一种可演化的查表式模糊逻辑控制器设计与实现

常规的模糊控制器主要通过计算机软件或单片机实现,但模糊控制器是一个高度并行的系统,实时性、自适应性要求较高,这种实现方式不能满足现代模糊控制器的设计要求.要解决这个问题必须从算法和器件结构入手.根据多值逻辑和PLA理论,提出了一种可演化的查表式模糊逻辑控制器.根据模糊逻辑控制器查询表的对称性和单调性特点,提出了一种查询表的简单生成算法.利用J门和PLA设计查询表硬件电路.以典型二阶系统模糊控制为例进行仿真实验,其结果表明了这个可演化的模糊逻辑控制器结构的可行性.     

一种基于PFLC的可演化模糊逻辑控制器设计与实现

常规的模糊控制器主要通过计算机软件或单片机实现,但模糊控制器是一个高度并行的系统,实时性、自适应性要求较高,这种实现方式不能满足现代模糊控制器的设计要求。要解决这个问题必须从算法和器件结构入手。本文提出以可编程模糊逻辑控制器芯片（PFLC）作为可演化的部件,利用遗传算法优化生成模糊规则的演化硬件结构。模糊规则的自适应性是通过引入可调整因子,根据环境的变化自寻优获得。以典型二阶系统模糊控制为例进行仿真实验,其结果表明了这个可演化的模糊逻辑控制器结构的可行性。     

一种进化模糊逻辑控制器的新方法

结合进化学习分类器的密歇根和匹兹堡方法的优点,首次将对单条控制规则的评价引入了模糊逻辑控制器（ＦＬＣ）的进化过程中,解决了匹兹堡类型的学习分类器系统“强化信息的带宽窄”的问题,实现了ＦＬＣ在控制器级和规则级的同时进化,控制器的控制规则数目也可以自由变化,实验结果表明新方法有较高的效率,优化的模糊控制器的结构简单,性能良好。     

基于演化硬件的在线自适应系统

随着演化硬件的兴起,其在电子电路自动设计、客错以及自适应等方面的优越性,使它有望成为突破传统电子系统设计瓶颈的新技术.在已有研究的基础之上,进一步探讨利用演化硬件技术实现电子系统的自适应性,提出了一个基于演化硬件技术的自适应系统模型,并通过在Xilinx Virtex-Ⅱ Pro (XC2VP20)FPGA芯片上的实验,表明了演化硬件技术是解决电子系统自适应性问题的一种可行方案.     

用函数型可编程器件实现演化硬件

演化硬件通过演化的方法实现电路的功能,可看作是演化算法和可编程逻辑器件的有机结合,目前所面临的问题是化速度太慢,要解决此问题必须从算法和器件结构入手,本文提出函数型（树型结构函数）可编程器件作为演化硬件的结构提高了编码效率,加快了演化速度,实现了ＧＡＬ作为演化硬件结构不能实现的四位比较器。     

演化硬件技术及其在硬件设计中的应用

本文给出了基于演化算法和可编程逻辑器件的演化硬件的实现原理,并结合一个应用 实例加以说明,分析了该方法与传统的硬件设计方法相比的优越性,最后扼要介绍了演化硬件的研究方法以及它的应用现状和发展方向。     

遗传优化模糊逻辑控制器

一、引言 模糊逻辑控制器(FLC)已经广泛应用于工业过程、家电、运动控制中。典型的lC由四部分组成:摸糊化器、规则集、推理机和反模糊化器。FLC作为一种万能逼近器,适合控各类非线性的、多输入     

模糊逻辑控制器的模糊神经网络实现

模糊逻辑是人脑思维活动的基本方式，而神经网络则是模仿人脑神经系统功能而设计的一类巨型非线性网络。所以将模糊逻辑与神经网络相结合具有很大的前途。本文利用模糊神经元突破了没有计算机就不能实现模糊控制的传统观点，给出了一种不用计算机就能实现的模糊神经网络控制器，对模糊控制的硬件实现起到积极的作用。     

可编程逻辑控制器

那些正在进行网络选型的受调查者称:编程软件上的差别比硬件更加显著。在构建控制系统时,没有什么比从成堆的供应商列表中选择厂商以及相应元器件更麻烦的了。即使一个很小的机械控制应用都需要大量的选型、推荐和采购控制逻辑单元,对于传统的继电器梯形逻辑图的实现,这点犹为明显。继电器、继电器基座、定时器、限位开关、引线、引线管道、标灯、按钮等等,最后还需要一个外壳,将所有这些器件安装其中,一个项目才算完成。     

演化硬件技术中时序电路的遗传算法实现

本文在讨论了EHW的运行机制的基础上,提出了一种了适合“外进化”方式的可进化的闭环结构,即基于FPGA芯片和QUARTUSⅡ开发工具的EHW平台。详细讨论了如何利用遗传算法实现时序电路,目前演化硬件的研究主要还处于理论分析、演化算法优化、软件模拟的阶段,本文将演化硬件技术应用到时序数字电路的设计中,这对于演化硬件技术及时序数字电路设计来说都是成功的探索。     

基于进化算法的硬件演化基础研究

演化硬件研究将进化思想应用于电子系统内部结构的设计和调整,以实现硬件电路的自组织、自适应和自修复,从而提高系统的可靠性.介绍演化硬件的概念、基本原理和实现方法,指出目前研究存在的主要问题,给出进一步研究的设想与建议.     

模糊数据挖掘和遗传算法在入侵检测中的应用

论述了数据挖掘和遗传算法在入侵检测中的应用,详细描述了模糊关联规则和模糊频繁序列挖掘,并进一步介绍了如何采用遗传算法优化模糊集合隶属函数,从而达到改善入侵检测系统性能的目的。     

一种遗传模糊聚类算法及其应用

研究一种基于遗传算法的模糊聚类方法,即将遗传算法得到的聚类中心作为模糊C-均值（FCM）聚类算法初值,这样既可以克服FCM算法对初始中心敏感的缺点,也可以解决遗传算法只能找到近似解的问题。将算法用于通信信号的星座聚类,根据聚类有效性函数自适应地确定聚类中心,并完成信号类型的识别。仿真实验证明,当存在较小的定时误差时,算法对PSK和QAM信号仍然是有效的。     

基于TMR-EHW的高可靠性电机控制系统

为提高恶劣环境中控制系统的可靠性,将三模块冗余（TMR）容错与演化硬件（EHW）自修复相结合,实现基于TMR—EHW结构的现场可编程门阵列电机控制系统。该系统利用TMR快速发现和定位故障,屏蔽出错模块并保持容错运行,利用EHW进行自修复,使出错模块恢复正常工作,系统可靠性得到提高。     

基于数字控制线性可调OTA的FPAA

提出了一款基于差分式数字控制线性可调跨导运算放大器（POTA）的低功耗、高性能的现场可编程模拟阵列（FPAA）。可重构模拟单元（CAB）采用差分式POTA电路,提高了电路高频性能和抗共模干扰能力。为了减少通用电容矩阵中寄生电容对电路性能的影响,设计了一款电容倍增器。采用六边形互连网络拓扑结构和开关共享技术,使各CAB之间实现了较好的可编程能力,同时减少了可编程开关数量及开关噪声对电路性能的影响。作为应用,在4[×]7阵列结构上重构实现了一个可调谐六阶巴特沃斯通用滤波器,通过调节相应开关的控制字可实现电路拓扑结构和参数的改变,从而实现不同的滤波类型和极点频率的调节。电路的性能通过Pspice仿真得到了验证。     

模糊控制的典型结构

本文研究了评述了模糊控制的典型结构方案，包括模糊控制器的一般结构，ＰＩＤ模糊控制器，自组织模糊控制器，自校正模糊控制器，自学习模糊控制器和专家模型控制器等。文中着重讨论了控制结构机理。许多结构方案都获得应用验证。     

Gause竞争型协同进化算法在FNN中的应用

自从60年代J.霍兰提出遗传算法以来,模拟进化算法得到了很大的发展和应用。协同进化算法是针对遗传算法的不足提出,还处于研究初步阶段。该文在竞争型协同进化的基础上,借鉴生态学中物种竞争模型,提出了基于Gause竞争方程的竞争型协同进化算法,并将该算法应用于模糊神经系统的辨识问题上。实验证明,该算法比标准遗传算法、典型竞争型协同进化算法和BP学习算法具有更好的全局收敛性和更快的收敛速度,在一定程度上解决了标准遗传算法的不足。     

基于FPAA的模糊自整定PID控制器设计

为提高过程控制的响应速度,提出了一种基于现场可编程模拟阵列(FPAA)模糊自整定PID控制器的硬件实现方法。在8块AN221E04芯片中实现模拟乘法器、求小求和以及除法等单元电路,由各单元电路组合成完整的控制器。作为硬件电路,该控制器与软件编程实现的模糊PID控制器相比具有很强的实时性;作为纯模拟电路,该控制器内部传输信号均为连续值的模拟量,不需要A/D、D/A转换电路,与采用数字电路实现的控制器相比具有电路简单、运算速度快的特点。仿真实验结果表明：基于FPAA的模糊自整定PID控制器超调量小、稳态误差小,控制器响应时间降到了微秒级。     

用GA寻优线性系统模糊控制器规则

控制精度和自适应能力一直是模糊控制应用中较难解决的问题,解决这一问题的关键在于选取适当的控制规则,而遗传算法可以较好地解决常规的数学优化技术所不能有效解决的问题。该文给出了对于具有修正因子的控制规则,采用遗传算法对其参数进行自调整的方法,它可提高模糊控制器的性能。通过仿真实验表明了该方法对于线性系统的控制是有效的。     

基于遗传算法的模糊聚类研究及其应用

为了克服传统聚类算法对初始化敏感的缺点，提出了一种基于增强型遗传算法的模糊聚类方法。它把遗传结束的准则与传统算法的终止准则有机地结合起来，不仅提高了算法的聚类分析性能，也提高了算法的收敛速度。比盲目的搜索效率要高，也比专门的针对特定问题的算法通用性强。通过在国内一家大型乳业集团的HRM系统中的成功运用，说明了该算法的有效性和通用性。