一类自适应模糊神经解耦混合控制器的研究

将模糊神经网络与PI控制技术相结合构成一种模糊神经解耦混合控制器。新控制器在控制过程中借助模糊神经网络的自学习算法实现控制参数的在线调整。仿真结果表明,该控制方法对非线性时变系统有较好的控制效果。将该算法应用于电控天然气发动机空燃比控制中,利用宽域空燃比传感技术,通过调整喷射脉宽控制发动机的空燃比,取得了良好的控制效果。     

模糊神经网络在高层建筑横风向振动控制中的应用研究

提出了模糊神经网络方法控制高层建筑横风向风振反应。通过观测部分楼层加速度和控制力输出，建立了模糊神经网络控制器，解决了传统控制中有限的传感器数目对系统振动状态估计的困难．利用模糊神经网络控制器预测结构的控制行为，消除了闭环控制系统中存在的时滞。利用模糊神经网络控制器的自学习能力来确定模糊规则和语言变量隶属函数，解决了土木工程复杂结构模糊控制中，难于依据专家的主观经验来确定模糊控制规则和语言变量隶属函数等困难。模糊神经网络方法的优势在于算法自身的鲁棒性，处理结构非线性、参数不确定性及时变等问题的能力。通过对基准建筑的刚度不确定性分析，讨论了模糊神经网络控制器的鲁棒性。仿真分析表明，模糊神经网络控制策略能有效地抑制高层建筑的横风向风振反应，控制效果略优于LQG控制，而拥有LQG控制不具备的诸多优点。     

真空冷冻干燥过程神经网络模拟研究

真空冷冻干燥能够最好的保证干燥后产品质量,但干燥成本高已成为真空冷冻干燥技术大规模工业应用的技术瓶颈.因此利用BP神经网络理论对真空冷冻干燥过程进行了模拟研究,结果表明,BP神经网络能较精确的模拟真空冷冻干燥过程.采用人参切片干燥正交试验结果对BP神经网络进行训练后,对真空冷冻干燥工艺条件进行了预测和优化,预测值与试验实测值的相对误差较小,表明用BP神经网络理论模拟真空冷冻干燥过程具有较高的准确性.     

真空热风干燥设备的控制装置

真空热风干燥是电工行业产品干燥工艺中的新技术。扼要地叙述了真空热风干燥的原理和成套设备的组成,以及真空热风干燥的工艺过程。重点介绍了一个使用微型计算机与可编程序控制器的控制装置;它具有干燥工艺流程的程度控制、真空度和多点温度显示、现场数据打印记求、温度越限报警等功能。     

空调系统神经模糊控制器——结构和算法

提出了一种适用于空调系统控制的新型神经模糊控制器。这种神经模糊控制器将神经网络和模糊控制紧密结合，是一种以神经网络表示模糊控制规则的模糊控制系统，控制推理基于模糊推理的精确值法，神经网络采用后向传播（BP）学习算法。本文论述这种神经模糊控制器的结构和算法，其仿真和优化将另文论述。     

无菌包装预热系统温度控制方法研究

目的为了提高无菌砖包设备预热系统温度控制精度,设计一种温度控制器。方法基于模糊神经网络算法设计一种温度控制器。在预热系统硬件结构的基础上,建立被控对象数学模型。利用模糊控制的良好收敛性和对模糊量的运算优势,以及神经网络自学习、自适应的特性,将常规PID控制与模糊控制、神经网络结合起来,提出一种基于模糊神经网络的PID控制策略,以实现对PID参数的实时在线整定。结果试验结果表明,与其他方法相比,所述控制方法能够将温度超调从2.6℃减小到0.9℃,稳态偏差从±1℃减小到±0.4℃。结论该方法能够满足预热系统温度控制需求。     

RBF模糊神经网络在刚性机械臂控制中的应用

为了提高刚性机械臂轨迹跟踪控制的精度,本文在分析RBF神经网络与模糊逻辑系统的函数等价性基础上,提出了一种基于T-S型模糊推理方法的RBF模糊神经网络,设计出基于RBF模糊神经网络的工业机器人控制器.研究发现,与普通的模糊神经网络相比,该网络结构简单,层数少,训练速度快,能自动寻优,通过在线调整网络隶属函数的中心值和宽度,优化了模糊规则,实现了对非线性系统的高精度轨迹跟踪控制,而且表现出有效性和鲁棒性.     

塔型连续真空干燥设计方案的模糊综合评价

构建了真空干燥模糊综合评价指标体系,运用综合评价法和模糊数学的相关理论建立了模糊综合评价模型,通过对300 t/d玉米真空低温连续干燥具体案例进行评价,为真空干燥在设计过程中选择最佳的方案提供了理论依据.     

基于Sugeno型模糊神经网络的空间杆系结构的压电驱动器主动控制

基于自主研发的压电主动杆件的振动控制特性,采用主动杆件两端节点的相对位移和相对速度作为输入以及控制电流作为输出,设计了空间杆系结构的Sugeno型模糊神经网络控制系统。首先通过LQR方法对结构进行控制产生训练数据样本,再利用神经网络的自适应学习功能进行模糊划分及产生模糊规则,最后利用模糊系统的推理能力对空间杆系结构模型进行基于地震响应的主动控制仿真,同时与基于经验的Mamdani型模糊推理规则进行仿真对比。仿真结果表明两种模糊推理模型对结构模型的控制都能达到良好效果,但是由于Sugeno型模糊推理的计算简单,其仿真速度比Mamdani型模糊推理快几十倍,而且省去了人为的经验总结过程,因而采用Sugeno型模糊神经网络控制器更能满足工程应用的要求。     

空调系统神经模糊控制器-仿真和优化

以恒温空调系统为控制对象，对神经模糊控制器、常规模糊控制器和PID控制器进行了数字仿真，并用单纯形法对控制比例因子进行了参数寻优，获得了最优参数和动态响应曲线；通过对神经模糊控制器的优化学习，大大提高了神经模糊控制器的控制精度和稳定性，其性能优于最优化的PID控制器和最优化的常规模糊控制器，能有效地满足温度控制要求，并具有较好的鲁棒性；由于神经模糊控制器具有模糊控制和神经网络的智能，经过优化学习后，它具有艮好的控制性能和自适应能力。