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     

模糊控制与模糊神经网络研究的现状及展望

回顾了模糊控制理论的发展历程，介绍了模糊产品和模糊硬件的开发概况，阐述了将模糊逻辑与神经网络相结合的模糊神经网络技术的研究动态，并对模糊控制学科的发展进行了展望。     

用BP算法实现模糊控制规则的自校正

利用ＢＰ算法对模糊神经网络（ＦＮＮ）所能执地的控制规则进行自校正,使应用到工业过程的模糊控制器的性能得到改进。仿真结果表明,用改进后的方法设计的模糊控制器能够显著地减小系统的稳态误差,具有比较快的响应速度和较强的鲁棒性。     

气动位置伺服的自适应模糊控制

开发一种由微机、无杆气缸、电－气伺服阀等组成的气动位置伺服自适应模糊控制系统,改善了气动传动的非线性和气缸密封摩擦的多变性的不利影响,提高了系统的定位精度和可靠性。该方案还具有简捷、实用、易于掌握的特点。     

土木工程结构模糊控制发展综述

介绍了模糊控制的基本理论和模糊控制器的基本特点,重点阐述了土木工程结构的模糊控制算法及其应用现状,指出了土木工程结构模糊控制应用中需要重点解决的问题。     

直流伺服系统的自适应模糊控制

针对直流速度伺服系统非线性和参数时变,提出了基于解析型模糊模型的修正因子自适应模糊控制算法,并采用了模拟数字混合仿真的办法来验证控制方法的正确性,结果表明该算法简单,自适应模糊控制有较强的鲁棒性,优于传统的控制方法。     

基于神经网络实现模糊控制的方法

介绍了一般模糊控制器的结构和主要组成部分的工作原理，介绍了实现模糊控制的查表法，硬件表用模糊控制器和软件模糊推理法的特点。     

神经模糊控制在热工过程中的应用研究

由于热工过程的非线性以及模型的不确定性，神经网络则可以逼近任一非线性的函数，模糊系统可以模拟一个不能用精确数字模型的过程。提出了采用适应性子集的神经模糊控制器，通过模糊适应性子集的相似性准则来进行网络的学习，可以来确定网络结构。该神经模糊控制器对非线性过程有广阔的应用前景。     

模糊控制在油脂工业液位自动调节系统中的应用

油脂工业中常涉及到各种液位控制,以液位自动调节系统为研究对象,针对系统中存在的参数时变性、死区非线性等问题,设计了基于模糊神经网络的控制器.该模糊神经网络控制器增强了传统模糊控制的性能,可以实现在线和离线的自适应调节,改善了系统的动态响应特性.计算机仿真结果表明系统的控制精度、稳定性和对复杂工况的适应性都得到了显著提高.     

透视视角的模糊控制

目前的国内外文献中,基于普通集合论的概念,都对透视图中的允许视角作了明确的规定.可这种明确的界线,与人们实际视觉的连续性不符.本文基于模糊集合论的观点,探讨了透视视角的模糊控制问题.     

直流伺服系统的自适应模糊控制

针对直流速度伺服系统非线性和参数时变,提出了基于解析型模糊模型的修正因子自适应模糊控制算法,并采用了模拟数字混合仿真的办法来验证控制方法的正确性。结果表明该算法简单,自适应模糊控制有较强的鲁棒性,优于传统的控制方法。     

典型工业过程的自适应模糊控制及仿真

文中介绍了自适应模糊P ID控制器的基本结构、算法和模糊规则的建立,并进行了M ATLAB仿真。仿真结果表明,与常规P ID控制器相比较,由于自适应模糊控制能够在线调整控制器参数,系统的控制性能显著提高,当被控对象参数变化时,仍然具有很好的控制效果。     

基于遗传算法和自适应的印刷色彩模糊控制

针对印刷过程中被控对象因受工作环境影响而具有大滞后性、模型不确定性和时变性的特点, 在满足色彩质量要求的情况下, 为了尽量减少印刷调整次数, 首先, 基于印刷色彩质量控制的理论模型设计了T-S型模糊控制器;然后, 采用遗传算法对模糊控制器的初始控制规则进行优化, 使初始控制规则更逼近理论模型;最后, 针对1次模糊控制产生的大误差提出了控制规则的自适应调整方法.实例分析证明:调整方案有效, 从理论上实现了对印刷机进行不超过2次的调整, 就可使色彩质量满足要求, 提高了系统的控制精度, 可用于指导实际印刷过程.     

直流传动系统的自适应模糊控制

针对直流传动系统,设计了自适应模糊控制器。并与PID和简单模糊控制进行了比较,研究了鲁棒性。仿真实验表明,该方法具有更好的动静态特性与鲁棒性。     

不确定非线性系统高精度自适应模糊控制

针对一类未知边界函数的不确定仿射非线性系统,提出一种高跟踪精度特性的自适应模糊控制器。基于变论域模糊系统理论证明了最优逼近误差在特定条件下具有局部收敛特性。通过以跟踪误差作为输入并选择适当的自适应参数,设计出逼近误差局部收敛的自适应模糊控制器。以最优逼近误差存在未知上确界为主要假设,证明了闭环系统在所有信号一致有界意义下的稳定性和跟踪误差收敛性。该控制器无需附加补偿器即可在理论上消除逼近误差对跟踪误差的影响,从而实现平滑控制输入下的高精度跟踪性能。单力臂机械手控制的仿真结果表明了该方法的有效性。     

关于建立通用模糊控制表的研究

讨论了模糊控制算法中经典控制表的不足，给出了控制表的生成原理和生成公式，最后推出模糊控制算法的通用控制表     

锅炉汽包水位的神经模糊控制

采用神经模糊控制对锅炉汽包水位进行控制,介绍了汽包水位的动态特性和神经模糊控制器的设计过程,并对其进行了仿真研究和实际工程的应用,结果表明该系统响应速度快、超调小,具有推广价值.     

模糊控制器一种快速算法

研究了模糊控制传统计算方法，针对其在计算机上实现存在在运算时间长，容易超出数组下标范围，只能满足离线计算，不能实时计算出模糊关系矩阵及控制输出值的问题，提出了一种求取模糊关系矩阵及控制输出的快速算法，既满足实时控制要求，又降低对计算机硬件的要求。