基于模糊神经网络的非线性系统预测函数控制研究

针对预测函数控制难以很好地实现非线性系统控制的问题,将模糊神经网络与预测函数控制相结合,设计一种基于模糊神经网络的非线性系统的预测函数控制器。用模糊神经网络辨识非线性系统的模型,辨识结果送到预测函数控制中,从而得到预测模型,最终得到最优的控制量。通过Matlab计算机仿真,可以看出此控制器对于非线性系统具有良好的控制效果和鲁棒性。     

非线性动态系统的模糊神经网络自适应H∞鲁棒控制

针对非线性动态系统不稳定性,提出了一种基于模糊神经网络的H∞鲁棒直接自适应控制方法,通过设计非线性动态系统的H∞控制器,采用模糊神经网络在线学习对动态系统的建模不确定性产生的误差,可保证不确定闭环稳定并具有H∞性能,并证明了模糊神经网络H∞鲁棒直接自适应控制系统的稳定性,仿真算例也表明了该方法具有较好的抗干扰性能、鲁棒性较好.     

带有未知反应参数的一种发酵过程非线性自适应控制

将非线性系统的线性化方法与神经网络在线辨识技术相结合,提出了一种基于神经网络的非线性自适应控制策略.提出的控制策略,对带有未知反应参数的连续发酵过程,取得了良好的控制性能.仿真实验表明,提出的自适应控制方法能够适应过程模型的不确定性,具有较强的鲁棒性.     

在线学习自适应模糊控制器在水轮机调节中的应用

针对水轮发电机组系统具有时变非线性,传统的控制方法很难达到最优控制的特性,提出采用基于RBF神经网络和遗传算法的自适应模糊控制器来控制水轮发电机组运行.模糊控制器的比例因子、模糊推理规则和隶属函数由遗传算法在线寻优.由RBF神经网络进行被控对象的动态特性模型辨识,以评价模糊控制器控制性能.仿真实验表明,控制效果良好,特别在变工况和扰动情况下优于最优PID控制.     

基于神经网络的自适应控制

在常规模型参考自适应控制器基础上采用神经网络作为辨识器和控制器，组成模型参考神经网络自适应控制系统。利用神经网络的优点弥补传统自适应方法的不足，使系统具有更强的鲁棒性。仿真结果表明，该系统比传统模型参考自适应系统具有更好的稳定性和更快的响应速度。     

具有死区输入的不确定混沌系统控制

死区输入存在于大部分工业控制系统中,对控制系统的性能有较大的影响。针对具有死区、非线性控制输入的不确定混沌系统,利用模糊神经网络的逼近能力,在对不确定混沌系统进行辨识的同时,自适应地补偿其非光滑、非线性的特性。为了提高模糊神经网络的性能,使辨识误差最小,利用粒子群优化算法对模糊神经网络的参数进行优化,从而使逼近误差达到最小。在系统的控制部分,采用滑模控制对输入的信号进行跟踪控制。最后对Duffing系统进行仿真,并与传统控制方法做比较,证明了该方法的有效性和优越性。     

采用一种新型神经网络的动态系统辨识与控制

目的研究动态系统的神经网络辨识与控制问题.方法为了减小网络的固有逼近误差,提出一种新型的神经网络模型,利用动态误差反馈来修正网络输入.结果得到了由新型网络和稳定滤波器构成的神经网络辨识模型及基于该网络模型的自适应控制方案.结论理论和仿真结果都证明了该神经网络模型能够有效地应用于一类非线性系统的控制.     

精密机械热动态误差模糊神经网络建模研究

结合模糊逻辑与人工神经网络的优点,提出精密机械热动态误差的模糊神经网络模型,并在多变量模糊模型后件结构与参数辨识中提出了主分量分析建模的新方法.基于语言控制规则的模糊模型,采用模糊推理方法,建模的关键在于结构辨识和参数辨识. 采用主分量分析方法可有效地辨识模型后件的结构与参数.为克服建模用的有效数据量少于后件参数,而无法建立相应的模糊模型这一问题,采用一种多变量系统的模糊神经网络建模方法,利用神经网络具有学习的能力,通过使用适当数量的具有充分激励信息的优选数据组作为学习样本对神经网络进行训练,从而建立起模糊神经网络模型.当辨识的模型精度达不到要求时,可应用模糊神经网络的多次训练获取更高的模型精度.实测数据建模表明,模糊神经网络模型能有效地描述热动态误差.     

带有未知反应参数的一种发酵过程非线性自适应控制

将非线性系统的线性化方法与神经网络在线辨识技术相结合,提出了一种基于神经网络的非线性自适应控制策略,提出的控制策略,对带有未知反应参数的连续发酵过程,取得了良好的控制性能,仿真实验表明,提出的自适应控制方法能够适应过程模型的不确定性,具有较强的鲁棒性。     

变风量空调系统末端的模糊神经网络控制研究

针对目前传统PID控制对模型依赖性强,难以在线调整,对具有非线性和不确定性的变风量(VAV)空调系统的控制动态性能差的特点,提出将模糊神经网络应用于该系统.建立了模糊神经网络控制器,基于变风量空调系统末端装置的数学模型进行了仿真研究.结果表明,该控制策略比传统PID控制更适合于VAV系统,控制系统具有更好的鲁棒性和自适应能力,可以取得更优的动态性能.     

模糊控制在室温控制中的应用

介绍室温模糊控制的原理,基于高斯型隶属函数,采用单点模糊化,最小值推理和重心解模糊化方法设计模糊逻辑系统,并用于室温的模糊控制中。推理结果表明,基于高斯型隶属函数的模糊逻辑系统应用于室温的控制取得了很好的控制效果。     

基于驾驶意图识别的混合动力汽车控制策略

确定了驾驶意图识别的参数,并建立了识别参数的隶属函数和模糊推理规则,通过模糊推理来识别驾驶意图。根据驾驶意图的识别结果制定了相应的整车控制策略,并进行了仿真分析。从仿真结果可以看出,模糊推理系统可以很好地识别驾驶意图,证明了基于驾驶意图识别的控制策略可以进一步提高混合动力汽车燃油经济性。     

MATLAB在减振器试验台模糊控制仿真中的应用

以MATLAB6．5为基础，同时结合减振器试验台电液伺服模糊控制系统实例，详细阐述了利用simulink交互式仿真模块库建立系统框图、利用fuzzy工具箱创建模糊推理关系、设置隶属度函数、建立模糊控制规则，实现对模糊控制器设计的具体步骤及借助MATLAB对控制系统进行仿真研究的方法。说明了在试验台的控制过程中模糊控制的优越性。     

基于ANFIS控制的交流变频调速系统研究

针对交流电动机矢量控制系统因电机参数变化和负载波动等因素而使性能变差的问题,设计了一种基于自适应神经网络的模糊推理系统作为交流电动机矢量控制系统的速度调节器。仿真实验结果表明,具有自适应神经网络的模糊推理系统控制的异步电机矢量控制系统不仅动态和稳态性能都得到提高,而且具有较强的鲁棒性。     

基于神经网络实现模糊控制的方法

介绍了一般模糊控制器的结构和主要组成部分的工作原理，介绍了实现模糊控制的查表法，硬件表用模糊控制器和软件模糊推理法的特点。     

透光率脉动混凝投药模糊控制系统的试验研究

在变化的水质条件下，透光率脉动混凝投药控制系统设定值的在线自修正问题，一直影响这一技术在常规浊度水中的应用．利用Takagi-Sugeno模糊推理形式，设计了透光率脉动混凝投药系统设定值在线自修正模糊逻辑推理系统，完成了基于SIEMENS小型可编程控制器的透光率脉动混凝投药模糊控制系统的编程,利用某处理量为400L／min的中试试验模型验证了该系统的性能．中试试验结果表明，根据水质参数变化，该系统能够及时调整系统设定值，调节投药量，并且在整个调节过程中沉淀出水稳定、合格．     

透光率脉动混凝投药模糊控制系统的试验研究

在变化的水质条件下,透光率脉动混凝投药控制系统设定值的在线自修正问题,一直影响这一技术在常规浊度水中的应用.利用 Takagi-Sugeno 模糊推理形式,设计了透光率脉动混凝投药系统设定值在线自修正模糊逻辑推理系统,完成了基于 SIEMENS 小型可编程控制器的透光率脉动混凝投药模糊控制系统的编程.利用某处理量为400 L/min 的中试试验模型验证了该系统的性能.中试试验结果表明,根据水质参数变化,该系统能够及时调整系统设定值,调节投药量,并且在整个调节过程中沉淀出水稳定、合格.     

模糊自镇定参数PID的设计与仿真

介绍了模糊自镇定参数PID的设计，重点阐述了控制器的模糊控制规则和模糊推理机理，用Matlab仿真结果表明，该控制系统具有较强的鲁棒性，并且此方法计算量少，易于实现，在工程模糊控制领域中应用是十分有意义的。     

模糊控制在液压挖掘机节能中的应用

针对液压挖掘机在工作过程中存在的大量能量损失,根据泵的控制特性曲线,将发动机、变量泵、控制阀及负载作为一个动态系统来研究其节能问题。提出了一种新的电子节能模糊控制方案。此方案利用模糊控制的优点,绕过对挖掘机复杂系统模型的建立,通过模糊推理算法,根据外负载的变化动态调整泵的流量,达到节能的目的。     

Fuzzy Based Auto-coagulation Control Through Photometric Dispersion Analyzer

The main role of water treatment plants is to supply high-quality safe drinking water. Coagulation is one of the most important stages of surface water treatment. The photometric dispersion analyzer(PDA) is a new optical method for flocculation monitoring, and is feasible to realize coagulation feedback control. The on line modification of the coagulation control system‘s set point( or optimum dosing coagulant) has influenced the application of this technology in water treatment plant for a long time. A fuzzy control system incorporating the photometric dispersion analyzer was utilized in this coagulation control system. Proposed is a fuzzy logic inference control system by using Takagi and Sugeno‘ s fuzzy if-then rule for the self-correction of set point on line.Programmed is the dosing rate fuzzy control system in SIEMENS small-scale programmable logic controller. A400 L/min middle-scale water treatment plant was utilized to simulate the reaction. With the changes of raw water quality,the set point was modified correctly in time,as well as coagulant dosing rate, and residual turbility before filtration was eligible and stable. Results show that this fuzzy inference and control system performs well on the coagulation control system through PDA.