一种新的自适应模糊规则的算法

本文基于模糊目标的隶属函数调整修正因子的方法．提出一种新的基于模糊目标的隶属函数自调整算法来在线调整模糊规则的修正因子．从而得出一种新的自调整模糊控制器的设计方法．应用该方法对一个典型的二阶系统进行仿真研究，结果表明其设计方案具有一定的忧越性．     

一种控制规则在线自调整模糊控制器

以简单实用、归一模糊量化的方式设计了一种模糊控制器,并提出一种新的模糊控制规则在线自调整控制方案,以提高模糊控制的性能.其中归一量化实现输入的“归档”,用修正函数调整控制规则实现“分档”控制.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于参数自适应模糊PI的三级倒立摆控制

三级倒立摆作为高阶次、多变量、非线性、强耦合的不稳定系统,不易对其进行有效控制.在基本模糊控制器基础上,设计了一种参数自适应模糊PI控制器.即通过LQR(Linear Quadratic Regulator)最优控制理论方法,确定出融合函数,降低了模糊控制器的输入维数,减少了控制器规则数.经过参数修正模糊控制器,实现参数自适应调整,提高了系统控制性能.通过SIMULINK仿真及对比,结果显示,系统能在较短时间内达到稳定,控制效果、稳定性及鲁棒性均较好,能满足系统要求.     

改进型模糊神经网络PID控制器的设计与仿真

传统PID控制器存在控制参数无法在线调整、控制效果差等问题。为了解决这些问题,本文提出了一款基于改进型模糊神经网络的智能PID控制器。该控制器不仅融合了模糊控制的推理能力和神经网络的学习能力,还创造性地将模糊规则参数化,使模糊规则也可以在线调整,进而提高了控制的准确性。同时,通过建构新型激活函数——IThLU函数,有效地避免梯度消失及梯度爆炸现象的发生,提高了控制的响应性。最终的仿真实验结果表明：这种改进型模糊神经网络智能PID控制器可以实现控制参数的在线实时调整,提高系统的响应性、稳定性和准确性,是对PID控制算法的有效改进。     

在线自调整模糊控制器的设计

一、问题的提出模糊控制器的性能在很大程度上取决于所建立的模糊控制规则及其可调整性.因此,模糊控制规则的自调整是提高和改善模糊控制器性能的关键.由于模糊控制器的控制规则以解析形式描述,这就为设计具有在线自调整控制功能的模糊控制器提供了强有力的手段.基于模糊数概念建立了修正因子的模糊数模型,并对其插值.在对量化、比例、积分因子寻优后.能使所设计的模糊控制系统具有在线自调整控制规则的功能并具有良好的动态性能.本文还对模糊数模型有无插值运算两种方案进行了比较,并提供了仿真算例.     

基于高斯势函数网络的智能温度控制器

本文提出一种基于高斯函数网络的模糊温度控制器，给出了模糊神经网络控制模型和学习算法。通过自学习不断修正模糊控制器规则，使模糊控制器具有自学习和自适应能力。计算机仿真及温控结果表明，这种智能控制器具有良好的控制性能。     

在线自调整模糊-PID控制器的设计

提出一种带修正因子的在线自调整模糊－ＰＩＤ控制器的设计,即将模糊控制器与ＰＩＤ控制器考虑一个系统中,通过在线调整协调因子改变上述两个控制器输出的权重,同时在模糊控制器环节采用修正因子对其输出在线调整。仿真证明,该方法具有算法简单、控制器质较好等优点。     

机械手自适应模糊控制器设计

本文提出了一种自适应模糊控制器用于机械手轨迹跟踪控制,该控制器通过对训练数据的聚类分析提取典型数据送入神经网络学习,得到的控制规则更加适用,在线控制时可以自动调整神经网络的结构以及隶属函数的参数。仿真实验表明该控制器能够对机械手实时控制,而且精度较高。     

改进遗传算法优化的矿井局部通风机模糊PID控制器设计

目前局部通风机控制主要采用传统PID控制器,控制器的参数固定且多依据经验选取,很难实现隶属度函数和模糊规则的最优组合,使得控制器难以满足局部通风机自适应的控制要求。针对该问题,设计了一种改进遗传算法优化的矿井局部通风机模糊PID控制器。在改进遗传算法中引入欧氏距离提高种群的多样性,同时引入自适应交叉和变异概率来提高算法的收敛性。在编码过程中采用比例分数间接实现对隶属度函数的优化,使得改进遗传算法能够同时优化隶属度函数和模糊规则。将优化得到的隶属度函数和模糊规则导入模糊PID控制器中,控制器能够根据局部通风机的不同工作状态,通过变频器自适应调整局部通风机的风量,实现对局部通风机的动态调节。仿真结果表明,相较于传统模糊PID控制器,改进模糊PID控制器可基本实现无超调,且上升时间缩短了56.25%,稳定时间缩短了47.06%,能够更好地满足矿井局部通风机的控制要求。     

基于改进遗传算法的模糊控制器设计

针对模糊控制器的隶属度函数和模糊控制规则的选取及优化缺乏自学习能力与知识采集的手段,以及遗传算法具有自适应、启发式、概率性、迭代式全局收敛的特点,该文章将遗传算法与模糊控制相结合,给出了一种基于改进遗传算法的模糊控制器设计策略.改进算法引入了分裂算子来避免遗传算法在寻优过程中陷入局部最优解,同时对编码方式、选择算子、交叉算子以及变异算子做了相应的调整与改进.并将此改进算法用于优化模糊控制器的隶属度函数与模糊控制规则.仿真结果表明用该改进算法优化后的模糊控制器较用普通遗传算法优化后的模糊控制器具有更好的控制性能.     

基于Matlab的模糊控制器设计及仿真

针对一阶线性时滞系统在工业控制中存在响应速度慢、静差问题，给出了一种模糊控制器设计。利用模糊集合的隶属度函数，模糊条件句和模糊控制规则，实现对一阶线性时滞系统的控制。利用Madab提供的模糊系统工具箱对控制器进行了设计，并在Simulink环境下对系统进行了建模和仿真。仿真结果表明，模糊控制器提高了一阶线性时滞系统的动、静态特性，使系统获得了良好的控制性能，具有较好的应用价值；     

基于单个神经元的自适应模糊控制器及其应用*

本文利用单个神经元在线调整常规模糊控制器的模糊控制查询表,以改善其性能,仿真和铣削加工过程控制试验结果表明,本文提出的神经元模糊控制器性能估于常规模糊控制器。     

基于单神经元的模糊控制器在电加工中的应用

针对电火花加工过程中间隙放电的状态无法用数学工具精确描述的特点,通过设置间隙放电的门槛电压值,建立了常规的模糊控制器;并在此基础上提出了基于单神经元的模糊控制规则在线自调整的新型模糊控制算法;根据对象的变化,使用单神经元在线调整常规模糊控制查询表,即在线间接调整了模糊控制的控制规则。利用WINDOWS系统的多线程技术,采用VisualC++开发环境实现了具体算法,建立了基于微型机的新型电火花加工模糊控制器。     

基于变论域模糊PID的分解炉温度控制研究

分解炉温度控制系统具有非线性、时变、纯滞后的特点,针对传统PID控制及模糊.PID控制难以很好地满足控制要求,提出了一种变论域模糊自适应PID控制方法。利用变论域思想,设计了一种基于函数模型的伸缩因子控制器,动态地调整模糊控制器的量化因子和比例因子,提高了控制精度。在Matlab环境下分别对PID控制、模糊PID控制和变论域模糊PID控制方法进行了仿真对比,结果表明变论域模糊PID控制方法具有更好的动静态性能和自适应能力。     

采用遗传优化自适应模糊PID控制球杆系统

为解决球杆系统动态、静态性能不高的问题,提出了遗传算法优化自适应模糊PID控制器的控制方法.该模型在拉格朗日方程建立球杆系统数学模型的基础上,采用遗传算法优化模糊控制规则、隶属函数和自适应PID参数.在GBB1004系统中建立了遗传算法优化后的自适应模糊PID控制器以及控制模型,并对该控制器进行实验验证.实验结果证明了遗传算法优化后的模糊控制器有效地减小了系统的超调量,缩短了系统的调节时间,能够较好地控制球杆系统.     

基于量子遗传算法的模糊滑模控制

针对一类具有不确定性的非线性系统,提出了一种新的基于量子遗传算法的模糊滑模控制器的设计方法.将模糊控制与滑模控制相结合,利用滑模控制使系统跟踪误差进入边界层内;启用模糊控制替代切换控制,并在边界层上通过监督函数平滑控制作用.在滑动模态产生条件下,通过量子遗传算法优化模糊控制器的控制规则,有效地解决了模糊滑模控制中模糊控制规则的确定问题,从而削弱了系统的抖振,改善了控制器的控制性能.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于模糊逻辑的汽车防撞控制器的设计

为了实现汽车行驶过程中与前车车距的自动控制,利用模糊推理系统定义了汽车纵向运动所需的模糊集,设计了车辆跟驰情况下汽车安全行驶自适应模糊控制器,并通过带修正因子的方法对模糊规则进行了优化,同时编写程序对控制器进行了仿真及分析,结果表明该模糊控制器具有良好的控制性能。     

具有参数在线修正机构的模糊控制器

本文分析了模糊控制器三个参数对系统动态及稳态性能的影响，提出了一种新的模糊控制器参数在线修正算法，通过仿真实验效果良好，改善了模糊控制的性能，因而可扩大应用范围，更有实用价值。     

Switching fuzzy controller design based on switching Lyapunov function for a class of nonlinear systems

This paper presents a switching fuzzy controller design for a class of nonlinear systems. A switching fuzzy model is employed to represent the dynamics of a nonlinear system. In our previous papers, we proposed the switching fuzzy model and a switching Lyapunov function and derived stability conditions for open-loop systems. In this paper, we design a switching fuzzy controller. We firstly show that switching fuzzy controller design conditions based on the switching Lyapunov function are given in terms of bilinear matrix inequalities, which is difficult to design the controller numerically. Then, we propose a new controller design approach utilizing an augmented system. By introducing the augmented system which consists of the switching fuzzy model and a stable linear system, the controller design conditions based on the switching Lyapunov function are given in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Therefore, we can effectively design the switching fuzzy controller via LMI-based approach. A design example illustrates the utility of this approach. Moreover, we show that the approach proposed in this paper is available in the research area of piecewise linear control.