水泥粉磨负荷自寻优Fuzzy控制

本文针对闭路循环磨机的特性，提出内环采用常规的Ｆｕｚｚｙ控制，以保证填充量为最佳。本环采用自寻优Ｆｕｚｚｙ控制，以保证物料易磨性、粒度等变化时，能自动寻找到新的最佳工作点。     

布尔算子Fuzzy逻辑中的锁归结原理

本文将一阶逻辑中的锁归结方法和广义锁归结方法推广到布尔算子Ｆｕｚｚｙ逻辑中，并且证明了布尔算子Ｆｕｚｚｙ逻辑的锁归结方法和一种特殊的广义锁归结方法是广义完备的。     

一种Fuzzy推理合成的新算法

本文针对Ｆｕｚｚｙ控制问题中通常采用的Ｍａｍｄａｎｉ推理合成规则提出一种改进算法．与原算法相比，本文给出的算法具有推理结论更确定，满足一致性条件等优点。理论分析和数值结果表明，该算法是一种更为实用的Ｆｕｚｚｙ推理合成算法．     

蒸汽锅炉水位的参数自调整Fuzzy—PI控制

本文介绍了建立锅炉汽包水位调节对象的动态特性方程,重点分析了内扰动和外扰动情况下汽包水位变化的特性,以此为基础设计了参数自调整Ｆｕｚｚｙ－ＰＩ控制器,仿真结果表明该控制方案具有良好的静、动态特性。     

Fuzzy层次神经网络

本文提出和归纳了Ｆｕｚｚｙ前馈神经网络模型，并提出了Ｆｕｚｚｙ前馈神经网络的反向传播学习算法，模拟结果表明利用ＦｕｚｚｙＢＰ学习算法训练的Ｆｕｚｚｙ前馈神经网络具有较好的非逻辑归纳能力和Ｆｕｚｚｙ规则表达能力。     

微机模糊控制在煮糖过程的应用

本文介绍了微机模糊控制在糖厂煮糖过程中的应用。实践结果表明，参数自调整Ｆｕｚｚｙ－ＰＩ控制器响应速度快，稳态精度高。煮糖质量比手工操作明显提高，控制效果令人满意     

模糊非线性规划对称模型基于遗传算法的模糊最优解*

本文基于扩展原理，借助于隶属函数，对具有一般形式的Ｆｕｚｚｙ数，提出了描述和表达Ｆｕｚｚｙ目标和Ｆｕｚｚｙ约束条件的方法，将一类具有Ｆｕｚｚｙ目标／资源约束非线性规划的对称模型转化为确定性的非线性规划。基于遗传自救的思想提出了Ｆｕｚｚｙ环境下求解非线性规划对称模型的Ｆｕｚｚｙ最优解方法。     

一种带有智能积分的模糊控制器研究

一种带有智能积分的模糊控制器研究白瑞林，熊聪聪ＳｔｕｄｙｏｎｔｈｅＦｕｚｚｙＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒｗｉｔｈＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ￥ＢａｉＲｕｉｌｉｎ；ＸｉｏｎｇＣｏｎｇｃｏｎｇ１引言模糊控制器不依赖于被控对象的数学模型，能够直接从...     

基于Fuzzy推理的自调整PID控制器*

本文提出一衙 新的基于Ｆｕｚｚｙ推理的ＰＩＤ自整定控制器。     

利用MSFlexGrid控件建立、编辑Fuzzy规则库

介绍一种利用ＭＳＦｌｅｘＧｒｉｄ控件以及动态加入的弹出式菜单建立和编辑Ｆｕｚｚｙ规则的软件方法。该方法的优点在于将ＭＳＦｌｅｘＧｒｉｄ控件的数据工作表的直观显示和弹出式菜是灵活编辑性能相结构,提出了便捷、灵活、可视的模糊控制规则库的建立编辑方式,同时还讨论了面向对象知识库建立技术,在智能控制系统开发中有重要意义。     

基于模糊动态模型的多变量系统模糊控制

采用模糊动态模型对多变量复杂非线性系统进行模糊控制.首先针对局部线性动态模 型设计状态反馈控制器,然后利用模糊推理确定整个系统的控制;在一系列局部模型通过模糊 隶属函数连接得到的连续的全局模型中,全面考虑其它关联子系统对标称线性系统的摄动,并 利用大系统分散控制关联稳定性的概念和方法,得到了闭环模糊系统稳定的充分条件.仿真例 子验证了该设计方法的正确性.     

利用模糊系统的自适应模糊控制器

针对非线性系统控制,设计了利用TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统的自适应模糊控制器。所设计的自适应控制方法是参考模型自适应控制方法,而且利用Lyapunov函数保证了闭环系统的稳定性,同时推导了最优的自适应控制规律。首先,根据控制对象的输入输出数据建立TSK模糊模型,然后,由TSK模糊模型设计初期的TSK模糊控制器,并根据自适应规律随时调整模糊控制器参数。倒立摆系统的仿真实验验证了所设计的自适应模糊控制器的有效性。     

自适应模糊PID控制器的设计

目前的工业过程控制中被控对象往往都是非线性、时变的系统,常规PID控制对于这样系统的控制效果不是很理想。为此,提出将模糊技术与PID控制相结合的控制方式,设计出自适应模糊PID控制器。利用Matlab中模糊逻辑控制工具箱设计模糊控制器,在Simulink环境中实现了该自适应模糊PID控制器的仿真。仿真结果表明,该模糊PID控制具有控制灵活、响应快和适应性能强的优点。     

Fuzzy control with fuzzy inputs

This paper is concerned with the use of fuzzy inputs in fuzzy logic controllers. A precise representation of fuzzy logic controllers by means of mappings is used to introduce different ways for dealing with fuzzy inputs. Two types of fuzzy inputs are presented and their potential use in fuzzy control is discussed. The proposed concepts are applied to control a first order process with a PI controller. This simple process is chosen to clearly illustrate the behavior of the closed-loop system using fuzzy inputs for fuzzy reference and fuzzy measurement. Finally, a nonlinear process is used to illustrate the effects of fuzzy inputs on a more complex system. Although it is sometimes speculated that fuzzy inputs may improve the behavior of fuzzy controllers, experiments developed in this paper show this point is not straightforward and that the relevance of fuzzy inputs should be questioned in closed-loop fuzzy control.     

基于模糊补偿的机械手鲁棒自适应模糊控制研究

多关节机械手系统中普遍存在摩擦特性、随机干扰及负载变化等非线性因素的影响。针对传统的PID控制和模糊控制很难对该类系统实现快速高精度的跟踪控制等问题,本文在模糊信息已知并且所有状态变量均可测得的情况下,设计了一种基于模糊补偿的鲁棒自适应模糊控制律。同时,为了减少模糊逼近的计算量,提高运算效率,采用了对不同的扰动补偿项加以区分、分别逼近的方法。仿真实验结果表明,这种改进的带模糊补偿的鲁棒自适应模糊控制可以很好地抑制摩擦、扰动及负载变化等非线性因素的影响。     

卡车的TSK模糊控制

针对在保证一定精度的条件下,要求一次性完成卡车的倒车的情况,利用TSK (Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统控制卡车,在TSK模糊控制器作用下让卡车从任意的初始位置一次性倒车到指定的位置。在卡车数学模型中,线性部分设计线性状态反馈控制器,非线性部分先求TSK模糊模型,然后设计基于TSK模糊模型的TSK模糊控制器。它是一个非线性控制器,可保证闭环系统的稳定性。仿真实验结果表明,所设计的TSK模糊控制器对卡车的倒车控制是非常有效的。     

基于模糊目标和模糊约束的满意控制

研究在预测控制框架下进行模糊决策问题,提出一种基于模糊目标和模糊约束的预测控制方法。其目标函数以决策者的控制要求和最终控制的满意度来表示,比传统的加权方差具有更多的自由度;与基于二次型性能指标的预测相比,该方法可使系统设计更加灵活。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一种基于Rough Sets和模糊神经网络的规则获取的方法

该文提出了一种基于RoughSets思想获取初始规则,并通过模糊神经网络优化,最后再进行简化获取模糊规则,及模糊系统参数学习的方法。并通过实例进行了自动列车运行系统仿真。文中还基于上述实例,将这种基于模糊神经网络的学习与控制方法与标准的BP网络和基本的模糊系统方法进行了比较,并总结了这种方法的特点。结论表明,该文所提出的模糊规则生成和模糊系统学习方法是行之有效的。     

The Representation of Fuzzy Knowledge

Abstract

A new AI programming language (called FUZZY) is introduced which provides a number of facilities for efficiently representing and manipulating fuzzy knowledge. A fuzzy associative net is maintained by the system, and procedures with associated “procedure demons” may be defined for the control of fuzzy processes. Such standard AI language features as a pattern-directed data access and procedure invocation mechanism and a backtrack control structure are also available.

This paper examines some general techniques for representing fuzzy knowledge in FUZZY, including the use of the associative net for the explicit representation of fuzzy sets and fuzzy relations, and the use of “deduce procedures” to implicitly define fuzzy sets, logical combinations of fuzzy sets, linguistic hedges, and fuzzy algorithms. The role of inference in a fuzzy environment is also discussed, and a technique for computing fuzzy inferences in FUZZY is examined.

The programming language FUZZY is implemented in LISP, and is currently running on a UNIVAC 1110 computer.     

利用关系矩阵分析模糊控制系统的稳定性

本文提出了利用模糊关系矩阵分析模糊控制系统稳定性的新方法。