灯时间,使用SimTraffic仿真软件对模糊逻辑的优化过程和传统的定时控制的效果进行对比。本文观测了北京市平乐园交叉路口高峰时段的交通流数据,通过延误指标的计算,基于模糊逻辑的优化方法比传统的定周期配时方法延误减少13.7%,具有较好的控制效果,对过饱和交叉口配时方法具有较好的普及意义。     

ACS algorithm-based adaptive fuzzy PID controller and its application to CIP-Ⅰ intelligent leg

Based on the ant colony system(ACS)algorithm and fuzzy logic control,a new design method for optimal fuzzy PID controller was proposed.In this method,the ACS algorithm was used to optimize the input/output scaling factors of fuzzy PID controller to generate the optimal fuzzy control rules and optimal real-time control action on a given controlled object.The designed controller,called the Fuzzy-ACS PID controller,was used to control the CIP-I intelligent leg.The simulation experiments demonstrate that this controller has good control performance.Compared with other three optimal PID controllers designed respectively by using the differential evolution algorithm,the real-coded genetic algorithm,and the simulated annealing,it was verified that the Fuzzy-ACS PID controller has better control performance.Furthermore,the simulation results also verify that the proposed ACS algorithm has quick convergence speed,small solution variation,good dynamic convergence behavior,and high computation efficiency in searching for the optimal input/output scaling factors.     

交叉口交通信号控制的半实物仿真平台设计

针对交通信号控制技术与控制算法研究和试验的特殊需要,设计了交通信号控制半实物仿真平台,它由交通信号机原型机和仿真PC机上的仿真软件构成.交通信号机原型机基于RTLinux实时操作系统,运行交通信号控制算法,产生控制信号;仿真软件利用Marlab设计,虚拟交叉口场景,受原型机产生的控制信号的控制,并向原型机提供其控制软件必需的传感器数据,二者通过串口连接实现了硬件在回路中的仿真.     

基于遗传模糊算法的足球机器人射门动作控制

为了提高足球机器人的射门成功率，给出了一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门实现方法。通过建立一个多输入多输出模糊控制器，用一套模糊控制规则控制足球机器人在实时、动态环境中完成射门动作，并采用遗传算法优化模糊规则和隶属度函数，增强了模糊控制系统适应动态变化环境的能力。考虑了轮式移动机器人的运动模型，将更符合实际情况的左右轮速度作为模糊规则内输出。在仿真和全局视觉足球机器人平台上对该算法进行了验证，实验结果证明了方法的正确性。     

基于模糊理论的信号交叉口控制研究

介绍了一种信号交叉口的模糊交通控制方法和它的仿真结果．控制器从交通检测器获得信息，并根据专家知识库中的模糊控制规则优化信号配时，设计出适应交通变化的相位次序和相位长度．为了评价其实施效果，运用仿真技术，把设计控制方法和传统的交通控制方法进行比较．一个信号周期内车辆的排队长度被作为评价指标，结果显示，控制效果优于定时控制方法，并在交通量大时，还优于感应控制方法．     

干道交叉口交通信号的模糊控制设计

城市主干道往往承受着巨大的交通负荷，而干道交叉路口的交通流控制效果的好坏直接影响着整个城市的交通状况．以城市主干道交叉口为研究对象，提出了一种实用的交通流模糊控制算法．在现有的模糊控制算法的基础上，增加了绿灯延时终止算法，该算法通过对绿灯延时的细微调整，防止了不必要的绿灯延时，从而利用模糊逻辑对绿信比进行了优化．仿真结果表明，该控制方法比固定配时控制方法能更好地减少行车延误时间．     

干道交叉口交通信号的模糊控制设计

城市主干道往往承受着巨大的交通负荷，而干道交叉路口的交通流控制效果的好坏直接影响着整个城市的交通状况．以城市主干道交叉口为研究对象，提出了一种实用的交通流模糊控制算法．在现有的模糊控制算法的基础上，增加了绿灯延时终止算法，该算法通过对绿灯延时的细微调整，防止了不必要的绿灯延时，从而利用模糊逻辑对绿信比进行了优化．仿真结果表明。该控制方法比固定配时控制方法能更好地减少行车延误时间．