一种双层结构的模糊自适应控制器的特性研究

针对一般模糊控制器在算法及其结构上存在的问题，提出一种双层结构的模糊自适应协调决策控制法（ＦＡＣＤＣ）。     

基于模糊—神经融合的自适应模糊控制系统研究

模糊逻辑系统与人工神经网络各具优势,前者善于利用专家语言信息,后者有强大的学习能力,两者的结合可以取长补短。基于模糊逻辑系统与神经网络技术提出一种自适应模糊控制系统,其特点是模糊控制器具有多层前向网络结构。基于一种近最优的性能指标导出其参数自适应的误差反向传播算法。为了克服传统算法收敛慢的缺点,提出用模糊逻辑来调整学习过程的方法。通过倒立摆平衡控制仿真研究验证了所提出的自适应模糊控制系统及其快速学     

模糊调节策略在模型参考自适应控制中的应用

本文在一种简化模型自适应控制的基础上，提出了一种基于模糊规律的参数调节方法．用模糊规则调节模型参考自适应算法中的自适应参数，消除了原算法中增益系数、输入信号幅值等对系统性能的不良影响，使ＭＲＡＣ中自适应参数仅依赖于系统误差的状态．大量阶越试验表明，在不同阶越幅度及负载时变的情况下，采用模糊调节后，系统均具有优良的动态性能，算法鲁棒性、稳定性优于模型参考自适应算法．     

基于带有权值混合泛函的盲超分辨率

为了克服传统的超分辨率算法的限制(如不能处理带有局部运动图像,因此不适合一般的视频序列;模糊算子被认为是提前知道并且对于每一低分辨率帧都是不变的;超分辨率噪声不是采用高斯分布就是采用拉普拉斯分布的),同时考虑到噪声模型,提出了一个广义的局部权值自适应地混合L1和L2泛函的代价函数。权值会根据配准误差和噪声分布自适应地改变并且惩罚图像中配准错误的部分。本文算法对奇异值具有很强的鲁棒性,同时超分辨率图像和模糊算子可以联合估计出来。主观评价和客观评价同时表明了本文算法的有效性。     

船舶航向非线性离散系统自适应模糊最优控制

针对船舶航向非线性离散时间系统,本文提出一种基于模糊逻辑系统的自适应最优航向控制算法。本文优化控制算法采用actor-critic结构,模糊逻辑评价系统和模糊逻辑执行系统分别用于构建最优评价信号和最优控制信号。模糊权值采用梯度下降法进行更新学习,并以大连海事大学"育龙"轮为例进行仿真研究。基于前向差分Lyapunov方法证明了闭环系统半全局一致最终有界,保证系统跟踪误差收敛到以零为中心的邻域内。仿真结果进一步验证了本文算法的有效性和合理性。     

基于三级信息融合结构的多平台多雷达目标识别算法

为了解决多平台多雷达目标识别时空信息融合过程中存在的时效性不高,识别特征信息模糊和雷达识别结果高冲突等问题,提出了一种基于三级信息融合结构的多平台多雷达目标识别算法。一级特征融合中,基于模糊评判法解决了多特征识别信息模糊问题。二级空域融合中,基于DS融合规则和折扣融合规则,提出了以平均证据距离为阈值的自适应证据融合算法。三级时域融合基于多雷达序列信息,给出了时域自适应融合算法。仿真计算结果表明文中提出的融合结构能够在保证结果正确的同时,每个周期都能输出结果,时效性较之以往的融合结构有了明显改善。文中的自适应证据融合算法能够克服证据间可能存在的高冲突性,并且与采用折扣证据融合算法相比计算量显著减少。     

机械手伺服系统的两级智能模糊控制

本文给出了高精度伺服系统的一种智能模糊控制器。基于正向、逆向推理和智能协调思想，提出了具有分段、参数自适应、模糊前馈和智能协调的模糊控制器。仿真结果表明，该控制器精度高、抗干扰能力强、实时性好。     

智能船舶自动舵系统自适应模糊输出反馈控制

针对智能船舶自动舵系统,考虑输入饱和、回转角速度未知和指定性能,提出一种自适应模糊控制算法.本文自适应模糊输出反馈算法采用状态观测器、辅助系统和误差转换系统,模糊逻辑系统用于估计未知非线性函数,状态观测器用于估计未知回转角速度状态,辅助系统和误差转换系统分别用于补偿不匹配控制信号和变换航向角追踪误差.基于Lyapuno...     

自适应神经网络模糊推理系统在结构振动主动控制中的研究

运用线性二次型经典最优控制算法获得学习样本，由神经网络反向传播算法训练产生模糊规则和隶属度函数，设计自适应神经网络模糊控制器，通过某结构地震波作用下振动控制的数字仿真，表明自适应神经网络模糊推理系统可以有效地应用到结构控制中。     

图像对比度自适应调整算法

运用模糊分析方法和自适应理论,依据手骨骨骼的解剖学知识,设计了一种能够澄清骨骼和肌肉灰度值隶属模糊关系的扫描式对比度自适应调整算法．基本实现了骨骼灰度分布的一致性,使普通的阈值分割方法可以应用于骨骼的有效分割,实验结果表明该方法具有一定的通用性和稳定性,同时也扩大了一般阈值分割算法的使用范围．     

直流无刷电机的模糊PI速度控制

在分析无刷直流电机数学模型的基础上,将模糊控制与传统的PID控制相结合,设计了模糊PI无刷直流电机速度控制器,并应用于调速伺服系统.仿真实验表明,用模糊PI控制器代替普通的PI控制器,可以使BLDC的整体性能得到显著改善,是高性能BLDC调速系统开发的一个重要方向.     

异步电动机的单神经元模糊自适应控制

针对异步电动机矢量控制中PI控制器自适应能力较弱的问题,提出了用单神经元模糊自适应控制器代替转速PI调节器和磁链PI调节器的方法,并基于梯度下降法和单神经元自适应模糊控制原理,将增量式PI控制算法和单神经元自适应学习规则相结合,通过模糊控制修正单神经元的比例系数,提高单神经元模糊自适应控制器参数在线调整能力。为验证单神经元模糊自适应控制器的性能,对系统进行仿真实验。仿真结果表明,采用单神经元模糊自适应控制策略,其控制效果优于传统矢量控制,系统的动态和静态性能比较好,而且控制器对电动机转子电阻变化有较好的鲁棒性。该控制方法具有较好的控制性能,使异步电动机控制系统具有较强的自适应能力。     

发电用重型燃气轮机的模糊自适应控制

为了克服传统PI控制器的不足，满足燃气轮机对高品质控制性能的要求，对常规PI控制算法进行分析，找出了常规PI控制器不能获得最佳控制效果的原因．同时通过对模糊自适应控制的原理和燃气轮机运行过程的分析，并结合专家经验得出燃气轮机模糊PI控制规律，设计出了透平转速和燃气轮机排气温度的模糊自适应PI控制器．仿真试验结果证实模糊自适应控制器可以提高燃气轮机的性能，而且实现方便——只要在原系统上增加一个微处理器，完成模糊计算即可．     

典型工业过程的自适应模糊控制及仿真

文中介绍了自适应模糊P ID控制器的基本结构、算法和模糊规则的建立,并进行了M ATLAB仿真。仿真结果表明,与常规P ID控制器相比较,由于自适应模糊控制能够在线调整控制器参数,系统的控制性能显著提高,当被控对象参数变化时,仍然具有很好的控制效果。     

埋弧焊过程的模糊控制

以埋弧焊送丝系统为研究对象 ,用模糊控制器取代传统的基于系统模型的经典PI(D)调节器 ,设计了一种新型的模糊控制送丝系统 .试验结果表明 ,模糊控制埋弧焊过程系统的性能明显优于PI(D)调节系统 .这说明在焊接动态过程控制中引入模糊控制思想是完全可行的 ,并为进一步实现焊接过程的智能自适应控制奠定了基础 .     

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。     

Research on Directly Adaptive Fuzzy Algorithm Based ACC Controller

A directly adaptive fuzzy algorithm is applied in vehicle adaptive cruise control system. The basic principle of the adaptive fuzzy algorithm is analyzed. The initial value of the fuzzy based vector is given by the traditional fuzzy membership. Adaptive law of the adjustable parameters θ is also determined. The directly adaptive fuzzy ACC controller is designed based on Matlab fuzzy toolbox. Matlab-Simulink is adopted to test the function of the adaptive fuzzy ACC controller. The control system is established using a 7 DOF vehicle dynamics model. Simulation results indicate that the principle of the method is correct and it performs well both in cruise and distance keeping.     

用模糊－PI控制改善气动位置伺服系统的静、动态特性

本文运用模糊－ＰＩ控制器，充分利用了模糊控制对气动位置伺服系统的动态性能改善的优势和ＰＩ控制对系统静态性能有利的特点，互补控制．实验表明模糊－ＰＩ控制器比常规ＰＩＤ控制器更有效，这种控制方法使系统具有良好的静、动态特性．     

Design of Adaptive Fuzzy PID Altitude Control System for Unmanned Aerial Vehicle

Based on Matlab/Simulink and Fuzzy Logic toolboxes,the altitude control system is designed and simulated.The validity of conventional PID control method and adaptive fuzzy PID control method is compared.It can be drawn out that the adaptive fuzzy PID control method is superior to the conventional PID in rising time and overshoot etc.The effectiveness of a fuzzy PID controller shows potential application in the future,especially in the presence of model uncertainty or changing dynamics and time-varying parameters.