模糊免疫PID控制器的设计与仿真

针对模糊控制系统设计复杂，实验数据调整繁琐的现象，设计了一种模糊自调整免疫PID控制器，该控制器结构简单，参数调整方便，快捷，并成功应用于冷轧带钢的厚度自动控制系统中。借助MATLAB的模糊控制工具箱和SMULINK仿真工具对其进行的仿真实验表明，该控制器的控制性能远优于常规的PID控制器，为冷轧带钢厚度精度的提高提供了一种新的尝试。     

可组态模糊PID自调整控制器设计

提出了一种实用的自调整模糊PID综合控制算法,并在嵌入式智能控制器中进行了实现,该算法兼具PID控制和模糊控制的优点,实现了对过程参数的无稳态误差控制,同时具有参数整定方便,鲁棒性强的特点.控制实验证明该控制策略有效、可行.     

一种新的模糊PID控制器的优化及其仿真研究

该文提出了一种新的最优模糊PID控制器。该控制器由两部分组成，一部分是常规PID控制器，另一部分是在线模糊推理机构。在模糊推理机构中，引入了三个可调节因子Xp，Xj，和Xd，其作用是优化模糊推理结果，该模糊PID控制器用来控制智能人工腿中的一个直线电机，并已获得很好的控制效果。     

一种自调整模糊控制器的设计与仿真研究

提出了一种基于规则，参数自整定的模糊控制器的设计方法，它通过引入误差加权因子和误差变化率加权因子，以系统阶跃响应的上升时间和超调量为性能评价指标，并根据评价结果建立自适应算法，对模糊控制器的模糊推理规则及参数进行自调整。仿真结果进行表明，误差变化率加权因子以明显改善模糊控制器的稳定性，性能评价指标函数，模糊推理规则和参数调整算法简单实用，便于实现，对被控对象的参数变化具有较强的适应能力，控制效果良好。     

造纸机模糊控制系统设计及Matlab仿真

纸张水分是纸张最重要的质量指标之一。如果水分过高,会导致水分不均匀,容易产生气泡和水斑;如果水分过低,会导致纸张变脆,强度减弱,甚至纸张破裂。同时,影响纸张水分的因素众多,整个过程为多变量过程,变量之间存在着相互耦合。采用解耦方法将多变量系统解耦为单变量系统,并采用模糊控制器控制纸张水分,并在Matlab中进行了仿真验证。     

一种新型神经网络智能PID控制器的仿真研究

设计了一种新的神经网络智能PID控制器，用继电器自整定法给出了PID控制器参数的初值，在运行过程中，用神经网络辨识器在线调整PID参数，使过程具有较高的控制品质，同时对PID控制的结构了一定的修改，使之更适用于实际控制。     

一种模糊神经解耦混合控制器的研究

该文将模糊神经网络与Pl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。     

自适应模糊控制在电锅炉温控系统中的应用

基于 PID控制方式和一般模糊控制方式在电锅炉温控系统中的不足,提出了一种具有自调整因子的自适应模糊控制器 ,实验结果显示其控制效果明显优于一般模糊控制.     

基于Matlab仿真的模糊温度集控器

在用Matlab进行鲁棒性仿真研究基础上，设计了带自调整因子的模糊控制的温度集控制，可共用一个模糊控制器控制最多8个通道的温度。实际运行表明，温度集控制器控制效果良好，产品在需多点温度控制的和环境中有良好应用前景。     

一种参数自调整PID模糊控制器

结合传统PID控制原理,提出一种新型模糊控制器结构,即PID模糊控制器。为提高PID控制器性能,设计能在线调整PID参数的模糊控制方法。仿真结果表明,自调整参数PID型模糊控制器使系统在暂态响应及稳态性能方面性能优良。     

基于MATLAB（SIMULINK）的模糊控制系统计算机仿真

将ＭＡＴＬＡＢ的ＦＵＺＺＹ ＴＯＯＬＢＯＸ中的模糊推理系统（Ｆｕｚｚｙ Ｉｎｔｅｒｅｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ）编辑器与ＳＩＭＵＬＩＮＫ有机结合起来,充分利用它们各自的优势,方便地实现了模糊控制系统（ＦＣＳ）的计算机仿真。从而克服了对复杂控制律无法直接应用ＳＩＭＵＬＩＮＫ进行仿真的缺点,了ＳＩＭＵＬＩＮＫ的应用范围。     

Development of fuzzy process control charts and fuzzy unnatural pattern analyses

Many problems in scientific investigation generate nonprecise data incorporating nonstatistical uncertainty. A nonprecise observation of a quantitative variable can be described by a special type of membership function defined on the set of all real numbers called a fuzzy number or a fuzzy interval. A methodology for constructing control charts is proposed when the quality characteristics are vague, uncertain, incomplete or linguistically defined. Fuzzy set theory is an inevitable tool for fuzzy control charts as well as other applications subjected to uncertainty in any form. The vagueness can be handled by transforming incomplete or nonprecise quantities to their representative scalar values such as fuzzy mode, fuzzy midrange, fuzzy median, or fuzzy average. Then crisp methods may be applied to those representative values for control chart decisions as “in control” or “out of control”. Transforming the vague data by using one of the transformation methods may result in biased decisions since the information given by the vague data is lost by the transformation. Such data needs to be investigated as fuzzy sets without transformation, and the decisions based on the vague data should not be concluded with an exact decision. A “direct fuzzy approach (DFA)” to fuzzy control charts for attributes under vague data is proposed without using any transformation method. Then, the unnatural patterns for the proposed fuzzy control charts are defined using the probabilities of fuzzy events.     

模糊PID在电阻加热炉温控系统中的应用

在PID控制和Fuzzy控制的基础上,提出了一种模糊自调整PID控制,并基于Matlab对电阻加热炉温控系统进行了仿真。结果表明,模糊PID控制能使系统达到良好的控制效果。     

基于模糊控制的座舱压力控制系统的建模与仿真

建立了数字式座舱压力调节系统的数学模型,设计了系统的模糊控制器。通过MATLAB的数值仿真,检验了所建立数学模型的正确性和控制策略的合理性。     

Optimal fuzzy control system using the cross-entropy method. A case study of a drilling process

This paper focuses on the optimal tuning of fuzzy control systems using the cross-entropy precise mathematical framework. The design of an optimal fuzzy controller for cutting force regulation in a network-based application and applied to the drilling process is described. The key issue is to obtain optimal fuzzy controller parameters that yield a fast and accurate response with minimum overshoot by minimising the integral time absolute error (ITAE) performance index. Simulation results show that the cross-entropy method does find the optimal solution (i.e. input scaling factors) very accurately, and it can be programmed and implemented very easily (few setting parameters). The results of a comparative study demonstrate that optimal tuning with the cross-entropy method provides a good transient response (without overshoot) and a better error-based performance index than simulated annealing [17], the Nelder-Mead method [14] and genetic algorithms [33]. The experimental results demonstrate that the proposed optimal fuzzy control provides outstanding transient response without overshoot, a small settling time and a minimum steady-state error. The application of optimal fuzzy control reduces rapid drill wear and catastrophic drill breakage due to the increasing and oscillatory cutting forces that occur as the drill depth increases.     

基于模糊控制算法的温度控制系统

文中将模糊控制技术运用到锅炉过热汽温串级调节系统中，介绍了系统的构成、原理及控制算法，并利用MATLAB仿真软件进行了仿真分析。     

纯滞后过程模糊预测控制研究

针对复杂工业过程控制,提出一种基于T—S模糊模型的预测控制方法,从参考轨迹和可测的过程变量提取特征信息,并利用最优控制理论,构成了具有模糊模型的纯滞后预测控制系统。经过跟踪调节和定值干扰调节实验仿真,仿真结果表明基于T—S模糊模型的预测控制方法的有效性和可行性,系统的跟踪效果良好,调节品质优于单纯的线性调节器。     

单交叉口交通灯信号模糊控制及其仿真

本文采用模糊控制算法对四相位三车道单交叉口的交通灯进行控制。首先通过离线计算机得到绿灯延时的模糊控制查询表,根据当前等待队列长与通行队列长查表和到绿灯延时。通过使用同一随机种子产生随机数对该方法与传统定时控制方法进行仿真,仿真结果表明模糊控制方法在车辆延误时间上较之传统定时控制方法大为改善。     

非线性系统基于HM模型的自适应鲁棒跟踪控制

研究了非线性系统的跟踪控制问题，基于HM模型对非线性系统进行描述，并将全局模糊模型表示成不确定系统形式。在满足匹配条件下，针对未知不确定界，采用自适应鲁棒控制器，利用自适应变量信息来补偿系统的不确定性信息，实现了非线性系统的渐近跟踪控制。一级倒立摆仿真实验，验证了方案的有效性。控制器结构简单，规则少，具有应用价值。     

模糊控制在加热炉上的应用

介绍了加热炉模糊控制系统完全用模糊控制代替常规的PID算法,并构成串级并联控制系统对加热炉的加热温度进行控制,结果表明：抗干扰能力强,精度高,节省了能源,保护了环境,取得了良好的调节品质。