纸浆浓度的自适应模糊调整神经元控制

针对纸浆浓度控制,研究了单神经元自适应PID控制器的实现算法和自学习规律,采用模糊集理论对单神经元学习速率进行动态调整。计算实例表明该控制器应用于纸浆浓度控制比PID调节器和普通神经元控制器应当具有较好的控制品质。     

纸浆浓度的Smith预估器神经元自适应控制

针对纸浆浓度控制系统具有大纯滞后和模型不确定的特性,提出将神经元PID控制和Smith预估控制相结合的控制策略。该控制系统既具有Smith预估补偿控制的优点又有神经元自学习、自适应的能力。仿真实验结果表明该方法可以提高系统的控制品质,证实了这种方法的可行性。     

纸浆浓度的Smith预估器神经元自适应控制

针对纸浆浓度控制系统具有大纯滞后和模型不确定的特性，提出将神经元PID控制和Smith预估控制相结合的控制策略。该控制系统既具有Smith预估补偿控制的优点又有神经元自学习、自适应的能力。仿真实验结果表明该方法可以提高系统的控制品质，证实了这种方法的可行性。     

纸浆浓度的新型模糊-Smith控制

Smith控制是解决大滞后系统控制的有效方法，但其对过程对象模型参数的精确要求限制了它的应用．作者针对纸浆浓度控制系统具有大纯滞后和模型不确定的特性，提出了新型模糊-Smith控制策略．仿真研究表明，该方案不仅能够克服纯滞后，而且具有模糊控制较强的鲁棒性和PID控制精度高的特点，尤其是在模型失配时表现出了良好的稳定性和鲁棒性，对于大时间滞后系统是一种实用而简便的控制策略．     

模糊控制器参数在线调整的一种新方法

概述了常规模糊控制器参数调整方法，分析了常用方法在参数调整依据上的不足之处。引进了几个更能反映对象所处状态的全局性性能指标，以这些指标为依据，构造了模糊控制器参数调整的新方法。仿真实验证明其具有更好的适应性。     

基于控制规则调整的自适应模糊控制器

工业对象大多是具有非线性、大时滞、高阶次的复杂对象,常规的控制方法往往难以适应这些对象的变化。文中提出了一种自适应模糊控制器,它能在控制过程中不断调整和修改控制规则,以适应对象和环境的变化。对控制方法与常规PID控制、Smith预估控制、基本模糊控制进行了仿真比较,仿真曲线表明,自适应模糊控制器的控制性能明显好于其它3种控制方法。     

一种改进的神经元PID自适应控制

利用神经元组成的PID自适应控制尽管结构和算法简单，但收敛速度慢，跟踪效果不佳，为此提出了一种改进型的神经元PID自适应控制方法。仿真结果表明，该方法不仅具有良好的自适应性。而且收敛速度更快。     

基于神经元的自适应预测PID控制

提出了一种采用神经元的自适应预测PID控制方案。神经元具有很强的自学习和自适应能力，它可根据系统的误差并通过一定的学习算法来不断修正控制器的参数，使控制器能够适应受控对象结构的参数以及环境的变化。因此采用单神经元构成自适应PID控制器，将神经元与PID控制结合，对PID参数进行在线寻优、自校正，使PID控制能有效地对付一些较复杂非线性被控对象，特别是难于用传统方法建模的被控对象。同时为了提高系统的快速跟踪和抗干扰能力，采用动态自适应神经元（APE）对非线性系统进行预测，即用神经元建立起非线性系统的预测模型，预测系统的未来输出，从而提高了控制系统的控制品质。同时详细介绍了该控制系统的自适应控制算法。仿真结果表明，这种自适应控制方案切实可行，其控制品质明显优于常规PID控制，且具有较强的鲁棒性，达到了良好的控制效果。     

一种改进的单个自适应神经元控制学习算法

提出了一种改进的神经元控制学习算法，它是对原有的单个自适应神经元控制学习算法的较一般的推广和改进。通过对一卫星姿态稳定控制系统的仿真，表明所提方法优越。     

异步电动机的单神经元模糊自适应控制

针对异步电动机矢量控制中PI控制器自适应能力较弱的问题,提出了用单神经元模糊自适应控制器代替转速PI调节器和磁链PI调节器的方法,并基于梯度下降法和单神经元自适应模糊控制原理,将增量式PI控制算法和单神经元自适应学习规则相结合,通过模糊控制修正单神经元的比例系数,提高单神经元模糊自适应控制器参数在线调整能力。为验证单神经元模糊自适应控制器的性能,对系统进行仿真实验。仿真结果表明,采用单神经元模糊自适应控制策略,其控制效果优于传统矢量控制,系统的动态和静态性能比较好,而且控制器对电动机转子电阻变化有较好的鲁棒性。该控制方法具有较好的控制性能,使异步电动机控制系统具有较强的自适应能力。     

基于单神经元自适应PID的煤气混合解耦控制

针对煤气混合加压过程中混合煤气压力和热值控制问题具有强耦合、非线性和较大时滞的特点,利用单神经元自适应PID控制器具有参数自学习能力,提出一种单神经元自适应PID解耦控制方法。仿真结果证明了设计方案比传统的控制方案具有较好的动态性能,验证该方法的可行性。     

改进型模糊自整定比例积分微分温度控制系统

针对传统比例积分微分(PID)控制系统在温度控制中存在超调量大、处理时间长,以及温度的非线性、时变性和滞后性等问题,提出一种改进型的模糊自整定比例积分微分控制系统控制电炉温度.首先利用传统的PID控制器算法,计算出当前系统的误差及误差变化,再根据模糊推理和变论域的在线参数调整原理,修正比例参数、微分参数、积分参数,最后将这些参数传输到PID调节器输出控制电炉温度.通过对电炉在500℃与1 000℃时的控制仿真实验,结果表明改进型的模糊自整定PID控制算法对电炉温度控制的稳定性、鲁棒性更好,减少了温度波动对温度控制系统的影响.     

Adaptive fuzzy controllers based on variable universe

Adaptive fuzzy controllers by means of variable universe are proposed based on interpolation forms of fuzzy control. First, monotonicity of control rules is defined, and it is proved that the monotonicity of interpolation functions of fuzzy control is equivalent to the monotonicity of control rules. This means that there is not any contradiction among the control rules under the condition for the control rules being monotonic. Then structure of the contraction-expansion factor is discussed. At last, three models of adaptive fuzzy control based on variable universe are given which are adaptive fuzzy control model with potential heredity, adaptive fuzzy control model with obvious heredity and adaptive fuzzy control model with successively obvious heredity.     

一种基于模糊滑模监督控制的速度控制器

提出了一种带监督控制器的模糊滑模控制方法,利用监督控制器来保证当系统状态误差远离滑模面时,能迫使系统加速向滑模面运动．先用试错法和直接自适应模糊控制方法设计模糊控制器,然后用改进的滑模函数调整模糊控制器参数以减小系统的抖振,用监督控制器来增强系统的鲁棒性．仿真结果表明,该控制方法是可行的．     

渠道运行自调整模糊控制系统设计与仿真

设计了一种渠道自调整模糊控制器,它能根据水位偏差 e和水位偏差变化率ec 的实时变化,通过自调整因子对模糊控制规则进行在线自动调整. 建立了一单渠段实验渠道,并采用 Matlab软件仿真。结果表明,采用自调整模糊控制器,系统响应加快,在抗干扰能力和参数变化时的适应性方面都优于普通模糊控制器,且有更好的动态性能和稳态性能.     

模糊变结构控制及设计方法

通过对各种模糊变结构控制设计方法的深入分析,揭示了其与常规边界层法的相似性,首先探索了模型控制与变结构控制两种控制方法的关系,并利用模型逻辑调节变结构控制器的不连续增益来平滑系统的抖振,从而产生了一种混合控制器－模糊变结构控制,进而将其归结为两类不同的算法－模糊滑动面法和模糊Lyapunov函数法,前者仅利用系统状态距离滑动面的远近,后者同时又引入了该距离变化的大小,利用Matlab的模控制工具箱分析了各自的本质,结果表明模糊变结构控制仅仅是常规变结构控制中边界层法的进一步延伸,而不是更广意义上的变结构控制。     

直流传动系统的自适应模糊控制

针对直流传动系统 ,设计了自适应模糊控制器。并与PID和简单模糊控制进行了比较 ,研究了鲁棒性。仿真实验表明 ,该方法具有更好的动静态特性与鲁棒性