超声波电动机在线校正模糊转速控制

针对超声波电动机的转速控制特点,设计了超声波电动机模糊转速控制器.采用蚁群算法对模糊控制器中的模糊规则进行离线优化,确定合适的模糊控制器参数.在实验过程中,针对不同转速情况下的控制性能差异,给出了模糊控制器输出比例因子的在线调节方法,得到了较好的转速控制效果.     

遗传算法在模糊控制器参数寻优中的应用研究

介绍遗传算法的基本原理及实现步骤，并运用模糊控制器的参数寻优中，对复杂被控对象实现了最优控制，模糊控制规则采用基于解析表达式的模糊数模型，用遗传算法对模糊控制器中的量化因子和比例因子及偏差加权因子进行编码，确定适应度函数，在复制，交叉，变异的进化过程中获得全局最优点，改善模糊控制性能。在Matlab环境中实现遗传算法各算子的编程，并以二阶系统为例，对常规模糊控制器与经过遗传处寻优后的模糊控制器进行了仿真比较，其结果表明采用遗传算法寻优能获得较好的控制效果，该方法具有良好的动静态特性。     

基于协同进化算法的水轮机模糊PID调节系统研究

针对常规遗传算法在优化水轮机模糊PID调节系统的模糊规则时，对于模糊PID整定公式中的三个比例因子的确定采用手动调整的不科学性，本文提出了一种新的基于协同进化算法的参数自整定模糊PID控制算法，该方法采用协同进化算法同时优化模糊PID控制的模糊规则和模糊PID整定公式中的三个比例因子，通过模糊推理的方法求解PID参数的变化量，对PID参数进行自动整定，为了避免优化得到的模糊规则之间发生跳变，在目标函数中引入一光滑因子。仿真结果表明，该控制算法具有良好的静态、动态性能和很强的鲁棒性。     

基于MATLAB的模糊控制器的参数优化方法及仿真

提出了一种模糊控制器的设计与仿真的实现方法,该方法首先利用图形用户界面GUI构造模糊控制器的控制规则和隶属度函数并建立仿真模型;给出了优化模糊控制器的参数;分析了在单位阶跃输入信号作用下的系统动态特性.仿真结果表明,优化了模糊控制器的参数后,系统阶跃响应动态特性良好并有较高的稳态控制精度,可以达到设计目标.由于其参数优化非常方便,该优化方法有较高的实用性.     

UPFC模糊控制器优化设计

统一潮流控制器(UPFC)为现代电力系统的安全、稳定、经济运行提供了有效途径。文中采用分层自适应遗传算法寻优UPFC模糊控制器的量化因子和比例因子,基于智能权函数法设计模糊控制规则。所设计的UPFC模糊控制器充分利用了遗传算法的参数优化能力和模糊控制的鲁棒性。采用Matlab对含UPFC的单机无穷大系统进行了仿真。仿真结果表明所设计的UPFC模糊控制器可以有效地调节UPFC所接入处的母线电压、稳定UPFC直流侧电容电压、控制输电线路的潮流,并且响应速度快、控制精度高、鲁棒性强。     

基于智能遗传算法的永磁同步电动机电流控制器设计

根据永磁同步电动机参数随输入电流变化而发生微小变化的特点,研究了基于模糊理论的比例-积分控制应用于永磁同步电动机电流控制的可行性,并应用智能遗传算法对模糊控制规则以及比例-积分控制器中的比例系数和积分时间常数等参数进行了优化,设计了一种基于智能性遗传算法(IGA)优化的模糊电流比例-积分控制器。仿真试验结果表明:基于智能遗传算法优化的模糊PI控制器能够快速跟踪电流的变化。     

采用自校正模糊PI控制的超声波电机速度控制

针对超声波电机构成的速度伺服系统采用了一种新的控制方案－自校正模糊PI控制，该控制器由模糊控制环节，PI控制器，自校正环节构成。PI控制器的比例增益Kp和积分增益Kl由模糊控制规则确定，并且通过修正因子在自校正来优化模糊控制规则，实验结果表明该控制方案效果好，简单易行，通用性强。     

基于遗传算法的模糊控制器规则优化

模糊控制器设计的关键问题就是模糊控制规则的选择。基于遗传算法的模糊控制规则表优化,是为模糊控制提供一种更加方便、有效的查表法。为了提高模糊控制器的性能,提出了基于遗传算法的模糊控制器规则表的优化方法,并进行了仿真实验。仿真结果表明,在模糊控制中采用遗传算法使控制系统最终达到所要求的控制效果,证明了该方法的可行性和有效性。     

谷物干燥过程模糊支持向量机控制器的设计

为了准确控制谷物干燥过程的温度和湿度,设计了一种基于改进遗传算法和最小二乘算法的干燥过程模糊支持向量机控制器。利用模糊算法解除温湿度的耦合作用,采用支持向量机实现模糊逻辑控制的全过程和信号的非线线处理,同时采用混合学习算法优化控制器参数,即先采用最小二乘算法离线优化支持向量机性能参数,再采用改进遗传算法在线优化支持向量机性能参数和模糊比例因子,以使其控制性能适应对象的变化而达到最优。仿真结果表明,设计的模糊支持向量机控制器比常规PID控制器和经典模糊控制器具有更好的控制性能,能够满足谷物干燥工艺要求。     

基于SCA优化模糊PI控制器的PMSM转速控制

介绍了永磁同步电机(PMSM)在矢量控制系统中转速环的模糊PI控制器设计。针对模糊控制器无法自适应调整参数,研究分析一种新型智能优化算法——正弦余弦算法,并对影响该算法全局探索和局部开发能力的重要参数进行调整,使搜索结果更精确,将改进后的算法用于模糊控制器量化因子和比例因子的优化。仿真结果表明,基于正弦余弦算法优化的模糊PI控制较传统模糊PI控制,具有更好的动态性能和抗干扰能力以及鲁棒性强的特点。     

水轮机调节系统的模糊神经元控制

水轮机调节系统具有非线性和时变性的特性 ,传统的PID控制器无法获得高性能的调速系统。针对水轮机调节系统的上述特性 ,在常规模糊控制的基础上 ,采用径向基函数神经网络来逼近过程模型 ,并设计了自适应神经元来在线优化控制器的输出。理论分析和仿真结果表明 ,这种控制策略与传统的PID控制和模糊控制相比 ,能够得到更快的响应速度和更好的控制效果     

模糊控制在鼠笼式异步电动机定位系统中的应用

文章提出了一种基于量化因子自调整的模糊控制器 ,并将其应用于异步电动机定位控制系统中 ,实验结果表明 ,该系统具有很强的鲁棒性和较高的定位精度     

基于积分自整定模糊矢量控制系统研究

为提高采用PI转速调节器矢量控制调速系统的动静态性能,提出以积分自整定模糊控制作为矢量控制转速调节器,此调节器的比例系数不变,可根据转速偏差和偏差变化率来动态调节积分系数.在此基础上,建立了异步电机矢量控制模型.仿真结果表明:相对于采用PI转速调节器的矢量控制系统,积分自整定模糊矢量控制系统转速超调量小、调节时间短,可快速消除负载扰动引起转速偏差.     

HEV车载复合电源系统控制策略优化研究

HEV车载复合电源是将高比功率的超级电容与高比能量的蓄电池复合使用,通过合理的能量管理策略,以提高HEV汽车能源系统性能的技术。在分析车载复合电源系统的结构、功率需求及电源约束条件的基础上,建立了以车辆燃油消耗率和再生制动能量回收率为优化目标函数的能量管理问题数学模型。然后,根据复合电源系统的工作模式设计了基于模糊逻辑的能量管理控制器,利用遗传算法对功率分配因子的隶属度函数参数进行优化。基于ADVISOR的仿真研究表明,与未优化的模糊能量管理策略相比,经过优化的模糊能量管理策略能够更有效地降低混合动力汽车的燃油消耗,提高了制动能量回收率。     

基于变论域模糊理论的PEMFC热管理系统控制研究

针对传统控制器在燃料电池功率较大且负载电流动态变化时,存在燃料电池温度控制的灵敏度和精确度较低等问题,提出一种变论域模糊PID控制策略,变论域部分通过伸缩因子来实时变化模糊PID控制器中的量化因子和比例因子,实现对模糊论域的收缩与膨胀来提高控制的稳定性。搭建55KW燃料电池模型并验证模型的可行性。设置传统PID及模糊PID控制器为对照实验组,研究结果显示：变论域模糊PID控制器超调量减小,稳态误差减小,调节时间缩短,对PEMFC热管理系统具有更好的抗干扰性能。     

基于模糊自适应PI控制的开关磁阻电机直接转矩控制

针对常规模糊控制器在开关磁阻电机直接转矩控制（DTC）中的超调量大、响应慢、脉动大等问题,提出一种基于遗传算法的模糊自适应PI控制器的速度调节器设计方案,结合遗传算法与模糊PI控制,应用遗传算法优化模糊自适应PI控制器的模糊控制规则和量化因子及比例因子,以确保开关磁阻电机直接转矩控制系统响应具有最优的动态响应和稳态性能。仿真与试验结果分析表明,与传统模糊PI控制相比,该设计方法具有适应性强、动态响应好、鲁棒性强等优点,取得了比较满意的控制效果。     

变风量空调系统的模糊免疫自适应PID控制的研究

针对中央空调变风量温度控制系统非线性、大滞后和时变性等特点,借鉴生物免疫反馈调节原理和模糊逻辑控制理论,设计了一种模糊免疫自适应PID控制器,建立了仿真模型,并对其进行了仿真。仿真结果表明,该控制器能有效改善系统的动稳态特性和鲁棒性。     

基于自适应模糊控制的飞机自动着陆系统

为了更好地完成着陆任务,引入自适应模糊控制算法应用于飞机自动着陆时下降以及改平的纵向控制中,利用变论域收缩因子来优化模糊控制器的量化因子,同时配合模糊规则对比例因子的自适应调整,从而使飞机更精确地跟踪下滑道.通过仿真表明该控制系统具有良好的动态性能,有效地提高了飞机自动着陆的精度.     

串级系统智能模糊比例微积分控制器设计

在串级控制系统的基础上，主调节器采用智能模糊比例微积分（PID）控制算法，副调节器采用常规PID算法，将数字PID控制与模糊控制结合起来构成智能模糊控制器可对PID的参数进行在线调节，仿真试验表明，该控制器可有效提高系统控制品质，具有很好的抗干扰能力。     

串级系统智能模糊PID控制器设计

在串级控制系统的基础上 ,主调节器采用智能模糊 PID控制算法 ,副调节器采用常规 PID算法。将数字 PID控制与模糊控制结合起来构成智能模糊控制器可对 PID的参数进行在线调节。仿真试验表明 ,该控制器可有效的提高系统控制品质