一种用于非最小相位系统的模糊控制器设计

针对非最小相位系统具有右半平面零点,使系统阶跃响应存在负调,以及常规方法控制不理想等问题,在分析常规模糊控制器的基础上,提出了一种新型的模糊积分控制器的设计方法,改善了常规模糊控制器的动态和稳态性能。对输入变量设计了一种简单可调整宽度的三角形隶属度函数;并针对非最小相位系统,提出了一般情况下控制规则基的设计原则。计算机仿真结果证实了这种设计方法的有效性。     

一种复合控制器在过热汽温中的应用研究

在电厂中,必须严格控制过热器出口蒸汽温度,蒸汽温度过高或过低,都将给安全生产带来不利影响。针对过热汽温被控对象的特点,充分利用模糊控制的动态特性好和PID调节能消除静态偏差的特性,设计了一种带自调整因子的模糊控制器,研究了Fuzzy-PID复合串级控制在电厂过热汽温控制系统中的应用,该复合控制器的切换采用一种简单的基于偏差量的模糊切换方法。仿真结果表明,Fuzzy-PID复合串级控制系统具有更好控制品质。     

基于模糊九点控制器的自适应控制系统设计方法研究

由于传统自适应PID控制算法在线调节PID的三个参数难度较大,现将模糊九点控制器加入到自适应控制系统中,根据系统偏差e和偏差变化率ec的不同,将系统状态分为九神情况,运用模糊九点控制器进行参数自整定,调节系统在不同状态下的控制特性.该控制方法不依赖数学模型,切实有效,具有稳定型好,调节精度高等特点,是一种表达人类控制思...     

全液压清扫车行走系统控制器设计及仿真北大核心CSCD

为了改善全液压清扫车行走系统的加速特性,设计了行走系统的高、低速段模糊控制器,低速段响应速度快,高速段稳定性较好。建立了行走系统的模型,并设计了模糊控制器,将速度偏差和偏差变化率作为模糊控制器的输入变量,将变量泵和变量马达的排量作为输出变量,同时分别建立了隶属度函数和控制规则。在Simulink中设置了联合仿真的接口,对清扫车行走系统进行了仿真。仿真结果表明,该清扫车行走系统具有较好的加速特性,行驶过程液压无级变速,加速过程平顺。     

全液压清扫车行走系统控制器设计及仿真北大核心CSCD

为了改善全液压清扫车行走系统的加速特性,设计了行走系统的高、低速段模糊控制器,低速段响应速度快,高速段稳定性较好。建立了行走系统的模型,并设计了模糊控制器,将速度偏差和偏差变化率作为模糊控制器的输入变量,将变量泵和变量马达的排量作为输出变量,同时分别建立了隶属度函数和控制规则。在Simulink中设置了联合仿真的接口,对清扫车行走系统进行了仿真。仿真结果表明,该清扫车行走系统具有较好的加速特性,行驶过程液压无级变速,加速过程平顺。     

全液压清扫车行走系统控制器设计及仿真北大核心CSCD

为了改善全液压清扫车行走系统的加速特性,设计了行走系统的高、低速段模糊控制器,低速段响应速度快,高速段稳定性较好。建立了行走系统的模型,并设计了模糊控制器,将速度偏差和偏差变化率作为模糊控制器的输入变量,将变量泵和变量马达的排量作为输出变量,同时分别建立了隶属度函数和控制规则。在Simulink中设置了联合仿真的接口,对清扫车行走系统进行了仿真。仿真结果表明,该清扫车行走系统具有较好的加速特性,行驶过程液压无级变速,加速过程平顺。     

全液压清扫车行走系统控制器设计及仿真北大核心CSCD

为了改善全液压清扫车行走系统的加速特性,设计了行走系统的高、低速段模糊控制器,低速段响应速度快,高速段稳定性较好。建立了行走系统的模型,并设计了模糊控制器,将速度偏差和偏差变化率作为模糊控制器的输入变量,将变量泵和变量马达的排量作为输出变量,同时分别建立了隶属度函数和控制规则。在Simulink中设置了联合仿真的接口,对清扫车行走系统进行了仿真。仿真结果表明,该清扫车行走系统具有较好的加速特性,行驶过程液压无级变速,加速过程平顺。     

全液压清扫车行走系统控制器设计及仿真北大核心CSCD

为了改善全液压清扫车行走系统的加速特性,设计了行走系统的高、低速段模糊控制器,低速段响应速度快,高速段稳定性较好。建立了行走系统的模型,并设计了模糊控制器,将速度偏差和偏差变化率作为模糊控制器的输入变量,将变量泵和变量马达的排量作为输出变量,同时分别建立了隶属度函数和控制规则。在Simulink中设置了联合仿真的接口,对清扫车行走系统进行了仿真。仿真结果表明,该清扫车行走系统具有较好的加速特性,行驶过程液压无级变速,加速过程平顺。     

全液压清扫车行走系统控制器设计及仿真北大核心CSCD

为了改善全液压清扫车行走系统的加速特性,设计了行走系统的高、低速段模糊控制器,低速段响应速度快,高速段稳定性较好。建立了行走系统的模型,并设计了模糊控制器,将速度偏差和偏差变化率作为模糊控制器的输入变量,将变量泵和变量马达的排量作为输出变量,同时分别建立了隶属度函数和控制规则。在Simulink中设置了联合仿真的接口,对清扫车行走系统进行了仿真。仿真结果表明,该清扫车行走系统具有较好的加速特性,行驶过程液压无级变速,加速过程平顺。     

一种新颖模糊控制器的研究

对于常规的模糊控制器而言,要提高其控制精度,常用的方法是通过增加模糊变量的语言值来获取更多的控制规则,但这会大大增加存储空间和计算时间。针对此问题,该文提出一种比例控制和模糊控制相结合的混合结构模糊控制器的设计方法。该方法通过增加一个并联的比例控制器,既保证了模糊控制器的精度和跟踪性能,又使得模糊控制器的控制规则大为简化,非常有利于实际的应用。仿真结果表明,这种控制方法简单实用,并且控制器具有非常优良的响应特性。     

磁悬浮系统的模糊自适应PID控制

针对磁悬浮系统开环不稳定、强烈非线性等特性,结合PID控制和模糊控制的优点,提出一种改进的模糊自适应PID控制方法(IFPID).将微分环节从模糊控制器中剥离出来,只对比例和积分参数进行模糊整定.设计时采用非线性模糊化,利用S-函数建立磁悬浮系统的非线性模型并进行仿真.仿真结果表明,IFPID控制系统的抗干扰和适应参数变化的能力都优于常规PID控制,具有较好的动态特性和稳定性.     

改进遗传算法在智能悬臂梁模糊控制的应用

模糊控制器的设计是模糊控制系统的核心,而模糊控制器设计的关键部分是模糊规则,模糊规则的好坏决定了模糊控制系统的控制效果.而一般模糊规则是通过专家经验获得的,存在很大的主观性的缺点,本文以智能悬臂梁结构为研究对象,设计了模糊控制器,改进了遗传算法,提出了使用改进遗传算法对模糊规则进行优化的方法,并给出了遗传编码、适应度函数的确定方法,最后利用Matlab/Simulink建立智能悬臂梁结构的仿真模型,对模糊规则优化前后的智能悬臂梁振动控制结果进行对比.仿真结果表明,优化后的模糊规则使智能悬臂梁的振动幅度显著缩小,而且振动衰减速度明显加快.     

基于H∞环路成形和自适应神经模糊推理系统的模糊控制器设计

H_∞环路成形方法设计的控制器阶次较高,不便于工程实现和参数调整;用传统方法确定模糊控制器隶属度函数的参数和模糊规则比较费时且难以保证鲁棒性能和时频域性能指标.针对上述情况,提出了一种综合运用H_∞环路成形和自适应神经模糊推理系统来设计模糊控制器的方法.首先采用H_∞环路成形设计方法,得到鲁棒裕量、动态和稳态性能都符合要求的控制器,然后用自适应神经模糊推理系统来逼近此控制器,最后根据自适应神经模糊推理系统参数确定相应的模糊控制器规则和参数.该方法确定模糊控制器隶属度函数的参数精确而省时,且能保证控制器具有较强的鲁棒性和良好的控制效果.通过对小车倒立摆系统进行的仿真,验证了该控制器设计方法的有效性.     

直升机的TSK模糊控制

针对直升机动力学为非线性的特点,且存在不确定因数和状态变化,利用线性控制很难得到好的控制结果,提出利用TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统控制小模型直升机.所设计的TSK模糊控制器是一个基于TSK模糊模型的非线性控制器,能保证闭环控制系统的稳定性.直升机数学模型中线性部分设计状态反馈控制器非线性部分先求TSK模糊模型,然后设计TSK模糊控制器.仿真和实验结果表明,所设计的TSK模糊控制器比线性控制器对直升机控制具有良好的动态响应和稳定性,是一种非常有效的控制方法.     

基于模糊控制策略的车辆主动悬架研究

建立了车辆整车7自由度模型的主动悬架控制的系统状态方程模型,设计了两种模糊控制策略,方法一针对整车模型,采用一种控制方法,方法二针对整车模型的运动方式,设计不同的模糊控制器,垂直振动模糊控制器,俯仰振动模糊控制器,侧倾振动模糊控制器和逻辑控制器,仿真结果表明,所设计的模糊控制器对提高车辆的舒适性与操纵稳定性有较好的效果.     

模糊控制在单元机组锅炉给水阀门自动切换控制中的应用

某电厂300 MW单元机组控制系统采用西门子TELEPERMME DCS集散控制系统,在对其锅炉给水系统阀门切换的改造过程中,利用模糊控制理论,根据实际运行状况及运行资料,通过大量的实验分析,设计出切实可行的给水阀门切换逻辑,使燃煤锅炉给水系统给水阀门实现自动切换,解决了大容量单元机组燃煤锅炉实现全程给水自动控制所必须解决的一个关键问题。本系统的投运不仅节约了改造、更换给水系统所需的大量资金,由于机组实现自动启动,大大缩短了启动时间,使机组启动过程中消耗的燃料量明显下降,经济效益十分显著;同时也给出了模糊控制技术在控制工程中实际应用的一种思路。     

Robust adaptive fuzzy control of unknown chaotic systems

This paper presents a robust adaptive fuzzy control algorithm for controlling unknown chaotic systems. The control approach encompasses a fuzzy system and a robust controller. The fuzzy system is designed to mimic an ideal controller, based on sliding-mode control. The robust controller is designed to compensate for the difference between the fuzzy controller and the ideal controller. The parameters of the fuzzy system, as well as uncertainty bound of the robust controller, are tuned adaptively. The adaptive laws are derived in the Lyapunov sense to guarantee the stability of the controlled system. Numerical simulations show the effectiveness of the proposed approach.     

Robust fuzzy stabilisation of interval plants

The paper deals with the problem of stabilisation of interval systems. To this end, by using Takagi–Sugeno fuzzy mechanism, a Mamdani-type PID-like fuzzy controller is modified and extended to develop a new PID-like Takagi–Sugeno fuzzy stabilising controller for the plant described by an interval system. Indeed, a PID-like Takagi–Sugeno fuzzy controller and an interval plant are considered in the forward path of a unity feedback system, and parameters in Takagi–Sugeno fuzzy controller are determined so that the stability of the closed-loop system is assured. The closed-loop system has a multilinear uncertainty structure. Therefore, based on the Zero Exclusion Condition for multilinear uncertain systems, a new theorem presenting sufficient conditions for the Takagi–Sugeno fuzzy controller to be robust stability guaranteed is also derived. An example is given to illustrate the application and the effectiveness of the proposed controller.     

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。     

Fuzzy sliding-mode control with rule adaptation for nonlinear systems

Abstract: A fuzzy sliding-mode control with rule adaptation design approach with decoupling method is proposed. It provides a simple way to achieve asymptotic stability by a decoupling method for a class of uncertain nonlinear systems. The adaptive fuzzy sliding-mode control system is composed of a fuzzy controller and a compensation controller. The fuzzy controller is the main rule regulation controller, which is used to approximate an ideal computational controller. The compensation controller is designed to compensate for the difference between the ideal computational controller and the adaptive fuzzy controller. Fuzzy regulation is used as an approximator to identify the uncertainty. The simulation results for two cart–pole systems and a ball–beam system are presented to demonstrate the effectiveness and robustness of the method. In addition, the experimental results for a tunnelling robot manipulator are given to demonstrate the effectiveness of the system.