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DCL算法的模糊控制规则提取

在对一些复杂的控制系统进行模糊控制时，由于对系统的不了解，很难建模，难以找到合适的控制规则。为此，介绍一种基于DCL算法的模糊控制规则的提取方法，并应用于实例。对算法的优缺点进行了分析。     

基于模糊控制的智能车转向控制仿真研究

将模糊控制技术应用于智能车的转向控制中．对如何从摄像头采集的视频信号中提取出有效信息进行了探讨。然后依据摄像头获得的信号进行了模糊控制算法的研究。该控制算法改善了赛车弯道行驶性能．提高了赛车寻线的可靠性。     

基于遗传算法的交通信号多层模糊控制模型研究

针对城市交通信号控制问题,提出了一种基于交通需求强度的单路口多层模栅控制模型,第一层用来判断路口的交通需求强度;第二层为相位优化层,主要完成相位优化功能;第三层为绿灯时间优化层,用来确定各个相位的有效绿灯时间,针对模糊控制模型中隶属度函数优化的问题提出了利用遗传算法进行模糊控制模型中隶属度函数的优化模型,确定了遗传算法各类参数的计算方法,通过与普通多层模糊控制模型仿真的比较,结果表明本文提出的基于遗传算法的多层模糊控制模型具有较好的控制效果.     

一种基于PID论域自调整的模糊控制方法

针对以误差、误差的微分和误差的积分组成的线性函数作为输入的模糊控制器存在着模糊推理机规则数取决于单变量的简单划分和控制器设计的自由度减小等因素，在规则不变的情况下，采用了控制器的论域随输入的变化而自调整的策略．对大时延被控对象的数值仿真和误差泛函积分评价指标表明，所提出的论域自调整的模糊控制器比现有控制器具有更好的动静态性能．     

基于参数自调整模糊控制的交流伺服系统

设计了一种自调整模糊控制器。根据模糊控制器输入变量的大小调整模糊控制器的参数和输入变量的权重，从而自动地调整了模糊控制器规则。我们把这种自调整模糊控制器引入交流伺服系统中，作为系统速度的调节器。实验表明，这种方法不仅可以提高一般模糊控制的动、静态性能，而且具有四控制不可达到的强鲁捧性。     

基于脉冲响应的预测控制算法及仿真

针对复杂工业过程不确定性、变量间的耦合性、非线性等特点,介绍了对模型要求低、在线计算方便、综合控制质量高的一类新型计算机控制算法--预测控制方法,并进行了仿真,仿真结果表明预测控制算法的控制效果远远优于PID控制算法,有很好的应用前景.     

基于云模型的自学习进化算法

结合进化论和遗传理论的最新进展,提出基于学习算子的自学习进化算法;并将正态云模型引入进化过程中,提出云学习算子和基于云学习算子的自学习进化算法．最后的仿真实验表明,该算法具有精度高、收敛速度快等优点,能在很大程度上解决了现存进化算法的低效问题．     

基于路径的算法求解考虑排放的交通分配模型

分析了非可加路径费用的交通分配问题, 考虑了排放对传统交通分配模型的影响, 在Venigalla等研究基础上, 给出了在不同发动机启动模式下考虑排放的交通分配模型, 并采用基于路径的梯度投影算法(GP)和非集计的单纯分解算法(DSD)进行模型求解。数值验证结果表明: GP所占的CPU时间大致为DSD的1/25, 所使用的路径为DSD的1/5, 这两种基于路径的算法得出数值最优解的收敛速度比基于Frank-Wolfe(FW)的算法要快, 适用于求解大规模非可加路径费用的交通分配问题。     

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．     

新型智能控制系统研究

本文从实际应用的高度出发，基于传统控制方法和智能控制思想，提出了一种新型智能控制（ＩＣ）结构，并应用小增益定量为闭环自学习智能控制系统建立了稳定性分析，给出了ｌ＾∞稳定性结果。该控制器已成功地应用于一温湿度自动控制系统，效果良好。     

基于Simulink的单级倒立摆仿真对比

为了实现对单级倒立摆非线性不稳定系统的稳定控制,采用极点配置和模糊控制理论中的T-S模糊模型两种方法建立倒立摆系统的状态方程模型,并进行了状态反馈控制器和模糊控制器的设计.通过Simulink对倒立摆系统进行了建模仿真和对系统控制效果的分析,结果表明:这两种模型均解决了非线性系统问题,实现了对单级倒立摆的稳定控制,并且结构简单,稳定性和快速性很好,对于其它非线性不稳定系统的控制提供了一种有效的途径.     

基于模糊控制策略的PHEV仿真研究

针对并联式混合动力汽车,在电辅控制策略的基础上设计一种基于模糊逻辑推理的动力分配控制策略。将其模型嵌入仿真软件ADVISOR中,在CYC_EUDC循环道路工况下进行仿真计算。仿真结果表明:与电辅控制策略相比,采用模糊逻辑控制策略的混合动力电动汽车具有较好的经济性、排放性、鲁棒性,能够使发动机尽量集中工作在优化工作曲线附近,并保证电池SOC在较小的范围内变化。     

基于模糊控制技术的汽车制动稳定性仿真研究

针对汽车在转弯制动时出现的制动距离过长和侧向路径偏离状况,提出了利用两侧轮胎制动力差产生的横摆力矩控制汽车侧向路径偏离的控制策略,设计了模糊控制器.仿真研究表明,利用所提出的横摆力矩模糊控制策略能减少汽车在弯道路段制动时的侧向路径偏离距离,使汽车在制动时能保持预期轨迹,提高了汽车的制动安全性和稳定性.     

基于Fuzzy-PID组合智能控制理论的船用锅炉水位仿真研究

船用锅炉是决定船舶航运安全稳定的重要因素。其蒸汽、压力、温度这些非常重要的控制量与汽包水位有着密切的联系。利用模糊控制理论设计锅炉水位模糊控制系统和传统PID控制器优势互补,并应用MATLAB软件对该控制系统进行验证,仿真结果表明该系统对锅炉水位可实现实时最佳控制。     

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.     

基于模糊决策跟驰理论的计算机仿真

对于车辆跟驰过程中模糊的、不确定性的、难以进行精确数学描述的行为过程,探讨采用模糊控制来实现。面对交通系统的诸多影响因素,寻找最优解决方案解决各种交通问题,在现实交通环境中难以实现,应用计算机技术进行交通仿真。利用计算机仿真技术,结合模糊控制规则给出高速公路上车辆跟驰行为的一种仿真,仿真结果表明,用模糊推理模拟驾驶员的行为是可行的,并且通过模糊推理控制后车的速度,后车能够以安全距离跟随前车安全行驶。