基于减法聚类模糊神经网络高速公路混沌控制

研究了基于减法聚类的高速公路混沌系统模糊神经网络控制方法.提出通过数据挖掘技术建立交通流混沌控制器知识库的思想,设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,红灯时间作为输出的T-S模糊神经网络混沌控制器.采用减法聚类确定控制器结构提取模糊规则、控制器初始参数;应用模糊神经网络方法对控制器参数进行优化;结合遗传算法对聚类半径进行优化.仿真实验分析了该控制方法的控制效果,证明了该混沌控制方法的有效性.     

变论域的进化模糊控制器

设计了一种新型模糊控制器－进化模糊控制器,其规则库由整数编码遗传算法在线调整．提出了自适应模糊控制新的调整因素：论域．仿真结果验证了设计的合理性与有效性。     

基于大时滞特性预估补偿的模型辨识及模糊控制方法

对具有大迟延特性的对象采用径向基神经网络辨识其预测控制模型,在不需要知道被控对象的精确物理解析数学模型,也不需要知道对象的脉冲激励响应模型和阶跃激励响应模型的情况下,可以实现对系统响应特性的在线辨识．采用分级模糊建模的思想,设计一种分级模糊控制器,可以极大地减小模糊规则基的规模,在分级模糊控制器的设计中,采用共生进化遗传算法对参数寻优,提高了进化速度．仿真试验证明,该方法的效果很好．     

一种模糊自适应粒子群优化算法的分数阶PI~λD~μ控制器设计

针对分数阶PI~λD~μ控制器待设计参数多,整定复杂问题,采用模糊自适应粒子群优化算法(Fuzzy Adaptive Particle Swarm Optimization,FAPSO)设计分数阶PI~λD~μ控制器参数.采用模糊规则的方法对惯性权重及位置更新进行了模糊逻辑处理.仿真结果表明,与传统的PSO算法比较,采用FAPSO方法所设计的分数阶PI~λD~μ控制器,具有更好控制品质和更强的鲁棒性.     

参数自寻优模糊控制器在过程控制系统中的应用

针对微机过程控制系统被控对象非线性、不确定性和时变等特点,在微机过程控制系统中设计应用了模糊控制器.为了使算法更具鲁棒性,该模糊控制器在规则可调整模糊控制器基础上引入了加权因子α的在线调整优化算法.运行结果表明这种算法简便而有效.     

参数自寻优模糊控制器在过程控制系统中的应用

针对微机过程控制系统被控对象非线性、不确定性和时变等特点,在微机过程控制系统中设计应用了模糊控制器.为了使算法更具鲁棒性,该模糊控制器在规则可调整模糊控制器基础上引入了加权因子α的在线调整优化算法.运行结果表明这种算法简便而有效.     

模糊PID控制技术发展及应用中的问题分析

文章简要回顾了模糊控制的发展过程及现状，介绍了模糊控制的基本功能构成；并从系统化设计方法、控制性能优于传统控制器的模糊控制器设计、模糊控制器非线性逼近能力、模糊规则爆炸四个方面讨论了阻碍模糊控制技术发展的几个重要理论问题。最后阐述了模糊控制技术在生产实际中的应用。     

基于模糊缺省规则的自组织近似推理

将Ｒｅｉｔｅｒ的缺省规则推广到模糊子集上，研究了基于模糊缺省规则的近似推理 自组织近似推理，从而，为自组织模糊缺省控制器的设计和实现，奠定了理论基础。     

基于模糊自整定PID的原点反共振振动筛振幅控制

针对原点反共振振动筛在反共振点附近工作时振幅不稳定的问题,应用模糊自整定PID控制策略对其振动系统进行了控制。设计了模糊自整定PID控制器的结构,确定了隶属函数和模糊规则,给出了反模糊化方法。仿真研究结果表明,原点反共振振动筛的振幅得到了很好的控制。     

基于模糊自整定的异步电机矢量控制系统仿真

设计了一种自调整模糊控制器,应用于转差频率型矢量控制系统,作为其速度调节器.该调节器可以根据输入变量的大小调整模糊控制器的量化因子、比例因子和两个输入变量的权重,从而自动调整模糊控制规则.利用Matlab/Simulink仿真软件,建立了仿真模型.通过大量的仿真试验验证了这种自调整模糊控制器在异步电机矢量控制系统中的有效性.     

相邻双交叉口的三级模糊协调控制算法分析

提出一种相邻双交叉口三级模糊协调控制的算法,并通过遗传算法对模糊控制器各参数的隶属度函数顶点进行优化,设计实现相邻双交叉口协调控制的三级模糊协调控制器。通过使用MATLAB7．1进行编写仿真程序,在不同到达率情况下进行仿真,并且与传统单交叉口模糊控制方法进行比较。仿真结果表明,三级模糊协调控制可以有效减少相邻双交叉口车辆的平均延误。     

基于改进模糊PID-Smith控制器的高速动车组停车方法

为解决动车组制动过程中电制动与空气制动切换时控制模型参数变化和空气制动延时大的问题, 以提高动车组停车的精确性, 提出了一种改进模糊PID-Smith控制器; 通过分析动车组制动过程中单个车厢的力学模型, 考虑列车制动过程的特点, 建立了关于运行速度和制动力的二阶纯延时传递函数; 将离散化的二阶纯延时传递函数与单个车厢的力学模型结合, 建立了动车组多质点控制模型, 并分析了该控制模型的特点; 提出了一种改进的模糊PID-Smith控制器, 通过引入Smith预估控制器解决了动车组制动过程中空气制动系统延时大的问题, 使用递推最小二乘法在线辨识了模型参数, 以解决动车组制动过程中电制动切换到空气制动时的模型参数变化问题; 采用模糊PID控制器代替Smith预估控制器中的PID部分, 解决了PID参数整定难和鲁棒性差的问题; 采用MATLAB软件对CRH380A型高速动车组进行仿真, 在不同进站速度、不同减速度和不同程度干扰下, 使控制器控制动车组跟踪设定速度, 并与模糊PID控制器的结果进行对比。仿真结果表明: 改进模糊PID-Smith控制器得到的动力单元速度与其设定速度的误差在0.4 km·h-1以内, 而模糊PID控制器的误差在1.0 km·h-1以内; 采用提出控制器得到的停车误差在0.3 m以内, 而模糊PID控制器的停车误差在1.5 m以内; 提出的控制器满足高速动车组运行过程中停车误差小于0.3 m的要求。      

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供应商选择问题是物流领域内的一个重要问题，其目标函数就是在包括送达时间、原料质量和服务水平等的约束下使总花费最小。传统的确定性模型取得了较好的效果，但是由于其约束条件的随机性和模糊性，需要应用不确定性模型来更准确地描述和给出最优解。论文应用了不确定性模型描述这类供应商选择问题，这个不确定性模型就是一类特殊的机会约束规划模型，此类机会约束可以转化为相应的等价类，这样不确定性模型就可以转化为确定性模型，然后设计了解决这类问题的遗传算法。通过实例计算表明，不确定性优化模型及遗传算是解决供应商选择等这类不确定性智能商业问题的有效办法，有广泛的应用前景。     

基于粒子群的城市交通信号两级模糊控制

针对城市交通流的特点,设计一种单交叉口多相位两级模糊控制器,有效地减少控制规则数,实现相序、绿信比、周期随交通状况而自适应变化,并采用粒子群算法对模糊控制器的隶属度函数进行优化。仿真结果表明,该系统能有效地提高交叉口的通行能力,减少车辆平均延误。     

模糊交货期下置换Flow Shop调度的禁忌搜索算法

实际生产过程中由于各种客观因素的影响，交货期往往具有不确定性．对模糊交货期下置换Flow Shop调度问题以及禁忌搜索算法的邻域、禁忌表和搜索策略进行研究，提出一种求解该问题的禁忌搜索算法．仿真结果表明，此算法不仅可以解决模糊交货期下的最小满意度最大化问题，而且具有较高的效率。     

智能交通最短路径Dijkstra模糊动态方法分析

提高道路网络上的动态路由选择效率是当前路网建设中的难题,现有解决路由问题的方法都是基于静态方向的研究。提出一种基于模糊的Dijkstra最短路径动态算法,以被量化的限定用户参量为语言变量,用模糊集理论提供模糊数输出在网络上的最短路径预测。通过处理模糊参数,提出用模糊数表示不同路径与边长间距离的两种比较方法。采用梯级平均综合表示法改进Dijkstra算法,并以数值的道路网络实例来说明该方法的有效性。     

PID模糊控制在医用理疗仪温度控制器中的应用

本文介绍了用PID模糊控制技术中来解决在温度控制器控温过程中会产生的惯性温度误差问题。系统中的PID算法采用增量算法为基本算法,并按照实际应用做了适当的修改。经过实际测试,系统运行良好,证明在此医用理疗仪温度控制器中应用此PID算法取得了令人满意的结果。     

改进的量子遗传算法在车间调度中的应用

在对车间作业调度问题及其调度方法进行描述的基础上,提出改进量子遗传算法（IQGA）并用于解决车间调度问题,改进的量子遗传算法用路由选择算法来选择染色体,进行编码,并用最优个体来更新量子旋转门,旋转角是自适应调整的,这样使算法更好的收敛到全局最优解,经过仿真,验证了算法的有效性。     

带模糊需求的多类型车辆路径问题研究

针对模糊需求信息条件下的多类型车辆路径问题进行了分析,运用模糊数学的可能性理论建立了该问题的优化模型,并利用遗传算法对问题进行求解.通过实验证明该模型及算法对于多类型车辆路径问题具有一定的实用价值.