隧道施工通风系统的模糊控制技术

介绍了隧道施工通风中通风的要求以及变频调速在风机上的应用，提出了一种基于模糊控制的隧道施工通风新的控制系统，将CO浓度和瓦斯浓度作为系统输入，变频器的输入电压作为模糊控制器的输出。仿真结果表明，该模糊控制系统不仅提高了隧道施工通风控制性能和自动化水平，而且节能效果非常显著。     

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．     

永磁同步电动机模糊直接转矩控制的研究

为了提高系统的稳定性和响应速度，将模糊控制技术用于永磁同步电动机控制中，提出了一种新的模糊控制方案．引入零矢量控制，对模糊控制规则进行简化．仿真实验结果表明，与一般直接转距控制相比，模糊直接转距控制的磁链轨迹更接近于圆形；转速能在很短的时间内上升到稳定值；当受到外部干扰时，转距能快速、平稳地变化，达到新的稳态值；电流稳态波形的高频成分大大减少．     

基于混合遗传算法优化的舵减摇模糊控制系统

将混合遗传算法应用于船舶舵阻摇，充分发挥了模糊逻辑、神经网络和遗传算法各自的优势．采用模糊系统的自适应变节点的神经网络学习模糊神经网络参数，从样本数据中获取模糊控制规则，弥补了各自的不足．仿真结果表明上述算法为改进船舶舵阻摇效果提供了一个有效途径．     

基于递归神经网络的预测模糊控制

为提高控制信息与实时状态的适应性，改善模糊控制品质，用传统模糊控制策略，根据当前时刻误差和预测误差变化值，预测下一时刻的控制输出和系统在未来时刻的误差,用递归神经网络预报系统未来输出值的功能，采用双系统交替控制模式．系统中包含1个模糊控制器和1个递归神经网络，一个工作，另一个学习，使控制系统具有自适应性．仿真结果表明，与常规模糊控制相比，预测模糊控制使超调减小，调节时间缩短．     

基于参数自整定模糊控制的潜器动力定位系统

提出了一种基于参数自整定的模糊控制方法并给出了设计过程，然后应用该控制器对潜器在垂直方向上的动力定位进行仿真研究．仿真结果表明，较之常规模糊控制器，采用参数自整定的模糊控制器能使系统获得更快的动态响应速度和更高的定位精度．     

神经模糊系统在船舶危险度中的应用

在海上交通工程学的最新研究成果的基础上，提出了用一种神经模糊系统计算船舶碰撞危险度的方法．利用人工神经网络的优势，将模糊系统构造成一种神经网络系统，可有效地解决船舶智能避碰系统中模糊规则难以获得的问题．通过实验仿真，系统获得了较为满意的数据．     

紧固件振动试验台电液伺服系统自校正模糊控制器研究

模糊控制是对液压伺服系统控制的有效手段。本文针对一般模糊控制算法存在的问题 ,采用控制规则智能调节因子和 Fuzzy/PI分段控制等一系列措施 ,克服了传统模糊控制器的缺陷。进行了模糊控制的仿真研究 ,仿真结果表明上述控制系统优于传统的线性控制。     

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在基于系统分析与协调的原理上，提出了多交叉口的信号模糊线控系统模型，模型分为用于控制单个交叉口的第一级模糊控制单元与协调主干道的协调级控制单元。前者对采集到的数据先进行模糊化，再根据模糊控制规则进行模糊判决，从而实现对各个方向的信号配时；后者根据基于紧急值下的系统协调原理对各个路口的总的信号周期进行协调，从而达到系统整体优化的目的。仿真结果表明，效果明显。     

基于粗糙集理论的模糊控制规则的获取方法

将粗糙集理论与模糊逻辑技术相结合，提出了一种通过测量数据来获取模糊控制规则的方法。基于MATLAB／SIMULINK环境及其模糊逻辑工具箱，并结合粗糙集数据分析软件ROSET—TA，应用MATLAB语言实现了粗糙-模糊控制器控制规则的自动获取．通过对一个典型的二阶系统的仿真和对比分析，验证了本方法的可行性和有效性．     

我国智能交通控制系统的未来模式

从我国日益增长的交通需求出发,提出了智能交通控制系统。介绍了国外智能交通控制系统的发展现状,为适应我国城市交通与道路建设的发展需要,提出了我国道路交通控制系统的发展模式。重点介绍了逻辑模糊控制系统在我国未来采用的智能交通控制系统中的应用,同时也指出了我国发展智能交通控制系统的必要性。     

非线性系统的智能容错控制

本文提出一种针对非线性系统问题的智能容错控制方案,该方案基于自适应模糊逻辑系统的学习方法,论述了控制器作为一个扩充的体系,集成了自适应模糊控制器、检测控制器及调节控制器三者的功能。仿真表明,所提出的控制方案能够有效的鉴别和适应非线性未知错误,且被控系统在不确定及产生错误时具有很好的稳定性和鲁棒性。     

智能控制技术在汽车AMT中的应用

针对汽车AMT系统中节气门控制、离合器接合点及最佳动力性换档规律的确定等问题 ,讨论了采用多模式控制、模糊控制和自学习控制等智能控制的具体方法 .实际应用表明 ,这些方法切实可行 ,同时 ,也体现了智能控制技术在车辆控制系统中的实用性和先进性     

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车辆无人驾驶是智能交通系统的一个重要部分,其目标是开发在高速公路和城市道路环境下的辅助驾驶系统,旨在帮助乃至取代驾驶员,实现车辆自动控制和自动驾驶,减少交通事故发生,提高道路交通系统的效率,因此提出了一种基于机器视觉和模糊控制实现智能车辆自主行驶的方法. 该方法以CMOS摄像头为路径识别传感器,通过图像分析提取车道中心线,并引入速度反馈,形成闭环控制,建立一个由两个模糊控制器组成的分级模糊控制器控制车辆转向,并使用模糊控制代替传统的PID速度控制来控制速度. 和常规的PID算法及模糊控制算法相比,改进的模糊控制算法使智能车在道路上更快速、平稳地运行,并且在转弯处的超调更小.     

基于模糊控制的智能车辆自主行驶方法研究

车辆无人驾驶是智能交通系统的一个重要部分,其目标是开发在高速公路和城市道路环境下的辅助驾驶系统,旨在帮助乃至取代驾驶员,实现车辆自动控制和自动驾驶,减少交通事故发生,提高道路交通系统的效率,因此提出了一种基于机器视觉和模糊控制实现智能车辆自主行驶的方法. 该方法以CMOS摄像头为路径识别传感器,通过图像分析提取车道中心线,并引入速度反馈,形成闭环控制,建立一个由两个模糊控制器组成的分级模糊控制器控制车辆转向,并使用模糊控制代替传统的PID速度控制来控制速度. 和常规的PID算法及模糊控制算法相比,改进的模糊控制算法使智能车在道路上更快速、平稳地运行,并且在转弯处的超调更小.     

Intelligent Vehicle's Path Tracking Based on Fuzzy Control

Autopilot vehicle is an important part of intelligent transportation systems. The objective is to develop the driver assistance systems on highway and urban road, to help or even to replace the driver, which may reduce traffic accidents and improve the efficiency of traffic system. A method based on machine vision and fuzzy control is proposed to realize intelligent vehicles' autopilot. It uses the CMOS sensor as its path recognition device to draw its lane centerline through image analysis. Taking the feedback speed as the additional input, the study forms the closed-loop control and establishes one graduation fuzzy controller which controls vehicle direction with two fuzzy controller combinations and replaces traditional PID control vehicle speed by fuzzy control. Compare with the conventional PID algorithm and the fuzzy control algorithm, the improved fuzzy control algorithm ensures a high speed and steady running of intelligent vehicle with smaller over modulation in corner.     

非线性不确定系统的无撞击切换双重控制

对于具有非线性、时变特性和纯滞后等特点的不确定系统,传统的PID控制和单纯的模糊控制都难以达到所期望的效果.无撞击切换模糊PID双重控制吸取了两者的优点,减少了模型切换时所产生的跳跃,既不依赖于对象精确的数学模型,又具有鲁棒性较强等优点.仿真结果表明,采用无撞击切换模糊PID双重控制保证了系统的快速和稳态性能好.     

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模糊控制器的应用于1977年首次在文献中提出,其中指出对于有简单绿灯延时控制的单车道交叉口,模糊控制器比车辆感应式控制器更具优势。此后,模糊控制器有了进一步发展,关于交通信号控制的模糊逻辑方法的研究也进一步深入,该方法被陆续应用于无转向车流的双车道交叉口、无限制的单车道交叉口、多交叉口、相位顺序和相位时长控制、拥挤交叉口和路网等等,尤其在高负荷和不均衡交通流条件下表现出优于传统交通信号控制方法的特性。模糊逻辑方法可以改善自适应交通信号控制,改变自适应控制器和TMS的整个决策过程,很大程度上改善未来的交通需求管理方法,然而这类交通信号控制和交通需求管理方法的实际应用并不多见。在诸如沙特阿拉伯这样的发展中国家,学者应根据本国的特有情况研究基于模糊逻辑的交通信号控制与TMS的发展潜力,从而减少拥挤导致的各种损失。     

基于铁路智能运输系统架构的货运服务系统逻辑框架建设

基于发展先进货运服务系统的迫切要求,从系统科学的思维角度出发,采用面向过程的研究方法,通过分析整套货物运输作业流程,提出了基于铁路运输系统面向货主的货运服务系统需求分析表。在充分考虑货运服务需求和系统智能化发展需求的基础上,借鉴企业架构规划思想,运用模糊聚类分析方法,构建了基于铁路智能运输系统（RITS）货运服务系统的综合服务框架,并完成了货运服务系统顶层逻辑框架DFD图,实现了RITS货运服务系统的逻辑框架功能模块的划分。     

Fault Diagnosis and Reliability Analysis Using Fuzzy Logic Method

A new fuzzy logic fault diagnosis method is proposed. In this method, fuzzy equations are employed to estimate the component state of a system based on the measured system performance and the relationship between component state and system performance which is called as “performance-parameter” knowledge base and constructed by expert. Compared with the traditional fault diagnosis method, this fuzzy logic method can use human＇s intuitive knowledge and dose not need a precise mapping between system performance and component state. Simulation proves its effectiveness in fault diagnosis. Then, the reliability analysis is performed based on the fuzzy logic method.