三维控制规则自修正模糊算法的研究

本文提出一种三维控制规则自修正模糊算法,利用优选法在线修正模糊控制规则,实现模糊规则自寻优,仿真结果表明,本算法可有效提高响应速度,减少超调,改善稳态性能,并可解决二维模糊控制在快速响应与稳定性之间的矛盾.     

一种高效的模糊规则自动生成方法

文中提出一种模糊规则自由生成方法。该方法借助Ｋ－Ｎｅａｒｅｓｔ－Ｎｅｉｇｈｂｏｒ的概念确定控制曲面的的关键点,然后根据关键点确定模糊划分,并由此构造模糊神经网络学习模糊规则。神经网络采用ＢＰ算法学习,在学习过程中可根据收剑情况适当增加模糊分区,并重构神经网络继续学习。该方法能生成较精简的规则集,并具有良好的收敛性和较快的收剑速度。     

通过学习自动生成模糊控制规则的方法及应用

提出一种模糊控制规则的计算机自学习及自确定方案,即计算机通过对经验丰富的操作人员的控制过程不断学习,自动建立最优的控制规则,从而克服传统方法在生成模糊控制表中系统设计人员的主观随意性,使控制规则的设计完全体现操作人员的经验及控制策略。该方案在建立糖厂锅炉燃烧系统的多输入、输出控制的模糊规则中取得满意效果。     

基于动态特性机理的规则自校正模糊控制研究

传统的自校正模糊控制系统的调节量、调节时间、自校正峰值时间与上升时间都存在一定误差,而且用时较长,很难满足当下人们的需求。为此,提出一种基于动态特性机理的规则自校正模糊控制研究。首先,从自校正模糊的控制函数表达,分析出自校正模糊控制系统的输入与输出关系,从而得出自校正模糊控制的函数;然后,基于自校正模糊控制函数从控制器的设计、论域与模糊子集规则这两方面对基于动态特性机理的规则自校正模糊控制方法进行研究;最后以电液伺服系统为实验并对参数进行设置。实验结果证明,基于动态机理的模糊规则自校正控制方法性能更好,更加适合一些电子产品应用,其控制质量与自适应能力远远高于传统的自校正模糊控制,具有不可估量的商业价值。     

预测自校正控制和Fuzzy控制及其应用

本文针对水泥生产过程是一类不确定系统的特点。提出了一种新的预测自校正控制和Ｆｕｚｚｙ控制相结合的控制算法，将其用于水泥生产质量控制，运行结果表明这种算法是可行的和有效的，具有很好的鲁棒性，获得了满意的控制效果。     

自调整模糊控制器的控制参数和控制规则

1 引言模糊控制是智能控制研究的方向之一。与传统控制截然不同的是,模糊控制不需要被控对象的精确数学模型。自从E.H.Mamdani1974年在实验室将模糊控制应用于锅炉和     

一种控制规则在线自调整模糊控制器

以简单实用、归一模糊量化的方式设计了一种模糊控制器,并提出一种新的模糊控制规则在线自调整控制方案,以提高模糊控制的性能.其中归一量化实现输入的“归档”,用修正函数调整控制规则实现“分档”控制.仿真结果证明了该方法的有效性.     

参数自修正FUZZY控制系统及其应用

本文针对化纤生产过程为一类不确定系统的特点，提出一种新的参数自修正ＦＵＺＺＹ控制方法，并将其用于丝束生产质量控制，仿真结果表明该方法是可行的，并获得了满意的控制效果。     

个性化人温度Fuzzy控制规则的自动生成系统的研究

就个性化室内温度控制问题,提出了一种基于遗传算法的Fuzzy控制规则的自动生成系统。它考虑到室外温度、房间结构、湿度、室内家具摆设等因素对室内环境的影响。通过自组织、自学习、自进化营造一个最适应的个性化生活空间。     

基于多层前向网络的模糊规则自动生成

模糊控制是人工智能的一个重要研究领域，已在家电和工业控制中得到重视和应用。模糊规则自动生成是模糊控制的关键性技术之一。模糊控制的目标就是使得一系列输入与期望输出之间的平滑过渡。对于人工神经网可应用于模糊规则自动生成，这是因为人工神经网可用作近似化工具实现这一系列输入与期望输出之间的数据拟合。提出基于多层前向网络的模糊规则自动生成算法（通过数据拟合、有监督的分类），并说明其特点。     

基于模糊模型的非线性通用模型控制

通用模型控制是一种有效的非线性控制方法,但该方法的应用条件是过程一阶微分模型必须要有显式解.为了克服这一局限性,提出一种基于模糊模型的通用模型控制策略,将非线性过程模型应用逆系统的方法在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证了通用模型控制策略的可实现性.该控制器参数物理意义明显,整定方便,仿真结果表明了该控制策略的有效性和鲁棒性.     

一种新的Fuzzy-PID复合控制方法

提出了一种新的Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ复合控制方法，这种方法将模糊控制与传统的ＰＩＤ控制方法相结合，充分利用了两者的优点。仿真结果证实了方法的有效性和可行性。     

改进的模糊内模控制在时滞系统中的应用

采用模糊控制器和内模控制器相结合,对模糊内模控制方法进行了研究。将Smith预估器和内模控制器结合起来,使用模糊控制器作为主控制器。用积分环节消除系统的静态误差,用惯性环节低通滤波来改善模型失配较严重的情形。能在较大的模型误差范围内得到良好的控制品质。通过时滞系统试验表明本文提出的控制方案同常规控制方法相比有了更好的鲁棒性和较好的控制性能。     

基于云模型定性规则推理的分类方法

根据粗糙集原理和模糊集理论,提出了一种基于云模型定性规则推理的分类方法,利用云的相关理论获得多条件单规则中包含隶属度的决策表,结合模糊模式识别技术进行样本分类。针对一些数据对象分别隶属于不同类别的情况,用定性概念来代替模糊集中的定量数据并建立二元关系,能对连续型数据进行更为简单合理的＂软＂分类,从而使基于定性概念的算法模型符合人类思维方式。     

基于单元模型的聚合反应釜的温度控制

文章采用了基本单元模型的概念,阐述了基于基本单元模型对复杂系统进行分散控制的思想,介绍了基本单元模型的单神经元控制算法,在分析反应釜生产过程机理的基础上,利用单元模型建模,采用单神经元仿真。结果表明:此控制系统具有较好的鲁棒性和抑噪能力,精度高,符合温控目标的要求。     

网络入侵检测系统的模糊规则学习模型

从如何完善和改进网络入侵检测系统的检测规则方面着眼,分析了入侵检测系统漏识和误识的原因,建立了一个网络入侵检测系统的模糊规则学习模型.文章首先证明了噪声环境下入侵行为的相似关系.并以入侵检测系统原有检测规则为基础,创建了基于权重的模糊检测规则.同时提出了一个反馈误差学习算法,用于对模糊检测规则进行改进以求达到识别的最优.模型可以方便地应用于各种基于规则的入侵检测系统.     

基于规则熵函数法的结构自适应模糊辨识与控制

提出一种新的结构自适应模糊辨识器,其特点是采用“规则熵函数”法在线调节模糊逻辑系统参数,使规则前件参数趋于一致,从而进行规则合并,简化了系统结构。将该结构自适应模糊辨识器用于一类非线性系统的自适应控制,仿真结果验证了所提出方法的有效性。     

基于灰色模型的预测模糊温度控制系统

针对氧化铝生产过程中赤泥洗涤水温控制问题和赤泥洗涤过程工艺的特点,为了增加洗涤效率、降低溶液粘度及减少铝酸钠溶液水解,采用灰色预测模糊控制方法,建立了一种基于灰色模型的预测模糊温度控制的赤泥洗涤水温控制系统。首先建立水温灰色预测模型,然后利用模糊推理求得电动调节阀输出的精确值。实际应用结果表明,该方法较常规的模糊控制具有较高的控制精度、良好的动态特性和鲁棒性,达到了良好的控制效果。     

一种新的模糊规则提取方法

提出了一种新的模糊规则提取方法,该方法先采用基于山峰函数的减法聚类法自适应地确定初始的聚类中心,然后由此构造动态自组织神经网络进行学习,在学习的过程中可根据情况适当地合并或分裂神经元,并重构神经网络继续学习,最后按聚类中心确定模糊子集数目和隶属函数并形成模糊规则集.实验结果表明,通过网络结构和神经元的动态自适应变化能够获取样本集中的模糊信息,形成直观的模糊规则.     

基于T-S模型的内模控制算法及其应用

针对模糊内模控制算法中模型的建立及模型求逆困难的问题,对一种模糊建模方法进行了改进,在此基础上提出了一种基于T—S模型的内模控制方法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型的结构,由模糊辨识获得过程的T—S模型和逆模型,并以此为基础建立内模控制算法。将该算法分别应用于慢时变非线性对象和具有大时延大惯性的热工系统主蒸汽温度的控制,仿真结果表明了该方法具有结构简单,计算效率高等优点,有利于在线应用。