交通信号2级模糊控制系统的优化设计与仿真

分级模糊控制能有效减少模糊规则数,易于提取模糊规则,适于交通状况复杂的城市交通信号控制,但难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数.采用遗传算法对2级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化,对1个4相位单交叉口进行了多次仿真.仿真结果表明,该方法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间,明显优于传统控制方法.     

MATLAB在减振器试验台模糊控制仿真中的应用

以MATLAB6．5为基础，同时结合减振器试验台电液伺服模糊控制系统实例，详细阐述了利用simulink交互式仿真模块库建立系统框图、利用fuzzy工具箱创建模糊推理关系、设置隶属度函数、建立模糊控制规则，实现对模糊控制器设计的具体步骤及借助MATLAB对控制系统进行仿真研究的方法。说明了在试验台的控制过程中模糊控制的优越性。     

基于聚类有效性神经网络的模糊规则提取方法

模糊控制以其自适应性、鲁棒性和易于实现等优点得到广泛应用．然而模糊控制规则的获取通常由专家根据经验给出，这就存在诸如规则不够客观，专家经验难以获取等问题．为此，本文给出一种其于聚类有效性神经网络的模糊规则提取的新方法．该方法采取了对训练样本预划分子集聚类，模糊语言量的自动确定，模糊隶属度函数自适应调整等策略，克服了以往规则提取法在训练样本不充分时，规则提取不足及规则数目难以确定等缺点，并结合神经网络技术使所提取的控制规则的质量得到提高，改善了模糊控制器的性能，最后，以倒车系统为例证明了该方法的有效性．     

干道交叉口交通信号的模糊控制设计

城市主干道往往承受着巨大的交通负荷，而干道交叉路口的交通流控制效果的好坏直接影响着整个城市的交通状况．以城市主干道交叉口为研究对象，提出了一种实用的交通流模糊控制算法．在现有的模糊控制算法的基础上，增加了绿灯延时终止算法，该算法通过对绿灯延时的细微调整，防止了不必要的绿灯延时，从而利用模糊逻辑对绿信比进行了优化．仿真结果表明，该控制方法比固定配时控制方法能更好地减少行车延误时间．     

干道交叉口交通信号的模糊控制设计

城市主干道往往承受着巨大的交通负荷，而干道交叉路口的交通流控制效果的好坏直接影响着整个城市的交通状况．以城市主干道交叉口为研究对象，提出了一种实用的交通流模糊控制算法．在现有的模糊控制算法的基础上，增加了绿灯延时终止算法，该算法通过对绿灯延时的细微调整，防止了不必要的绿灯延时，从而利用模糊逻辑对绿信比进行了优化．仿真结果表明。该控制方法比固定配时控制方法能更好地减少行车延误时间．     

一种基于模糊逻辑的城市单交叉口自适应信号控制

介绍一种实用的交叉口模糊控制方法，该方法不需建立复杂的数学模型．根据城市交通系统的实际情况，依据交叉口4个方向车流的来车信息，采用模糊控制方法，设计了模糊控制器，并对该控制器进行了仿真研究，结果表明该方法可以有效地改善交叉路口的通行能力，为优化城市交通控制提供了一种参考方法．     

一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门方法

为了提高足球机器人的射门成功率,给出了一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门实现方法．通过建立一个多输入多输出模糊控制器,用一套模糊控制规则控制足球机器人在实时、动态环境中完成射门动作,并采用遗传算法优化模糊规则和隶属度函数,增强了模糊控制系统适应动态变化环境的能力．实验结果证明了方法的正确性．     

一种基于模糊神经网络的机器人轨迹跟踪控制

提出一种模糊神经网络,并将其应用于两关节机械手轨迹跟踪控制。该网络采用三角形隶属度函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理。这种模糊神经网络能够在线调节输出隶属度函数中心以及关节间耦合权值,使得控制器具有更好的学习与自适应能力。仿真结果表明,这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制中,是一种行之有效的控制方法。     

基于神经网络参考模型的船舶航向智能自适应控制系统

为使船舶能在不同状态和环境下按所希望的要求改变船舶的航向，提出了一种基于神经网络参考模型的船舶航向智能自适应控制算法，利用神经网络建立了参考模型和船舶航向运动的辨识模型。并将模糊控制与神经网络相结合，设计了模糊神经网络控制器。利用神经网络的学习功能对控制器的隶属度函数及推理规则进行修正，以提高其自适应能力。仿真结果表明该算法对船舶转向控制有良好的效果。     

Markov模型的交叉口交通信号模糊控制

针对城市交叉口交通流分布的特点,提出了一种经遗传算法优化的模糊控制算法。该算法采用模糊逻辑控制和具有寻优能力的遗传算法,并结合马尔科夫链理论对交通流分布概率进行分析,通过遗传算法对模糊控制器隶属度函数进行优化调整。为检验方法的性能,以交叉口车辆平均延误作为性能指标,在相同交通条件下进行仿真实验。研究结果表明:相对于传统方法,本研究提出的方法能够有效减少交叉口车辆的平均延误,提高交叉口的通行能力。     

模糊控制的发展和现状

介绍了目前模糊控制技术的发展及其研究现状 ,着重讨论了自适应模糊控制及模糊控制与智能控制中其它方法———神经网络和遗传算法相结合来解决模糊控制中隶属度函数的确定及控制规则的建立与完善的新发展 ,它们使模糊控制具有更大的活力和重大的应用价值     

模糊控制的发展和现状

介绍了目前模糊控制技术的发展及其研究现状,着重讨论了自适应模糊控制及模糊控制与智能控制中其它方法－神经网络和遗传算法相结合来解决模糊控制中隶属度函数的确定及控制规则的建立与完善的新发展,它们使模糊控制具有更大的活力和重大的应用价值。     

基于遗传算法的模糊隶属函数的优化

对于非线性和时变性的不确定系统 ,模糊控制是一种较有效的方法。但在模糊控制器的设计中存在两个瓶颈 :模糊变量隶属函数的确定和模糊控制规则的正确选取。遗传算法是模拟生物的进化现象 ,并采用自然进化机制来表现复杂现象的一种概率搜索方法。传统搜索方法解决不了的复杂问题 ,应用遗传算法却可以得到解决。将遗传算法引入到模糊控制器的设计中 ,根据已知的模糊控制规则 ,对模糊隶属函数自动寻优。以工业过程控制为对象 ,针对具有纯滞后二阶系统进行了计算机仿真 ,并进行了对比性研究。仿真结果表明 ,采用该方法可获得一个基于一定性能指标的最优或次优的隶属函数参数 ,且该模糊控制系统具有过渡过程的时间短、超调小等优点。     

基于遗传模糊算法的足球机器人射门动作控制

为了提高足球机器人的射门成功率，给出了一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门实现方法。通过建立一个多输入多输出模糊控制器，用一套模糊控制规则控制足球机器人在实时、动态环境中完成射门动作，并采用遗传算法优化模糊规则和隶属度函数，增强了模糊控制系统适应动态变化环境的能力。考虑了轮式移动机器人的运动模型，将更符合实际情况的左右轮速度作为模糊规则内输出。在仿真和全局视觉足球机器人平台上对该算法进行了验证，实验结果证明了方法的正确性。     

汽油发动机空燃比模糊控制及其实验研究

针对复杂工况下汽油发动机空燃比的非线性与不确定性，提出基于旁通空气补偿法的电控系统方案以降低化油器式汽油发动机的有害尾气排放量；研究了空燃比电子控制系统及其控制策略，论述了系统模糊控制器中的关键参数即变量隶属度函数的确定，其方法是：通过实验测定发动机转速的波动，根据多组转速测定数值点分布的疏密程度以确定其隶属度函数，符合模糊控制的设计原则；采用MATLAB对所设计的模糊控制器进行仿真和参数优化．发动机台架实验结果表明：该空燃比控制系统及其控制策略对于化油器发动机降低有害气体排放量，提高燃油经济性效果明显；基于模糊控制理论的研究方法对发动机的空燃比控制是快速、直接和有效的。     

基于加速进化编程的非线性模糊控制系统的优化设计

根据从对象中采集到的输入输出数据，采用加速进化编程算法优化模糊控制规则库中的各参数。该方法可以方便地调整模糊控制规则和隶属函数的参数。并提出了基于该算法的模糊控制系统的设计。用优化好的控制器去控制一个典型的非线性系统－球棒系统，仿真实验表明，控制效果和鲁棒性均达到了令人满意的效果。     

神经网络模糊控制在透镜抛光中的应用

构造了一种用于光学透镜磨抛加工控制的神经网络自适应模糊控制器，同时建立了用于动态估计透镜光圈数的磨抛机模型网络．控制器采用梯度下降学习算法，对网络权重和隶属函数参数进行自动调整，从而可以获得最优隶属函数．系统具有较好的自适应学习功能，仿真结果表明控制性能优于普通模糊控制．     

基于fuzzy-PID的灰水处理控制系统

根据现场情况推导出第二级蓄水池的近似数学模型.基于控制对象迟滞、非线性的特点,将模糊PID控制应用于水位控制系统中.阐述了模糊控制器的设计过程:模糊化、模糊控制规则的建立和反模糊化,并给出合适的隶属函数、量化因子取值及模糊控制规则等.同时从理论上推导出模糊PID控制器消除稳态误差的原理,并用MAT-LAB工具箱对系统进行仿真试验.通过对仿真结果的分析得出:模糊PID控制器既能消除稳态误差,又有很强的鲁棒性,对于此类非线性迟滞系统具有良好地控制性能.     

模糊PID算法在网络控制系统中的应用

在网络控制系统中,传统PID控制方法的参数的非线性增加了对其参数的调整难度。搭建了基于模糊PID控制的网络化控制系统平台,对模糊自适应PID控制算法在网络化控制系统中的参数整定进行了研究,确定了变量隶属函数。在Matlab环境下利用TrueTime工具箱和fuzzy模糊控制模块对传统PID控制算法和模糊自适应PID控制算法进行了仿真比较,结果表明模糊PID控制算法明显地改善了控制系统的动态性能,并且此方法易于实现,便于工程应用。     

基于ADAMS/CAR和模糊控制的汽车VDC仿真分析

在ADAMS/CAR中建立汽车整车模型,利用MATLAB模糊控制编辑器建立了模糊控制规则及模糊控制隶属度函数,并应用MATLAB/SIMULINK对汽车系统模型进行模糊控制仿真,达到验证基于模糊控制的汽车主动控制系统性能的目的。通过完成汽车双移线测试和角阶跃输入测试,得到汽车主动控制系统的仿真结果,仿真结果表明：具有模糊控制系统的汽车主动控制系统在测试中具有优越的躲避障碍物、主动恢复汽车稳定性的特点。