基于模糊模型的工业过程稳态优化控制方法

本文提出了一种解决复杂非线性工业过程的稳态优化控制方法,对过程建立模糊模型,用自相关函数检验法验证模型的正确性,用改进的遗传算法实现稳态优化计算,并以一炼油厂催化裂化实际生产过程的稳态数据进行试验,结果说明该方法的正确性。     

模糊动态环境下复杂系统的满意优化控制

提出一种在满意控制框架下进行模糊决策的方法,将控制目标和系统约束模糊化,形成多目标的优化问题,通过模糊规划方法求解,与基于二次型性能指标的预测控制相比,该方法可使得系统设计更灵活.     

热轧带钢卷取温度的模糊神经网络预测函数控制

本文采用T S模糊神经网络建立了热连轧带钢卷取温度控制模型,并在该模型的基础上提出了一种在线计算量较小、计算速度较快的预测函数控制算法．应用该算法对热连轧带钢卷取温度的精冷区控制进行了仿真研究;结果表明,该控制器能够把带钢卷取温度控制在预定的范围内,控制精度能够满足生产要求．     

阳极焙烧燃油供给温度的模糊预测函数控制

阳极焙烧燃油供给温度的精确控制是一个具有非线性特性的流体加热供给控制问题,实际测试表明,现有的PID控制很难实现对燃油供给温度的动态跟踪控制,影响燃油的充分喷射、雾化及其与空气的混合,使部分燃油得不到充分燃烧,造成了能源浪费和环境污染。提出基于粒子群优化模糊预测函数控制（PSO-F-PFC）的油料燃烧供给温度控制方法,通过与PID控制方法的比较,以及对阳极焙烧炉重油燃烧供给温度的动态跟踪控制表明,该方法优于原有燃油燃烧系统的PID控制,实现了燃油供给温度的动态跟踪精确控制。     

模糊多目标优化控制

本文提出了对复杂过程进行高质量控制的模糊多目标优化控制(FMOC),它由两部分组成:模糊多目标预测控制(FMPC)和自适应的模糊多目标控制(AFMPC)。FMOC不仅能体现操作人员控制行为的多目标性,而且还能反映其心理过程对控制行为的影响,它基于对控制目标的全面评价来实现对过程的控制。将FMOC用于列车运行控制的仿真,结果证明了它的适用性。     

基于模糊聚类分析的模糊神经网络结构的优化

该文讨论了模糊聚类分析在模糊神经网络结构的确定中的应用。通过将模糊C－均值算法、有效性函数和模糊指数相结合,给出了模糊神经网络结构确定的方法,并且给出了应用该算法具体的模糊神经网络模型。     

采用遗传优化自适应模糊PID控制球杆系统

为解决球杆系统动态、静态性能不高的问题,提出了遗传算法优化自适应模糊PID控制器的控制方法.该模型在拉格朗日方程建立球杆系统数学模型的基础上,采用遗传算法优化模糊控制规则、隶属函数和自适应PID参数.在GBB1004系统中建立了遗传算法优化后的自适应模糊PID控制器以及控制模型,并对该控制器进行实验验证.实验结果证明了遗传算法优化后的模糊控制器有效地减小了系统的超调量,缩短了系统的调节时间,能够较好地控制球杆系统.     

基于模糊神经网络的淬火炉温度控制

本文建立了淬火炉的模糊神经网络智能温度控制系统,用遗传算法和BP算法结合,自动调节模糊神经网络各层的权值,改变隶属函数的参数和推理规则数,实现对隶属函数和推理规则的优化。实验结果表明,温度上升段,超调量小于4℃,保温阶段,温度控制在保温温度的±2℃内,满足淬火炉对升温速度和恒温过程的精度要求。     

烟叶烘烤温度单片机模糊逻辑控制

介绍了烟叶烘烤温度的单片机模糊逻辑控制的工作原理，给出了硬件电路和程序框图，最后介绍了一种带修正因子的模糊控制算法。     

基于GA参数辨识的逆变电源模糊内模控制

本文提出一种基于遗传算法在线参数辨识的内模控制，并应用于逆变电源对象，构成参数在线辨识的智能控制系统。用遗传算法在线得到对象模型参数的估计值，并可保证能跟踪实际参数的变化，对象模型参数的估计值等于实际值，同时将参数估计值送给模糊内模控制器作精确的补偿，使控制系统的鲁棒性得到了提高。仿真结果表明，本文所提出的方法是可行且有效的。     

一种基于遗传算法的模糊神经网络最优控制

通过对控制系统的过程模拟,提出一种模糊神经网络最优控制方案。离线化部分基于遗传算法,分三阶段实现模糊神经网络控制器结构和参数的优化。在线优化部分通过重构模糊神经网络控制器的去模糊化部分,进一步调整控制规则,实现在线去模糊优化。仿真结果表明该方案优于常模糊控制方案和基于专家经验的模糊神经网络控制方案。     

智能控制的模拟自然环境研究

创建一种合理的温室智能控制拓扑结构,应用智能控制技术和先进的算法,根据作物生长的数据库,模拟自然环境,实现对温室环境类自然的最优控制,为实现应用于植物生长箱和人工气候室的环境控制提供了可行性依据。     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器设计及其稳定性分析

首先根据联结主义思想模糊控制器设计问题转化为对模糊神经网络参数的设计和优化,然后通过遗传算法对模糊神经网络的参数进行集中优化,得到了被控对象的一个最优或次优的控制器－模糊神经控制器,稳定性分析为此设计理论依据。     

智能算法在机器人足球控制仿真中的应用

针对机器人足球中KICK技术存在的问题,本文从模糊逻辑、遗传算法、BP神经网络等三个方面,论述了智能算法在机器人足球KICK技术中的应用.在此基础上,提出进一步研究的解决方案.     

基于遗传算法的神经网络自适应控制器的研究

提出了一种基于遗传算法的神经网络自适应控制方法。该方法是针对ＢＰ算法训练神经网络控制系统时收敛速度慢、动态特性不够理想等不足，用改进的遗传算法来优化神经网络辨识器与控制器的参数，以提高控制系统的性能，仿真实验表明该控制器对于非线性、时变、滞后等对象都具有很好的控制精度、鲁棒性和动态特性。     

基于遗传算法的模糊隶属函数的选择

确定合适的隶属函数对模糊控制效果有重要影响,是应用模糊控制的基础,也是难点之一。作者应用遗传算法对模糊温度传感器信号处理过程中的隶属函数进行选择,阐述了基本原理和具体实施过程,最后用一具体的实例来说明该优化算法在模糊隶属函数选择中的应用。结果表明：该方法简单实用,具有较为理想的效果。     

基于改进遗传算法的FNN PID控制器在温度控制系统中的应用

根据温度控制系统的特点,为提高其控制质量,设计了一种模糊神经PID控制器。该控制器在温度偏差大时采用模糊神经控制,偏差小时采用模糊神经PID控制,由模糊控制开关保证两种控制方法的平滑过渡,用改进的遗传算法优化网络参数。仿真实验表明采用该控制方法系统响应速度更快、超调更小、精度更高、适应性更强。     

转炉炼钢终点磷的智能预报

提出了一种用于预报转炉炼钢终点磷含量的智能方法, 在该方法中, 采用模糊推理和遗传算法, 其中模糊推理用于估算转炉熔池的磷含量, 而模糊推理模型中的各个系数则由遗传算法辨识与优化. 为了提高熔池磷的估算精度, 同时还设计了一种神经网络以补偿来自模糊推理过程的误差. 仿真结果表明了该方法的有效性.     

遗传算法与神经网络在接纳控制中的应用

ATM网络的业务量控制是ATM网络中的关键技术之一。连接接纳控制是业务量控制的一种,对业务源进行控制。该文采用遗传算法和神经网络对ATM网络进行连接接纳控制,是一种比较可行的方法。     

基于PLC的轮胎硫化罐模糊神经网络控制系统

针对轮胎硫化罐模糊神经网络控制系统的复杂性和难以建立准确模型的特点,提出了一种用模糊神经网络控制的方法,并用PLC加以实现。结果表明:基于该方法的系统抗干扰能力强,实现简单,取得了良好的调节品质。