模糊数学及其应用(八)

这里我们在此引入模糊控制系统的语言轨迹,借助它来解决模糊控制器的调整问题。 一、模糊控制系统的语言轨迹 设模糊控制器的输入变量为误差E及误差的和S,任一采样时刻的实测误差可在量化因子K_1的作用下转换为描述误差的模糊集的论域中的元素,经过模糊化以后它又转化为一个模糊集。     

基于可变学习率BP算法的空调控制系统的研究

通过分析控制器参数学习率和控制器性能之间的关系,设计一种基于可变学习速率反向传播算法VLRBP和模糊神经元网络的变频空调控制系统.该系统不仅可以通过反传误差信号训练控制器参数,而且可以根据网络的当前状态朝最优化方向调整控制器参数的学习率.实验结果表明,该控制系统不仅比传统的空调PID控制器和模糊控制器具有更好的控制性能,而且相比基于标准BP算法和动量BP算法的模糊神经网络控制系统,也具有更快的收敛速度和更好的控制精确度.     

一种无抖动的模糊控制器

提出了一种新型的模糊控制器─—无抖动模糊控制器的设计方法。无抖动模糊控制器的输出为误差的分段线性函数，用它控制的系统工作平稳，稳态无抖动，控制精度高，解决了常规模糊控制系统存在的稳态抖动问题。     

基于模糊神经网络的模型参考自适应控制

用模糊神经网络作为控制器,依靠参考模型产生理想的控制系统闭环响应,从而随时得 到控制系统的输出误差.用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数,得到一种 在线模糊自适应控制的新方法.通过倒立摆的仿真实验表明,该方法是可行的并能适应对象 特性的大范围变化.     

Fuzzy—PI双模模糊张力控制系统仿真

研究多功能卷绕机控制系统,针对自动卷绕线张力控制系统是一个非线性、强耦合、时变的复杂系统,为提高控制系统性能指标,用普通的PID难以达到理想的控制效果,设计出一种基于Fuzzy-PI双模模糊控制原理的控制器,控制器集PI控制和模糊控制的优点于一身,既消除了常规模糊控制器的稳态误差,又具有模糊控制器动态性能好的特点.并在MATLAB平台上对卷绕系统进行仿真实验,仿真结果表明,Fuzzy-PI双模模糊张力控制系统比常规PID张力控制系统响应快,调整能力强,鲁棒性好,有效地改善了控制性能指标.     

参数自调整模糊控制器在便携式低氧环境控制系统中的应用

针对氧气浓度这样的具有非线性、大迟延的控制对象,在基本模糊控制器的基础上,设计了参数自调整模糊控制器,用以调节便携式常压低氧环境中的氧的浓度。实验结果表明,参数自调整模糊控制系统具有较快的响应速度和较小的稳态误差,同时对被控对象的参数变化有一定的自适应能力,控制效果比常规模糊控制系统有明显的改善。     

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。     

调速系统模糊控制器量化因子在线优化

针对交流调速系统速度环模糊控制器量化因子的设计,利用遗传算法根据系统的响应快慢以及稳态误差的变化情况对模糊控制器量化因子进行在线优化,能获得一组最佳量化因子以提高系统性能,通过交流电机矢量控制系统速度环模糊控制器优化仿真实验,验证了此设计方法的有效性与优越性。     

一种可变论域模糊控制器的设计及仿真

根据模糊控制器的特点，提出一种可变论域模糊控制器，即二级可变论域模糊控制器。首先介绍了可变论域模糊控制器的工作原理，然后阐述了二级可变论域模糊控制器的设计原理。第二级模糊控制器的论域由第一级模糊控制器动态改变。然后给出了二级可变论域模糊控制器的结构设计及参数确定方法，最后通过仿真与常规模糊控制对比。结果表明了二级模糊控制器能够在控制过程中能有效地减小系统稳态误差，提高响应速度，从而证实了这种方法的正确性及优越性，并且该方法适用于具有任何特点的模糊控制系统。     

模糊控制在烟丝加香控制系统中的应用

本文介绍了烟丝加香模糊控制系统的设计与实现,在分析ＰＩＤ控制和模糊控制特点的基础上,结合烟丝加香的具体情况,提出了采用变增益积分模糊控制器的烟丝加香控制系统设计方案,讨论了智能积分控制对减小稳态误差的问题。     

具有自适应功能的新型时滞系统控制器

将Smith预估器和内模控制结构结合起来 ,利用模糊控制方法研究出一种智能控制器 ,能在一定的模型误差范围内得到良好的控制品质。主要控制量来源于模糊控制器 ,通过智能积分对模糊控制器不能消除的稳态误差进行克服 ,并对系统性能进行监测 ,使用模糊控制对控制量进行校正。经仿真研究发现 ,这种智能控制器在一定的模型误差范围内有很好的鲁棒性 ,稳态误差为 0。     

基于自适应模糊PID控制器的非线性系统仿真

对于缺乏精确模型的过程或参数时变的滞后过程,传统PID控制难以达到良好的控制效果.普通模糊控制能够对一些非线性系统进行控制,并不需被控对象精确的数学模型,但是模糊控制难以消除系统的静态误差.针对复杂的非线性系统,设计了自适应模糊PID控制器.该控制器将模糊控制的动态性能好的优点和PID控制的稳态精度高的优点结合起来,采用模糊控制与PID控制分段控制策略,当偏差大于某一阈值时,采用模糊推理的方法调整系统的控制量,当偏差小于某一阈值时,切换到PID控制以消除系统的静态误差,较好地克服了传统PID控制和普通模糊控制所存在的主要问题.通过仿真实验分析,证明了该控制方法的有效性.     

自适应模糊控制的仿真研究

本文将一种在线变动模糊划分的自适应模糊控制应用在不同对象的控制仿真中，取得了良好的控制品质。对于不同对象，模糊控制器在线判断对象特征，预测控制过程所需能量，在线动态变化模糊集合的划分。控制器需人工设置的参数很少，易于实用到实际控制过程中，本文还给出了模糊控制系统稳定的一个充分条件。     

时滞系统的自适应模糊控制器的研究

利用模糊控制方法研究出一种自适应智能控制器，将Smith预估器和内模控制结构结 合起来，能在一定的模型误差范围内得到良好的控制品质．主要控制量来源于模糊控制器,通过智能积分对模糊控制器不能消除的稳定误差进行克服，并对系统性能进行监测，使用模糊控制对控制量进行校正．经仿真研究，这种智能控制器在一定的误差范围内有很好的鲁棒性，稳态误差为零．     

基于事件触发传输机制的非线性系统模糊H∞ 控制

针对离散时间非线性系统, 提出事件触发传输机制下网络化T-S 模糊控制器设计方法. 在事件发生器中引入前提变量偏差触发条件, 从而取消模糊控制器与被控对象的前提变量之间的同步要求. 通过引入一组基于模糊前提变量特性的松弛等式/不等式, 对于无传输时滞和定常传输时滞两种情况, 分别提出具有较小保守性的控制器/事件发生器联合设计算法. 最后, 通过数值算例表明所提出方法的可行性和有效性.

     

一种基于对象特征的自适应模糊控制

提出了一种基于对象特征的自适应模糊控制.模糊控制器在线判断对象特征,预 测控制过程所需能量;据此在线动态变动模糊集合的划分,适应不同对象的控制.控制系统动 态品质和稳定性分别在阶跃响应上升阶段和稳态调整阶段实现,兼顾两方面的要求.给出了 模糊控制系统稳定的一个充分条件.该条件通过调整控制量的模糊划分实现.     

含模型不确定性移动机器人路径跟踪的分层模糊控制

对受非完整约束且含模型不确定性的移动机器人基于分层模糊系统设计了跟踪期望几何路径的鲁棒间接自适应控制方案.此方法除实现路径跟踪外,还可避免控制器的奇异性并保证跟踪方向.由于控制结构中使用了分层模糊系统,大大减少了模糊规则数目;并用鲁棒控制项对模糊系统逼近误差进行补偿,减少了其对跟踪精度的影响.证明了闭环系统跟踪误差收敛到原点的小邻域内,且可通过适当增大鲁棒控制项的设计参数使跟踪误差进一步减小.最后用实验结果验证了方法的有效性.     

Structural analysis of fuzzy controllers with nonlinear input fuzzy sets in relation to nonlinear PID control with variable gains

The popular linear PID controller is mostly effective for linear or nearly linear control problems. Nonlinear PID controllers, however, are needed in order to satisfactorily control (highly) nonlinear plants, time-varying plants, or plants with significant time delay. This paper extends our previous papers in which we show rigorously that some fuzzy controllers are actually nonlinear PI, PD, and PID controllers with variable gains that can outperform their linear counterparts. In the present paper, we study the analytical structure of an important class of two- and three-dimensional fuzzy controllers. We link the entire class, as opposed to one controller at a time, to nonlinear PI, PD, and PID controllers with variable gains by establishing the conditions for the former to structurally become the latter. Unlike the results in the literature, which are exclusively for the fuzzy controllers using linear fuzzy sets for the input variables, this class of fuzzy controllers employs nonlinear input fuzzy sets of arbitrary types. Our structural results are thus more general and contain the existing ones as special cases. Two concrete examples are provided to illustrate the usefulness of the new results.     

基于多步预测性能指标的模糊控制器参数优化设计

针对一类PID型模糊控制器，提出基于多步预测性能指标的模糊控制器参数优化设计方法．通过最小化多步预测性能指标和调整比例因子，定量给出了控制器的设计准则，对于现场操作人员具有一定的指导意义．仿真实例验证了算法的有效性和鲁棒性．     

基于控制器输出误差方法的自适应模糊控制及其在机器人轨迹跟踪控制中的应用

本文提出一种自适应模糊控制器并将之用于机器人轨迹跟踪控制 ,该控制器采用控制器输出误差方法 (COEM) ,根据控制器的输出误差而不是对象的输出误差来在线地调整模糊控制器的参数 ,无须对对象进行辩识 .仿真结果表明该控制器用于机器人轨迹跟踪控制具有很好的性能 ,是一种有效的控制器