基于T-S模糊模型的船舶柴油机动态辨识

考虑到船舶柴油机模型的非线性和负载的不确定性,用T-S(Takagi-Sugeno)模糊辨识方法建立了船舶柴油机的动态模型。采用模糊聚类简化了T-S模糊规则数的确定和前提中隶属度函数参数的生成,用加权最小二乘算法得出辨识结论中的线性参数。对船舶柴油机在稳态运行工况下作小偏差工况扰动实验,得到在油门尺度和负载变化下柴油机转速、涡轮增压器转速等输出数据,利用该数据建立了描述柴油机动态性能的T-S模糊模型。仿真结果表明,利用该算法能有效地辨识出柴油机转速、涡轮增压器转速、增压压力、空冷器压力等输出在小工况扰动下的变化模型。     

T-S模糊控制综述与展望

T-S模糊控制可以处理复杂非线性系统,并已成功地应用于许多工业领域.分别从模型建立、稳定性分析、控制器设计等方面,概述了一型T-S模糊控制和区间二型T-S模糊控制的研究现状,对一型T-S模糊系统、一型T-S模糊多项式系统及区间二型T-S模糊系统分析和设计中的保守性问题进行了全面的分析.探讨了松弛变量法、参数依赖李雅普诺夫法、隶属函数形状依赖法的原理,及其在降低模糊反馈控制器保守性方面的应用.对一型T-S模糊系统的建模、区间二型T-S模糊系统的参数依赖李雅普诺夫设计法等进行了展望.一型T-S模糊多项式系统的输出反馈控制、区间二型T-S模糊时滞系统、区间二型T-S模糊系统的鲁棒控制和模型化简,以及利用硬件实现相关算法,并将提出的方法应用到工程实际,是T-S模糊控制未来的研究方向.      

模糊系统结构辨识综述

模糊系统辨识是模糊系统建模的主要手段，优化的模糊系统结构是模糊系统辨识的关键．简要回顾了模糊系统结构辨识的研究现状与发展．讨论了模糊系统结构辨识一些常用的方法，如基于模糊聚类、自组织神经模糊网络、支持向量机、核函数、分层模糊系统、遗传算法和小波多分辨率分析等的模糊系统结构辨识．对各种结构辨识方法的特点进行了深入的分析，并对结构辨识未来的发展进行了展望．     

三容水箱T-S模糊PID控制

结合非线性模型线性化方法、PID控制结构及基于T-S模型的模糊控制技术,提出了三容水箱的T-S模糊PID控制策略.在Matlab下建立三容水箱控制的仿真模型并进行仿真研究,结果验证了控制策略的有效性和正确性.     

基于传递函数的机械结合面参数模糊辨识

为了较为准确地识别出结合面等效参数，提出利用传递函数和模糊优化识别机械结构结合面参数的新方法，给出了理论公式和算例分析．该方法克服了传统方法的一些缺点，在传递函数最大随机误差为5％的条件下，辨识误差不大于5．2％，与传统的最小二乘法相比，显著提高了结合面参数辨识精度．     

基于改进遗传算法的单元机组非线性模型参数辨识

针对火电厂单元机组的特点及遗传算法工具箱在辨识多变量、非线性系统参数中存在的早熟、收敛速度慢等问题,对遗传算法工具箱进行了改进,以单元机组非线性动态模型为研究对象,提出了基于改进遗传算法工具箱的参数辨识方法．根据托电600MW机组的阶跃扰动试验数据,辨识得到了单元机组非线性动态模型的参数．结果表明改进遗传算法工具箱对单元机组非线性模型参数辨识具有良好的适应性,辨识得到的模型是有效可靠的．     

模糊广义系统的静态输出反馈控制

分析模糊广义系统的稳定性,利用模糊Lyapunov泛函方法,给出了一类T-S模糊广义系统的容许性条件,并利用静态输出反馈对该系统进行控制,通过求解严格的线性矩阵不等式,得到模糊广义系统可以通过输出反馈控制的充分条件,并保证闭环系统的容许性和满足一定的性能指标．通过数值仿真验证了结论的正确性以及分析方法的有效性．     

基于T-S模糊模型的多轴转向车辆H_∞鲁棒控制

为解决多轴转向车辆模型非线性和各种干扰影响下的控制问题,分析了轮胎非线性和外界干扰,建立多轴转向车辆的二自由度非线性模型,应用T-S模糊理论,将其转换为局部线性的T-S模糊模型。基于并行分配补偿法(PDC)和H∞鲁棒控制理论,设计了转向系统的模糊PDC H∞鲁棒控制器,并利用线性矩阵不等式和模糊逻辑控制工具求解控制器。在正弦波和阶跃信号干扰下,车速为80km.h-1时,进行前轮转向回正和前轮角阶跃输入转向的仿真试验。仿真结果表明:侧偏角和横摆角速度动态响应的超调均为0,且均在0.06s内达稳态值;前轮转向回正试验的侧偏角和横摆角速度稳态值均为0,前轮角阶跃输入转向试验的相应值分别为0和1.2(°).s-1,且稳态横摆角速度增益为0.24[(°).s-1].(°)-1。这说明了多轴转向车辆在模糊PDC H∞鲁棒控制下的高速转向平稳迅速,T-S模糊建模和鲁棒控制器设计算法对解决轮胎非线性和外界干扰影响是有效的。     

基于模糊自整定PID控制器的非线性系统仿真

将PID控制与Fuzzy控制的简便性、灵活性以及鲁棒性融为一体，构造了一个自适应模糊PID控制器．通过模糊控制规则在线调整PID控制器的参数，并利用MATLAB语言结合具体实例方便而快速地实现了该控制器的计算机仿真．仿真结果表明：该控制方法提高了非线性系统的动、静态特性，使系统获得了较好的性能．     

基于模糊控制的微机监控系统在工程机械中的应用

在大型的工程机械中，系统的平衡检测对于保证系统的正常运转至关重要．文中介绍了一种模糊控制器的设计方式及它在架桥机上的建模过程．它特别适用于大型时变的、非线性的、复杂工业控制对象的各种参数的测试．较之于传统的PID控制，模糊控制具有参数容易确定、实时性强等优势．