基于解析结构的模糊控制器的设计

一般常规模糊器设计中，隶属函数采用对称均匀分布曲线，此方法存在一定的不足，采用Sum-Product推理方法，等比间距不均匀分布隶属函数的模糊控制器，在控制性能上优于常规模糊控制器，可提高系统的快速性和鲁棒性，同时大大减少了隶属函数中需优化参数的个数，在解析结构理论研究的基础上对所设计的模糊控制器进行了定性和定量的分析，分析结果和仿真实验证明了该方法的优真性和有效性。     

一类乘积型区间二型模糊控制器的解析结构

区间二型模糊控制器的降型算法需要使用迭代计算,是导致其解析结构推导困难的主要原因.针对乘积型区间二型模糊控制器,本文提出了一种新的解析结构推导方法.区间二型模糊控制器的配置为:三角形输入模糊集,一型输出模糊单值,集合中心法降型器,平均法解模糊器和基于乘积型"与"操作的规则前件.通过对比传统PID控制器的解析结构,证明了区间二型模糊控制器等效于两个PI(或PD)控制器之和.利用KM算法的迭代终止条件,提出了6步骤IC划分法,保证了激活子空间的正确划分.叠加各个子空间,即可得出全局IC划分图.为了避免重复求解符号数学方程,提出了IC边界线的直接定义法,改进了6步骤IC划分法的便利性.本文方法避开了降型算法的迭代计算,可以保证推导出区间二型模糊控制器的闭环解析表达式.     

典型模糊控制器的模糊规则函数与极限结构分析

讨论一般模糊控制器的解析形式。在以数值示例分析原有模糊规则解析描述的基础上，提出模糊规则函数(FRF)的概念，并证明了模糊规则函数的连续性和无穷性是控制器的极限结构定理的充要条件，统一了模糊控制器的极限结构及其函数逼近能力。这使得设计模糊控制器时，不必担心由于提高逼近精度而影响到已有的控制规则。     

基于结构分析的模糊控制器设计及应用

设计了一种具有等差间距因子隶属函数的模糊控制器,通过与常规模糊控制器进行比较,从理论上证明了它的有效性。利用该控制器的解析表达式进行编程,实现锅炉水温在线控制。实验结果表明,该模糊控制器具有良好的自适应性和鲁棒性,并且由于含有较少的待优化参数,并利用解析表达式进行在线控制,因此优化算法收敛快、控制效果较好,具有一定实用性。     

不确定隶属函数T-S模糊控制器设计与稳定分析

针对许多非线性系统存在的结构不确定和难以用精确数学模型表达等问题,在研究基本Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型的基础上,通过增加一个隶属函数自由变量,利用线性矩阵不等式(LMI)设计了一个使得闭环系统渐进稳定的状态反馈控制器,并给出稳定条件.所得到的条件充分利用了前件变量隶属函数的结构信息和后件局部子系统之间的相互关系,降低了常规T-S模糊系统的稳定性条件的保守性和求解难度.通过仿真实例验证了该方法的可行性和有效性.     

三维模糊控制器的结构研究

基于Zadeh的模糊逻辑推理和语言控制策略,进行了三维模糊控制器的结构研究.证明了具有线性控制规则的三维模糊控制器可等同于一个全局多层次线性关系式和一个局部非线性PID型控制器,由此剖析了模糊控制器的推理机制和其非线性本质.     

基于解析结构的模糊PI圆盘配料控制器

针对圆盘配料过程时变、非线性的特性,设计一种基于解析结构的模糊PI控制器。将料流量偏差和偏差变化率作为输入,采用等差间距的隶属度函数和sum-product推理方法,根据模糊控制规则得到PI参数调整的解析表达式。利用该解析表达式,对圆盘配料控制系统进行仿真,仿真结果验证了该控制器的有效性和实用性。     

具有广义线性隶属函数的典型模糊系统的通用逼近性*

设计了一种将三角形和梯形隶属函数作为特例的广义线性隶属函数,推导了输入采用广义线性隶属函数的典型Mamdani模糊系统的解析结构,证明了典型模糊系统是单调、递减的有界连续函数;在此基础上证明了该类模糊系统能以任意精度逼近任意连续实函数,最后仿真实例证明了本设计的有效性。     

基于遗传算法的模糊控制器设计

将改进的遗传算法引入到模糊控制器的设计中,用以自动寻优模糊隶属函数和比例咽子。以二阶系统为例进行了计算机仿真研究结果表明这种方法是有效的。     

输入采用广义梯形隶属函数的两维最简模糊控制器结构分析

总结了应用最为广泛的三角形和梯形隶属函数的共同特点, 明确定义了一种将以上两种隶属函数作为特例的广义梯形 (Generalized trapezoid-shaped, GTS) 隶属函数, 推导了输入变量采用 GTS 隶属函数的 I 类和 II 类两维最简模糊控制器的解析式. 基于此, 深入研究了模糊控制器的解析结构, 并证明了这两类模糊控制器等价于一种变结构的非线性 (或线性) PI 控制器与相应的非线性 (或定常) 控制偏置之和, 并且在其输入论域上是单调递增、连续且有界的. 最后, 将该类控制器应用于倒立摆控制系统, 通过仿真证明了其有效性, 同时揭示了此类控制器是一种更一般化的模糊控制器.     

基于遗传算法的模糊隶属函数的选择

确定合适的隶属函数对模糊控制效果有重要影响,是应用模糊控制的基础,也是难点之一。作者应用遗传算法对模糊温度传感器信号处理过程中的隶属函数进行选择,阐述了基本原理和具体实施过程,最后用一具体的实例来说明该优化算法在模糊隶属函数选择中的应用。结果表明：该方法简单实用,具有较为理想的效果。     

一类基于正态分布隶属函数的模糊控制策略研究

基于Ｍａｍｄａｎｉ极大极小合成逻辑推理和语言控制策略，针对具有正态分布隶属函数的模糊控制策略进行结构研究。推导了基于线性规则的模糊控制器的输出显式表达式及其渐近结果，由此揭示出模糊控制器的推理机制和其非线性本质。     

三维模糊控制器的结构研究1)

基于Zadeh的模糊逻辑推理和语言控制策略，进行了三维模糊控制器的结构研究. 证明了具有线性控制规则的三维模糊控制器可等同于一个全局多层次线性关系式和一个局部非线性PID型控制器，由此剖析了模糊控制器的推理机制和其非线性本质.     

基于解析结构的模糊控制器的稳定性和一致逼近性分析

基于模糊控制的解析结构理论,设计了输入变量采用三角形、全交迭,等差间距分布的隶属函数,输出变量采用对称、均匀分布的单点隶属函数和线性控制规则的二维模糊控制器,推导了模糊控制器的解析表达式。利用Lyapunov第二法论证了该模糊控制系统在平衡点处的局部稳定性,并证明了模糊控制器的一致逼近性。     

一种新型区间二型模糊神经网络隶属函数的设计

对于区间二型模糊神经网络（IT2FNN）,论文给出了一种新型的模糊隶属函数（FMF）设计方法.通过所设计的模糊隶属函数,可以衍生出三种区间二型模糊隶属函数（IT2FMF）.每种区间二型模糊隶属函数都具有不同的不确定域.论文将三种衍生模糊隶属函数应用于简化区间二型模糊神经网络辨识两个非线性系统.通过仿真,将衍生区间二型模糊隶属函数的辨识性能与高斯和椭圆型模糊隶属函数进行了对比.仿真结果表明,通过调节简化区间二型模糊神经网络的参数,本文所设计的区间二型模糊隶属函数比高斯和椭圆型模糊隶属函数具有更好的辨识性能.     

改进的广义隶属函数法及其FPGA实现

针对工程应用的实际,首先改进了广义隶属函数法,在Matlab中进行了算法仿真。将广义隶属函数法与FPGA的特点相结合,设计了一种广义隶属函数型模糊控制器,并将控制算法在FPGA上实现。     

基于规则插入的自适应模糊控制器的设计

提出一种为模糊控制器系统开发有效规则的自适应模糊控制器的设计方法.该方法首先基于两个基本的If-then模糊规则,然后插入多个新If_then模糊规则,其合成的模糊规则的输入_输出映射保持不变,且其隶属函数的参数在线约束为最小化成本函数,最后以最典型的非线性和延迟系统模型为例进行仿真实验,结果证明了该设计方法的有效性.     

一种广义线性隶属函数的设计及应用

研究模糊控制器问题,针对广泛应用的三角形和梯形隶属函数存在的问题,为提高控制器的控制性能,设计并研究了一种将三角形和梯形隶属函数作为特例的广义线性隶属函数,并将它作为输入隶属函数,应用于两输入一输出的典型模糊控制器.基于模糊控制器的解析结构,在不增加模糊规则的情况下,增加模糊子空间的划分,使用合适的隶属函数提高模糊控制器的控制性能;同时,证明了输入为广义线性隶属函数的模糊控制系统的解析结构是全局多值继电器和局部PI控制器之和.最后,仿真结果证明了设计的有效性,并为线性隶属函数的模糊控制器起到了优化性能的作用.     

模糊神经系统的典型结构

１引言把模糊逻辑（ＦＬ）和神经网络（ＮＮ）结合起来对控制对象实施模糊控制（ＦＣ）,还是最近几年的事。这种结合构成的智能系统就是模糊神经系统。模糊控制系统按照结构可以划分成ＰＩＤ基本型、自组织、自校正、自学习、专家等５种控制类型,而神经网络又有误差修正...     

基于遗传算法的模糊控制器的优化设计——采用模糊数据挖掘技术

论文为模糊系统建模提出了一种新颖的方法——由输入输出数据集合设计基于遗传算法的模糊控制器,该方法采用模糊数据挖掘技术,从大量的输入输出数据集合中自动地提取模糊规则模型,确定模糊分割点及各变量的隶属度函数;并利用实数编码的遗传算法RGA对隶属度函数参数进行全面优化。最后通过实例及仿真验证了该方法的有效性。