基于遗传算法的模糊控制器设计与仿真

模糊控制中隶属度函数的正确选择是模糊控制器设计的关键，它决定了模糊控制系统的动态、静态性能和控制效果。针对传统的获取隶属度函数方法的不足，提出了在一个待优化模糊控制器的基础上，采用改进的遗传算法优化其隶属度函数，从而使经过优化所获得的隶属度函数更加合理。最后对优化后的模糊控制器进行仿真比较研究，结果表明隶属度函数经过优化后的模糊控制器的控制品质有较大的改善和提高。     

基于遗传算法的模糊控制器设计与仿真

模糊控制中隶属度函数的正确选择是模糊控制器设计的关键，它决定了模糊控制系统的动态、静态性能和控制效果。针对传统的获取隶属度函数方法的不足，提出了在一个待优化模糊控制器的基础上，采用改进的遗传算法优化其隶属度函数，从而使经过优化所获得的枣属度函数更加合理。最后对优化后的模糊控制器进行仿真比较研究，结果表明隶属度函数经过优化后的模糊控制器的控制品质有较大的改善和提高。     

模糊神经网络在汽车稳定性控制中的应用

为满足车辆动力学控制日趋复杂的控制需求,亟待探索鲁棒性更强的非线性控制算法与之相适应。针对常规模糊控制存在隶属度函数无法随车辆行驶条件的变化而自动修改适应的缺陷,设计了模糊神经网络控制器。其利用神经网络的学习机制,可优化模糊隶属度函数与控制规则。在MATLAB/Simulink中建立了车辆稳定性控制系统模型,并利用联合仿真技术搭建了MATLAB/Simulink与Carsim的虚拟联合仿真平台,验证了控制算法的有效性。仿真结果表明,模糊神经网络控制器具有更强的自适应性与鲁棒性,更能适应复杂多变的车辆动力学控制。     

基于自整定模糊PID控制算法的电液伺服系统设计

本文针对传统PID控制器控制六自由度并联机器人所存在的响应速度慢、控制精度不高和鲁棒性差等问题,采用自整定模糊PID控制算法设计了模糊PID控制器.根据给定语言变量建立隶属度函数,设计模糊控制规则.最后,利用Matlab语言仿真模糊PID控制器和普通PID控制器对开环传递函数的响应.结果表明所设计模糊PID控制器具有响应速度快、鲁棒性强、精度高和无超调等特点,提高了六自由度并联机器人的控制性能.     

车辆半主动悬架的模糊控制与仿真

针对阻尼控制的1/4车体半主动悬架模型,设计了无参考模型的模糊控制器.分别用梯形、高斯和三角形3种隶属函数,采用平均最大隶属度法、面积平分法、最大隶属度最大值法和最大隶属度最小值法4种方法,利用MATLAB软件对输出量精确化进行了仿真分析.结果表明,与被动悬架相比,无参考模型自适应模糊PID控制器的悬架加速度值下降了68%,不同的隶属函数和反模糊化函数都会影响控制效果.其中,以三角形的隶属函数和利用面积平分法进行的精确化,使悬架加速度平均输出小,波动不大.车辆行驶的平顺性得到改善.     

基于MATLAB的模糊逻辑控制系统设计

详细阐述了模糊逻辑控制系统中隶属度函数与模糊规则的建立以及MATLAB模糊控制器的建模与仿真方法。另外,通过洗衣机控制实例介绍了MATLAB模糊控制器的实现方法与进行可视化操作和模糊控制器设计的流程。     

基于遗传算法的平面欠驱动机器人模糊控制

以平面欠驱动机器人为研究对象,对其运动控制问题进行了研究,提出了一种基于遗传算法的模糊控制新方法.控制目标为实现欠驱动机器人的任意位置控制.控制器直接以关节角度误差变量作为模糊控制器的输入,引入遗传算法对模糊控制规则和隶属度函数同时进行优化,进而得到最优模糊控制系统,最后进行数值仿真,仿真结果表明所设计的控制器能快速精确的实现2自由度及3自由度欠驱动机器人的任意位置控制,且具有很好的稳定性.     

自适应模糊控制在磁流变半主动悬架中的应用

设计了一种应用于磁流变半主动悬架的自适应模糊控制器,该控制器利用神经网络训练模糊控制规则与隶属度函数,实现了神经网络与模糊控制的优势互补。为了综合反映汽车的侧倾和俯仰性能,建立了七自由度的半主动悬架非线性动力学模型和四轮随机路面模型,采用改进型BoucWen模型模拟磁流变阻尼器。同时为了验证控制器的稳定性,加入制动模块与转向模块,可以更加真实的反映汽车的行驶路况。仿真结果表明:神经模糊控制方法能够减小悬架的动位移、车身的垂直加速度、侧倾角加速度、俯仰角加速度,提高汽车的舒适性和安全性,改善幅度高于利用隔代遗传算法优化的分数阶PID控制器控制的半主动悬架。     

基于改进的遗传算法的伺服电机模糊PID控制器设计

针对伺服电机采用PID控制的参数整定困难问题,将模糊理论和PID控制相结合设计出模糊PID控制器,并通过改进的遗传算法对模糊控制器的隶属函数和控制规则同时进行优化,利用MATLAB进行仿真。结果表明,基于改进遗传算法的模糊PID控制器,具有良好的动静态性能,且响应速度快、超调量小。     

基于模糊自适应算法的肢体机器人力控制研究

为了提高肢体机器人与环境接触时的鲁棒性,提出了基于模糊自适应算法的力控制策略。模糊自适应控制器采用Sugeno方法进行模糊推理,采用高斯分布作为输入变量的隶属度函数,采用加权平均方法进行解模糊处理。     

基于FBFN的车辆跟驰防碰撞控制器设计

对车速的非线性控制提出了一种基于模糊基函数网络的车辆跟驰防碰撞控制器。由雷达传感器测得后车与前车的相对距离与相对速度,将其并输入给控制器,建立模糊隶属函数及模糊规则,基于车辆特性,控制器输出预期的加减速率。提出的FBFN车辆跟驰防碰撞控制器可以提供安全、合理且舒适的驾驶体验。     

基于LonWorks的复合模糊PID智能路灯节点开发

采用LonWorks现场总线技术开发了智能路灯监控节点,改进了传统的模糊PID控制器结构,采用3个子模糊控制器组成一个复合模糊PID控制器,把过渡时间作为各子模糊控制器的公共输入,并采用遗传算法（GA）对复合模糊PID控制器的隶属度函数进行了离线优化,从而使监控网络的通信效率与通信质量大大提高,并实现了路灯照度随行人车辆多少自动调节。     

汽车主动悬架与转向系统的模糊参数自调整集成控制

建立了汽车主动悬架与转向控制系统半车集成模型。应用模糊逻辑控制理论，提出一种带参数的自调整模糊方法，设计了汽车主动悬架与转向系统模糊参数自调整集成控制器，该控制系统当偏差变小或变大时，调整因子总能确保系统稳定，适合工程应用。通过对汽车主动悬架与转向控制系统试验仿真表明，实行模糊参数自调整集成控制后，汽车的整车平顺性、操纵稳定性和安全性等综合性能指标明显优于汽车主动悬架与转向系统LQG集成控制。     

基于遗传优化的无人车横向模糊控制

以视觉导航式无人车DLUIV-1为控制对象,对其进行横向运动控制研究。建立视觉导航式无人车横向运动控制系统模型,对无人车的横向运动行为进行描述。在此基础上,分析预瞄距离对横向控制系统动态性能的影响,并建立考虑速度因素的预瞄距离计算公式。针对无人车具有非完整运动约束、高度非线性动态特性以及参数的不确定性等特点,提出基于遗传算法的无人车横向模糊控制策略,通过遗传算法对横向模糊控制器的隶属度函数参数和控制规则的自动优化,从而有效地确定出横向模糊控制器的隶属度函数和控制规则。最后通过仿真和实车试验对该横向模糊控制器进行验证和评价,仿真和试验结果表明,该横向控制器可保证无人车稳定准确地跟踪参考路径,且具有较强的鲁棒性。     

车辆横摆角速度跟踪控制仿真研究

采用二自由度车辆动力学状态方程建立了车辆横摆角速度跟踪控制模型。用横摆角速度与其期望值的差值及其变化率作为模糊控制器的输入,设计了模糊自适应PID控制器。基于模糊自适应PID控制器,进行了前轮转向阶跃输入、正弦输入仿真试验。仿真和分析结果表明,设计的模糊PID控制器可实现对参考模型横摆角速度的跟踪,车辆的操纵稳定性得到了有效改善。     

Trajectory and vibration control of a flexible joint manipulator using interval type-2 fuzzy logic

This study presents the development of a novel interval type-2 fuzzy logic controller for real time trajectory and vibration control of a flexible joint manipulator. The controller is designed on the Mamdani based interval type-2 fuzzy logic toolbox, which is developed by the authors, using interval triangular membership functions and Karnik–Mendel type reduction algorithm. The closed-loop stability of the system is proved based on Lyapunov stability theorem. In order to observe the effectiveness and robustness of the proposed controller to variations of system parameters (change in link length and payload), the experimental results of interval type-2 and conventional type-1 fuzzy logic controllers are compared. The results show that proposed controller clearly improves the link vibration and trajectory tracking behavior of the system.     

低附着系数路面车道保持模型预测控制及汽车稳定性控制

提出了车道保持模型预测控制算法。在低附着系数路面上分析了双移线工况下转向角和侧向加速度二次低通滤波之差的峰值与汽车失稳程度之间的关系,基于可测信号(转向角、侧向加速度、横摆角速度和车速)提出了模糊控制算法,设计了汽车稳定性控制器。为了阻止低速和不严重失稳工况下汽车稳定性控制器的误启动,提出了不稳定指标模糊控制算法;为了避免汽车稳定性系数急速减小,设计了稳定性系数保持器。CarSim/Simulink仿真结果表明,在低附着系数路面上所设计的转向控制器和汽车稳定性控制器具有更好的车道保持能力和稳定性。     

基于遗传算法的车辆模糊换挡控制实验研究

针对车辆自动变速系统的非线性,应用模糊逻辑控制理论,设计了能反映驾驶员意图的车辆换挡模糊控制器,并利用遗传算法对模糊控制器的参数进行了优化,最后设计并制作了实验平台,模拟车辆的换挡过程.实验证明,优化后的模糊换挡控制器能有效的改善换挡品质,并验证了整个设计策略的可行性和有效性.     

基于磁流变减振器的汽车悬架振动控制

分析了磁流变减振器特性,为了抑制汽车磁流变悬架的振动,提出了一种含有控制级和协调级的分级模糊控制。在控制级,把天棚、地棚混合控制策略与模糊智能控制策略相结合,设计了1/4车辆垂直振动的半主动模糊智能控制器;在协调级,设计了整车控制的协调器,根据反馈变量对整车4个独立模糊智能控制器输出参数进行调整。把某微型汽车的4只被动减振器改装成磁流变减振器,搭建了磁流变悬架全车测控系统,运用设计的分级模糊控制器,进行了平顺性随机输入实车道路试验。试验结果表明对汽车磁流变悬架的垂直振动进行分级模糊控制是可行的,能有效提高汽车的乘坐舒适性和操纵稳定性。     

基于MC9S12的汽车稳定性控制系统的研究

在Simulink和AMEsim中分别建立了车辆的动力学模型和液压系统模型,采用联合仿真的方法对稳定性进行了模糊控制的仿真研究。根据仿真参数,利用Freescale公司生产的MC9S12xDT512单片机为主芯片,设计了模糊控制器。调试结果表明：所设计的模糊控制器具有调节电磁阀控制信号占空比的功能。