空调系统神经模糊控制器-仿真和优化

以恒温空调系统为控制对象，对神经模糊控制器、常规模糊控制器和PID控制器进行了数字仿真，并用单纯形法对控制比例因子进行了参数寻优，获得了最优参数和动态响应曲线；通过对神经模糊控制器的优化学习，大大提高了神经模糊控制器的控制精度和稳定性，其性能优于最优化的PID控制器和最优化的常规模糊控制器，能有效地满足温度控制要求，并具有较好的鲁棒性；由于神经模糊控制器具有模糊控制和神经网络的智能，经过优化学习后，它具有艮好的控制性能和自适应能力。     

一种控制规则自调整的模糊控制器

根据模糊控制理论和实际工程经验，设计了一个控制规则能够自调整的模糊控制器，详细介绍了该模糊控制器的控制原理和运行机制，并作出了仿真。该模糊控制器控制精度高，动态和稳态性能均优于传统的PID和基本模糊控制器，且具有较好的鲁棒性和抗扰动能力。仿真和工程实践证明，该模糊控制器具有简便、稳定的优点，且易于工程实现，具有较高的工程应用价值。     

模糊自适应PID控制在空调系统中的应用

空调房间温度控制是一个复杂的控制系统,用传统的PID控制达不到较好的控制效果。以变风量空调系统作为控制对象,设计了模糊自适应PID控制器,并运用MATLAB/simulink对空调房间温度的控制进行了仿真,达到了比较理想的控制效果。仿真结果证明,模糊自适应PID控制器应用于空调系统具有较好的鲁棒性、快速性和准确性的优点的事实得到了证实,这种控制方式的控制效果优于常规PID控制且有利于节能。为空调系统自动控制的研究和应用提供了有意义的参考。     

一类自适应模糊神经解耦混合控制器的研究

将模糊神经网络与PI控制技术相结合构成一种模糊神经解耦混合控制器。新控制器在控制过程中借助模糊神经网络的自学习算法实现控制参数的在线调整。仿真结果表明,该控制方法对非线性时变系统有较好的控制效果。将该算法应用于电控天然气发动机空燃比控制中,利用宽域空燃比传感技术,通过调整喷射脉宽控制发动机的空燃比,取得了良好的控制效果。     

用Matlab实现减摇鳍模糊控制器仿真

基于Conolly理论建立了船舶模型，以横摇角和横摇角速度为输入量，鳍角为输出量，应用模糊控制理论设计了减摇鳍模糊控制器；利用Matlab的fuzzy logic工具箱针对不同海情对控制器进行了仿真．结果表明，减摇鳍模糊控制器与传统PID控制器相比具有更好的控制效果．     

模糊神经网络在高层建筑横风向振动控制中的应用研究

提出了模糊神经网络方法控制高层建筑横风向风振反应。通过观测部分楼层加速度和控制力输出，建立了模糊神经网络控制器，解决了传统控制中有限的传感器数目对系统振动状态估计的困难．利用模糊神经网络控制器预测结构的控制行为，消除了闭环控制系统中存在的时滞。利用模糊神经网络控制器的自学习能力来确定模糊规则和语言变量隶属函数，解决了土木工程复杂结构模糊控制中，难于依据专家的主观经验来确定模糊控制规则和语言变量隶属函数等困难。模糊神经网络方法的优势在于算法自身的鲁棒性，处理结构非线性、参数不确定性及时变等问题的能力。通过对基准建筑的刚度不确定性分析，讨论了模糊神经网络控制器的鲁棒性。仿真分析表明，模糊神经网络控制策略能有效地抑制高层建筑的横风向风振反应，控制效果略优于LQG控制，而拥有LQG控制不具备的诸多优点。     

减摇鳍模糊免疫自适应PID控制器设计及仿真研究

针对船舶横摇的非线性模型，利用免疫反馈机理，设计了一种减摇鳍模糊免疫自适应PID控制器。控制器将模糊控制与PID控制相结合，采用Fuzzy推理，对非线性函数进行模糊逼近，用模糊免疫P调节器实时整定PID控制器的比例增益，采用常规模糊控制器在线调整免疫PID控制器的积分时间常数和微分时间常数。通过对船舶减摇鳍控制系统的仿真，可以看出采用模糊免疫自适应PID控制器其控制效果远优于常规PID控制器，使减摇鳍的减摇效果得到显著提高。     

潜艇定深运动的自适应模糊控制研究

针对潜艇定深运动过程中存在非线性、时变参数、复杂干扰的特点，提出了一种基于神经网络的自适应模糊控制器。并采用学习速率自调整的EBP算法对模糊控制器进行了在线调整．仿真结果表明，该控制器能辨别出潜艇的平衡舵角。与常规的PID控制相比，具有抗干扰能力强、响应速度快、精度高等优点。     

PID模糊控制器在软胶囊生产过程中对温度控制系统的调节

本文阐述了模糊控制的方法,模糊控制器PID的结构和工作原理。介绍了利用PID模糊控制器运用模糊控制原理对软胶囊生产中温度控制系统的在线最佳调整,使其具有较好的静动态特性,提高系统的鲁棒性。利用MATLAB软件进行了仿真,证明其控制性能好于常规控制器。     

PID参数模糊自整定控制器的设计与仿真研究

针对常规PID控制器不能在线进行参数自整定的问题，结合模糊控制技术，提出了一种PID参数模糊自整定的方法．运用Matlab模糊逻辑工具箱进行仿真研究表明，该模糊PID控制器能迅速消除系统余差，改善普通模糊控制器的性能；既具有PID控制器高精度的优点，又具有模糊控制器快速、适应性强的特点，保证了调节系统具有良好的动、稳态特性．     

基于FNNs的闭式循环柴油机配氧前馈控制策略研究

配氧控制是闭式循环柴油机(CCD)系统的关键技术之一，为改善其动态特性，在PID反馈控制的基础上，设计了基于模糊神经网络(FNNs)模型的前馈控制器，并采用PID反馈控制输出信号作为网络训练的误差信号，使模糊神经网络逐步具有前馈补偿能力，从而能够有效对负荷扰动进行及时补偿．仿真结果表明，采用FNNs前馈控制器后，可以有效改善氧气控制的动态特性，并且具有快速的学习速度和很强的适应能力．     

参数自调整模糊控制器在空调控制中的应用

在基本模糊控制器的基础上,建立了参数自调整模糊控制器,用以调节空调房间温度,并用MATLAB软件对该控制器进行仿真.仿真结果表明,参数自调整模糊控制器具有较快的响应速度和较小的稳态误差,同时对被控对象的参数变化有一定的自适应能力,比较适用于空调温度这样的具有非线性、大迟延的控制对象.     

煤矿凿岩机器人模糊自适应PID控制策略研究

在现有PID控制器的基础上,利用模糊推理实现了对PID参数在线自整定模糊自适应控制,并且在Matlab仿真软件下将该控制器在机器人钻臂控制系统中的应用进行了仿真研究,仿真结果表明,参数自适应模糊PID控制器能使系统达到满意的控制效果,提高了钻臂的定位精度。     

MCFC型燃料电池的神经网络建模与基于FGA的模糊控制研究

为了提高燃料电池的发电性能,熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)堆的运行温度应该控制在一个合适的范围内。本文首先利用RBF神经网络辨识复杂非线性系统的能力,基于实验的输入输出数据,建立起MCFC电堆的神经网络温度模型;然后设计了MCFC电堆工作温度的一个基于模糊遗传算法的在线模糊控制器,用模糊遗传算法同时优化模糊控制器的参数及规则。最后用神经网络的辨识模型代替实际的电堆进行控制仿真,仿真结果证明建模是有效的,所设计的模糊控制器具有较好的性能。     

基于模糊逻辑的异步电动机转速控制

本文设计了基于模糊逻辑控制的速度控制器,以提高异步电动机矢量控制系统对参数变化和负载扰动的鲁棒性,并通过MABLAB/SIMULIINK仿真将其与PI控制的系统速度响应进行比较,仿真结果表明模糊控制能使系统取得较好的控制性能并具有较强的鲁棒性.     

基于自适应神经模糊系统的中频淬火控制系统设计研究

介绍了自适应神经模糊控制技术在中频淬火控制系统中的应用,经Matlab仿真离线计算得出控制表,并给出了中频淬火模糊控制系统的DSP软、硬件原理框图.与常规PID控制器相比,模糊控制器在超调量控制、反应时间等参数上有更佳的控制效果.     

柔性关节空间机械臂奇异摄动模糊PID控制仿真研究

建立了空间微重力和地面重力两种工况下的柔性关节空间机械臂模型,为空间机械臂末端轨迹跟踪控制设计了基于奇异摄动的模糊PID控制器。奇异摄动法将空间机械臂系统降阶为快子系统和慢子系统,再分别对子系统进行控制。快子系统采用力矩反馈的形式,慢子系统则采用模糊PID控制的形式。模糊部分主要实现对PID的3个参数的实时调整。仿真结果表明基于奇异摄动模糊PID控制器可以在以上两种工况下均可实现较好跟踪。     

模糊控制在清蜡车控制系统中的应用

通过对模糊控制器和PID调节器原理的分析，将模糊控制和PID控制相结合的PID参数自调整的模糊控制器应用于清蜡车控制系统中。文章阐述了系统总体设计、硬件设计和软件设计。分析了模糊PID调节器比例、积分和微分的调节规则，并应用Simulink对系统进行仿真。控制器用平均温度的偏差和温度偏差变化率作为输入信号，PLC的模拟量输出用来控制燃烧器的喷油量，从而调节清蜡车控制系统的温度。     

模糊控制理论在舰船制冷装置中的应用研究

以蒸发器和冷库作为被控对象，利用计算机进行了制冷系统模糊控制的研究．针对蒸发器过热度和库温控制问题设计了模糊控制器．在理论研究的同时，建立了制冷装置计算机控制和数据采集系统．在Visual Basic环境下开发了蒸发器过热度模糊控制程序．对比实验运行表明：利用模糊控制器和电子膨胀阀对蒸发器过热度和库温进行控制较之用热力膨胀阀控制，制冷剂流量调节范围大、过热度小、蒸发器面积利用率高、装置节能效果好．     

一种汽车主动悬架系统模糊控制器设计及试验

设计了一种在线可调整的模糊控制器，其模糊控制规则表可以用解析的方法进行计算。不仅体现了模糊控制算法对非线性系统具有的明显优势，而且利用LMS自适应模块调整模糊控制器的修正因子，改善单一模糊控制算法对专家先期经验的依赖缺陷。针对简化的汽车模型，在以单频信号作为激励源的仿真研究过程中，该算法对悬架系统的振动控制收到了较好的效果。在两自由度的悬架系统试验台架上进行了试验研究，结果进一步证明该算法的有效性。