基于修正因子的无速度传感器PMSM模糊控制器研究

针对基于矢量控制的无速度传感器永磁同步电机(PMSM)调速系统提出了一种智能型的模糊控制器,阐述了采用自调整修正因子的算法分析设计模糊控制器的方法,利用该控制器对无速度传感器PMSM进行控制,在simulink环境下进行了仿真.采用TMS320LF2407A实现算法并进行了实验验证,取得了良好的效果.     

散体物料光电色选机模糊PID控制系统研究

采用模糊参数自整定PID的模糊策略实现对散体物料光电色选机的自动化智能控制,系统以TMS320VC5402为主控器,经过一定的模糊控制规则对色选机主作业参数之流量、背景板角度和滑槽仰角进行控制,达到自动调整色选机工作状态的目的.结合模糊PID控制,设计了基于DSP的智能控制方案,给出了系统的硬件构成和软件实现算法.     

基于标准可加性模型的模糊控制算法仿真

介绍了基于标准可加性模型（SAM）的模糊控制算法，将该算法及自学习SAM算法分别应用于控制领域，仿真结果表明可以取得较好的控制效果，且具有较强的鲁棒性，是一种理想的适合工业控制应用的模糊控制器。     

基于RBF神经网络优化模糊规则的USV自适应模糊滑模控制

针对USV运动航向控制问题,利用基于Lyapunov稳定性理论的滑模控制方法设计USV航向控制律.考虑到USV运动系统具有不确定性,利用具有万能逼近性能的模糊系统对USV运动模型中不确定项及外界干扰项进行模糊逼近.为了进一步提高模糊系统的逼近性能,采用具有学习能力快的RBF神经网络对模糊系统进行在线学习,优化模糊规则.仿真结果表明基于RBF网络优化的模糊控制该算法能够实现USV航向连续稳定跟踪.     

斜拉桥拉索MR模糊半主动控制研究

提出了使用MR阻尼器（Magnetorheological Damper）作为控制设备,模糊集为基础的半主动控制算法,并运用提出的算法对索-阻尼器系统进行了振动控制分析.本文方法的优势在于算法自身的鲁棒性、处理非线性问题的能力和不需要结构的精确数学模型,算法需要的输入变量少,可以解决实际工程中斜拉索的振动响应信息难以测量的困难.模糊算法的输出直接控制MR阻尼器的输入电压,与LQR-Clipped算法不同,MR阻尼器的输入电压可以是零与最大值之间的任意值.本文以实际斜拉桥拉索为例,分析了拉索在谐荷载及风荷载作用下的系统振动控制效果,数值结果表明,本文提出的模糊半主动控制算法比MR被动控制效果好,且可以减小需要的控制力,使MR阻尼器的功能得到了更好的发挥.     

基于BP算法的模糊Petri网鱼雷故障诊断方法

模糊Petri网是故障诊断系统建模与分析的一种重要工具,但存在自学习困难的特点.该文将具有强大自学习能力和容错能力的神经网络与模糊Petri网相结合,并根据实际工程应用情况,提出最大路径法对模糊Petri网分层,避免了虚变迁和虚库所加入带来的模糊Petri网故障诊断模型复杂化问题,然后运用神经网络中的BP算法对模型参数进行学习,使模型具有了自学习和泛化能力.将其应用到某型鱼雷电子系统的故障诊断系统中,结果表明,该方法能够有效地提高模型故障诊断能力.     

基于神经网络的模糊逻辑设计算法

提出了一种利用神经网络学习功能来设计模糊逻辑的方法。用类神经网络算法产生模糊规则和隶属函数，通过学习得到的模糊规则、隶属函数和以新模型推理、逆模糊化为基础的新模糊设计，显著地改进了系统性能，缩短了设计周期，将规则数目和隶属函数最优化，可有效降低系统成本。     

离心机转子非线性振动模糊主动控制的研究

针对离心机转子系统非线性振动的特点，用模糊变刚度的方法离心机转子的不稳定自激振动进行主动控制，仿真结果表明模糊为刚度控制方法对离心机转子的不稳定自激振动有良好的抑制作用。     

网络控制系统的模糊动态调度算法研究

针对多回路的网络控制系统,本文同时考虑系统误差和误差变化率,设计了一种基于神经网络的模糊动态调度算法.该算法根据系统中各回路的误差和误差变化率,利用神经网络模糊控制的方法实时调整各回路的优先级,从而实现对网络控制系统的调度.最后,利用TrueTime工具箱建立了包含模糊动态调度器的网络控制系统仿真模型,并将其与RM和EDF调度算法进行对比.仿真结果表明,在相同的网络带宽占用条件下,本文所设计的模糊动态调度算法相比于RM和EDF调度算法,产生的网络诱导时延更小,且具有较好的控制性能.     

基于Takagi_Sugeno型神经模糊控制系统仿真研究

提出了一种用神经网络实现基于Takagi-Sugeno型模糊系统结构，将神经网络的学习功能引入到模糊控制系统中，MATLAB下的仿真研究表明，通过自学习过程，模糊控制器的隶属函数得到自动修正，系统的动态性能得到了改善。