最优模糊控制的两种设计方法

本文基于二次型性能指标，给出了采用梯度法和遗传算法的模糊控制规则优化方法，并比较了它们的优缺点。仿真结果表明，这两种方法对未知系统的模糊规则优化具有明显的应用价值。     

一种模糊神经网络及其应用

本文将模糊运算引入常规的Ｐｉ－ｓｉｇｍａ神经网络，大大增强了神经网络处理非线性和不确定性映射的能力，通过对Ｚａｄｅｈ模糊算子的等价变换，使模糊运算成为连续可微的函数，从而实现用梯度法对网络权值的更新，本文的结果显示，这种混合型神经网络在非线性建模和模糊建模等方面有重要的应用价值。     

一种高效率的计算机实时数据采集系统

本文从控制角度出发,详细剖析了MTS材料试验机电子计算机控制系统中的过程数据采集系统—A/D系统,细致描述了其功能原理与特点,在系统硬件配置的基础上,作者采用高级语言FORTRAN与汇编语言MACRO—11混合编程的方法,设计了一套面向用户的核心控制软件,实现了系统8种不同的数据采集方式。     

伺服系统的模糊智能协调控制

综合了神经控制与模糊控制的各自优点，运用模糊隶属规则设计了一种基于模糊规则的多控制器协调控制伺服系统，同常规变结构控制相比，它把前者的点切换拓宽为区间相对平滑的切换，仿真和实验结果表明了控制的有效性。     

一致性多传感器数据融合方法的改进

多传感器数据融合是指将经过集成处理的多传感器数据进行合成，形成对外部环境某一特征的一种表达方式的过程。本文首先介绍了Ｌｕｏ［１］的一致性多传感器数据融合方法。然后，针对Ｌｕｏ方法的不足之处，改进了一致性融合方法。该改进方法计算量小，能简便、快速地确定一致性的传感器数据。     

发动机燃油消耗微机测试装置

介绍了一种发动机燃油消耗率的测试装置，包括测试原理，信号检出及由８０３１为核心组成的数据处理，显示和信号输出系统，该装置能用于一般汽油机及柴油机的油耗测量。     

多值逻辑学习控制

本文提出一种由多个既关联又独立的子网络构成的用于逼近非线性函数的多值学习网络（ＫＬＮ），并在此基础上，研究了具有自学习功能的多值逻辑控制。网络运算主要为整数的加法和逻辑判断。仿真结果表明，基于ＫＬＮ的多值逻辑控制系统对复杂非线性系统具有良好的学习控制性能，且具有计算简单和省时的特点。     

复合智能控制在交流伺服系统中的应用

根据交流伺服系统高性能的要求,设计了一种复合智能控制系统,它融合了经典控制理论中的前馈控制和模糊参数自整定以及神经网络控制技术各自的优点,大大提高了伺服控制的动、静态性能,取得了满意的效果。     

基于DSP的开关磁阻电机控制

本文介绍了一种基于DSP芯片TMS320F240的开关磁阻电动机控制系统。硬件设计上,该系统充分利用了DSP的运算能力和丰富的外围设备资源,简化了系统的硬件结构,为实现电机全数字化控制做了有益尝试;控制策略上,在电压斩波的基础上,运用了数字电流控制和模糊角度补偿的控制方式。实验结果表明,该系统在四象限内具有良好的运行特性。     

基于模糊神经网络开关磁阻电动机转矩观测

转矩脉动是开关磁阻电动机较为突出的缺点，出于电机设计和控制的目的，常需要实时在线测量电机的动态转矩，采用转矩传感器的方法既复杂、昂贵，在高速下又不准确。利用一种新型变结构模糊神经网络对开关磁阻电动机转矩特性进行学习，之后把它用于动态转矩的实时在线测量。仿真与试验结果表明此方法能够快速、准确的测量开关磁阻电机动态转矩。