PCR温度模糊PID控制器的设计及仿真

根据PCR对温度控制的要求设计出一种模糊PID控制器,采用误差和误差变化率作为模糊PID控制器的输入,PID参数作为模糊PID控制器的输出,并使用一组模糊规则实现对PID参数的在线优化调节.通过使用Simulink图形化工具平台对模糊PID控制器和传统的PID控制器进行建模和仿真.结果表明,与传统PID控制器相比,模糊PID控制器性能优良,使系统响应速度加快,超调减小.     

模糊控制在二级倒立摆中的应用

本文推导了二级倒立摆的数学模型，研究了它的控制方法。本文引入了综合误差和综合误差变化率的概念，大大的减少了模糊控制器的输入变量，从而减少了模糊控制器的控制规则，使控制器的控制规则更简单、有效。     

一类非线性系统综合自适应模糊滑模控制

针对一类非线性系统把模糊控制,模糊逻辑逼近及模糊滑模控制相结合,提出一种综合自适应模糊滑模控制方法、直接和间接自适应模糊控制器只能利用模糊控制规则或模糊描述信息,而综合自适应模糊控制器能利用上述两种信息。理论证明闭环系统稳定,跟踪误差收敛到零或零的一个小邻域内。仿真结果表明了算法的有效性。     

基于控制器输出误差方法的自适应模糊控制及其在机器人轨迹跟踪控制中的应用

本文提出一种自适应模糊控制器并将之用于机器人轨迹跟踪控制 ,该控制器采用控制器输出误差方法 (COEM) ,根据控制器的输出误差而不是对象的输出误差来在线地调整模糊控制器的参数 ,无须对对象进行辩识 .仿真结果表明该控制器用于机器人轨迹跟踪控制具有很好的性能 ,是一种有效的控制器     

基于模糊神经网络的变换器自适应控制方法

提出了一种新型的基于模糊神经网络自适应PI调节电流控制电压型PWM变换器方法.结合了模糊神经网络控制与PI控制器,根据三相电流比较产生的三相电流误差和电流误差变化率,自动调整P、I参数,提高了电流的控制精度和变换器的动态性能.采用MATLAB/Simulink对常规PI控制器和模糊神经网络自适应PI控制器进行了仿真对比.仿真结果表明了采用模糊神经网络自适应PI控制器,其系统输出的误差及误差变化要小,系统的跟踪精度得以提高,动态性能得到改善.     

改进的模糊内模控制在时滞系统中的应用

采用模糊控制器和内模控制器相结合,对模糊内模控制方法进行了研究。将Smith预估器和内模控制器结合起来,使用模糊控制器作为主控制器。用积分环节消除系统的静态误差,用惯性环节低通滤波来改善模型失配较严重的情形。能在较大的模型误差范围内得到良好的控制品质。通过时滞系统试验表明本文提出的控制方案同常规控制方法相比有了更好的鲁棒性和较好的控制性能。     

具有自适应功能的新型时滞系统控制器

将Smith预估器和内模控制结构结合起来 ,利用模糊控制方法研究出一种智能控制器 ,能在一定的模型误差范围内得到良好的控制品质。主要控制量来源于模糊控制器 ,通过智能积分对模糊控制器不能消除的稳态误差进行克服 ,并对系统性能进行监测 ,使用模糊控制对控制量进行校正。经仿真研究发现 ,这种智能控制器在一定的模型误差范围内有很好的鲁棒性 ,稳态误差为 0。     

柔性关节微操作机器人自适应模糊预测控制

对一种柔性关节微操作机器人系统提出了多输入多输出直接自适应模糊广义预测控制方法,此方法先基于机器人理论模型设计出广义预测控制器,再构造直接自适应模糊控制器逼近广义预测控制器,并用机器人视觉误差信息对控制器参数和广义误差向量估计值中的未知向量进行自适应调整,以增强对建模误差的鲁棒性,并证明了所设计的控制器可使微操作机器人跟踪时变参考轨迹时的广义误差估计值收敛到原点的小邻域内,以达到控制要求,仿真结果验证了此方法的有效性.     

一类未知非线性离散系统的直接自适应模糊预测控制

将自适应模糊逻辑系统引入预测控制,对一类未知非线性离散系统提出了直接自适应 模糊预测控制方法.首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直 接利用模糊逻辑系统设计预测控制器,并基于广义误差估计值对控制器参数和广义误差估计值中 的未知向量进行自适应调整.文中证明了此方法可使广义误差估计值收敛到原点的小邻域内.     

基于自适应模糊逻辑系统的预置滑模跟踪控制方法

研究了一类定常线性系统的自适应模糊预置滑模跟踪控制器的设计问题.在系统参数未知的情况下,综合模糊控制和滑模控制策略及自适应方法,得到的控制器能够使得跟踪误差渐近收敛并稳定.仿真研究验证了所提出的控制器综合方法的有效性.     

Adaptive fuzzy PIMD controller for systems with uncertain deadzones

In this paper, a new adaptive fuzzy Proportional-Integral (of a modified error function)-Derivative (PIMD) controller is designed for systems with uncertain deadzones. Instead of using the summation of the system output error to be one of the input variables, the fuzzy mechanism in PIMD controller takes the summation of a proposed error function as one essential part of the output fuzzy singleton. Together, with the linearly combined error and difference of the error as the only input variables, the complexity reduced fuzzy mechanism of the fuzzy PIMD controller is constructed. The adaptation processes are provided to determine the parameters of the PIMD controller to reduce the overshoot and to accelerate the system with deadzone to the desired output. The fuzzy PIMD controller is indicated to be flexible to the variations of deadzone parameters. Also, the proposed fuzzy PIMD controller is flexible to the change of deadzone model to contain jump discontinuity points. Moreover, the fuzzy PIMD controller can perform well for the system with time-varying deadzone model. Simulation results are included to indicate the effectiveness of the adaptive fuzzy PIMD controller.     

基于多步预测性能指标的模糊控制器参数优化设计

针对一类PID型模糊控制器，提出基于多步预测性能指标的模糊控制器参数优化设计方法．通过最小化多步预测性能指标和调整比例因子，定量给出了控制器的设计准则，对于现场操作人员具有一定的指导意义．仿真实例验证了算法的有效性和鲁棒性．     

模糊滑动模态控制系统的性质分析

根据滑动模态原理,将模糊控制系统的输入量简化为广义跟踪误差的一个超平面,并基于三角形的非线性发语言变量的隶属度,分析了模糊控制系统的某些性质,表明在系统稳定性、稳态误差等指标方面,模糊控制器优于一般的ＰＩＤ控制器。     

基于FPGA的一类非线性系统模糊控制的改进

针对温控系统不确定的非线性控制,提出了在FPGA硬件平台上分析和设计一种改进的模糊控制器,在传统的模糊控制器的基础上,引入误差量化因子自调整模块,从而减小模糊控制器的稳态误差,实现快速响应和小的超调.     

A multiregion fuzzy logic controller for nonlinear process control

Although a fuzzy logic controller is generally nonlinear, a PI-type fuzzy controller that uses only control error and change in control error is not able to detect the process nonlinearity and make a control move accordingly. In this paper, a multiregion fuzzy logic controller is proposed for nonlinear process control. Based on prior knowledge, the process to be controlled is divided into fuzzy regions such as high-gain, low-gain, large-time-constant, and small-time-constant. Then a fuzzy controller is designed based on the regional information. Using an auxiliary process variable to detect the process operating regions, the resulting multiregion fuzzy logic controller can give satisfactory performance in all regions. Rule combination and controller tuning are discussed. Application of the controller to pH control is demonstrated     

关于Fuzzy调节器的积分作用

本文讨论了在Fuzzy调节器中引入积分作用减少稳态误差的问题.Fuzzy调节器引入积 分作用后,一般也不能保证稳态误差严格趋于零,但可以使稳态误差小到足以满足工程要求. 文章提出了对误差信号的"Fuzzy值"积分的方法以兼顾动、静态性能.数字仿真表明方法是 可行的.     

A new approach to adaptive fuzzy control: the controller outputerror method

The controller output error method (COEM) is introduced and applied to the design of adaptive fuzzy control systems. The method employs a gradient descent algorithm to minimize a cost function which is based on the error at the controller output. This contrasts with more conventional methods which use the error at the plant output. The cost function is minimized by adapting some or all of the parameters of the fuzzy controller. The proposed adaptive fuzzy controller is applied to the adaptive control of a nonlinear plant and is shown to be capable of providing good overall system performance.