基于行为建模的机器人混合模糊-神经控制方法

本文提出了一种设计机器人模糊－神经控制器的新方法。因为模糊逻辑控制器的控制信号是由系统的响应行为而不是由其分析模型决定的，所以机器人的开环响应可以用一系列二阶系统来描述。然后，用Ｎｅｌｄｅｒ－Ｍｅａｄ单纯形算法离线优化与该系统相关的模糊逻辑控制器的参数，并用人工神经网络来训练开环响应与这些优化了的参数之间的匹配关系。该方法的优点在于当它用于设计模糊－神经控制器时，在自适应过程中不必考虑收敛问题     

预给定PID算法温度控制系统

提出了预给定ＰＩＤ控制算法，并将其应用于温度控制系统中，实验结果表明，在温度上升阶段基本无超调，在所设定的温度曲线拐点外无冲击，系统具有调节时间短，稳定性能好等优点，提高了系统的控制性能。     

基于内模原理的简单PID自校正预测控制器

论述了PID自校正预测控制器的一种简单设计方法。其主要内容有：内模控制原理；基于内模原理构成d步超前预测控来］器；根据d步超前预测信号，设计了PID自校正预测控制器。仿真结果表明：这种控制技术是有效的。     

可控串补多目标控制研究

可控串补暂态稳定控制，既要抑制功角第一摆，又要快速阻尼系统故障后的功率振荡，这是一个多目标控制问题。文中提出了基于Ｔ－Ｓ（Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ）模型的可控串补模糊控制策略，充分考虑了可控串补装置的非线性，并结合了线性最优控制理论和专家知识。该模糊控制器相当于自适应变增益的线性最优控制器，能满足系统多目标控制的要求。数字仿真表明，该模糊控制策略在暂稳控制中优于其它常规控制方式（ＰＩ控制，ｂａｎｇ－ｂａｎｇ控制，线性最优控制）。     

空调器模糊控制的研究

针对目前家用空调器研制上的热点问题，即变频式模糊控制空调器的研究，提出了变频式空调器压缩机的模糊控制规律．对以ＭＣ６８０５Ｒ３单片机为核心组成的模糊控制器做了概括说明，编制了模糊推理程序．利用仿真程序，验证了模糊规则的实用性，并给出了仿真结果．     

利用Walsh函数设计PID控制器

以Ｗａｌｓｈ函数为基础．提出了一种模拟量ＰＩＤ控制器参数整定方法．在已知对象开环传递函数的前提下、依据希望的参考响应曲线一次设计出最佳ＰＩＤ三个参数值．该方法简单实用．     

增量式模糊控制与模糊系统的稳定性

本文介绍了增量式模糊控制（ＩＦＣ）的原理与设计思想，指出ＩＦＣ是ＦＣ系统实现渐近稳定控制的有效方法。文中运用模糊增量、隶属度增量及模糊目标的可达性概念，给出一种模糊变量的动态描述，并且给出了能与传统李雅普诺夫稳定性定义相一致的ＦＣ系统稳定性的统一定义     

一种基于闭环响应的加权PID参数自整定方法

通过系统的闭环响应曲线辨识系统的临界参数及标称参数，按Ｚｅｉｇｌｅｒ－Ｎｉｃｈｏｌｓ法和人的经验自整定加权ＰＩＤ控制器的参数及加权系数，得到一种智能的自整定方法。     

模糊控制图及其应用

给出了模糊控制图，克服了传统控制图的突变之缺点．应用实例表明ｐ图要比传统的ｐ图更灵敏．     

自校正模糊控制器的设计

综合Ｍ．ＳＵＧＥＮＯ和Ｇ．Ｔ．ＫＡＧ的设计思想，提出了利用控制作用模式化方程设计自校正模糊控制器的方法，系统地介绍了自校正模糊控制器的结构、控制算法分析及状态变量量论域参数的自校正算法，同时给出了有关数字仿真结果，数字仿真结果表明，自校正模糊控制器在响应速度、调节时间和稳态精度这几个个品质参数上基本达到了常规ＰＩＤ优化控制的效果，且比常规ＰＩＤ控制具有更强的适应性，尤其是精神数学模型未知或被控对象