一种基于粗糙集的模糊信息融合方法及应用

将粗糙集理论和模糊逻辑技术结合起来，提出了一种基于粗糙集数据处理的模糊信息融合方法。运用粗糙集的基本理论和简约计算方法，从大量原始数据中发现精简的、概略化的规则，结合模糊逻辑推理建立一致粗糙模糊模型，并提出了对模型进行扩充与完备化的概念。脉动真空灭菌温度控制过程的仿真试验研究结果表明了所提方法的有效性和可行性。     

基于离复位控制策略的结构振动控制研究

对于主动或半主动控制系统来说,目前有多种经典控制算法可以应用于结构控制,然而由于结构控制系统内嵌的参数不确定性、非线性行为和时变特征,这些常规算法的适用性和控制效率往往是不理想的。与之相反,模糊控制系统由于不依赖系统的精确数学模型即可有效实施控制,因而许多研究者转向考虑采用模糊控制途径实施结构控制以避免这些问题。模糊控制现阶段的难题在于控制规则的建立仍无系统的方法可循,一般采取半经验的方法。由于缺乏系统完整的分析和设计方法,模糊控制规则的建立通常需要进行反复的尝试或试验,存在一定的困难。针对这一难题,提出并发展了一种离复位控制策略,用以生成结构模糊控制系统的控制规则。以这种策略作为设计模糊控制规则库的依据,研究了一个底层设有主动拉索控制系统的多层结构的地震反应控制问题。在算例中,通过与线性二次型最优控制算法进行控制效果的对比,验证了它的合理性和有效性。     

自适应模糊控制综述

经过近50年的发展,模糊控制理论在实践中得到越来越广泛地应用。将模糊逻辑技术与自适应控制相结合形成的自适应模糊控制,因其具有鲁棒性强、易于掌握和操作,并且控制技术自身克服了复杂、非线性等系统难以精确建模等特点,能够在控制过程中,根据自身输出与外界反馈,进一步修正控制器中的控制规则,使得控制效果更加的完善,所以自适应模糊控制在现代工业生产以及航天航空等多方面越来越得到重视,本文从模糊控制基本思想、自适应模糊控制的结构等方面对自适应模糊地理论结构进行了阐述,并介绍了各种关于自适应模糊控制的理论研究成果,最后对自适应模糊控制的发展做了小结并且阐述了模糊建模以及自适应模糊控制的实际研究意义和具有巨大的发展前景。     

模糊控制在变风量空调控制系统中的应用研究

本文研究设计了模糊控制系统结构,建立了模糊控制规则库,设计了模糊推理机,进行了模糊控制输出量的解模糊,建立了模糊逻辑控制表等。研究结果表明,与传统的控制系统相比。变风量空调模糊控制系统具有更好的稳定性和节能效果。     

模糊神经网络在高层建筑横风向振动控制中的应用研究

提出了模糊神经网络方法控制高层建筑横风向风振反应。通过观测部分楼层加速度和控制力输出，建立了模糊神经网络控制器，解决了传统控制中有限的传感器数目对系统振动状态估计的困难．利用模糊神经网络控制器预测结构的控制行为，消除了闭环控制系统中存在的时滞。利用模糊神经网络控制器的自学习能力来确定模糊规则和语言变量隶属函数，解决了土木工程复杂结构模糊控制中，难于依据专家的主观经验来确定模糊控制规则和语言变量隶属函数等困难。模糊神经网络方法的优势在于算法自身的鲁棒性，处理结构非线性、参数不确定性及时变等问题的能力。通过对基准建筑的刚度不确定性分析，讨论了模糊神经网络控制器的鲁棒性。仿真分析表明，模糊神经网络控制策略能有效地抑制高层建筑的横风向风振反应，控制效果略优于LQG控制，而拥有LQG控制不具备的诸多优点。     

柔性结构的模糊主动振动控制研究

针对柔性结构在不同激振信号下的振动抑制问题，研究了如何应用模糊控制理论实现柔性结构的主动控制，提出了一种基于连续模糊判决函数的模糊ＰＤ主动振动控制方法，对悬臂梁分别在瞬态、正弦及随机激振下的模糊ＰＤ主动振动控制进行了仿真研究。结果表明：模糊ＰＤ控制对上述三种激振信号的振动均有明显的抑制作用。由于模糊ＰＤ主动振动控制对结构的不依赖性，该方法对难以建模的大型柔性结构的主动振动控制具有实际意义。     

一种控制规则自调整的模糊控制器

根据模糊控制理论和实际工程经验，设计了一个控制规则能够自调整的模糊控制器，详细介绍了该模糊控制器的控制原理和运行机制，并作出了仿真。该模糊控制器控制精度高，动态和稳态性能均优于传统的PID和基本模糊控制器，且具有较好的鲁棒性和抗扰动能力。仿真和工程实践证明，该模糊控制器具有简便、稳定的优点，且易于工程实现，具有较高的工程应用价值。     

一种汽车主动悬架系统模糊控制器设计及试验

设计了一种在线可调整的模糊控制器，其模糊控制规则表可以用解析的方法进行计算。不仅体现了模糊控制算法对非线性系统具有的明显优势，而且利用LMS自适应模块调整模糊控制器的修正因子，改善单一模糊控制算法对专家先期经验的依赖缺陷。针对简化的汽车模型，在以单频信号作为激励源的仿真研究过程中，该算法对悬架系统的振动控制收到了较好的效果。在两自由度的悬架系统试验台架上进行了试验研究，结果进一步证明该算法的有效性。     

建筑结构地震反应的模糊开环控制

本文将模糊控制理论用于建筑结构地震反应的控制。将地震波加速度作为模糊控制器的输入变量,通过模糊推理运算,得到控制力的大小。在模糊控制器中使用了七条模糊控制规则,并考虑实际控制系统时间滞后,通过数值计算说明引入模糊推理运算后,控制系统的输入输出为非线性关系。模糊开环控制能有效地减小建筑结构的地震反应。     

舒适性空调系统模糊控制的研究

本文在分析舒适性空调系统于不同的气象条件及室内负荷条件下不同的控制要求的基础上，探求了把模糊控制技术应用于舒适性空调系统过程控制的理论与方法、建立了舒适性空调系统模糊控制规则库和输入输出响应表，并用计算机模拟了实际空调系统在整个空调季节各种工况下及意外干扰下的运行情况，从而检验了该模糊控制系统所具有的特性：稳定性、灵敏性及控制精度，说明了模糊控制技术对于控制过程较为复杂且难以建立精确数学模型的空调系统的过程控制是一种行之有效的新方法。     

基于粗糙集理论的模糊神经网络及其在化纤生产过程中的应用

提出一种基于粗糙集理论的模糊神经网络系统,首先运用粗糙集理论来发现大量样本数据中的概略化的规则,然后根据这些规则来设计神经网络的结构模型,并利用神经网络技术对模型进行训练。化纤工业中抽丝冷却侧吹风过程的模拟仿真实验,证明了该方法的有效性和可行性。     

用粗集-模糊神经网络评定空袭目标威胁程度

针对模糊神经网络运算过程中,当模糊规则较多时,网络学习速度慢,方法实时性差的缺点,本文提出采用粗糙集理论对该模型进行优化,该方法利用粗集数据分析方法,通过知识约简从数据中推理逻辑规则,并用约简后规则集作为模糊神经网络的规则将输入映射到输出的子空间上:在这个子空间上用改进的BP算法训练进行逼近.实验结果表明:通过粗集数据挖掘后提取的规则,不仅规则数目减少,且规则是不完全规则,减少了网络输入维数和各层神经元的个数,提高了网络运算速度,满足了系统实时性要求.     

基于Rough集理论的模糊神经网络构造方法

提出了在模糊神经网络中使用Rough集理论进行网络结构设计的方法。由于Rough集理论有强大的数值分析能力,而模糊神经网络具有准确的逼近收敛能力和较高的精度,所以通过两者的结合,可以得到一种可理解性好、计算简单、收敛速度快的神经网络模型。这种网络构造方法的主要过程为：首先,利用Rough集理论对给定数据集进行规则获取;然后,根据这些规则构造模糊神经网络各层的神经元个数及相关参数初始值;最后,用BP算法迭代求出网络的各种参数,完成网络的设计。给出了一个二维非线性函数拟合的实例,进一步验证了方法的正确性。     

空间网壳结构的自调整模糊振动控制

基于模糊控制原理,构建运用于大跨空间网格结构的经控制规则修改的自调整模糊控制器,提出含有一个和多个调整因子的控制规则的解析形式及其相应控制规则表,且对控制规则进行调整因子自寻优.运用该模糊控制器,实施对网壳结构的振动控制,数值对比分析在自调整模糊控制器与未经过规则修改的模糊控制器下,结构动力响应及调整因子在自寻优前后的结构动力响应.研究表明,该自调整模糊控制器设计简便,振动控制效果明显.     

Linear defuzzified output of fuzzy controllers via mixed fuzzy logic operators

Abstract

The linear defuzzified output of a fuzzy controller with two fuzzy variable inputs and one output is discussed in this paper. Arbitrary amounts of triangular fuzzy numbers are employed to fuzzify the linguistic variables in fuzzy control rules. We show that the defuzzified output is exactly equivalent to a linear function of the inputs to the fuzzy controller by using three mixed fuzzy logic operators to evaluate the control rules.     

Fuzzy controllers for nonlinear interconnected tmd systems with external force

Abstract

This paper investigates the effectiveness of a passive tuned mass damper (TMD) and active fuzzy controllers in reducing structural responses under external forces. In general, TMD is good for linear systems. We propose here a fuzzy controller to deal with nonlinear systems. For the fuzzy controller, a stability criterion in terms of Lyapunov's direct method is derived to guarantee the stability of interconnected TMD systems. Based on decentralized control and this criterion, a set of model‐based fuzzy controllers are then synthesized via the technique of parallel distributed compensation (PDC) to stabilize the nonlinear interconnected TMD system. Finally, an example is given to illustrate the concepts discussed throughout this paper.     

空调房间温度模糊分数阶PID控制器的设计

针对具有大时滞、大惯性和时变等动态特性的空调房间对象,综合模糊控制与分数阶PID控制理论,提出了模糊分数阶PID室温控制器的设计方法.首先,对于空调房间温度对象,进行数学建模.然后,运用模糊控制规则,获取相应的分数阶PID室温控制器的控制参数,从而构建出空调房间温度的模糊分数阶PID控制系统.并且,通过数值仿真对其进行验证.结果表明,该模糊分数阶PID室温控制器是可行的,与分数阶PID控制器相比,具有更好的控制性能.