基于进化策略的模糊控制系统优化设计方法

提出了一种改进的基于进化策略的算法,研究了模糊相似度、规则一致度的概念,将其量化从而影响模糊系统的进化过程,以根据样本数据设计出具有完备性、一致性和紧凑性的模糊系统。仿真结果表明,即使在学习样本较少的情况下,应用本文提出的方法,依然可以设计出具有完备性、一致性和紧凑性的模糊系统,而义该系统对初值不敏感,具备泛化能力。     

新型防抱死制动系统(E-ABS)的应用研究

本文介绍了一种新型的汽车防抱死制动系统，电动防抱死制动系统(E—ABS)，并对于简化的汽车制动模型运用PID控制器及Fuzzy—PID控制器进行仿真试验，份真结果表明这两种控制率能取得较好的控制效果。     

基于神经网络的自适应模糊控制器

本文提出了一种基于神经网络的自适应模糊控制器，控制器为５层前向结构，其输入和输出均为数值量。根据给定的训练数据，通过学习算法，能够实现前件参数和后件参数的辨识，提取控制规则，最后通过仿真实验证明了这种方法的有效性。     

采用DNA进化算法优化设计TS模糊控制器

The DNA evolutionary algorithm(DNA-EA)and the DNA genetic algorithm(DNA-GA)based on a new DNA encoding method are propsed based on the structure and the genetic mechanism of biological DNA. The DNA-EA and the DNA-GA are applied into the optimal design of TS fuzzy control system. The simulation results show the effectiveness of the two DNA algorithms, excellent self-learning capability. However, the DNA-EA is superior to the DNA-GA in the simulation performance.     

模糊智能控制在ABS中的应用

文章利用模糊控制方法对汽车ABS(防抱死制动系统)的路况识别系统进行了控制，可识别实时路况，并根据制动初速值修正最佳滑移率，实现了ABS在路面发生变化时的控制，充分利用了U—S曲线的特性，且该控制方法无需测量车速。在对单轮系统模型进行分析的基础上，建立了其动力学方程，并用MATLAB进行了系统仿真，结果表明其控制效果良好，证明了该控制方法的有效性。     

基于遗传算法的模糊控制器的综合优化设计

该文简要叙述了模糊控制器的优化设计原理,提出了一种采用遗传算法对模糊控制器的量化因子、比例因子、隶属函数的参数和模糊控制规则进行综合优化的设计方法,并采用VisualC++6.0编制了相应的软件,该软件已成功地应用于工程中。此外,该软件也可作为遗传优化和模糊控制器设计的辅助教学软件。     

基于基因算法的多变量模糊控制器的设计*

本文提出了一种通用的模糊控制器的设计方法，这种方法运用基因算法进行寻优，具有设计速度快、人工干预少，可获得一个基于一定性能指标的次优或最优模糊控制器。它可以对多输入多输出（ＭＩＭＯ）系统进行设计，不需要被控对象的精确数学模型，本文最后以二级倒立摆系统为控制对象给出了一个设计实例和实际控制的结果。     

基于模糊控制器的炉温控制算法仿真与应用

针对电阻炉数学模型时变的特点,提出了一种带积分输出的模糊控制器设计方案.以带积分输出的模糊控制算法为基础,对实验室电阻炉的炉温控制装置进行了软件设计,并以西门子S7-200可编程控制器为平台,采用组态王监控系统软件对控制算法进行了调试.Matlab仿真结果表明,带积分输出的模糊算法能够较好地适应数学模型时变的控制对象,得到满意的控制效果.     

基于差分进化算法的模糊神经网络控制器

针对模糊神经网络控制器在应用误差反向传播算法训练时,易于陷入局部最优的问题,提出了一种将差分进化算法与BP算法相结合的学习法,首先利用差分进化算法的全局寻优能力,给BP算法一个好的寻优初始点;然后再以一定的概率进行BP算法的寻优.对一个带有滞后环节的二阶系统进仿真表明,控制性能优于基于BP的模糊神经网络控制器.     

基于PSO的模糊控制器参数优化设计

本文提出了将微粒群优化(PSO)算法应用于模糊控制器的参数优化设计中,针对常用的工业对象模型进行了仿真实验,仿真结果表明基于微粒群算法优化模糊控制器参数可以获得满意的控制效果,PSO算法为模糊控制器的设计提供了一种的新的思路.     

提高模糊控制器控制精度的实用方法

分析了常规模糊控制器的控制精度低的原因,提出了一种提高模糊控制器控制精度的实用方法。即当系统误差为零时,通过插值计算得到控制输出的模糊控制器的零点插值算法。仿真结果表明,这种改进的模糊控制器具有消除系统稳态误差的作用,提高了模糊控制器的控制精度,其动态性能好,可以提高采样的速度,减少采样周期,易于实现,有一定的实用价值。     

基于遗传算法的自寻优模糊控制器的研究与应用

针对矿山电力传动系统的特点和要求 ,根据遗传算法和模糊控制理论 ,研究和设计了一种基于遗传算法的自寻优模糊控制器。仿真研究和实时控制结果表明 ,该控制器设计的调速系统具有响应速度快、空载和负载情况下无静差、无超调、鲁棒性强等特点 ,且结构简单 ,易于实现实时控制。     

模糊控制器的实时精确算法与优化设计

将T-S型模糊控制器与PID控制器相结合,提出了TS-PID模糊控制器模型。推导出了输入采用正规模糊集、三角形全交迭隶属度函数的典型TS-PID模糊控制器的插值解析表达式,揭示了TS-PID模糊控制器本质上是一种非线性PID控制器,为实际应用提供了一种快速精确的控制算法。基于该插值表达式,进一步探讨了利用遗传算法对TS-PID模糊控制器进行优化设计的方法。     

一种自组织模糊神经网络控制器

采用一种具有结构和参数学习能力的自组织模糊神经网络控制器设计方法。这种控制器无需事先确定模糊控制规则，能在控制过程中通过神经网络的结构及参数学习在线调整模糊神经网络的结构、产生模糊控制规则、调整规则的参数。仿真表明该控制器能用于一定纯滞后时变对象的控制，具有良好的控制性能。     

面向轴控制器非线性特性的模糊滑动控制器设计

本文针对数控系统轴控制中存在的非线性问题,从变结构理论的角度,应用边界层滑动控制理论设计了一个模糊滑动控制器.滑动控制具有不依赖控制对象的精确数学模型的特性,适用于很多非线性控制问题.另外,应用滑动控制理论也保证了所设计的模糊控制器的稳定性.仿真结果表明可以较好地解决反向间 隙等非线性的控制问题.     

优化的模糊控制器在温室系统中的应用

为了更好的对温室因子进行控制,针对温室控制的特点,本文提出了一种遗传算法和BP算法相结合的模糊神经网络控制器,将两种控制方法取长补短,再依据网络的结构特点采用不同的算法来优化控制器的参数,并通过仿真等对其功能进行了分析.结果表明,这种应用是合理的.     

优化的模糊控制器在温室系统中的应用

为了更好的对温室因子进行控制,针对温室控制的特点,本文提出了一种遗传算法和BP算法相结合的模糊神经网络控制器,将两种控制方法取长补短,再依据网络的结构特点采用不同的算法来优化控制器的参数,并通过仿真等对其功能进行了分析。结果表明,这种应用是合理的。     

DF控制器的设计方法研究

基于动态模糊集（Dynamic Fuzzy Sets）理论和动态模糊控制推理模型的相关概念,提出了一种DF控制器的设计方法,给出了DF控制器结构,探讨了DF控制规则库、DF控制推理计算、DF化以及清晰化方法,解决了控制过程中的动态模糊性问题,更符合具有动态模糊性特点的控制系统的控制规律,并通过具体的应用实例体现了此设计方法的有效性和可操作性.     

模糊自适应PID控制器参数整定的研究

主要研究了模糊自适应PID控制器参数整定方法,给出了预估计PID参数值的经验公式和方法。用MATLAB软件对PID控制、模糊自适应PID控制的控制性能分别进行了仿真研究,结果表明参数模糊自整定PID控制具有良好的稳态精度和自适应能力。     

模糊控制器的研究与改进

对常规的模糊控制器进行了研究,分析了现有模糊控制器的优缺点,从提高模糊控制器自适应能力的角度出发,对原有的模糊控制器进行改进,使其能在运行中自动修改,调整控制,使系统的性能不断改善,直到达到预定的效果。