基于PMV的汽车空调系统模糊控制研究

利用神经网络理论,建立了人体动态热舒适性预测前向神经网络,并以汽车空调系统的控制目标参数建立了基于人体热舒适性PMV的汽车空调模糊控制系统,确定空调系统模糊控制规则,进行计算机仿真,对不同汽车空调控制系统的仿真结果进行了比较.     

基于双模糊控制的珩磨机往复运动控制

基于珩磨机的加工原理,建立其往复运动数学模型,并在模糊控制的基础上,设计了一种双模糊控制系统。根据实际系统输出信号的误差大小利用两个模糊控制器分别进行控制,以改善系统的快速性和超调量,最后利用Matlab工具对设计系统进行仿真分析。仿真结果表明,和普通的模糊控制相比,双模糊控制器有效减小了系统稳态误差和超调量,能够很好地满足控制系统的性能指标,并具有一定的快速响应的能力。     

螺杆桩机动力头双电机模糊控制策略研究

针对螺杆桩机动力头双电机转速不均的问题,对桩机钻进控制系统的结构和工作特点进行了研究,对基于模糊控制理论的钻进系统控制策略进行了归纳。提出了一种基于模糊控制的双电机模型,设置了合理的系统参数,利用Simulink对螺杆桩机电机进行了仿真分析,获得了双电机转速的特性曲线;对采用了模糊控制器的螺杆桩机钻进控制系统进行了实地试验,并测试了动力头双电机的转速。研究结果表明:基于模糊控制策略的双电机最大转速差明显减小,显著改善了动力头双电机转速不均的问题;实地测试结果验证了提出的模糊控制策略的正确性;该研究为螺杆桩机钻进控制方案的设计提供了理论技术支持和有效实践指导。     

茶叶理条机双模糊控制系统设计

针对茶叶在机制理条过程中出现色泽变黄、变暗或产生焦味等问题,通过对茶叶理条工艺、温度控制、模糊算法和模糊PID控制等方面进行研究,将模糊算法与模糊PID控制技术应用到茶叶理条机控制系统之中,提出了一种基于模糊算法、模糊PID控制技术以及STM32 ARM Cortex-M3内核单片机的茶叶理条机双模糊控制系统设计。运用Matlab对传统PID控制系统与双模糊控制系统进行了计算机控制系统仿真,并在上洋机械生产的6CLZ-60型茶叶理条机上进行了两种控制系统实验。研究结果表明:该双模糊控制系统输出的茶叶理条加工参数理想,温度控制偏差小于1℃;茶叶理条机双模糊控制系统有效减少了制茶过程中人为因素的干扰,提高了茶叶理条品质及茶叶加工机械智能化水平。     

抓斗挖泥船平挖的智能控制及仿真

设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,将其运用到大型抓斗挖泥船平挖控制系统中。该系统建立一个两输入三输出的模糊神经网络,并提供样本进行自学习。在Simulink中对基于模糊神经网络的PID控制系统和常规PID控制系统进行平挖运动仿真,结果表明,与常规控制相比,该网络能使系统的响应更为迅速,超调量小,鲁棒性强。     

SG水位模糊积分控制器的设计与仿真研究

提出了一种基于模糊控制理论的蒸汽发生器水位控制器设计方法。考虑到蒸汽发生器水位控制系统对象模型参数存在不确定性,设计了模糊积分控制器。将水位偏差及其变化率作为模糊控制器的输入,模糊控制器输出与水位偏差积分构成整个控制器的输出。进行了仿真研究,仿真结果表明,设计的模糊积分控制系统总体性能优于经典PID设计的系统。     

基于模糊控制的气缸位置控制系统

针对气动位置伺服系统的非线性特征,提出了一种基于模糊控制的气缸位置控制系统。系统以计算机和压力型电气比例阀为控制核心,采用了模糊控制算法来实现气缸位置控制。模糊控制器采用了位置偏差与位置偏差变化率双输入与控制量单输出的模型。实验研究表明,系统的位置控制精度达可到±0.25mm。该系统可以实现对气缸位置的高精度控制。     

基于最优控制和模糊控制的半主动悬架仿真研究

在被动悬架汽车1/4车辆动力学模型基础上,给出了悬架系统的状态空间方程,并分别利用随机线性最优控制理论和模糊控制理论,设计了LQG最优控制器及双输入单输出的二维模糊控制器。在SIMULINK中建立了路面激励、被动悬架系统、最优控制系统及模糊控制系统模型,通过仿真试验分析两种控制策略对车身振动加速度、悬架动挠度及轮胎动载荷的影响。结果表明两种控制策略均可给汽车平顺性和舒适性带来显著改善与提高。最后,对两种控制策略优缺点进行了比较及评价。     

基于Matlab/Simulink的电液位置伺服系统可视化仿真

建立了液压位置伺服系统的动力学模型。针对液压伺服系统难以精确控制的特点,把模糊控制理论引入了伺服系统,构造了模糊推理系统,设计了二维模糊控制器。基于Matlab/Simulink软件平台对电液位置伺服系统进行了可视化仿真,仿真结果显示所设计的二维模糊控制器在电液位置伺服系统中取得了良好的控制精度和稳定性。为研究设计多维模糊控制器以及多输入多输出模糊控制系统（MIMO）提供了思路和方法。     

模糊控制在矿冶进液流量控制系统中的应用

阐述了模糊控制系统的结构以及模糊控制器的实现思路,尾液浓度对给定进料流量的模糊控制:首先是确定模糊控制系统中为简单的双输入单输出的结构,然后做模糊化处理;其次通过Matlab画出隶属函数的图形来确定隶属函数;再次列出模糊规则表并进行模糊推理及反模糊化;最后仿真得出尾液浓度对进料流量的控制曲线图。     

一种带前馈的双闭环APFC控制方法（英文）

为了提高传统功率因数校正(PFC)数字控制的稳态性能、动态响应和功率因数,降低输入电流谐波畸变,提出了一种带前馈的双闭环有源功率因数校正(APFC)控制方法。首先,建立了Boost PFC控制系统的小信号模型,推导出了系统传递函数;然后,估算出了Boost拓扑结构主要器件的参数值。通过前馈的作用,系统可以快速响应调整输入电压的变化,利用电压环和电流环实现对输入电流和输出电压的调节。Simulink建模仿真表明:该方法能够在输入电压波动较大的情况下有效地稳定控制输出电压,提高系统的动态响应能力和输入功率因数,减小输入电流谐波畸变。     

预测模糊控制在立体仓库堆垛机位置控制中的应用

结合模糊控制与预测控制的特点,建立了立体仓库堆垛机控制系统的预测模糊控制模型,应用Matlab仿真软件对系统进行仿真分析研究,结果表明,该控制方法对堆垛机位置有较好的控制效果,提高了系统的动态响应及稳定性。     

一种带前馈的双闭环APFC控制方法

为了提高传统功率因数校正(PFC)数字控制的稳态性能、动态响应和功率因数,降低输入电流谐波畸变,提出了一种带前馈的双闭环有源功率因数校正(APFC)控制方法.首先,建立了Boost PFC控制系统的小信号模型,推导出了系统传递函数;然后,估算出了Boost拓扑结构主要器件的参数值.通过前馈的作用,系统可以快速响应调整输入电压的变化,利用电压环和电流环实现对输入电流和输出电压的调节.Simulink建模仿真表明:该方法能够在输入电压波动较大的情况下有效地稳定控制输出电压,提高系统的动态响应能力和输入功率因数,减小输入电流谐波畸变.     

基于迭代学习的粉末成形压机控制策略仿真

为了研究PI型迭代学习控制应用于有周期性动作的粉末成形压机位置控制的性能,首先,介绍了迭代学习控制的基本原理;然后,建立了液压机的主缸控制系统数学模型;最后,基于Matlab/Simulink软件建立了控制系统仿真模型,并对采用PI型迭代学习控制的系统输出位移响应进行了仿真。仿真结果表明,迭代学习控制策略应用于液压机位置控制是可行的。     

基于模糊PID控制的半导体制冷片温控系统的研制

设计了采用模糊PID控制算法的半导体制冷片温度控制系统,该系统可以在没有操作者干预的情况下根据控制系统的实际响应情况,自动实现对PID参数调整,控制PWM输出波形的占空比,使温度控制器的工作温度保持恒定。模糊PID控制将模糊控制与常规PID控制结合起来,兼顾两者的优点,改善了控制系统的性能。     

车辆主动悬架控制策略的联合仿真研究

根据PID控制原理、模糊控制理论和神经网络控制理论,建立主动悬架单神经元控制器和神经网络PID控制系统,主要是利用S函数建立了主动悬架单神经元控制器;并建立了由三层BP神经网络进行在线辨识,并在此基础上建立对神经PID控制器权值进行在线调整的在线辨识神经PID控制系统,并进行联合仿真,将其输出的振动加速度等参数与传统的PID控制策略进行分析和比较,模糊控制理论和神经网络控制理论的应用对悬架的平顺性有更好的改善作用,也说明了采用联合仿真方法的有效性和准确性。     

模糊控制理论在污水厂节能改造中的应用

介绍了模糊控制算法的特点,提出了基于模糊算法的变频技术在污水厂节能改造中应用的问题,并分别建立模糊算法控制模型,并在变频调速控制系统中采用了双输入—单输出的基本模糊控制器,进行仿真分析比较,并结合污水处理厂的实际运行情况,可以看到水泵经过变频改造之后的节能效果非常显著。     

基于状态空间平均法的伺服控制系统设计与仿真

以状态空间平均法建立了光电经纬仪伺服控制系统PWM控制电动机的双极性模型,并以全桥主电路为实现对象,控制系统采用输出角速度和位置信号为反馈信号,前馈控制和PID控制相结合的控制算法;理论分析和仿真结果说明对斜坡输入和阶跃干扰的稳态误差为零.     

基于阻抗控制的阀控缸系统动态特性分析

建立了阀控液压缸系统动力机构及负载的数学模型,完成了双自由度力控制模型及其传递函数的推导,并给出了力加载控制系统的方框图。然后提出了力环包容位置环的控制策略,针对力环加载力控制,设计了基于阻抗控制的力加载控制器,通过运用Matlab/Simulink软件对单缸双自由度力加载控制系统进行仿真分析,得到了系统位置环及力环的频率特性及其在阶跃输入下的响应。最后通过阻抗控制器参数与系统参数不完全匹配时系统阶跃响应的仿真分析结果,验证了该阻抗控制器的有效性。     

基于UM的磁流变阻尼器模糊控制

运用模糊控制方法设计了基于车体加速度和车体加速度变化率的模糊控制器,利用磁流变阻尼器模型将车体产生的电流转换为阻尼力。运用MATLAB/Fuzzy Toolbox+UM软件建立了磁流变阻尼半主动悬架仿真系统,通过数值仿真分析比较了列车在相同输入条件下基于磁流变阻尼器模糊控制与被动悬挂控制的时间响应特性。仿真结果表明:采用基于磁流变阻尼器的模糊控制方法,阻尼器实际阻尼力能有效跟踪控制系统的期望阻尼力,从而提高动车的平稳性、安全性。相对于被动悬挂,基于磁流变阻尼器的模糊控制系统能够有效减小车体振动,脱轨系数平均改善率为32.04%,轮重减载率平均改善率为46.45%;车体中部的横向振动加速度最大值改善率最高;横向Sperling指数在车体前端改善率较高,为11.05%。