一类非线性多时滞系统的模糊控制器设计

针对一类利用Takagi—Sugeno模糊模型构建的具有多时滞特征的非线性系统，研究其稳定性问题和参数化控制器设计方法．基于Lyapunov稳定性分析理论，采用状态反馈控制方法导出了稳定化模糊控制器存在的充分条件，并利用线性矩阵不等式方法将其转化为多变量的凸优化问题，从而给出了无记忆模糊控制器的设计和参数求解方法．数值仿真实验验证了这种控制器设计方法的有效性和理论结果的正确性．     

一种基于融合函数的二级倒立摆模糊控制器设计

采用模糊控制理论研究二级倒立摆控制问题。设计融合函数以降低模糊控制器输入变量维数,引入一种与系统动态性能密切相关的性能指标,提出应用混沌优化算法优化加权矩阵来提高控制系统的性能。本方案在实物二级倒立摆上进行了实验,结果证明该设计方法有效。     

混沌粒子群优化的模糊神经PID控制器设计

针对常规PID控制的线性局限性及传统模糊控制和模糊PID控制中积分误差规则难以获取,系统存在稳态误差的问题,提出一类以模糊神经网络和PID神经网络组成的模糊神经PID控制器．以整个神经网络的权值为优化参数,利用基于混沌策略的粒子群全局优化算法离线优化和误差反传算法在线调整相结合的方法获得控制器参数,并设计了混沌优化与粒子群结合的两步方案．仿真结果表明:与传统PID、模糊、模糊PID控制相比,系统的瞬态和稳态性能有了明显提高,且保持了一定的鲁棒性及高跟踪精度．该方法有效地拓展了PID控制的使用范围,并为智能方法与PID控制的结合提供了一种新的参考方案．     

模糊隶属度函数的遗传优化

模糊控制的成功应用依赖于一系列参数,例如隶属度函数,这些参数通常是主观设定的。该文提出了一种基于RGA的遗传优化算法来实现隶属度函数的生成和优化,克服了输入和输出变量隶属度函数参数设计的主观性和盲目性。通过在模糊控制器进行仿真比较研究,结果表明模糊控制器经过优化后控制品质有较大的改善和提高。     

参数不确定异结构混沌系统的自适应同步控制

针对一类参数未知的不确定混沌系统,将自适应方法与非线性反馈方法相结合,实现了异结构混沌系统的自适应同步控制.基于Lyapunov稳定性理论,设计了自适应控制器和参数自适应律.采用所设计的自适应控制器和参数自适应律,在一定的条件下,可以实现参数不确定异结构整数阶混沌系统的大范围渐近同步.为了减小控制所需的能量,对控制系数k0引入自适应估计,优化控制系数.计算机仿真结果进一步验证了所设计方法的有效性和可行性.     

基于DSP他励直流电机模糊PID控制器仿真研究

针对他励直流电机调速系统参数模型的非线性、时变性,常规PID控制器参数离线整定带来的非优化的问题,提出一种基于DSP的模糊PID控制器算法,以电流反馈误差及误差的变化率作为模糊控制器的输入变量,采用参数自整定的模糊PID控制器实现PID参数在线优化。以DSP开发系统作为仿真平台,将他励直流电机传递函数转换为差分方程,构成基于模糊PID控制器的数字闭环他励直流电机仿真系统。利用DSP高速运算能力进行在线仿真,观察常规PID控制器和模糊PID控制器产生的系统输出波形。CCS2.0和MATLAB仿真实验表明：模糊PID控制器基本实现输出无超调,系统阶跃响应的上升时间和调整时间均比常规的PID控制器阶跃响应的小。模糊PID控制器应用于他励直流电机调速系统中,控制性能明显高于基于常规PID的调速系统。     

氧乐果合成反应温度的模糊神经网络控制方法

氧乐果合成反应温度控制过程具有参数时变、非线性、大滞后等特点,采用传统的控制方法难以达到预期的控制效果。针对此问题,文章设计了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。首先确定与模糊系统结构等价的神经网络,从而将模糊控制规则和隶属函数的参数搜索优化问题转化成网络参数优化问题;其次利用改进的遗传算法实现网络参数快速全局寻优,从而提高控制器性能。仿真结果表明,优化后模糊神经网络控制器对一类具有参数时变、时滞、非线性的系统具有良好的控制性能。     

基于观测器的永磁同步电机模糊自适应混沌控制

针对混沌现象能够影响永磁同步电动机驱动系统稳定性的问题,本文根据模糊自适应控制和反步设计法的原理,研究了具有不确定参数的永磁同步电动机混沌系统位置跟踪控制,设计了一种新型的降维观测器来估计系统的转子角速度,并利用模糊逻辑系统对永磁同步电动机混沌系统中的非线性函数进行逼近,同时采用反步设计方法,构造了模糊自适应控制器,并在Matlab环境下进行仿真。仿真结果表明,该控制方法能够避免永磁同步电动机出现混沌现象,确保系统可以快速跟踪期望的信号,并对永磁同步电动机混沌系统进行有效控制,该控制策略能够克服永磁同步电动机参数不确定性的影响,实现了对永磁同步电动机的位置跟踪控制。该研究具有实际应用价值。     

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。     

进化规划用于模糊控制器优化设计

为了避免模糊控制器设计过程中参数的大量调试工作,并使其获得良好的控制性能,采用了进化规划方法对模糊控制器的参数进行优化。仿真结果证实：进化规划方法寻优速度快,计算量小,基于进化规划方法的模糊控制器对各种扰动均有较好的响应特性。     

Fuzzy controller based on chaos optimal design and its application

In order to overcome difficulty of tuning parameters of fuzzy controller, a chaos optimal design method based on annealing strategy is proposed. First, apply the chaotic variables to search for parameters of fuzzy controller, and transform the optimal variables into chaotic variables by carrier-wave method. Making use of the intrinsic stochastic property and ergodicity of chaos movement to escape from the local minimum and direct optimization searching within global range, an approximate global optimal solution is obtained. Then, the chaos local searching and optimization based on annealing strategy are cited, the parameters are optimized again within the limits of the approximate global optimal solution, the optimization is realized by means of combination of global and partial chaos searching, which can converge quickly to global optimal value. Finally, the third order system and discrete nonlinear system are simulated and compared with traditional method of fuzzy control. The results show that the new chaos optimal design method is superior to fuzzy control method, and that the control results are of high precision, with no overshoot and fast response.     

基于T-S模糊模型的水轮机调节系统辨识

针对水轮机调节系统的复杂性、非线性和难以用明确数学模型表达的特点,建立了该系统的T-S模糊模型.考虑到T-S模糊模型的结构与参数间的密切关联性,提出基于混沌优化策略的结构和参数一体化辨识.该方法用混沌优化策略辨识模型的前件参数,用最小二乘法辨识模型后件参数,实现了模糊模型结构的自适应优化.试验结果表明,该T-S辨识模型具有较高的辨识精度及较强的泛化能力,实现了水轮机调节系统的有效辨识.     

混沌自调整模糊PID控制器的研究与应用

模糊控制器中的控制规则一般都是人们对在控制过程中所认识的模糊信息的归纳与总结,这往往都伴有主观因素,使得其在高阶次、时变性及随机干扰等情况下对被控系统的控制效果不完善.针对这一问题,提出了基于混沌理论优化自适应模糊PID控制器中的可调整因子的算法.仿真结果表明,改进后的模糊PID控制器在超调量、调节时间上均有改善,说明此控制器具有更加良好的动静态性能.     

用遗传算法对模糊量的隶属函数进行优化

在模糊控制器设计中，模糊规则的确定以及模糊变量隶属函数的选取都是非常重要的，隶属函数的形状、模糊划分的覆盖范围对模糊推理有很大影响，实际设计时隶属函数的确定往往需要反复试凑．文章目的是解决在控制规则已知的情况下语言变量最佳覆盖范围，及隶属函数优化．采用遗传算法对各模糊变量的隶属函数进行二进制编码和优化计算，可以得到隶属函数覆盖范围的最优划分．结果表明这种方法可以求得全局最优。     

用遗传算法对模糊量的隶属函数进行优化

在模糊控制器设计中,模糊规则的确定以及模糊变量隶属函数的选取都是非常重要的,隶属函数的形状、模糊划分的覆盖范围对模糊推理有很大影响,实际设计时隶属函数的确定往往需要反复试凑.文章目的是解决在控制规则已知的情况下语言变量最佳覆盖范围,及隶属函数优化.采用遗传算法对各模糊变量的隶属函数进行二进制编码和优化计算,可以得到隶属函数覆盖范围的最优划分.结果表明这种方法可以求得全局最优.     

模糊熵权法和CCPSO算法的含风电场电力系统多目标无功优化

研究了含双馈风电机组的电力系统多目标无功优化问题,分析了双馈风电机组的无功特性,将风电场作为连续的无功调节手段参与电力系统无功优化. 提出一种基于模糊商权法和组合混沌序列动态粒子群算法（CCPSO）的多目标无功优化方法. 利用模糊熵权法解决主观权值和客观权值的缺陷,建立以静态电压稳定浴度、节点电压和有功网损为目标的含风电场多目标无功优化决策模型. 针对利用传统粒子群算法进行求解时,易出现局部收敛等问题,结合Chebyshev映射和Logistic映射,在粒子初始化过程中运用一种组合混沌映射,增强初始粒子的均匀性,同时将Logistic混沌优化引入到算法寻优过程中,使算法全局寻优能力得到加强. 以IEEE14节点系统为例进行仿真实验,验证所提方法的有效性和实用性.     

基于模糊控制的不确定混沌系统终端滑模同步

针对非匹配不确定混沌系统,提出一种直接自适应模糊滑模同步方法。通过设计滑模切换面,并将其作为模糊控制系统的唯一输入,模糊控制器的参数依滑模趋近条件在线确定,使得同步跟踪误差渐进到零点。本文方法简化了常规模糊控制结构的复杂性,削弱了滑模控制的抖振程度,并且同步时间较短,对参数不确定性及外干扰具有较好的鲁棒性。最后通过仿真实验证明了本文方法的有效性。     

融合遗传算法的模糊控制器设计

通过了解模糊控制器优化的原理,对遗传算法进行改进,提出一种新的基于遗传算法的优化算法,并将其应用到模糊控制器设计当中．以工业过程控制为对象,通过二阶系统模型的计算机仿真,表明改进后的遗传算法比原始算法有更好的控制性能,可实现模糊控制规则的自校正和量化因子的寻优,方法简单、有效,对模糊控制器的工程设计有很大的实用性．