基于自适应模糊神经推理网络的交通流量预测研究

交通流量预测的本质是对具有非周期性、非线性和随机性的交通流量数据序列根据当前和历史数据特征对未来流量态势做出合理的判断。基于模糊神经推理网络的非线性拟合能力和推理机制,研究了自适应模糊神经推理网络ANFIS在交通流量预测中的应用。设计了3种形式的一阶模糊推理网络,对采样周期分别为30 s和2 m in的非周期性交通流量进行了预测计算,与具有不同隐层单元的BP神经网络预测结果进行了比较。结果表明自适应模糊神经网络计算简单,在交通流量趋势预测方面优势明显。     

模糊自适应控制器在过程控制中的应用

研究了T-S模糊推理机的结构，推导出该推理机具有非线性PID控制器的形式，在此基础上设计了基于模糊规则调整的模糊自适应控制器，对设计的模糊自适应控制器进行了仿真。     

基于模糊PID的传热性能测试系统流量控制研究

介绍了一种模糊自适应PID控制器，对机油冷却器传热性能测试系统中的流量进行控制，通过模糊规则进行推理和决策，在线整定PID控制器的三个参数Kp、Ki、Kd，对其进行了仿真。实际系统运行结果表明此方法提高了流量的控制性能，简化了操作程序，实现了控制的自动化。     

混合输入机构的模糊自适应变结构控制

针对混合输入机构中常速电机可不可控的特点,提出了基于常速电机位置跟踪的控制策略来对伺服电机进行控制,对常速电机的速度波动进行补偿,并给出了控制框图。因为系统的精确动力学模型难以获得,故考虑系统参数的不确定、外部扰动和非线性摩擦,设计了模糊自适应滑模变结构控制器以实现混合输入机构的轨迹跟踪。应用模糊自适应推理逼近系统的不确定之和,从而得到连续的控制增益,消除了变结构控制的抖振。     

基于自适应模糊神经网络推理系统的齿轮箱故障诊断方法

研究利用从机械控制过程中获得的运行参数开发一种齿轮箱监测方法,而非振动与声音的传统测量方法。为了检测齿轮箱状态,采用一种自适应模糊神经推理系统来获取电机电流和控制参数之间的非线性相关性。比较自适应模糊神经推理系统模型产生的预测值和实测值来预测齿轮箱异常状态。试验结果表明,自适应模糊神经推理系统模型能够作为齿轮箱状态监测与故障检测的一种有效工具。     

PID参数模糊自适应控制器的设计

本文提出一种基于FUZZY推理的PID控制器，经利用FUZZY推理，对系统所处的不同状态实现POID参数的在线自适应控制，使系统在任何状态下，都能得到比传统PID更好的控制效果和更强的鲁棒性，住、仿真结果也证明了这一点。     

车辆自适应巡航分层控制系统的联合仿真研究

为改善车辆自适应巡航控制（ACC）系统的功能并使其控制系统的性能更加完善,本文中研究一种ACC系统建模和分层控制方法。采用Prescan与Simulink建立了一种车辆纵向动力学模型,设计了具有上、下两层结构的自适应巡航控制系统,控制器基于Matlab/Simulink进行建模,上层结构通过最优控制理论计算出理想的期望跟车加速度,下层结构将期望跟车加速度作为输入量对车辆进行相应的加速和减速控制,通过对汽车距离差和相对速度的计算和推理,实时调整本车加速度。结果表明,所建立的巡航控制系统可以较好的实现车辆自适应巡航功能,并且保证良好的跟踪性、安全性和适应性。该控制算法具有响应速度快、超调量小、能够消除系统偏差等优点。     

自适应PID控制与传统PID控制的无抖振切换

提出一个自适应控制器和一个传统PID控制器相互切换的控制方案,仿真结果表明,自适应PID控制方法在辨识精度、控制性能和跟踪能力等问题上可以和多模型自适应控制相媲美,从而省去了多模型自适应控制寻找大量合适模型集的不易,是一种简便有效的控制方法.     

变结构自适应控制器及其在液压伺服系统中的应用

为提高自适应控制的鲁棒性能,根据变结构与自适应控制理论,导出了变结构与自适应控制相结合的多策略交叉控制器,为简化控制算法,提出了压缩变结构自适应控制思想。以仿真为基础,完成了试验研究,说明这种变结构自适应控制器可以有效地提高系统的鲁棒性。     

基于神经网络专家系统的工艺推理研究——以轴类零件为例

目前,传统专家系统工艺推理时存在零件信息提取不完整、知识获取困难和推理能力弱的问题,采用基于神经网络和规则的混合推理机制替代传统专家系统可以解决有效上述问题。首先,运用特征技术提取零件信息,将零件信息转换为特征矩阵,作为神经网络专家系统的输入;然后,根据特征矩阵搜索推理策略,基于轴类零件特征将神经网络分为精度、形状和热处理三类子网络,采用动量-自适应学习率BP算法训练网络;最后设计与实现了混合系统工艺推理过程。     

火电厂再热汽温的SMITH预估控制算法应用研究

针对火电厂再热汽温控制系统的大惯性、大迟延和时变性,采用传统的PID调节规律难以取得较满意的调节效果。ABB Bailey公司的SMITH预估控制算法不仅具有传统SMITH预估控制器克服大滞后、大惯性的特性,把此算法运用到再热汽温控制系统中,还具有较强的抗内外干扰和对象变化适应的能力。仿真结果验证了其有效性。     

Adaptive Control Constraint of Machining Processes

Adaptive control constraint is one of the machining process control types. In this paper, the major adaptive control constraint systems are discussed, based on the feedback control, parameter adaptive control/self-tuning control, model reference adaptive control, variable structure control/sliding mode control, neural network control, and fuzzy control. Their typical applications to constant cutting force control system are also described, and some recent experiment results are presented.     

变量泵源阀控系统的前馈自适应控制方法

变量泵源导致系统开环增益下降和动态变化,传统的反馈控制和串联校正很难使此类系统跟踪精度达到要求应用复合控制方法,可以对开环增益变化进行有效补偿,提高跟踪控制精度。运用MCS-96系列单片机技术、反馈控制、前馈控制和自适应控制原理,开发设计了数字控制器,实现了对系统的前馈自适应数字控制。试验研究结果表明,前馈自适应控制是实现变量泵源阀控系统高精度跟踪控制的有效方法。     

电液伺服力控系统的自适应滑模控制

针对存在不确定性的非线性电液伺服力控系统的跟踪控制问题,基于等价控制的概念,提出了一种自适应滑模控制律综合方法,应用参数自适应的方法,消除不确定性对控制性能的影响,以达到鲁棒跟踪控制的目的。为了证明这种控制器可行性,利用微机实现的该控制器被应用于某疲劳试验机电液伺服系统,实时控制的结果验证了所提方法的有效性。     

柔性基、柔性关节空间机械臂的运动混合控制

为解决具有不确定性柔性基、柔性关节空间机械臂的控制问题,提出一种自适应鲁棒终端滑模控制与自适应最优控制相结合的混合控制方案。首先,利用奇异摄动法将系统降阶为慢变子系统及快变子系统;其次,针对慢变系统设计一种由等效控制、鲁棒控制及自适应调节算法组成的轨迹跟踪自适应鲁棒终端滑模控制方案;之后,针对快变系统设计一类基于自适应状态观测的振动最优控制策略。仿真结果表明所提方案在系统刚性、柔性运动控制上的有效性。     

模拟转台伺服系统的自适应模糊滑模控制研究

利用Stribeck摩擦模型,将自适应控制与模糊滑模控制相结合,提出了自适应模糊滑模控制模型,对模拟转台伺服系统进行了控制。仿真结果表明,自适应模糊滑模控制器能有效抑制摩擦力矩的影响,实现高精度的位置跟踪,鲁棒性好,值得在其他非线性系统中推广使用。     

Robust adaptive integral backstepping control for opto-electronic tracking system based on modified LuGre friction model

This paper presents a robust adaptive integral backstepping control strategy with friction compensation for realizing accurate and stable control of opto-electronic tracking system in the presence of nonlinear friction and external disturbance. With the help of integral control term to decrease the steady-state error of the system and combining robust adaptive control approach with the backstepping design method, a novel control method is constructed. Nonlinear modified LuGre observer is designed to estimate friction behavior. Robust adaptive integral backstepping control strategy is developed to compensate the changes in friction behavior and external disturbance of the servo system. The stability of the opto-electronic tracking system is proved by Lyapunov criterion. The performance of robust adaptive integral backstepping controller is verified by the opto-electronic tracking system with modified LuGre model in simulation and practical experiments. Compared to the adaptive integral backstepping sliding mode control method, the root mean square of angle error is reduced by 26.6% when the proposed control method is used. The experiment results demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed strategy.     

刚性臂机器人自适应控制方法研究进展

综述了近年来刚性臂机器人自适应控制方法的研究现状，重点对应用于刚性臂机器人自适应控制的模型参考自适应控制、基于计算力矩的自适应控制和基于无源性的自适应控制等控制方法进行了分析比较，最后提出了今后应该研究的内容。     

基于模糊控制的气缸位置控制系统仿真研究

应用模糊自适应PID控制的方法,建立了模糊控制器,对气缸位置控制系统进行了仿真。仿真证明,模糊自适应PID控制能够精确、稳定、快速地定位。