一类时滞系统的Fuzzy-PI-Smith控制方法

为了解决Smith预估器当系统参数发生变化时鲁棒性差的缺点,将Fuzzy控制器和Smith预估器二者结合起来,并在模糊控制器中加入PI控制器来消除系统的稳态误差,从而给出了一类时滞系统的Fuzzy-PI-Smith控制方法。通过仿真研究可以看出,设计的控制器具有较好的稳态和动态性能。     

模糊预测控制的实现形式

对模糊预测控制的实现形式进行了论述和分析。指出预测控制和模糊控制是复杂系统的两种控制策略,预测和模糊集合理论结合在一起,相互促进,可以进一步提高性能,文末对模糊预测控制进行了展望。     

一种模糊神经网络自适应预测控制方案的研究

在过程控制中,由于被控对象常具有非线性、不确定性及参数时变等复杂因素,难以建立精确的数学模型,从而直接影响了控制效果,提出了一种模糊神经网络自适应预测控制议案,对学习公式进行了理论指导,并结合误差补偿以提高预测控制的精度,仿真实验表明,该算法可实现模糊控制和神经网络的优势互补,对非线性复杂系统具有良好的控制性能。     

一类混沌系统的模糊自适应控制

模糊控制器具有设计简单,适用于非线性系统和鲁棒性的特点,在工程实践中有广泛的应用。本文针对单输入一单输出的非线性混沌系统,提出了一种新的模糊自适应控制方法。此方法中,用两个模糊逻辑系统逼近两个未知函数,并根据跟踪误差来定义参考误差,再根据前一步参考误差来修正两个模糊逻辑系统的输入,以此对逼近误差进行补偿。该方法不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛于原点或原点的一个小领域内。     

基于模糊神经网络的大时滞系统的预测控制

工业生产过程中常有大时滞存在,用传统控制方法不能获得满意的控制效果。为解决这个问题,本文提出了基于模糊预测的模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks)控制器,根据过程的动态变化实施控制器的在线调整,仿真和实践都表明了该控制方案的优越性。     

一类时滞离散模糊切换系统的H∞控制

研究了一类时滞离散模糊切换系统的H∞控制问题.基于模糊Lyapumov-Krasovekli函数,应用并行部分补偿算法,设计了使模糊系统全局渐近稳定的控制器,提出并证明了一个新的判别闭环一类离散时滞模糊切换系统H∞渐近稳定的充分条件.     

一类非线性系统的模糊滑模控制

对一类不确定非线性系统，提出了一种基于模糊逻辑的连续滑模变结构设计方法。由于使用模糊逻辑控制，平滑了切换信号，避免了滑模控制所固有的颤动现象。仿真结果表明，文中所提出的控制方法，对模型不确定性和外来扰动具有较强的鲁棒性。     

一类大时滞过程的内模预测控制

基于内模预测控制结构 ,讨论了一类大时滞过程内模控制系统的设计方法与步骤。通过对 2种常用过程模型的实例设计与仿真 ,研究了各参数不匹配时系统的动态特性 ,给出了如何合理调整可实现因子参数的方法 ,使模型失配时 ,系统具有满意的动态特性。仿真研究表明 ,大时滞过程的内模控制具有一定的鲁棒性 ,且结构简单、易于设计与调试 ,从而有一定的应用价值。     

一类时滞多变量连续系统的广义预测控制

针对多变量连续时间广义预测控制提出了一种新的时滞解决方案及其参数递推计算方法(MDCGPC).在多变量子子模型的基础上采用时滞预测机制,通过参数恒等式变换,将时滞补偿环节引入到预测输出中,通过求解二次性能指标获得控制律的显式解.避免了模型时滞近似方法带来的误差和非最小相位特性,可以处理各路时滞不相同的情况,通过对参考轨迹的调节,可以具有一定的解耦能力.同时参数的递推计算方法简化了多项式数学运算的难度,减小了计算负荷和复杂性.仿真结果验证了所提出算法的有效性.     

一类非线性系统的广义预测控制

将广义预测控制应用于Hammerstein模型描述的非线性系统,得到了一类非线性系统的广义预测控制算法.仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性.     

温度预测模糊控制系统

将预测控制与模糊控制结合起来,形成一种预测模糊控制算法,并将该算法用于工业电阻炉的实时温度控制,获得了良好的控制效果。算法中,预测控制负责提高控制精度,模糊控制负责为实时控制提供预测模型未收敛时的控制量及模型收敛后的修正前控制量。     

加热炉燃烧系统残氧量的模糊预测控制

对于加热炉的燃烧自动控制系统，在采用双交叉限幅控制的基础上，为确保系统运行在最佳燃烧状态，引入了残氧量的模糊预测控制。     

模糊预测控制原理及其实现方法

模糊预测控制是近十几年发展起来的一类新型控制算法,是模糊控制与预测控制相结合的产物。本文从过程预测信息处理和模糊决策优化两个大方面,对现有模糊预测控制原理及其实现方法作一综述。     

高炉铁水含硅量的模糊预测函数控制

在高炉炼铁过程中,铁水含硅量既是衡量铁水质量的重要指标,也是表征高炉热状态的关键参数.设计了一种比较新颖的预测函数控制模型,计算了影响铁水含硅量变动的几个关键参数的时滞.通过所设计的预测函数控制模型确定了铁水含硅量与这些参数之间的近似函数关系,应用该函数就莱钢1号高炉所采集的数据对铁水含硅量进行了局部的预测控制,效果很好.     

离散非线性系统模糊双模预测控制算法

针对一般离散非线性系统,将模糊系统对非线性系统的逼近能力与预测控制算法相结合,提出一种基于模糊系统逼近的双模预测控制算法·在吸引域外,以模糊系统为预测模型计算控制量,并施加于实际系统;在吸引域内,切换至一个渐进稳定的线性控制器·在满足一定条件下,给出预测模型与非线性系统性能指标间的关系,分析了闭环系统的稳定性·最后以一个仿真例子说明了算法的有效性·     

步长自调整的预测模糊控制器的研究

在介绍灰色模型(GM)建模的基础上,把预测控制的思想引入到模糊控制器中。模糊控制器的两个输入变量为设定值,与灰色预测模型的输出值之间比较得到预测误差及其预测误差的变化率。并根据过程状态提出了一种预测步长自调整的模糊决策机制,进一步改善系统的控制性能,即把由模糊决策器得到的预测步长作为灰色预测模型的一个输入来控制。仿真结果表明,该方法具有良好的控制性能和实用价值。     

Hammerstein-Wiener非线性系统的模糊预测控制

针对输入和输出受约束的Hammerstein-Wiener型非线性系统,提出一种基于T-s模糊模型的非线性预测控制算法,并用Lyapunov函数分析系统稳定性.通过建立T-S模糊模型,将预测控制器设计中的非线性优化问题转化为相应的线性优化问题;通过离线设计状态反馈控制律,在线实施符合条件的反馈控制律,极大程度地提高了在...     

一种递归模糊神经网络的广义预测控制方法

提出了一种递归模糊神经网络(RFNN),通过加入向量调节层,提高了网络对输入信息的处理能力。基于所设计的递归模糊神经网络,建立非线性系统的离散数学多步模糊预测模型,根据这一模型对系统的输出进行预测,然后利用预测控制算法得到相应的预测控制规律。仿真结果表明该方法具有较高的控制精度以及一定的抗干扰能力。     

流媒体传输的模糊自适应预测拥塞控制

为保证网络流媒体传输质量,在流媒体的传输中多采用有效的拥塞控制策略.本文给出了一种更有效的流媒体传输的拥塞控制算法.基于模糊算法给出了模拟的网络传输模型,采用能克服较大传输延时的预测控制解决缓存器的排队预报问题,采用自适应控制算法解决缓存器溢出问题.多种算法有机组合,解决了通过网络的流媒体传输.     

倒立摆系统的模糊控制方法

阐述了基于二级倒立摆的两种模糊控制方法，即模糊逻辑控制方法和分层模糊控制方法．模糊逻辑控制方法是将二级倒立摆系统的6个状态变量加权变化为两个参变量，再用模糊控制器实现稳定控制．而分层模糊控制是将状态变量分解为子系统，设计下层模糊控制器对其控制，上层模糊控制器负责整个系统的协调和管理，实现稳定控制．实验结果表明：分层模糊控制较模糊逻辑控制具有更好的控制效果．