自主导航小车(AGV)轨迹跟踪的模糊预测控制

针对非完整约束的轮式移动机器人WMR轨迹跟踪问题,以差速驱动式轮式移动机器人XAUT.AGV100为研究对象,对WMR的运动控制问题作了进一步的研究。本文在分析现有移动机器人运动控制方法的基础上,充分利用模糊控制和预测控制的优点,将模糊控制的思想引入到预测控制中,设计了模糊预测控制算法,并采用此方法控制自主导航小车AGV以提高其轨迹跟踪的快速性和运动的平稳性。理论仿真分析和实验研究均证明,采用所设计的模糊预测方法控制AGV,可有效提高AGV轨迹跟踪的快速性和运动平衡性。

新型模糊预测控制及其在列车自动运行过程中的应用

此文提出了一种新型模糊预测控制（ＮＦＰＣ）算法，并把它用于列车自动运行过程（ＡＴＯ）的计算机仿真。既有的ＡＴＯ系统通常使用常规控制方法（如ＰＩＤ控制）跟踪既定的列车速度模式，在简要分析其缺陷的基础上，提出了采用ＮＦＰＣ的新型ＡＴＯ系统方案。ＮＦＰＣ实质上是模糊决策和预测控制方法的有机结合，其中采用模糊逻辑来实现被控过程／对象的逆动态特性，并在控制算法设计中引入了预测思想。另外还以ＡＴＯ过程为背景，针对ＮＦＰＣ算法做了仿真研究，仿真结果初步表明了ＮＦＰＣ算法的有效性。

感应电机模糊预测控制策略的研究

在感应电机IM(Induction Motor)的控制中,电阻、电抗等参数对转速控制产生较大的误差影响,从而影响控制精度和动态响应速度。基于感应电机的数学模型,将模糊逻辑系统引入预测控制。针对异步电机的强耦合特性,提出模糊模糊预测控制的方法,并用模糊预测控制的方法设计了高性能的转速控制器。并借助DSP实验平台,将系统模型下载到实时硬件中进行在线仿真,实验结果表明,所设计的控制器在提高速度控制的快速性和抗干扰能力上得到满意的效果。

基于模糊预测控制的高速列车速度控制研究

为了提高高速列车速度控制的跟踪精度,文章在分析了列车牵引制动系统的基础上,以CRH2-300数据为例计算了列车牵引制动的理想运行曲线,并对模糊控制、预测控制,经典的PID控制以及模糊预测控制的阶跃响应作了对比分析,将模糊控制的快速响应能力并能尽快的达到稳态的特点和预测控制能够提前预测的优点相结合设计了适合高速列车的模糊预测控制器,控制高速列车跟踪理想运行曲线;仿真结果表明,该控制器能够很好的跟踪目标曲线,满足误差小、精度高的要求。

铅锌烧结过程烧穿点的模糊预测控制方法

针对具有时滞、非线性、不确定等特性的铅锌密闭鼓风烧结过程,提出一种烧穿点的模糊预测控制方法。首先,基于台车速度和烧穿点之间的分段线性化关系,建立烧穿点的模糊T-S模型。然后,采用动态线性化方法获得烧穿点的全局模型,并在此基础上进行模型预测控制器设计,以实现烧穿点的模糊预测控制。最后,采用烧结生产历史数据,对模糊预测控制方法进行了仿真和实验研究。结果表明:模糊T-S模型能有效抑制垂直燃烧速度不确定性的影响,具有较高的辨识精度,能够满足工业现场生产指导的需要;此外,烧穿点的模糊预测控制方法比单纯的模糊控制调节时间短、超调量小,能快速有效地响应烧穿点的变化,具有一定的应用价值。

神经-模糊预测控制算法及其在碱回收炉中的应用

利用神经 模糊系统建立了碱回收炉的动态模型 ,规则结论部分采用线性ARMA模型 ,并将此神经 模糊系统与广义预测控制算法相结合 ,以此为基础开发了碱回收炉的优化控制系统 。

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 。

锅炉燃烧系统的模糊预测控制

将模糊控制和预测控制相结合,提出了一种新型的模糊预测控制方案,应用于非线性、大延迟、强耦合的锅炉燃烧系统中,并运用风/煤比模糊自寻优控制方法来提高锅炉燃烧的效率。通过仿真实验,结果表明该方案的适应性和鲁棒性都很强,具有很大的工程实用价值。

基于模糊预测控制的ATP系统建模与仿真

近年来我国城市轨道交通发展迅速,但其设备主要依靠进口,其中轨道交通的自动控制系统为国产化难点之一。鉴于列车运行的复杂、多目标、大滞后和非线性的特点,采用传统的控制方法难以达到高品质的控制要求。此文借鉴复杂过程控制领域的模糊预测控制原理,对于列车自动控制系统(ATC)的子系统——列车自动防护系统(ATP)进行建模和仿真,模型包括预测和模糊多目标优化两部分,最后给出算法的基本原理,以详细阐述该模型。经过仿真测试,测试结果证明了模型的正确性。

模糊预测控制算法

模糊预测控制 (FPC)是近年来发展起来的新型控制算法 ,是模糊控制与预测控制相结合的产物。文章在预测控制的模型预测、滚动优化、反馈校正机理下 ,对模糊预测控制模型及其优化控制算法作了归纳 。

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，可以进一步提高控制性能。

双模模糊预测控制在水泥回转窑生料系统中的应用研究

针对水泥回转窑的工艺特点,研究了适合大惯性、滞后等特点的典型工业对象的模糊预测控制算法,具有模糊控制和预测控制的特点,并引入双模功能,有较强的跟踪与抗干扰能力。算法已成功应用在水泥窑生料系统,现场运行结果表明该算法简捷实用,控制效果优于传统的PID控制。

基于神经网络的模糊预测控制及其应用

应用模糊控制的逻辑推理性能 ,借助神经网络的学习能力 ,提出了一种模糊神经网络预测控制模型。利用该模型对发酵过程的预测控制 ,实验曲线表明 。

基于混沌神经网络模型的模糊预测控制及应用

由于混沌时间序列内部确定的规律性,其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性。为此,本文根据非线性、大时滞系统的时间序列及所得的Lyapunov指数规律,计算出系统的饱和嵌入维数和可预报尺度。并以此为指导,采用混沌神经网络重构混沌时间序列相空间,该混沌神经网络即便在网络输入不完整或发生变异的情况下,仍能对系统作高精度预测。在此基础上,又将预测模型与模糊控制相结合,提出了一种新型的模糊预测控制决策,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。将该控制应用在单元机组负荷控制中,仿真表明该控制具有实时性、容错性和鲁棒性。

基于修正CPN模型的模糊预测控制

本文通过修正 CPN模型 ,提出了一种模糊多步预测控制算法。该修正模型采取竞争输出方式 ,具有局部表示特性。在线学习 ,只需调整少量参数 ,所以学习速率快 ,可在线自组织建模。基于修正模型推导出的控制算法 ,简单 ,具有在线自适应性 ,适于解决非线性时滞问题。仿真结果证明了算法的有效性。

基于模糊预测控制技术的注汽锅炉干度控制系统

为了实现对注汽锅炉干度的高质量控制,设计了一个基于模糊预测控制的干度控制系统,该系统通过对历史数据的自适应学习获得初始预测模型,并采用误差反向传播学习算法对模型参数进行优化,然后根据模型输出得出控制律,实现对干度的调节,因而具有较强的鲁棒性和自适应能力。实际应用表明,系统具有良好的控制效果。

锅炉汽包水位的模糊预测控制

针对锅炉汽包水位的强非线性及虚假水位现象,研究了基于模糊模型的预测控制方案.在模糊建模中,采用模糊聚类法求取规则前提部分模糊集合的隶属函数,采用相似性算法清除冗余模糊集合,以获得规则简化、具有良好逼近能力的模糊模型.为了解决非凸优化问题,采用遗传算法进行目标函数优化;结合预测控制的特点,设计了适合于预测控制的遗传算法.试验结果证明了该方案是有效的.

基于有序神经网络的神经模糊预测控制

本文使用有序神经网络和改进的模糊控制器构成了一种新型的神经模糊预测控制方法。有序网络学习速度快 ,所需神经元数目少。用事先训练好的有序网络代替传统的预测模型 ,以期增强输出预测的准确性 ;同时 ,用一种改进的模糊控制器代替原有的PID控制器 ,增强系统的鲁棒性。仿真结果表明 。

神经-模糊预测控制算法及应用

提出了一种新的神经 -模糊系统 ,结构上分为六层 ,包括一个输入层、一个输出层和四层隐层 .该系统规则的结论部分采用线性 ARX模型 ,训练方法结合最小二乘法与 BP算法 .将此神经 -模糊系统与广义预测控制算法相结合 ,形成一种神经 -模糊预测控制算法 .用一个具有三条规则的神经 -模糊系统建立某大型纸浆厂碱回收炉的模型 ,并应用神经 -模糊预测控制算法进行控制 ,结果显示神经 -模糊预测控制算法性能优良 。

模糊预测控制与模糊控制技术在水泥工业中的应用

针对水泥回转窑的工艺特点,研究了适合具有大惯性、滞后、时变、非线性等特点的控制对象的模糊控制和模糊预测控制算法,并成功应用在水泥窑分解炉系统,现场运行结果表明算法简捷实用,控制效果优于传统的PID控制。