一种基于模糊调节增益的单神经元PID控制方法

提出了一种基于模糊调节增益的单神经元PID控制方法。通过模糊调节单神经元PID控制器的比例增益，达到令人满意的控制效果，明显优于常规PID控制。使用该方法对典型的工业过程对象进行了仿真试验研究，结果表明这种控制方法的优越性。     

模糊单神经元控制器设计

本文在综合常规模糊控制器和单神经元PID控制器的优点上,提出了一种新型的模糊单神经元PID控制器设计方案,仿真结果表明这种控制器有比较好的控制效果。     

参数自调整的月球车路径跟踪模糊控制器设计

针对常规模糊控制器需要不断手动调整控制器参数才能获得更好控制效果的缺点,提出一种基于多目标遗传算法NSGA-II进行参数优化的路径跟踪模糊控制器。以CJ-1月球探测车原理型样机为研究对象,用模糊逻辑描述了月球探测车的路径跟踪问题,通过调整规则因子来达到调整模糊规则的目的;引入了积分器以达到较好的稳态性能;采用NSGA-II算法实现了控制器7个参数的优化选择,提高控制器的适应能力。仿真结果表明,在跟踪阶跃路径时,常规模糊控制器超调量达到4.25%,而所设计的参数自调整模糊控制器基本能平稳无超调地跟踪路径,获得更好的控制效果。     

基于单神经元的参数自学习模糊控制器的研究

为进一步改善永磁交流伺服系统的动静态性能,该文设计了一种基于单神经元的参数自学习模糊控制器,它在控制规则数与二维控制器相当的基础上,可实现三维模糊控制的效果。引入的单神经元采用改进的BP算法来实现比例因子的在线自学习。控制器具有结构及算法简单、易于解析实现的特点。为验证其有效性,该文通过仿真试验,将其与采用常规的PI调节器的控制系统进行比较,结果表明,这种模糊控制器具有较好的控制效果。     

基于智能解耦补偿的生化培养箱智能控制

针对生化培养箱过程控制系统中,存在温、湿度变化耦合性强、设备性能易变的问题,本文提出了一种新的设计方法,首先采用模糊控制器对温、湿度独立控制,再采用粒子群算法对模糊隶属度进行在线优化,同时引入神经元学习算法,实现对温度和湿度控制量解耦关系的学习,系统实际运行效果实现证明了本文方法的有效性。     

模糊控制在金属热处理回火加热炉系统中的应用

在普通模糊控制器的基础上提出了一种新型的模糊PID控制器,在控制器中加入了增量算法与积分常数,并以加热炉为对象用MATLAB进行了仿真.结果表明,该系统控制精度高,超调量小,能达到很好的控制效果.     

基于单神经元的模糊控制器在电加工中的应用

针对电火花加工过程中间隙放电的状态无法用数学工具精确描述的特点,通过设置间隙放电的门槛电压值,建立了常规的模糊控制器;并在此基础上提出了基于单神经元的模糊控制规则在线自调整的新型模糊控制算法;根据对象的变化,使用单神经元在线调整常规模糊控制查询表,即在线间接调整了模糊控制的控制规则。利用WINDOWS系统的多线程技术,采用VisualC++开发环境实现了具体算法,建立了基于微型机的新型电火花加工模糊控制器。     

原料预热温度的模糊PID-神经元控制

针对具有不确定性、大纯滞后的催化裂化反应再生装置原料预热温度控制,提出了一种模糊PID-神经元控制方法.从介绍催化裂化反应再生装置原料预热被控对象的建模、神经元非模型控制和公式化的模糊控制方法人手,建立了模糊PID-神经元控制系统,设计了模糊神经元混合控制器,并使用神经元来在线调整模糊PID控制器的模糊规则.仿真实验结果表明所提出的模糊PID-神经元控制方法具有强鲁棒性,能有效控制具有大纯滞后和不确定性的对象.     

基于模糊误差判断算法的航空发动机PID控制

普通比例积分微分(PID)控制与其他智能控制相比较,应用广泛,且算法更简单、容易实现。但是应用到复杂的、多变的航空发动机控制时,其难以满足其控制要求。为实现对航空发动机的智能控制,提出模糊误差判断PID控制。由模糊规则表、误差判断规则以及PID控制组成模糊误差判断PID控制器。该方法对控制过程中改变模糊规则表进行了研究。模糊规则表根据经验得出;误差判断规则将根据误差的大小,对模糊规则表进行修改;模糊规则表与PID控制器结合调节控制量,达到控制执行机构的目的。使用MATLAB/Simulink进行算法仿真。仿真结果显示:模糊误差判断PID控制算法运用于航空发动机控制效果良好,验证了所提算法的可行性。仿真结果证明了改变模糊控制规则表的控制方法是有效的。该研究为设计智能控制提出了一种新的方法。     

适用于非线性对象的模糊-神经元控制方法

针对具有严重非线性的受控对象，提出了一种模糊-神经元控制方法。该方法将模糊PID控制器与神经元控制器相结合，用于改善控制器控制非线性对象的性能，以误差、误差变化率及设定值的变化来自调整神经元控制器增益，提高了控制系统的响应速度和鲁棒性。将所提出控制方法用于pH中和过程控制，仿真实验结果表明，该方法具有满意的控制品质及很强的适应性。     

二次型单神经元自适应算法在电动机控制中的应用

针对直流电动机调速系统现有控制方法存在PID控制器参数固定而导致控制效果差的问题,提出了二次型单神经元自适应PID控制算法,即在加权系数的调整中引入二次型性能指标,通过计算控制律可以得到所期望的优化效果。Matlab仿真结果表明,该算法可改善控制系统的动态过程品质,降低超调量,缩短稳定时间,并且有一定的抗干扰能力。     

一种自调整模糊控制器的设计与仿真研究

提出了一种基于规则，参数自整定的模糊控制器的设计方法，它通过引入误差加权因子和误差变化率加权因子，以系统阶跃响应的上升时间和超调量为性能评价指标，并根据评价结果建立自适应算法，对模糊控制器的模糊推理规则及参数进行自调整。仿真结果进行表明，误差变化率加权因子以明显改善模糊控制器的稳定性，性能评价指标函数，模糊推理规则和参数调整算法简单实用，便于实现，对被控对象的参数变化具有较强的适应能力，控制效果良好。     

一种模糊自调整的PD-RED算法

RED算法作为第一代主动队列管理技术,能够有效地控制队列长度。然而RED算法在实现中存在着其队列长度依赖于流量负载的变化,网络性能对参数敏感的问题。论文将模糊控制技术与比例微分控制方法相互结合,采用模糊控制器在线调整比例微分控制器参数的方法实现RED算法控制。仿真结果证明,所提出的模糊自调整的PD-RED算法动态响应快,稳态误差小,能够使队列保持期望队列长度。     

基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器的设计

为了充分利用遗传算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,提出了1种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器的设计,并通过对二阶系统模型的仿真,证明基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器比常规的模糊神经网络控制器具有更好的控制性,具有更大的实用性。     

基于TS模型的增益自校正单神经元PID控制算法

将单神经元自适应PID控制算法和基于TS模型的模糊推理系统相结合,提出了增益模糊自校正单神经元PID控制算法。该算法使得传统单神经元自适应PID控制的神经元增益具备在线自动调整的功能,对于变增益的不确定性系统的控制,获得了很好的控制性能。     

一类基于Smith预估器的神经元控制器的实现研究

本文提出一种基于Smith预估器的神经元控制器的实现方法,该神经元控制器的控制算法是不完全微分先行PID控制.利用MATLAB仿真软件对该控制器在电加热炉中的应用进行仿真研究.仿真结果表明,该控制器具有Smith预估控制和神经元控制的优点.     

基于模糊控制的进场飞机排序

针对日益增长的空中交通需求所带来的严重航班延误,利用模糊控制理论设计对终端区进场飞机的调度排序算法。把管制员调度航班考虑的主要因素作为输入,制定模糊规则,建立模糊控制器,输出比较合理的飞机排定着陆顺序。     

图书馆机器人机械手参数自整定模糊PID控制器设计

采用PC/104系列板卡设计了一款嵌入式图书馆机器人气动机械手控制器,对机械手的参数自整定模糊PID控制算法进行了重点探讨,根据模糊子集的隶属度赋值表和模糊逻辑规则,查模糊矩阵表得出修正参数,完成对PID参数的在线自校正.用Microsoft eMbedded Visual C++(EVC)编程实现了图书取放气动机械手的智能控制,给出了控制软件算法流程及关键部分实现方法.用阶跃、正弦等典型输入信号做系统仿真,实验结果表明气动机械手能够快速、稳定、几乎无误差地跟踪系统给定值.所提出的系统设计方法对类似领域具有普遍适用性.