Genetic algorithmcombined with immune mechanism and its application in skill fuzzy control

Automation of skill fuzzy control system is an important research aspect of fuzzy control fields. It＇s significant for those control instances consisted in production and people＇s daily life. But, how to control a system not movement or behavior rules but only relied on movement parameters, that problem still had not be resolved. This paper proposes a new method used a genetic algorithm based on immune mechanism to learn the degree of membership, at same time, simplifying the corresponding movement equation; its efficiency will be indicated by an example.

Performance and robustness analysis of a fuzzy-immune flow controller in ATM networks with time-varying multiple time-delays

For the Asynchronous Transfer Mode （ATM） networks with time-varying multiple time-delays, a more realistic model for the available bit rate （ABR） traffic class with explicit rate feedback is introduced. A fuzzy-immune controller is designed, which can adjust the rates of ABR on-line, overcome the bad effect caused by the saturation nonlinearity and satisfy the weighted fairness. Also, the sufficient condition that guarantees the stability of the closed-loop system with a fuzzy-immune controller is presented in theory for the first time. The algorithm exhibits good performance, and most importantly, has a solid theoretical foundation and can be implemented in practice easily. Simulation results show that the control system is rapid, adaptive, robust, and meanwhile, the quality of service （QoS） is guaranteed.

长峰波海浪影响下的船舶减摇鳍fuzzy-immune控制策略

船舶航行时,受到风浪影响产生的横摇运动会使船体摇晃。当倾斜角偏大,对于船体稳定性和安全性影响较大。减摇鳍控制技术上传统PID不具备自整定的能力,缺乏在不同海况下的适应性及调节能力,减摇作用与控制效果较差。将模糊控制与PID相结合,同时引入免疫调节,优化PID控制参数,免疫控制能形成有效的反馈,结合模糊和免疫二者优点,设计减摇鳍模糊免疫控制系统,并在Matlab中进行了仿真。结果表明,fuzzy-immune对海浪影响下的船舶横摇有很好减摇控制效果。

HPSO-based fuzzy neural network control for AUV

A fuzzy neural network controller for underwater vehicles has many parameters difficult to tune manually. To reduce the numerous work and subjective uncertainties in manual adjustments, a hybrid particle swarm optimization （HPSO） algorithm based on immune theory and nonlinear decreasing inertia weight （NDIW） strategy is proposed. Owing to the restraint factor and NDIW strategy, an HPSO algorithm can effectively prevent premature convergence and keep balance between global and local searching abilities. Meanwhile, the algorithm maintains the ability of handling multimodal and multidimensional problems. The HPSO algorithm has the fastest convergence velocity and finds the best solutions compared to GA, IGA, and basic PSO algorithm in simulation experiments. Experimental results on the AUV simulation platform show that HPSO-based controllers perform well and have strong abilities against current disturbance. It can thus be concluded that the proposed algorithm is feasible for application to AUVs.

基于辐射能信号的火电厂直热式电炉温度控制方法研究

传统电炉温度控制方法存在控制稳定性较差、响应时间较慢等不足,影响了生产产品的质量,为此提出基于辐射能信号的火电厂直热式电炉温度控制方法研究。首先计算辐射能信号和炉内燃烧率,由此为基础,利用火焰彩色辐射图像处理技术获取的辐射能信息,对辐射能信号展开检测;其次以辐射能信号为中间变量,分析直热式电炉温度变化情况,获取温度变化状态;最后采用基于模糊免疫自适应算法的PID控制器,实现火电厂直热式电炉温度的有效控制。实验结果表明,所提方法在保障电炉温度控制稳定性的前提下,控制能力和抗干扰性能较好,具有较高的温度控制精度和效率。

基于模糊免疫算法和PLC的永磁直驱风电系统变桨增益控制方法

为保证永磁直驱风电系统的可靠、稳定运行,提出基于模糊免疫算法和可编程逻辑控制器(PLC)的永磁直驱风电系统变桨增益控制方法。对永磁直驱风电系统运行气动特性进行了分析,确定风速对其气动特性的影响;以PLC控制器为核心,引入模糊比例-积分-微分(PID)控制算法,并在控制器中引入变增益因子形成增益控制参数;将发电机转速和功率作为该算法的输入量,实现叶尖速比和桨距角的自动调节。采用免疫算法对增益控制参数进行优化,以此提升模糊PID算法的动态性和静态性,保证了变桨增益控制效果。测试结果显示,该方法依据发电机转速和功率作为控制输入量较合理,有效控制风轮转速在1 r/min以内,功率变化范围在7.2~7.5 kW之间,风能利用能率在70%~80%之间,最大超调量为3.32%,控制效果良好。

基于FIPID的PST湿式离合器压力控制方法

拖拉机动力换挡过程中湿式离合器油压实际值与目标值存在偏差,在此采用模糊免疫PID(Fuzzy Immune PID,FIPID)控制方法,以便对离合器油压实现跟随控制。构建湿式离合器驱动执行机构的数学模型,设计湿式离合器的模糊免疫PID控制器,并基于MATLAB/Simulink和AMESim平台分别建立控制模型和液压模型,对接合过程进行仿真分析。仿真结果表明:在方波信号下,模糊免疫PID的动态响应时间仅为0.069 s,正弦信号下的稳态误差为±0.020 1 MPa,跟踪控制效果优于PID与模糊PID,实现了离合器压力的有效跟踪控制。在运输工况下,与PID和模糊PID相比,模糊免疫PID的最大冲击度分别降低43%、29%,滑摩功分别增大18%、2%。在犁耕工况下,与PID和模糊PID相比,模糊免疫PID的最大冲击度分别降低53%、38%,滑摩功分别增大4%、2%。

Application of Improved Fuzzy Immune PID Controller to Bending Control System

Based on the hydraulic bending control system,the electrohydraulic servo pressure control simulation model is built.Taking into account of the inadequacy of P-type immune feedback controller,an improved fuzzy immune PID controller is put forward.Drawing on immune feedback principle of biological immune system,the P-type immune feedback controller is connected with conventional PID controller in series and then in parallel with design fuzzy immune PID controller.The controller parameters can be adjusted on line by the rules of immune feedback controller and fuzzy controller.In order to gain the optimal parameters of the controller,the parameters of the controller are off-line optimized by the best multiple optimal model PSO algorithm.The simulation results indicate that the method has characteristics of small overshoot,short adjusting time and strong anti-interference ability and robustness.The quality of the strip shape can be further improved.

A Fuzzy-based Adaptive Genetic Algorithm and Its Case Study in Chemical Engineering

Considering that the performance of a genetic algorithm （GA） is affected by many factors and their rela-tionships are complex and hard to be described,a novel fuzzy-based adaptive genetic algorithm （FAGA） combined a new artificial immune system with fuzzy system theory is proposed due to the fact fuzzy theory can describe high complex problems.In FAGA,immune theory is used to improve the performance of selection operation.And,crossover probability and mutation probability are adjusted dynamically by fuzzy inferences,which are developed according to the heuristic fuzzy relationship between algorithm performances and control parameters.The experi-ments show that FAGA can efficiently overcome shortcomings of GA,i.e.,premature and slow,and obtain better results than two typical fuzzy GAs.Finally,FAGA was used for the parameters estimation of reaction kinetics model and the satisfactory result was obtained.

基于模糊免疫自适应PID的风力发电机励磁控制方法

由于进行风力发电机励磁控制的过程中没有考虑发电机内部状态变化以及非主要电路的控制作用,导致控制后的电压、电流与输出功率均不稳定,为此,提出基于模糊免疫自适应PID的风力发电机励磁控制方法。基于假设条件建立励磁系统模型,主要包含风力发电机数学模型、电压测量与比较单元的数学模型、移动触发与功率单元的数学模型3个部分。基于免疫反馈的原理,提出免疫PID控制器,设定控制规律,在此基础上,采用粒子群算法对控制器参数优化,包含待优化参数编码、适应度函数值评价和最优位置寻找3个部分,在优化后,实时调整控制器,从而实现风力发电机励磁控制。实验结果表明,所提方法控制后的电压、电流与输出功率均稳定,获得了较好的控制效果。

基于模糊自抗扰的索网天线容错振动控制研究

针对空间索网天线型面振动控制中部分作动器故障影响天线型面精度的问题,基于天线动力学模型设计一种模糊自抗扰容错控制方法。首先,建立天线型面的振动动力学模型,包括天线振动动力学模型、形状记忆合金作动器动力学模型和作动器故障模型。然后,设计模糊自抗扰控制容错振动控制方法,在作动器未发生故障的情况下,抑制天线型面的振动;在作动器发生故障的情况下,降低故障对天线型面精度的影响,实现容错控制。最后,对设计的容错控制算法进行仿真分析。仿真结果表明,模糊自抗扰容错控制方法不仅在作动器未发生故障时能将型面扰动降低93%,而且将三个作动器故障对型面精度的损失控制在4%。该天线型面振动容错控制方法对作动器故障干扰具有良好的适应性。

模糊免疫PI控制在PMSM中的应用

传统的比例-积分(PI)算法在永磁同步电机(PMSM)控制上会出现控制精度低、受外界干扰稳定性不高等问题,无法满足永磁同步电机对调速系统的精确控制。根据人工免疫理论,在原有的PI控制基础上加入模糊免疫算法,利用MATLAB搭建出模糊免疫PI控制器应用于PMSM控制系统中的速度环,利用仿真软件对传统PI控制器和模糊免疫PI控制器构建的控制器进行仿真,结果表明,采用模糊免疫PI控制器具有较快的响应速度,超调量相对较小,当控制器在受到外界干扰时,能够做出快速反馈并恢复稳定状态,其控制系统的性能优于常规PI控制。

自动化立体仓库堆垛机控制的优化设计

为解决自动化立体仓库堆垛机速度和位置控制所存在的问题,对自动化立体仓库堆垛机控制系统进行简单概述并对其现状进行分析。针对堆垛机速度控制方面存在的问题采用S型速度控制曲线解决;针对堆垛机位置控制方面的问题采用模糊免疫算法PID控制算法取代传统PID控制算法,并分别对优化效果进行验证。

变速变桨风力发电机组的桨距控制及载荷优化

讨论了大型变速变桨风电机组在额定风速以上如何减小系统超调量以及降低机组载荷。根据风电机组的强非线性特点,采用基于模糊免疫PID的桨距控制策略,以减小发电机转速波动,改善功率品质。针对风电机组的塔架前后和侧向振动以及传动链扭转振动,提出了桨距、转矩阻尼滤波和加速度反馈等控制方式。通过Bladed外部控制器模块编程并进行仿真,结果表明所提出的控制策略能够改善变桨距控制的动态特性,降低关键部位载荷。

模糊免疫PID控制在主汽温控制系统中的应用

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延和时变等特性, 传统的火电厂主汽温控制系统大多采用基于模型的常规PID串级控制方法。本文借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊推理逻辑可逼近非线性函数的特性, 提出将模糊免疫PID控制策略应用到火电厂主汽温控制系统中。仿真研究表明, 该方法的控制效果优于常规的PID控制, 能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质, 即使发生扰动时也具有较强的鲁棒性和自适应能力。

禽蛋孵化过程的混合智能控制

针对孵化系统具有强耦合、强干扰、大滞后的特点,提出一种混合智能控制算法。前级控制采用前馈补偿解耦控制算法以消除系统主要控制参数的耦合关系,后级控制根据被控制对象工况的不同,选用模糊免疫PID控制算法或模糊控制算法,实现了孵化过程中温度、湿度和含氧量的混合智能控制。实际运行结果验证了该控制算法的有效性。

基于遗传整定的永磁交流伺服系统模糊免疫PID控制器

提出了一种基于遗传整定的模糊免疫PID控制器,并将其应用于永磁交流伺服系统之中。该控制方法将生物免疫反馈机理与模糊控制相结合,由一个常规的PID控制器和一个免疫型比例控制器顺序串联实现,其中免疫比例控制器的非线性函数由模糊推理实现,PID及免疫比例控制器中的参数由遗传算法实现自寻优。利用功能强大的仿真工具Matlab/Simulink对交流伺服系统进行仿真,控制器算法简单,易于实现。结果表明,该控制方法具有响应速度快、鲁棒性强等优点,显著提高了系统性能。

基于模糊规则的无刷直流电机免疫PID控制

无刷直流电机(Brushless DC Motor,BLDCM)是一种多变量、非线性的控制系统,采用经典的PID控制难以得到满意的控制效果。本文提出了一种新型的基于模糊规则的免疫PID控制器用于无刷直流电机的转速控制中。这种免疫PID控制根据T细胞的生物免疫反馈机理,包括决定应答速度的激活环节和决定稳定效果的抑制环节。用模糊规则来逼近其中的抑制环节,并与PID结合补偿其控制偏差。系统采用双闭环控制,内环为电流环,外环为速度环。Matlab仿真表明,系统超调量小,速度响应快,而且速度响应受电机参数变化影响小,各种外界干扰也得到了很好的抑制,具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。通过以TI公司的TMS320F2812 DSP为基础进行的实验可以看出,较之传统PID控制,采用免疫PID控制在无刷直流电机的实时控制中取得了较好的实验效果,具有较好的动态和静态性能。

基于模糊免疫方法的次同步阻尼控制器设计

高压直流输电系统在一定条件下可能引发系统的次同步振荡。基于复数力矩系数原理与模糊免疫的方法设计了次同步阻尼控制器。该控制器检测到系统的次同步振荡信号后,能根据振荡情况对控制器参数进行自适应调整,整个控制器结构简单、稳定性强且易于工程实现。以2008年南方电网贵广Ⅱ直流系统为例,电磁暂态时域仿真结果表明了该方法应用于次同步阻尼控制器设计的有效性。

基于自适应模糊免疫PID的轧花自动控制系统

轧花自动控制是棉花加工过程自动化的重要环节,对棉花加工质量、产量等有着重要影响。以轧花机喂花辊的转速作为控制量,在含潮率、籽棉等级等因素发生变化时,通过调节喂花辊转速,来实时控制喂花量大小,以保持合适的籽棉卷的密度,来达到轧花自动控制的目的。根据轧花工艺特点,用模糊控制、免疫控制与传统PID控制相结合,设计了自适应模糊免疫PID控制系统来控制喂花辊的转速,通过实时修正PID参数来保持控制系统的稳定性。用Matlab对自适应模糊免疫PID、模糊免疫PID和自适应模糊PID 3种控制系统进行了仿真比较分析,同时对基于自适应模糊免疫PID控制的轧花实时运行数据进行了分析,仿真及运行结果表明所设计控制系统在轧花自动控制中是有效和可行的,其在稳定性、鲁棒性上比其他2种智能控制系统性能优越。该控制方法为轧花自动控制提供了一种新的控制策略。