基于优化模糊神经网络控制的加热炉应用

针对加热炉具有大惯性和纯滞后性,提出优化模糊神经网络控制。该控制将模糊逻辑推理与神经网络控制技术融合,同时利用遗传算法优化隶属度函数,采用误差反向传播学习算法在线调节神经网络权值,提高了控制器的稳定性、鲁棒性和适应性。仿真结果证实了控制器的有效性。     

基于遗传算法的模糊控制器参数优化

针对非线性量化因子模糊控制器的参数对系统性能影响和参数间的相互制约,提出了一种基于遗传算法的参数整定与优化方法,并进行了仿真研究。仿真结果表明通过该方法寻优的系统具有更好的响应速度和控制精度；当对象结构或参数发生变化时,非线性量化因子模糊控制器可以重新整定参数,以保持良好的控制效果,具有很强的鲁棒性。     

锅炉汽包水位模糊RBF自适应控制

针对汽包水位常规的PID控制方式,采用了一种模糊神经网络智能控制器,该控制器结合了模糊控制与神经网络学习能力强的特点,将2种智能控制相结合,在线调整控制器参数,整定出一组优化的控制器参数。仿真结果表明此控制器显著地改善了汽包水位的动态性能和稳定性能。     

一种克服大滞后的新方法—模糊自适控制器

本文以模糊集合理论为基础,采用相平面分析法,针对难以建立数学模型且含有大时滞系统设计了一种自适应模糊控制器,同时讨论了参数的具体设计方法,简化了已有的控制算法,使存储量大大降低,从而为具体应用奠定了基础。这种控制器具有控制算法简单,整定时间短,稳定性及自适应能力强,抗干扰性能好等优点。计算机仿真证明了本算法的正确性,又通过模拟试验进一步讨论了控制器的具体实现问题,并给出了良好的反应曲线。进一步又将模型引入了自适应模糊控制器中,依据新定义的性能指标,可以实现参考模型自适应控制及最速控制等,仿真结果表明,这种控制器具有良好的性能,为大时滞系统的研究提供了一新的途陉。     

免疫遗传算法在电压优化与治理中的研究与应用

随着电网规模的扩大和电压等级的丰富,进行电压优化与治理是非常必要的。文章首先提出基于多手段综合运用的电压优化模型,该模型覆盖网源各环节,追求以最小的新增无功来实现电压合格率的提升;其次以免疫遗传算法的理论为依托,就免疫遗传算法应用于电压优化模型的求解进行算法设计;最后将研究内容经由改进的Ward-Hale 6节点系统的验证。结果表明,免疫遗传算法具有良好的收敛性和鲁棒性,能有效解决多维组合问题的寻优,可在电力系统电压优化和治理领域予以推广。     

反光镜系统稳像技术研究

根据长焦距航空相机反光镜稳像平台的构成,采用传统的PID参数整定方法难以达到延时少、性能指标高的控制精度要求,为此提出基于遗传算法的PID控制器参数整定方法。通过系统性能分析,对反光镜稳像平台的控制系统进行设计,运用Matlab/Simulink工具箱进行仿真,结果证明了有关理论的正确性。     

CMAC与非线性PID复合控制器在机器人中的应用

针对工业机器人是一个复杂的非线性■强耦合■多变量的动态系统,提出了CMAC与非线性PID复合控制器设计。该控制器由非线性PID反馈和CMAC前馈2部分构成,可消除初始输出力矩过大的弊端。采用非线性PID控制器替代经典PID控制器,因非线性积分环节可以随误差的变化进行调整,从而可以提高其自适应性和鲁棒性。CMAC学习速度快,网络收敛所需的训练次数少,可有效地用于机器人实时在线控制。仿真结果表明该设计方法具有有效性和可行性。     

基于模糊逻辑的模糊控制系统设计方法与研究

本文给出了单输入单输出系统的模糊控制系统设计方法，设计出适合该模型的模糊控制器，通过计算机数字控制可取代人工手动控制，实现了单输入单输出系统的模糊控制。     

供应链分销系统的自适应库存控制

市场环境的动态性使得采取一种固定的库存策略难以适应需求的不确定性,本文借鉴自适应控制领域自校正控制的方法,提出了能够适应动态市场需求的分销系统库存自适应控制方法。分析了自适应评价方法在供应链分销系统库存控制中的应用原理,说明了系统辨识神经网络、自适应评价模块和神经网络控制器的作用。以一个简单分销系统为例设计了神经网络自适应库存控制的实现方式,并通过仿真试验证明了神经网络自适应库存控制方法优于固定库存优化策略如线性规划或遗传算法。     

基于车辆通过频率的智能交通控制器研究

通过环形线圈来测定车辆在行驶过程中实时通过的频率,从而判定某一条支线道路上车流量的多少。通过车辆采集卡把由环形线圈采集到的脉冲数据传输到FPGA(field programmable gate array),运用模糊控制技术,设计了一种基于车辆通过频率的单交叉口多相位的交通自适应控制策略,通过FPGA技术进行设计并仿真,仿真结果表明,采用模糊控制所设计的智能交通控制器能有效缩短运行周期,减少车辆排队长度。     

求解Jop-shop调度问题的一种新方法

车间调度问题是制造系统理论研究的基础问题之一。针对Job-shop问题,通过使用新的遗传算法求解。使用了基于工序的编码方法和GT算法进行解码,来产生初始种群。通过对比测试,该算法可以产生较为优秀的初始种群。为了避免产生非法染色体,提升算法运行效率,采用了单亲交叉遗传算子。基准问题的仿真实验结果表明,提出的遗传算法可行。     

智能控制节电器

该智能节电器专门针对风机、水泵、压缩机、压铸机、冷气机和大型商用中央空调等变转矩类负载而研制。其是利用相控移位技术、神经网络模糊识辨技术,采用独特的矢量控制方式而开发的节能产品。该产品用16位微电脑控制器和专项电能处理软     

基于T-S模型的一类时滞非线性系统模型预测控制

针对具有状态时滞特性的非线性离散系统,利用线性矩阵不等式的方法和Lyapunov稳定性理论,研究了基于状态反馈的非线性系统模型预测控制问题。基于T-S模糊模型对非线性离散系统进行描述并给出一种"min-max"预测控制算法,采用模型预测控制与模糊理论相结合的方法,利用平行分布补偿的原理,通过在每一个采样时刻优化无穷时域的性能指标,来求解在范数有界条件下相应的状态反馈控制律,讨论了预测控制器的设计问题,分析了此设计问题的可解性,给出了状态反馈控制器基于线性矩阵不等式的设计算法,保证了系统的稳定性,通过仿真实例证明了所提控制算法的有效性及系统的稳定性。该方法能够在化工、冶金、机械等具有时滞特性的工业生产过程中得到很好的应用。     

基于模糊PID的压缩机转子变频调速仿真研究

为了能够提高压缩机转子变频调速的有效性,将PID控制技术融入到了压缩机转子变频调速系统的控制之中,从而能够节约能源,提高压缩机的使用效率。首先分析了气体压缩机变频调速系统的基本原理;其次,设计了模糊PID控制系统的架构;最后,进行了基于模糊PID技术的气体压缩机转子变频调速仿真研究,仿真结果表明,该方法可以提高压缩机变频调速系统的有效性。     

基于自适应模糊PID控制的中央空调冷冻水系统仿真研究

定风量空调系统的调节是通过调节冷冻水流量实现的,建立了各个部件的数学模型,通过调节水泵转速来调节冷冻水流量。由于空调系统参数的时变性,常规PID控制存在局限性,本文建立自适应模糊PID控制器,并与常规PID控制器进行比较,表明自适应模糊PID控制调节效果更好,简单易行。     

基于Matlab\Simulink对半主动悬架的Fuzzy-PID控制仿真研究

建立了2自由度1/4半主动悬架的数学模型,采用模糊控制和PID联合使用的模糊PID控制方法,利用Matlab\Simulink对半主动悬架模型的各平顺性指标做了仿真分析,由仿真分析得出模糊PID控制方法可以有效地提高操作稳定性和行驶平顺性,并验证了模糊PID控制具有较好的自适应能力。     

合成氨氢氮比微机控制系统的研究

该项目是河北科技大学承担的河北省科委科研项目（项目编号96213431）,于1998年7月通过了省科委组织的技术鉴定。鉴定委员会一致认为,本项技术研究在间歇式制气的中小型化肥厂H2／N2控制技术方面居国内领先水平。H2／N2是合成氨厂最重要的工艺参数之一,但是H2／N2控制难度极大,控制好了产生的经济效益也大。该成果的技术要点：1）应用神经网络与模糊技术相结合的理论,将具有神经网络功能的专家系统应用于氢氮比控制;2）系统采用3个并行模糊控制器,2个超驰调节器和1个神经网络自学习机构的控制方案,神经网络学习机构具有联想功能…     

基于极点配置算法的列车横向半主动悬挂自适应PID控制系统设计

为了使PID控制器具备自适应能力,以适应列车受到外部环境扰动时产生的结构参数变化,使用了增量式数字PID控制器,将PID控制器与极点配置控制算法结合,利用极点配置算法在线实时优化kP,kI,kD参数,设计了自适应极点配置PID控制器,实现了kP,kI,kD参数的自动校正。最后给出基于极点配置自适应PID的高速列车半主动悬挂控制系统的设计方案,利用MATLABSimulink搭建仿真平台并进行仿真。仿真结果表明:基于极点配置算法的列车半主动悬挂自适应PID控制系统能够有效降低列车横向振动。     

模糊解耦控制器设计及应用

针对串联解耦控制鲁棒性较差的问题,提出了模糊解耦控制方案,并将此方法应用于青霉素结晶过程的控制中,仿真结果表明该方案简单、易行,鲁棒性得到了提高。     

脉冲电源在油田采出水处理标准化设计中的应用探讨

油田采出废水经过沉降分离、精细过滤后仍含有多种有机物, 成份复杂.在标准化设计中,应用脉冲电解方法, 以PIC16F877单片机为核心,实现对脉冲电源系统的控制,从而对油田采出水进行处理.由于被控制对象模型的非线性和不确定性,采用了模糊PID控制器.利用模糊推理在线整定PID控制器的3个参数KP、KI、KD, 其Matlab和现场运行结果表明,该控制系统具有较高的控制精度和较好的稳定性,处理含油废水效果显著.