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.     

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     

基于FuzzyＧPID双模控制的磁悬浮转子系统控制器设计∗

文章针对磁悬浮轴承转子系统的开环不稳定和强烈非线性特性,在常规PID控制和模糊控制的基础上提出了一种基于模糊规则的Fuzzy-PID双模控制器结构。这种控制结构充分结合了传统PID和模糊控制的优势,使系统不但具有良好的稳态特性,而且还有很不错的动态响应特性。为了解决模糊控制器与常规PID之间功能的切换问题,采用了一种基于模糊逻辑的切换方式。通过仿真分析表明,应用Fuzzy-PID双模控制的磁悬浮轴承-转子系统的瞬态稳定和稳态性能,比单独使用PID控制器或模糊控制器有很大的提高。     

基于粗糙集的自适应模糊神经网络用于循环流化床锅炉床温控制的研究

针对循环流化床(CFB)锅炉床温的非线性、大惯性和大延迟等特性,提出了1种基于粗糙集的自适应模糊神经网络的床温控制方法,并且通过大量已知数据的学习得到模糊规则及其隶属度函数.为了减少规则的数目,提高数据的学习效率,引入了粗糙集,从采集数据中提取最小规则集,从而解决了自适应模糊神经网络中的规则爆炸问题.以CFB锅炉床温为控制对象,对基于粗糙集的自适应模糊神经网络控制器进行仿真比较.结果表明,该控制器控制效果优于常规PID控制器,但稳态误差较常规PID控制器大,其稳态误差小于1.7％,在允许范围内.     

无刷直流电机双闭环模糊自适应控制方法研究

在分析无刷直流电机数学模型的基础上,提出了一种双闭环模糊自适应控制方法。该控制系统是以电流环作为内环,采用传统的PI控制;转速环作为外环,采用PI控制与模糊控制相结合的方法,即模糊自适应控制方法。以速度误差及速度误差变化率作为模糊控制器的输入,大偏差时采用模糊控制,以增强系统的响应速度和鲁棒性;小偏差时采用传统的PI控制,使系统稳态无误差。仿真实验结果表明,相比于传统的PI控制系统,模糊双闭环自适应控制系统具有良好的动、静态特性,以及较强的鲁棒性。     

自适应模糊滑模控制在伺服电动机系统中的应用

设计了一种带积分滑模面的自适应模糊滑模控制系统,并将其应用于伺服电动机的位置和速度控制系统中.自适应模糊滑模控制系统是由模糊控制和hitting控制组成的,在模糊控制设计中,用模糊控制器来模拟反馈线性化控制律;在hitting控制设计中,用hitting控制器来补偿反馈线性化控制律和模糊控制器之间的误差.调节算法是从Lyapunov稳定性理论得到的,从而可以保证系统的稳定性.而且为缓解对近似误差界的需要,提出了一种误差估计机制来实时观测近似误差界.仿真结果证明了所设计的系统可以得到令人满意的跟踪性能,而且对参数变化和外部负载扰动具有鲁棒性.     

控制规则在线自调整模糊控制器的设计与仿真

普通的模糊控制器是以误差和误差的变化作为输入量，类似常规PD控制器的作用，存在超调、抗干扰能力差的弊端。为改善模糊控制器的控制特性．采用基于解析表达式的模糊控制规则。提出模糊控制按照误差和误差变化的情况．合理地调整误差和误差变化权重，实现控制规则的在线自调整结构，并在Matlab环境下以典型的二阶环节为例对其进行了仿真实验。结果表明．设计的在线自调整模糊控制器提高了模糊控制器的动态和稳态特性及抗干扰能力，而且简单、实用，具有一定的通用性。     

开关磁阻电机模糊PID控制系统的研究

针对开关磁阻电机非线性和强耦合性,采用了一种模糊自整定PID控制器并将其应用于开关磁阻电机调速系统,仿真结果表明模糊自整定PID控制器兼有模糊控制和PID控制的优点,适用于非线性对象,并且具有较高的稳态精度。采用模糊控制调节PID参数的方式对优化电机控制和提高具有重要意义。     

逆变式等离子切割电源变间距模糊-PI控制

针对切割过程的强非线性及不确定性,以逆变式等离子切割电源为研究对象,提出了一种在全论域范围内带有自调整因子的变间距模糊量化算法,并与PI控制结合构成模糊-PI双模控制器。控制算法避免了冗杂的非线性系统建模过程,且本身具有优化的特性,通过模糊-PI双模控制,有效解决了传统模糊算法在提高系统稳态精度和动态性能之间的矛盾。仿真结果表明,与PI控制或模糊控制相比,所设计的双模控制器在稳态性能和鲁棒性两方面都得到了改善。     

基于遗传算法的开关磁阻电机自适应模糊控制

开关磁阻电机的非线性特性导致采用传统的PID控制很难取得较好的控制效果,而采用模糊控制则比较适宜.传统的模糊控制是采用一组模糊条件语句来表达控制规则,控制规则的调整十分困难.采用带有调整因子的解析式来表达模糊控制规则,可方便地通过改变调整因子来调整控制规则.模糊控制过程中,在不同的误差段对调整因子的要求不一样,故应采用带有多个调整因子的模糊控制器.多个调整因子直接影响控制规则,进而影响控制品质,因此多个调整因子的确定具有重要意义.本文采用遗传算法对调整因子在线寻优,以达到最优控制效果.实验结果表明,系统的动态响应快、超调小、稳态精度高,具有较好的控制效果.