基于遗传算法的石膏纤维板厚度模糊控制器的优化及其仿真

模糊控制中隶属度函数的正确选择是模糊控制器设计的关键,它决定了模糊控制系统的动态、静态性能和控制效果.本文针对传统的获取隶属度函数方法的不足,采用遗传算法对其进行优化,从而使经过优化所获得的隶属度函数更加合理,并将其应用在石膏纤维板厚度控制中.最后经过仿真比较研究,结果表明优化后的模糊控制器的控制品质具有较大的改善和提高.     

铝电解模糊控制系统的研究与应用

本文提出了一种自适应模糊控制方法．并应用在铝电解控制系统中。该方法将模糊控制函数的优化和模糊控制系统增益自适应调整集中于一体，可大大改善系统的品质和适应能力。仿真结论及应用表明．这种新型的模糊控制方法取得了良好的控制效果。     

分形隶属度函数模糊控制

本文给出了分形隶属度函数的定义，提出了分形隶属度函数模糊控制思想，并利用分形隶属度函数模糊逻辑对四级倒立摆进行了仿真，取得了很好的控制效果。     

基于广义高斯函数的二阶非线性系统滑模控制

为了减小被控对象跟踪参考信号在边界的跟踪误差,针对不确定二阶非线性系统,并考虑到模糊控制中控制灵敏度对隶属度函数形状的要求,利用广义T-S模糊模型中广义高斯隶属函数本身对控制灵敏度的自适应性和广义T-S模糊系统,设计了自适应参数调节律和自适应模糊滑模控制器。克服和补偿了系统的建模误差,在不加监督控制和有界控制的情况下,有效地改善了控制系统在参考信号边界的跟踪性能。比较采用高斯隶属函数的T-S模糊模型,基于广义T-S模糊模型的控制系统在闭环稳定的前提下使跟踪误差收敛到了一个更小的邻域。对倒立摆二阶子系统的仿真,实验表明跟踪性能改善的效果是明显的,证明控制器的设计是合理和有效的。     

城市交通信号两级模糊控制及其优化

提出一种面向城市交叉路口的交通信号两级模糊控制系统,其能够分散处理交通信息参数,有效减少模糊规则数,易于提取模糊规则,并实现相位顺序、绿信比和周期均随着交通状况的变化而自适应变化;并利用混沌优化对模糊控制器的隶属度函数进行优化搜索,从而提高交叉路口的通行效率,减少车辆的延误时间。     

计算模糊控制量的一种插值方法

文献［１］中的计算模糊控制量的插值方法与Ｅ、ＥＣ和Ｕ的模糊集的隶属度无关，本文提出了根据Ｅ和ＥＣ的模糊子集的隶属度进行插值的方法，该方法将Ｅｉ、ＥＣｊ和Ｕｋ分别定义为各自论域上的模糊划分，量化等级可以任意．内存只需存储控制规则和隶属度函数，计算复杂度与量化等级无关，便于采用调整隶属度函数的方法在线优化控制性能．     

模糊神经网络在转台系统中的应用研究

在自动飞行控制系统与惯性导航系统模拟试验中,飞行仿真转台控制系统性能的优劣严重影响了试验结果.为了研究自动飞行控制系统和惯性导航系统,将模糊神经网络自适应控制方法应用于飞行仿真转台中.该方法通过神经网络来实现模糊推理,利用神经网络的学习能力调整模糊隶属函数和控制规则,从而克服模糊控制精度不高和自适应能力差的缺点.仿真结果表明,该方法可以使飞行仿真转台具有高的定位能力和控制精度,操作失真度小及具有良好的动态性.     

基于遗传算法的污水处理模糊控制方法

模糊控制中的模糊推理规则和隶属函数的选取往往依据相关专家或技术人员的实际经验,对具有较强的非线性系统和未知动态环境条件下,其控制性能往往达不到很好的效果.使用遗传算法同时对隶属函数和模糊规则进行优化,从而使模糊推理规则和隶属函数的确定摆脱了人为经验的局限,提高了模糊控制的自适应能力.在此基础上设计出模糊控制器,并将其应用于污水处理溶解氧的控制中.实验结果表明,该控制器能够使溶解氧快速、准确地达到期望的要求.     

基于改进遗传算法的模糊控制器设计

针对模糊控制器的隶属度函数和模糊控制规则的选取及优化缺乏自学习能力与知识采集的手段,以及遗传算法具有自适应、启发式、概率性、迭代式全局收敛的特点,该文章将遗传算法与模糊控制相结合,给出了一种基于改进遗传算法的模糊控制器设计策略.改进算法引入了分裂算子来避免遗传算法在寻优过程中陷入局部最优解,同时对编码方式、选择算子、交叉算子以及变异算子做了相应的调整与改进.并将此改进算法用于优化模糊控制器的隶属度函数与模糊控制规则.仿真结果表明用该改进算法优化后的模糊控制器较用普通遗传算法优化后的模糊控制器具有更好的控制性能.     

在线知识获得智能模糊控制器研究

对一些复杂的系统。传统PID或模糊控制很难得到满意控制效果，本文提出采用基于RBF神经网络和遗传算法的自适应模糊控制器来进行控制。由遗传算法在线优化模糊控制器的比例因子、模糊推理规则和隶属函数。并由RBF网络辨识被控对象的动态特性，以评价模糊控制器控制性能。仿真实验表明。优化后的Fuzzy控制器具有较强的学习和自适应控制能力，控制效果优于没有寻优的Fuzzy控制。     

单路口交通实时模糊控制的一种方法

根据城市交通系统的实际状况，依据单路口４个方向车流的来车信息，提出了一种单路口交通模糊控制方法－多级模糊控制方法，设计了多级模糊控制器，并对该控制器进行了仿真研究，结果令人满意。     

单点交通信号控制系统的优化设计与仿真

针对城市固定相序的单点交叉口多相位交通信号进行控制,设计了基于车流量预测的动态调整相位最大绿灯时间的模糊控制系统。综合评估当前相位、后续相位的交通需求度,以此决定绿灯时间分配。系统采用遗传算法对模糊隶属度函数进行优化调整,使隶属函数的选取更为合理,随交通状况的改变自适应地调整。仿真结果表明,该方法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间,提高平均车流速度,控制效果明显优于传统控制方法。     

单点交通信号控制系统的优化设计

针对城市固定相序的单路口多相位交通信号进行控制,本文设计了基于车流量预测的动态调整相位最大绿灯时间的模糊控制系统。综合考虑当前相位、后续相位的交通需求度,以此决定绿灯时间分配。通过模拟交通指挥者实际进行交通控制,实时根据各相位车辆的多少进行信号的智能控制。采用遗传算法对模糊隶属度函数进行优化调整,使隶属函数的选取更为合理,随交通状况的改变自适应地调整。仿真结果表明,该方法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间,明显优于传统控制方法,并且能更有效地处理随机性较大、不确定性较强的交通流。     

交通信号自适应模糊控制器的设计及稳定性分析

针对城市交通路口的信号控制,提出一种自适应模糊控制器,并对其稳定性进行分析.通过控制器给出路口实时信号配时,根据红灯相位的等候车辆平均损失和绿灯相位释放车辆的平均增益,给出了模糊控制器的自适应算法,以实时修正其模糊规则.在自适应模糊控制器的稳定性分析中,采用模糊控制系统闭环模型的模糊关系矩阵,证明在路口车辆随机产生的情况下,模糊控制系统是稳定的.仿真结果表明,自适应模糊控制器比全感应控制器、简单模糊控制器更能适应路口交通流的变化,极大地改善了系统性能.     

Type-2 fuzzy multi-intersection traffic signal control with differential evolution optimization

This paper proposes a multi-agent type-2 fuzzy logic control (FLC) method optimized by differential evolution (DE) for multi-intersection traffic signal control. Type-2 fuzzy sets can deal with models’ uncertainties efficiently because of its three-dimensional membership functions, but selecting suitable parameters of membership functions and rule base is not easy. DE is adopted to decide the parameters in the type-2 fuzzy system, as it is easy to understand, simple to implement and possesses low space complexity. In order to avoid the computational complexity, the expert rule base and the parameters of membership functions (MF) are optimized by turns. An eleven-intersection traffic network is studied in which each intersection is governed by the proposed controller. A secondary layer controller is set in every intersection to select the proper phase sequence. Furthermore, the communication among the adjacent intersections is implemented using multi-agent system. Simulation experiments are designed to compare communicative type-2 FLC optimized by DE with type-1 FLC, fixed-time signal control, etc. Experimental results indicate that our proposed method can enhance the vehicular throughput rate and reduce delay, queue length and parking rate efficiently.     

基于劲松东口的信号灯模糊控制策略

随着城市化进程的加快,车辆的激增,城市道路交叉口变得越来越拥挤,已成为道路交通的瓶颈.用模糊控制方法对单路口交通信号进行控制,综合考虑当前相、后继相的车辆排队长度,以此决定绿灯时间分配.该控制策略通过模拟交通指挥者实际进行交通控制的特点,使控制系统能够实时根据各相位车辆的多少进行信号的智能控制.将此方案应用于劲松东口交叉口作为研究背景,仿真结果表明,采用模糊控制方法结果令人满意,效果优于现行的定时控制.该模糊控制方案能更有效地处理随机性较大、不确定性较强的交通流.     

高速公路非线性反馈模糊逻辑匝道控制器

入口匝道控制是高速公路交通控制和智能运输系统的重要组成部分,但现有的入口匝道控制效果尚不理想.为此,本文提出一种非线性反馈方法用模糊逻辑进行入口匝道控制.建立了高速公路交通流动态模型,在此基础上,结合模糊逻辑理论设计了非线性反馈匝道控制器,根据密度误差和误差变化用模糊控制决定匝道调节率,模糊变量选用三角形隶属度函数,并制定了包含56条模糊规则的规则库,最后用MATLAB软件进行系统仿真.结果表明该控制器具有优越的动态和稳态性能,它能使高速公路主线交通流密度保持为设定的期望密度,该方法用在高速公路入口匝道控制中效果良好.     

交叉路口交通灯实时模糊控制系统设计与实现

提出了一种基于模糊控制的交叉路口交通灯控制系统.该模糊控制系统以单交叉路车长、车长之差为输入,以绿灯延时为输出.并简单介绍了基于单片机的智能交通控制系统的实现.验证计算结果表明,所提出的模糊控制算法能有效地减少交叉口平均车辆延误,为智能交通系统实现提供了一条新途径.     

基于模糊控制的智能交通系统

针对平面交叉口的智能交通信号控制,提出了多相位路口实时的模糊控制方案。根据各相位的车辆排队长度实际交通量,设计信号灯配时方案,减少车辆在路口的排队长度。对上述控制方案进行仿真实验,仿真实验结果表明,该控制方案能很好的改善实际交通状况,控制效果优于定时控制的方法,从而有效的提高平面交通路口的通行能力。