基于遗传算法的双模糊控制器设计及应用

对非线性、时变性的不确定系统,模糊控制是一种较有效的方法.但模糊控制器隶属度函数及模糊推理规则的合适选取比较困难.将遗传算法引入到双模糊控制器的设计中,对倒立摆系统的控制仿真结果表明,该方法是有效的.     

模糊自适应PID控制器的设计及应用研究

为实现多输入多输出、高度非线性、不稳定的倒立摆系统平衡稳定控制,将倒立摆系统的非线性模型进行近似线性化处理,获得系统在平衡点附近的线性化模型,利用牛顿一欧拉方法建立直线型一级倒立摆系统的数学模型.利用模糊控制技术对直线型一级倒立摆系统设计模糊自适应PID控制器,此整定方法有效地把专家经验应用于PID参致调节中,控制器集模糊控制器和PID控制器的优点于一身.仿真表明设计的控制器是有效的,该整定策略是实现自动工业控制器的一种简单、实用的方法.     

基于模糊PID控制器的流量控制设计

现今流量控制系统很多都使用常规PID控制器,这样虽然比较方便,但不能在线整定参数,因而不能很好地控制非线性等复杂系统.在本系统中,采用模糊PID控制器来设计控制流量.模糊PID控制器将PID控制和模糊控制两种方法结合起来,既能消除稳态误差,又能对复杂系统进行简单有效的控制,从而达到控制要求.     

输入受限的非完整移动机器人的自适应模糊控制

提出了一种非完整移动机器人饱和自适应模糊轨迹跟踪控制方法,该方法基于反演技术分别设计了系统的运动学控制器和动力学控制器。运动学控制器通过引入分流控制技术解决了初始速度跳变引起的控制量突变问题,动力学控制器利用饱和函数和受限控制参数实现了其有界力矩控制。自适应模糊控制器将模糊逻辑系统与自适应方法相结合,有效消除了常规方法难以解决的系统未知不确定性对系统的影响。通过Lyapunov直接法证明了该系统是收敛且渐进稳定的。仿真结果验证了所设计控制器的良好控制性能和强鲁棒性。     

一类切换模糊PID控制器设计及其仿真

提出了一类高动态性能切换模糊PID控制器设计方法.通过对传统PID控制中比例控制和微分控制作用的分析,结合模糊PID控制器鲁棒性能和自适应性好的优点,设计了一类新的模糊控制器.由于该类控制器先后经历比例控制,微分控制和模糊PID控制的切换,使被控系统不仅具有一般模糊PID控制器的所具有的良好的鲁棒性能和自适应性,而且与一般模糊控制器相比具有更小的超调量和调节时间,是一类动态性能良好的控制器.最后将该控制器应用于一伺服系统进行仿真对比,并给出了Simulink仿真框图.仿真结果说明了该控制器的优越性.     

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.     

磁流变阻尼器模糊控制的遗传算法优化

将磁流变阻尼器应用于某二自由度受迫振动系统,并针对该系统设计了磁流变阻尼器的模糊控制器。运用遗传算法对该模糊控制器的模糊控制查询表进行优化。仿真结果表明,经遗传算法优化的模糊控制器的稳定性和控制精度均得到有效改善。     

模糊自整定PID的液压马达驱动机床主轴速度控制研究

液压马达驱动机床主轴系统具有参数时变和高度非线性,传统PID控制器控制精度不高。针对液压马达驱动机床主轴系统速度控制问题,采用模糊自整定PID控制器实现液压马达驱动机床主轴系统的有效控制,并对控制效果进行仿真验证。构造了液压马达驱动机床主轴系统模型简图,建立了液压马达驱动机床主轴系统数学模型。对传统PID控制器参数,用模糊控制器进行实时整定,开发了模糊自整定PID控制器。最后,采用MATLAB对液压马达驱动机床主轴系统进行仿真。同时,与传统PID控制器的计算结果进行对比和分析。仿真结果显示：采用模糊自整定PID控制器的液压马达驱动机床主轴转速超调量小,具有更快的响应时间,跟踪精度高,同时系统能耗减少20%左右;即使受到较大随机干扰,模糊自整定PID控制器也能快速消除干扰,使机床主轴转速处于受控状态。采用模糊自整定PID控制器可以有效提高液压马达驱动机床主轴系统的动态稳定性以及抗干扰能力。     

基于Matlab的锅炉水位模糊控制

针对电站锅炉水位系统的特性,首先设计了几种PID控制器,将它们应用于一个实际锅炉水位系统来观察控制效果.理论及实验仿真说明,这类控制器难以达到理想的控制效果,从而提出了模糊控制的方案,设计了3种模糊控制器并进行仿真及讨论.通过对所述控制器的理论分析和仿真讨论,表明模糊控制系统能够满足较高的控制要求,是一种很有前途的控制方法.     

基于支持向量机模糊推理的二级倒立摆控制

本文提出了一种用于非线性系统控制的支持向量机模糊推理模型.该模型利用支持向量机回归的原理,从训练数据中提取模糊规则并进行简化;采用核函数来描述模糊推理系统,该模糊推理系统具有不必事先确定模糊规则数目、良好的泛化能力等优点.使用该模型对直线二级倒立摆系统构造模糊控制器并进行了实验研究,研究结果表明这种新的模糊规则提取方法对于非线性系统的控制是有效的,由支持向量确定的模糊规则不会出现规则数目"爆炸"的问题,该方法在不便事先确定模糊规则的复杂非线性系统控制中有着重要的应用价值.