基于模糊神经网络控制的CO2焊接逆变电源

针对模糊逻辑在CO2焊接逆变电源控制中存在响应速度慢、精确性不高的问题,尝试采用模糊神经网络控制算法,对焊接电弧电压进行控制。阐述了模糊神经网络控制器的设计过程,并对所设计的模糊神经网络控制器和模糊逻辑控制器进行仿真对比研究,结果表明模糊神经网络具有更快的响应速度和更高的稳定性;整体仿真研究也表明所设计的控制系统可以更加快速准确地控制弧长的稳定。     

基于模糊PID控制的轴向磁通双凸极电机调速系统

设计了一种用于轴向磁通双凸极永磁电机的模糊PID速度控制器,其仿真结果表明优于常规PID控制系统。详细论述了速度模糊PID控制器设计步骤,同时在MATLAB/SIMULINK中对模糊PID控制器和PID控制器进行了建模与仿真。通过比较两种控制的仿真结果,表明了模糊PID控制无论在响应速度、超调量还是在稳定误差等方面均优于PID控制。     

永磁同步电机交流伺服系统模型参考模糊控制

分析了永磁同步电机的数学模型，建立了永磁同步电机的模型参考模糊自适应控制框图，用MATAB模糊工具箱设计了模糊自适应控制机构，并对系统进行了仿真，得出了较好的仿真结果。     

数字式调压器的模糊PID控制器设计

针对飞机变频交流数字式调压系统非线性的特点,将模糊控制与PID控制相结合设计了调压器的控制算法并构造了多闭环反馈控制策略。介绍了模糊PID控制器的设计方法及建模过程,在Simulink中搭建了模糊PID控制的仿真模型,对该控制器在不同工况下的调压性能进行了仿真并与传统PID控制仿真结果对比分析,结果表明模糊PID控制下的调压器动稳态性能均优于传统PID控制。最后,基于双DSP硬件平台进行试验验证,并与某型飞机典型用电负载交联,试验结果证明了所设计控制器的正确性及有效性。     

控制规则自调整模糊滑模控制交流伺服系统研究

提出了采用带修正函数的控制规则自调整模糊滑模控制器对交流伺服系统进行控制的思想,并对带修正函数的模糊控制器进行了设计。仿真表明该方法具有良好的控制效果。     

温度复合模糊PID控制系统与仿真

通过复合模糊PID控制系统,建立了房间温度仿真模型,根据实际经验和模糊控制原理设计了模糊控制器,结合PID控制器一起对房间温度进行控制,并且在Simulink下进行了仿真。     

基于模糊控制的机器人避障控制系统设计

本文对模糊控制技术在机器人避障路径中的应用进行研究,并对其采用MATLAB仿真软件进行仿真设计。最终仿真结果表明了本文采用的模糊逻辑推理方法在机器人避障中具有良好的控制效果。     

纯迟延对象的模糊控制系统设计及仿真

介绍了模糊控制系统的设计方法和用MATLAB 5 .3的模糊控制工具设计的模糊控制器 ,以及用SIMULINK对控制系统进行仿真的方法 ,对常规控制PID控制器和模糊控制器的效果进行了比较     

PLC在交流电机速度闭环控制中的应用

研究了基于PLC控制的交流电机速度模糊闭环控制系统。构建了基于PLC的控制系统软硬件结构,并对模糊控制器的模糊变量、控制规则等进行了设计。最后通过数字仿真测试验证了所设计的模糊控制闭环系统能够有效控制电机的速度,性能良好。     

并联型有源电力滤波器直流侧电压控制策略的研究

在研究了PI控制方法控制方法的基础上,提出了对有源电力滤波器直流侧电压实现模糊递推PI控制的方法,设计了模糊控制规则,详细介绍了模糊递推PI控制方法的控制原理,并且针对PI控制方法和模糊递推PI控制方法采用Matlab/Simunlink仿真软件对直流侧电压进行仿真分析。仿真结果表明,模糊递推PI控制方法在系统稳定以及负载突变时比PI控制方法能够更加有效地消除稳态误差,使有源电力滤波器直流侧电压实现精确跟踪,从而提高滤波器的滤波效果。     

基于模糊控制的单路口交通信号控制方法

利用模糊控制不需要建立被控对象精确数学模型的特点,提出了一种基于车辆等待长度的单路口交通实时模糊控制方法．仿真结果说明了该方法的有效性     

基于模糊逻辑的交叉口交通流控制

为了减少交通智能控制的复杂度,两级模糊控制器被应用于交通流控制,该控制器容易获得控制规则并且能明显减少规则数目,因此适合复杂的交通路口控制。本文首先以达到最小车辆延误为目标,改进了两级模糊控制器的红信模块,随后使用遗传算法动态的更新控制器的隶属度函数,使得模糊控制器能够在动态的交通环境中获得更好的控制效果。通过对一个4相位的交叉路口仿真结果表明,该方法优于现存感应式控制方法,能有效地减少交叉口的车辆延误,达到令人满意的控制结果。     

单交叉口交通灯模糊控制器的设计与实现

针对城市单交叉口交通信号控制问题,提出了一种应用模糊控制理论的单交叉口交通灯控制器,并给出了基于大规模可编程逻辑器件的完整设计实现方案.通过感应线圈检测器对4个方向的排队车辆进行统计,并以此为输入查找按照模糊控制规则预先离线运算的控制表,得到绿灯延时.结果表明,与传统的定时控制方式相比,在交叉口交通负荷较小时的情况下,该控制器可以有效的降低车辆等待延时.     

张涛，张文平，王炎基于模糊控制原理的智能交通信号控制系统的设计

为了解决交通拥挤问题,根据不同方向的车辆流量合理地安排交通路口通行时间,设计了一种采用模糊控制原理的智能交通信号控制系统。详细给出交通信号模糊控制器的结构原理和设计结果。并设计以AT89 C51单片机为主控制器的交通信号控制系统,用以验证设计的模糊控制器。系统采用模糊控制原理对交通信号进行智能调整,实现根据车流量自动调整不同方向交通信号的点亮时间和通行时间。模糊控制器的设计过程与仿真结果表明：模糊控制原理是完成智能自动调整交通信号的理论基础,并具有实际的应用价值。     

过饱和单交叉口信号配时控制算法的研究

随着城市交通需求的不断增长,城市交通拥堵日益加剧,交叉口过饱和状态出现的次数也愈来愈频繁,造成的经济损失越来越大。针对这种情况,提出了以迭代学习和模糊控制相结合的方法,采用排队长度均衡的控制思想,用模糊控制方法处理交通系统输入的不确定性扰动,迭代学习使得信号配时随交通流的不断变化而变化,以达到相位排队长度均衡的控制目标,从而实现绿灯信号的合理配时。仿真结果验证了算法的有效性。     

城市路口交通灯多级智能控制方法的研究

路口交通灯的控制是城市交通的一个重要内容.介绍了一种交通灯智能多级控制系统的实现方法.该方法采用多级模糊控制结构,避免了由于交通系统的多变量及时变性而产生控制规则复杂的问题.通过仿真实验,与传统的固定延时系统相比缩短了车辆的平均延误时间,同时也证明了此方法的先进性与可行性,为该方法的实际应用奠定了理论基础.     

Neural Networks for Real-Time Traffic Signal Control

Real-time traffic signal control is an integral part of the urban traffic control system, and providing effective real-time traffic signal control for a large complex traffic network is an extremely challenging distributed control problem. This paper adopts the multiagent system approach to develop distributed unsupervised traffic responsive signal control models, where each agent in the system is a local traffic signal controller for one intersection in the traffic network. The first multiagent system is developed using hybrid computational intelligent techniques. Each agent employs a multistage online learning process to update and adapt its knowledge base and decision-making mechanism. The second multiagent system is developed by integrating the simultaneous perturbation stochastic approximation theorem in fuzzy neural networks (NN). The problem of real-time traffic signal control is especially challenging if the agents are used for an infinite horizon problem, where online learning has to take place continuously once the agent-based traffic signal controllers are implemented into the traffic network. A comprehensive simulation model of a section of the Central Business District of Singapore has been developed using PARAMICS microscopic simulation program. Simulation results show that the hybrid multiagent system provides significant improvement in traffic conditions when evaluated against an existing traffic signal control algorithm as well as the SPSA-NN-based multiagent system as the complexity of the simulation scenario increases. Using the hybrid NN-based multiagent system, the mean delay of each vehicle was reduced by 78% and the mean stoppage time, by 85% compared to the existing traffic signal control algorithm. The promising results demonstrate the efficacy of the hybrid NN-based multiagent system in solving large-scale traffic signal control problems in a distributed manner.     

基于排队长度的多路口交通信号控制方法

城市区域交通信号控制是一个复杂的问题,排队长度是一个特别重要的参数,提出了一种基于排队长度的多路口交通信号控制方法。该控制方法根据各路口的交通状态信息,利用模糊控制算法协调区域内各路口的交通信号配时,达到整体最优的目的,仿真研究结果表明,相对于传统的定时控制方法,该方法可以取得整体较优的效果。     

基于车头时距交通信号的模糊控制系统

以城市交叉口为研究对象,提出了一种基于车头时距的绿灯时间修正算法的交通流模糊控制方案,该方案在自适应模糊控制算法的基础上,增加了绿灯时间修正算法模块,从而对绿信比进行了优化,并用Mat-lab软件进行了仿真研究。仿真结果表明,在相同的交通环境下该方法比没有基于车头时距的对绿信比进行优化的自适应模糊控制系统方案有效。     

基于遗传算法的模糊PI控制在蓄电池智能充电中的应用

蓄电池充电系统是一个变参数系统,但常规模糊控制器所使用的控制参数及规则在使用过程中不能随被控对象参数的改变而改变,导致控制性能不佳。针对传统的模糊控制系统的不足,提出基于遗传算法的模糊PI控制规则优化方法,并利用大时滞对象作为充电系统的被控对象做仿真分析,得出基于遗传算法的模糊PI控制优于常规模糊PI控制。