Fuzzy层次神经网络

本文提出和归纳了Ｆｕｚｚｙ前馈神经网络模型，并提出了Ｆｕｚｚｙ前馈神经网络的反向传播学习算法，模拟结果表明利用ＦｕｚｚｙＢＰ学习算法训练的Ｆｕｚｚｙ前馈神经网络具有较好的非逻辑归纳能力和Ｆｕｚｚｙ规则表达能力。     

模糊非线性规划对称模型基于遗传算法的模糊最优解*

本文基于扩展原理，借助于隶属函数，对具有一般形式的Ｆｕｚｚｙ数，提出了描述和表达Ｆｕｚｚｙ目标和Ｆｕｚｚｙ约束条件的方法，将一类具有Ｆｕｚｚｙ目标／资源约束非线性规划的对称模型转化为确定性的非线性规划。基于遗传自救的思想提出了Ｆｕｚｚｙ环境下求解非线性规划对称模型的Ｆｕｚｚｙ最优解方法。     

模糊控制在尾砂胶结充填过程控制中的应用

针对尾砂胶结充填过程中液位、浓度和配比三个参数的控制,提出了两种 Ｆｕｚｚｙ控制法：纯Ｆｕｚｚｙ算法和Ｆｕｚｚｙ＋ＰＩＤ算法,并给出其在ＡＴ８９Ｃ５２单片机中的软件实现方法以及回路控制效果。     

Fuzzy控制的本质与一类高精度Fuzzy控制器的设计*

本文揭示，Ｆｕｚｚｙ控制器本质上就是某种插值器，首先阐明Ｆｕｚｚｙ控制的插值机理，然后讨论常用的双输入单输出分片插值器，最后介绍基于论域收缩的一类高精度Ｆｕｚｚｙ控制器的设计思想。     

参数自调整煤矿供水模糊控制系统

分析了目前煤矿供水系统存在的问题之后,提出了一种新的复合控制方法,即Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ控制。介绍了Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ控制原理及其实现过程     

多台小型交流传动微机控制技术

介绍多台小型交流传动微机控制系统的优化结构──单机群控。探讨了偏差自调整和Ｆｕｚｚｙ控制两种优化控制方案。它们均能实现节能，效果显著。Ｆｕｚｚｙ控制具有强的鲁棒性，可获得更佳的静态和动态性能。     

模糊智能控制在挂面生产过程中的应用

在挂面生产的微机控制系统中，采用参数自调整Ｆｕｚｚｙ－ＰＩ控制算法，能自动修改参数，完善Ｆｕｚｚｙ控制参数，对各烘干室温湿度进行模糊智能控制，效果理想。     

二级倒立摆的参变量模糊控制

本文主要研究用参变量模糊控制对二级倒立摆进行实时控制的问题。提出了Ｆｕｚｚｙ控制多变量系统的一种分析方法，给出了综合误差、综合误差变化率的概念，并叙述了综合系数的设计方法。应用综合误差理论设计了带参变量Ｆｕｚｚｙ控制器，且用３８６微机对二级倒立摆进行实时控制，取得了较好的效果。     

水泥粉磨负荷自寻优Fuzzy控制

本文针对闭路循环磨机的特性，提出内环采用常规的Ｆｕｚｚｙ控制，以保证填充量为最佳。本环采用自寻优Ｆｕｚｚｙ控制，以保证物料易磨性、粒度等变化时，能自动寻找到新的最佳工作点。     

自适应模糊神经网络控制器设计的线性化方法

基于Ｔ－Ｓ模糊推理系统模型构造一个简化形式的Ｆｕｚｚｙ神经网络（ＦＮＮ），应用Ｓｔｏｎｅ－Ｗｅｉｅｒｓｔｒａｓｓ逼近定理证明了这种ＦＮＮ网络对非线性连续函数的全局逼近性质，并利用Ｃｌａｒｋｅ一步加权最优预报控制性能指标及前向ＦＮＮ网络辨识器模型的线性化思想，提出一种间接Ｆｕｚｚｙ神经网络自适应控制算法，仿真结果证实了该算法的有效性。     

Fuzzy前馈补偿及应用*

本文提出一种由Fuzzy反馈、Fuzzy前馈补偿构成的Fuzzy控制系统,证明了它的存在性,提出实现该Fuzzy控制方法的计算机算法,并将此算法运用于数学模型未知和频繁干扰的石英器皿过程控制系统中,取得令人满意的控制效果。     

Self-tuning of 2 DOF control based on evolving fuzzy model

In this paper we present a self-tuning of two degrees-of-freedom control algorithm that is designed for use on a non-linear single-input single-output system. The control algorithm is developed based on the Takagi-Sugeno fuzzy model, and it consists of two loops: a feedforward loop and feedback loop. The feedforward part of the controller should drive the system output to the vicinity of the reference signal. It is developed from the inversion of the T-S fuzzy model. To achieve accurate error-free reference tracking a feedback part of the controller is added. A time-varying error-model predictive controller is used in the feedback loop. The error-model is obtained from the T-S fuzzy model. The T-S fuzzy model of the system, required in the controller, is obtained with evolving fuzzy modelling, which is based on recursive Gustafson-Kessel clustering algorithm and recursive fuzzy least squares. It employs evolving mechanisms for adding, removing, merging and splitting the clusters.The presented control approach was experimentally validated on a non-linear second-order SISO system helio-crane in simulation and real environment. Several criteria functions were defined to evaluate the reference-tracking and disturbance rejection performance of the control algorithm. The presented control approach was compared to another fuzzy control algorithm. The experimental results confirm the applicability of the approach.     

模糊学习控制在SCARA机器人轨迹跟踪中的应用

模糊学习控制以模糊控制提供反馈机制为主体,辅以迭代学习控制提供前馈补偿机制,来实现对期望轨迹的完全跟踪.把模糊学习控制应用于SCARA机器人的轨迹跟踪.仿真试验表明,该方法具有简单实用、跟踪精度高、学习速度快等优点.     

直线同步电动机磁悬浮系统的自适应模糊滑模控制

提出一种自适应模糊滑模控制方法用以提高可控励磁直线同步电动机(controllable excitation linear synchronous motor, CELSM)磁悬浮控制系统的性能.根据CELSM的特定结构和运行机理,建立CELSM磁悬浮系统的数学模型,包括励磁回路的电压方程、磁悬浮力方程和运动方程;设计积分滑模面和分段趋近律,系统状态轨迹可以根据距滑模面的距离自动切换趋近速度,以很小的斜率穿越滑模面,减小系统的抖振,推导出相应的滑模控制器;为了克服不确定性扰动对系统的影响,设计自适应律使自适应模糊系统对不确定性扰动进行实时估计,用该估计值进行前馈补偿控制,减小控制律中的切换增益和系统的抖振,进一步推导出自适应模糊滑模控制器;用Matlab对控制系统进行仿真,仿真结果表明,采用自适应模糊滑模控制的CELSM磁悬浮系统的性能得到改善.     

基于参数自整定和模糊前馈的疏浚系统控制

在疏浚工程中抽砂系统一般采用PID控制器调节泥浆浓度,但当河床形态及河水流速等工况变化时,基于固定参数的PID控制难以达到满意效果。针对被控对象的特性,提出将参数模糊自整定PID与模糊前馈结合的控制方案。该方案能根据工况变化动态调节PID参数,并根据龙头吸咀与河底距离提供前馈补偿,能及时抑制吸咀位置对泥浆浓度灵敏度的影响。仿真结果表明,与传统PID控制相比,该方案对不同工况均能表现出较低的超调量,更快的响应速度,以及更强的抗干扰能力和稳定性。     

基于分段模糊Lyapunov方法的离散模糊系统分析与设计

研究了基于分段模糊Lyapunov函数的离散T-S模糊控制系统稳定性分析及控制器设计问题．首先,在定义离散型分段模糊Lyapunov函数的基础上,提出了一个新的判定开环离散T-S模糊系统稳定性的充分条件．该条件仅需在每个最大交叠规则组内分别满足模糊Lyapunov方法中的条件,从而降低了公共Lyapunov方法和模糊Lyapunov方法的保守性和难度．然后,利用并行分布补偿方法对闭环系统的稳定性进行了分析并设计了模糊控制器．最后,一个仿真示例说明了本文方法的有效性和优越性．     

输入采用标准模糊分划的模糊控制系统设计

稳定性分析和系统化设计是模糊控制理论的两个重要研究课题 .根据输入采用标准模糊分划的模糊系统的有关性质 ,本文研究了利用平行分布补偿法 (PDC)和线性矩阵不等式法 (LMI)系统化设计T_S模糊控制系统的方法 ,提出并证明了一个判定闭环Takagi_Sugeno (T_S)模糊控制系统稳定性的充分条件 .通过对非线性质量块 -弹簧 -阻尼器模糊控制系统的设计与仿真 ,验证了这些方法的有效性 .     

具有时滞的不确定性系统神经网络模糊自学习控制

本文对具有时滞的不确定性控制对象提出了一种神经网络时滞补偿模糊自学习控制方法．模糊控制器采用误差、误差变化及误差加速度的加权和的解析描述形式，利用人工神经网络直接对过程建模，实现对时滞补偿预报以及对模糊加权因子的自学习优化调整．将上述方法用于焊接熔池动态过程控制试验，结果表明本文提出的自学习神经网络时滞补偿模糊控制方案有效．     

非线性离散时间系统的自适应模糊补偿控制

针对一类非线性离散时间系统,提出一种自适应模糊逻辑补偿控制方案.控制律由跟踪控制律和逼近误差补偿控制律两部分组成,利用模糊逻辑系统对系统参数扰动和外界干扰进行自适应补偿,由模糊滑模控制律实现对模糊逻辑系统逼近误差的进一步补偿.所设计的控制器可保证闭环系统一致最终有界.将该控制器用于月球探测车动态转向系统中,仿真结果表明了该方法的有效性.     

模糊复合控制方法在焦炉控制系统中的应用研究

针对焦炉温度的大惯性、纯滞后、非线性和时变性等特点。提出了一种新的模糊复合控制方法．它将常规的前馈控制、反馈控制与具有人工智能的模糊控制相结合。吸取了前馈控制改善系统动态响应特性、反馈控制消除稳态误差以及模糊控制能够较好地解决系统难以建立精确数学模型的优点。解决了焦炉温度控制问题．通过模糊复合控制的理论分析和仿真试验。证明了该控制方法的可行性和有效性．