模糊PID控制器的设计研究

本文以数字ＰＩＤ控制器为基础，引入模糊集合论，将ＰＩＤ参数动态变化，介绍了一种新的模糊ＰＩＤ控制器。着重对模糊ＰＩＤ控制器的结构、原理、设计原则和步骤进行了叙述。研究结果表明，与数字ＰＩＤ控制器相比，模糊ＰＩＤ控制器的动态品质较优，适应性更强。     

具有非线性PI特性的模糊控制器

介绍了基本模糊控制器，阐述了具有非线性ＰＩ控制特性的模糊控制器的设计方法，并采用计算机仿真验证了这种模糊控制器的控制性能。仿真结果表明，当被控对象具有时滞环节和非线性时，它具有良好的动态和稳态特性。     

具有非线性PI特性的模糊控制器

介绍了基本模糊控制器，阐述了具有非线性ＰＩ控制特性的模糊控制器的设计方法，并采用计算机仿真验证了这种模糊控制器的控制性能。仿真结果表明，当被控对象具有时滞环节和非线性时，它具有良好的动态和称态特性。     

温度模糊控制器设计

针对干燥箱温度控制过程大滞后、控制动作单向性的特点，设计了模糊规则自调整的模糊控制器，介绍了此控制器的设计原理和实现算法，并给出了仿真结果。结果分析表明，此控制器具有良好的控制性能。     

基于学习的智能模糊控制器

介绍了一种基于学习的智能模糊控制器，它采用自学习模糊控制方式，克服了常规模糊控制器的缺点，控制效果良好     

多变量模糊控制器及其应用

提出了多变量模糊控制器的概念、结构及其实现方法；同时介绍多变量模糊控制器在工业锅炉微机控制系统中的应用，该多变量模糊控制器有效克服了工业锅炉虚假水位现象，提高了水位控制系统的稳定性。     

两种FUZZY控制方式在温度控制系统中的研究

针对电阻炉温度控制过程特点(大滞后，控制动作单向性)，设计了两种模糊控制器(FUZZY-PID复合控制器和带积分补偿的FLIZZY控制器)，介绍了此调功温度控制系统工作原理和设计方法，并给出阶跃响应和抗干扰曲线。结果分析表明，此两种模糊控制器具有良好的控制性能。     

在线推进式自校正模糊控制器的原理及应用

介绍了一种自校正模糊控制器。该控制器在保证对系统的实时控制的基础上，采用在线式推理方式，通过引入调整因子，依据具体情况相应改变推理规则，通过模糊推理，最后将各部分结果相加，得到综合效果，还给出了该控制器焊接自动控制中的具体应用事例，通过仿真，将自校正模糊控制器与简单模糊控制器做了比较，实践表明该控制器具有较好的适应性。     

单片机模糊控制器在变频调速给水设备上的应用

介绍了用单片机构成模糊控制器实现变频调速给水设备的模糊控制，简述了模糊控制器的结构，模糊控制规则的确定及其在本系统上的应用效果。     

交流电机模糊软启动控制器的设计及仿真研究

针对交流电机启动过程的特点，设计了一个模糊软启动控制器，实现了交流电机恒流软启动控制。模糊软启动控制器采用二维结构，以电流偏差及偏差变化率为输入，模糊推理采用Mamdani推理法，控制器输出为晶闸管触发角的调节量。借助Fuzzy工具箱对设计结果进行了仿真，结果表明，模糊软启动控制器结构合理，规则简单，易于实现，电机软启动控制效果良好。     

前馈人工神经元网络仿真模块的设计

讨论了利用改进的ＢＰ算法,采用Ｃ＋＋构造一个通用前馈人工神经元仿墓愉的方法,并讨论了其在基于模糊控制规则的一类模糊控制器中的应用。     

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。     

神经网络模糊PID技术在光伏系统MPPT控制器中的应用

针对传统光伏系统MPPT控制算法的局限性及无法自适应外部复杂情况等诸多问题,提出一类以神经网络、模糊控制器以及PID控制器组成的神经网络模糊PID控制器。利用光照幅度、环境温度等参数的离线训练后的权值作为整个三层前馈神经网络的优化参数;通过预测最大功率点与实际的工作电压进行比较,运用模糊推理对PID相关参数进行最佳调整。仿真结果表明：与传统PID控制器、模糊控制器相比,本系统能增强消除系统误差能力,稳态性能有了明显提高,同时可获得更高的控制精度。     

基于模糊神经网络的冷冻水泵变频调速研究

本文通过系统地分析模糊控制和神经网络控制系统的结构、算法等问题,探讨了把模糊控制和神经网络控制技术结合起来的理论与实现,用神经网络的层和节点分别对应模糊系统的各个部分,将模糊控制规则和隶属函数隐含地分布在整个网络中,用神经网络实现模糊推理,以神经网络的在线自学习能力实现模糊控制规则的改变。设计了模糊神经网络,并应用到冷冻水泵变频调控制系统中,实现了水泵电机的转速智能控制。     

模糊逻辑推理的神经网络方法及其应用

应用可能性度量理论提供了一种模糊逻辑推理的神经网络实现方法,在该方法中,模糊规则羊件（ａｎｔｅｃｅｎｄｅｎｔ）和后件（ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔ）的语言变量被表示为神经网络的中权重,采用Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法来学习相关语言变量的隶属度水平,介绍了控制器的构造和推理方法以及在移动机器人路径跟踪中的应用。     

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。     

基于模糊神经网络的移动机器人自适应行为设计

将模糊控制和神经网络相结合,形成模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)控制器,利用联想记忆进行离线训练,用来记忆预先利用强化Q学习(Q-Learning,QL)在线训练获得的移动机器人自适应行为的模糊控制规则。FNN经过离线训练后,把规则隐含地分布在整个网络之中,在控制应用时,不必进行复杂的规则搜索和推理,无需查表,只需通过高速并行的分布计算就可产生最佳输出的自适应行为。仿真结果表明,由于输入模糊子集接近于网络所用的训练模糊子集,所以输出几乎和该条训练规则的结果相同。     

基于模糊神经元网络的阀控马达系统仿真

提出了一种基于模糊神经元网络的阀控马达控制方案.在系统中，将模糊控制技术与神经元网络技术相结合，构建了模糊神经元网络控制器.该控制器结合模糊控制与神经元网络各自的优点，既具有模糊控制器简单和有效的非线性控制作用，又具有神经元网络自学习和自适应能力,改善了控制系统的性能.     

一种基于模糊神经网络的城市道路交叉口可变相序控制

在结合模糊控制和神经网络各自优点的基础上,提出一种城市道路交叉口可变相序自适应控制算法.算法根据通行权转移度设计出相位转移模块和绿灯延时模块,并分别为之建立模糊控制器,每个控制器都通过多层BP神经网络来实现.仿真结果表明,该方法能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力.     

应用模糊神经网络完成模糊控制器的设计和仿真

介绍了模糊神经网络的基本结构,讨论了利用模糊刘经网络技术通过离线学习的设计模糊控制器的方法。