基于遗传优化和模糊推理PID及MALTAB仿真

本文提出一种基于遗传优化和模糊推理相结合的自适应模糊PID控制算法,算法由遗传算法和模糊推理两部分构成,分别用于离线优化和在线优化.仿真结果表明,这种自适应PID控制器的性能,比仅用遗传算法优化的PID控制器更好,并且抗干扰能力更强.     

基于遗传算法的PID控制及其MATLAB仿真

本文介绍了遗传算法和基于遗传算法的PID控制设计,并对设计在MATLAB/SIMULINK下进行了仿真,取得了良好的控制效果。     

基于模糊推理的自整定PID控制器

本文提出一种基于模糊推理的自整定PID控制器，利用模糊推理来优化PID控制器参数。文章深入介绍了以80C196KC单片机为核心的自整定PID控制器的软、硬件电路设计及实现。     

基于模糊推理的自整定PID控制器

设计了一种新的模糊PID控制器，用基于给定的相角裕度和幅值裕度的方法给出了PID控制器参数的初值，在运行过程中，用模糊控制器在线调整PID参数，使过程具有较高的控制品质。     

基于遗传算法的PID参数优化与仿真

本文提出了一种基于遗传算法的PID控制器参数优化设计。通过仿真研究，表明了遗传算法是一种简单高效的寻优算法。与传统的寻优方法相比明显地改善了控制系统的动态性能。     

基于MATLAB的遗传神经网络在自适应PID控制器中的应用

将遗传算法和神经网络有机地结合起来,利用MATLAB的工程计算和图像处理功能方便有效地实现PID参数控制系统的设计和计算机仿真。     

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。     

基于改进PID的伺服电机控制优化模型构建及仿真

针对传统PID对伺服电机转速控制精度和稳定性较差的问题,结合传统PID无法调节参数的特点,提出基于一种基于模糊控制和灾变遗传算法改进的PID控制系统,以永磁伺服电机为研究对象进行控制系统的建模、仿真与实验。实验结果显示,灾变遗传算法在计算控制参数最优解时,搜索范围广泛、控制结果精准;基于改进的模糊PID控制能够将转速控制响应时间缩短至0.01 s,将速度超调量降低至40.2 r/min,速度超调恢复时间缩短至0.01 s,控制曲线相对波动较小,稳定性较好。由此表明,基于改进的PID控制能够明显提升伺服电机的控制精度和稳定性,满足课题设计需求。     

模糊控制和传统PID控制的仿真研究

本文运用模糊控制与PID控制分别对同一受控对象进行控制。通过MATULB仿真。表明了模糊控制与传统的PID控制相比明显地改善了控制系统的动态性能。     

基于小波隶属函数的模糊推理规则优化

隶属函数决定着模糊集的特征，建立小波基函数与隶属函数之间的联系，从而利用小波分析探讨模糊推理的实质，以一种非对称Haar小波基与三角型、梯型隶属函数的对应关系为基础，将小波分析、遗传算法与模糊系统结合，利用遗传算法实现小波隶属函数的训练学习，进而实现模糊推理规则的优化。     

基于模糊推理的空调智能控制

随着人们生活水平的提高,空调成为家居工作必不可少的一部分.传统空调PID控制技术仍被广泛应用,但其存在参数控制不精确、突变性、滞后性等问题,如何精确地控制空调参数,提高空调控制系统的性能成为空调控制领域研究的热点.针对这些问题,本文基于模糊推理提出了一种空调智能控制机制,通过对参数模糊化、规则库构建、模糊推理等步骤实现空调的模糊控制.实验证明了本方法的可行性,并进一步验证了在处理非精确问题方面与PID相比具有较大优势.系统实现部分给出了空调智能控制的具体交互过程.     

关于模糊PID控制器推理机维数的研究

对一维(1D)至三维(3D)模糊PID控制器进行了系统的分析研究,提出了四项系统功能特性指标来评价不同结构的控制器;这包括控制分量合成,耦合影响,增益相关和规则增长.通过对最常见的二维Mamdani模糊控制器进行分析研究,发现该控制器存在功能缺陷.为此,提出了最优结构的一维模糊PID控制器.该控制器采用了"1D-3D"映射关系的模糊推理机,从而实现了三个控制分量可以独立不相关的调整功能.通过与二维和三维控制器比较结果表明,一维控制器具有最佳系统功能特性.     

基于模糊推理的自整定PID控制器

设计了一种新的模糊PID控制器。用基于给定的相角裕度和幅值裕度的方法给出了PID控制器参数的初值。在运行过程中 ,用模糊控制器在线调整PID参数 ,使过程具有较高的控制品质     

城轨列车精确停车智能控制算法研究与仿真

随着我国城轨交通的大力发展,列车自动驾驶（ATO）系统在城轨列车中的应用越来越广泛,精确停车是衡量城轨列车自动驾驶性能重要指标之一。以精确停车、舒适性及能耗为指标,利用列车牵引计算知识建立列车运行多目标模型;利用遗传算法对该模型进行优化,结合MATLAB仿真软件得出列车运行理想目标曲线;运用SIMULINK模块分别搭建基于PID控制的仿真模型、基于模糊PID控制的仿真模型以及基于预测模糊PID控制的仿真模型,得出相应的列车运行跟踪曲线,并进行比较。结果表明：较前两者,预测模糊PID控制能最大程度地提高列车的停车精度。     

一种模糊知识库系统及其推理机制研究

介绍了一种具有模糊推理机制的模糊知识系统的基本结构、知识表示和推理机制,阐述了在模糊知识库设计与实现中,模糊推理机构造和工作流程设计的方法。该系统推理机制是基于传统RETE算法的扩展,通过使用相似性方法来处理模糊问题,实现了一种较为理想的不确定性推理;同时系统采用正向和反向推理相结合的双向推理机,使推理具有较高的准确性。最后给出了一个实例验证系统可行性。     

增益模糊自整定PID控制器设计

本文提出了一种模糊自整定ＰＩＤ控制器及设计方法，仿真结果表明与ＰＩＤ系统比较，模糊自整定ＰＩＤ超调量减小，抗环境变化能力强。较好地解决了对象结构时变系统控制适应能力     

基于改进GAAA算法的PID参数优化

针对PID参数优化问题,对蚁群算法进行改进,并与遗传算法相结合,提出了改进的GAAA算法;该算法先利用遗传算法获得初始信息,然后运行改进的蚁群算法,大大加快了蚁群算法的速度;对PID控制的参数优化与仿真结果表明,该优化方法无论在时间性能和优化性能上都取得了较好的效果。     

基于改进模糊神经网络的PID参数自整定

针对传统PID整定控制效果差且单纯神经网络整定存在参数学习和调整困难等问题,提出了一种基于改进模糊神经网络的PID参数整定方法。在该方法中,PID控制器的控制参数采用基于Mamdani模型的模糊神经网络进行自适应整定,模糊神经网络参数采用混沌遗传算法离线粗调和BP算法在线细调的方式进行学习和调整,仿真结果表明该整定策略动态响应快、误差控制精度高且网络中各节点及参数物理意义明确。最后分别从模糊规则数的变化及适应度函数的选取两方面提出两种优化方案,仿真结果表明增加模糊规则数或采用不同的适应度函数都有利于进一步减小控制误差。     

基于模糊推理的教学策略推理机的算法设计

详细阐述了模糊推理系统与实现模糊推理机工作流程设计的方法和算法,给出基于一定方式结合的框架与规则知识表示的推理机算法和规则推理机设计思想及实现方法,为学生选择学习内容和学习方法时对教学策略做出调整.