板球系统的T-S模糊多变量控制方案

板球系统是一个典型的多变量、非线性控制对象 ,它是杆球系统的扩展 ,适合用以检验各种控制方案 .本文介绍了板球系统及其数学模型 ,就轨迹跟踪问题提出了基于 T- S模型的模糊多变量控制方案 ,并验证了这种控制方案能使系统全局渐进稳定 .仿真实验结果表明本文所采用的控制方案明显优于传统的 PD控制方案 .

基于直接推理的温室环境多变量模糊解耦控制

针对温室环境控制的特点 ,提出一种多变量模糊控制器解耦结构 ,介绍了控制系统硬件组成 ,给出了执行机构的模糊规则和编程步骤。系统采用直接推理进行软件在线规则推理 ,既便于模糊规则的修改 ,又减少推理时间和内存使用量。系统已成功应用于温室环境控制 ,检测结果证明 ,系统响应快 ,超调量小 ,稳态误差小 。

多变量模糊控制系统的前馈解耦

为实现多变量模糊控制系统的动态解耦,基于前馈解耦思想和神经网络理论,提出了一种多变量模糊控制系统解耦的新方法———模糊前馈解耦法.模糊控制器和解耦部分独立设计,解耦由两层神经网络实现,节点少,其活化函数采用分段线性函数.利用简化的学习算法,根据系统输出误差,在线调整网络权值,从而实现动态解耦而无需辨识被控对象的模型.该方法结构简单且计算量小,适于实时多变量过程控制.仿真证明了该方法的有效性.

采用多变量模糊控制的输电线路覆冰状态评估

目前架空输电线路在线监测系统中覆冰状态通过阈值方法进行评估,由于监测技术和理论模型的考虑因素有限等原因导致准确率较低。输电线路覆冰与微气象参数(如环境温度和相对湿度)的相关性较大。为提高输电线路覆冰状态评估准确率,以输电线路在线监测系统为基础,综合考虑系统的等效覆冰厚度、微气象参数以及覆冰持续时间等,提出了一种采用多变量模糊控制技术的输电线路覆冰状态评估方法,并建立了模糊推理规则。通过南方电网输电线路灾害(覆冰)预警系统的现场监测数据验证了该方法的准确性和可行性。

多变量模糊控制的现状与发展（Ⅰ）──关于分层、自学习、自适应等问题

回顾了多变量模糊控制近年来的发展过程，着重介绍近年来出现的一些新研究方向，并对当前该研究领域的热点课题：模糊模型的辨识、多变量模糊自校正控制、模糊解耦、模糊分层控制、模糊神经网络的研究现状以及它们的发展趋势作了进一步讨论。

磨矿过程的多变量模糊监督控制

针对磨矿过程的关键工艺指标——磨矿粒度难以用现有控制方法进行有效控制的难题,提出一种由模糊监督器、磨矿控制回路预设定模型和磨矿粒度预报器组成的磨矿过程多变量模糊监督控制(MFSC)方法.MFSC方法用于对磨矿过程进行监督,根据工况变化对回路控制器设定值进行调整.通过控制回路跟踪调整后的设定值,可将磨矿粒度控制在期望目标范围内.工业试验表明了所提出方法的有效性.

航空发动机多变量模糊PID控制

普通PID控制器以其简单、实用、易于实现,在经典控制中倍受青睐。但是,对于像航空发动机这样复杂的非线性系统,这种控制器的控制效果就不够理想了。模糊控制理论的建立为这种问题的解决奠定了基础。本文针对航空发动机难于建立精确数学模型的特点,提出了发动机模糊PID参数自适应控制方案,并且对某型航空发动机进行了全包线内的数字仿真。仿真结果表明发动机模糊PID控制不仅不依赖于精确的对象模型,而且具有满意的动、静态性能。

变负荷工况下制冷系统多变量模糊控制方法研究

通过对制冷系统的非线性热力学耦合特性研究和控制方法分析,提出了基于多变量模糊控制方法的压缩机频率和电子膨胀阀开度协调控制方法,并在制冷系统变负荷工况下进行了试验。结果表明,该方法很好的适应了制冷系统变工况的控制要求,具有跟踪性能良好、控制精度高,并能显著的提高制冷系统的变负荷运行时的性能系数(COP)。

一种新的递阶多变量模糊控制器的设计

针对多变量模糊控制器设计中存在规则库维数过高、隶属函数以及规则库难于获取的问题 ,提出一种新的递阶模糊控制器 (NHFLC) ,使得总的规则数大大减少 ,且无需了解各输入变量对系统的影响程度 .基于该控制器结构下的模糊控制策略利用遗传算法来获得 .仿真结果表明NHFLC与通常的MIMO模糊控制器相比 ,具有更好的动态性能和鲁棒稳定性 .

多变量模糊控制工程应用方法

分析了多变量模糊控制的特殊性,通过总结前人的研究成果,对多变量模糊控制方法进行了分类,同时对各类方法在工程应用中的优劣及其应用范围进行了探讨,并对多变量模糊控制的未来研究方向作了展望.

一种新型的多变量模糊控制方法

针对多变量非线性系统，提出了一种新型的可在线连续实现的多变量模糊控制方法，在基于组合变量的模糊控制的基础上，给出的模糊逻辑，在线连续实现模糊控制，有效地改善了系统的动态特性，并以二级倒立摆系统为实际背景，利用所提出的方法进行了倒立摆系统各种运动模态的研究。实验结果证明了该方法的有效性。

嵌入式系统多变量模糊控制器的研究

该文针对嵌入式系统的特点,提出了将多变量模糊控制模型简化为用带参的函数式表示,并采用遗传算法对多个参数进行优化选择,从而自动生成一个既简单又优化的模糊控制器模型,以方便置于嵌入式系统中实现实时的多变量在线模糊控制。

燃油温度的多变量模糊预测函数控制

燃油供给温度的精确控制是一个具有非线性特性的流体加热供给多变量控制问题,实际测试表明,现有的单回路PID控制很难实现对燃油供给温度的动态跟踪控制,影响燃油的充分喷射、雾化及其与空气的混合,使部分燃油得不到充分燃烧,造成了能源浪费和环境污染。基于粒子群优化模糊预测函数控制(PSO-F-MPFC)的油料燃烧供给温度多变量解耦控制方法,通过与PID控制方法的比较,以及在阳极焙烧炉重油燃烧供给温度的动态跟踪控制应用表明,该方法优于原有燃油燃烧系统的PID控制,实现了燃油供给温度的动态跟踪精确控制。

基于反馈线性化的多变量模糊迭代控制器设计

针对一类多变量非线性控制对象的轨迹跟踪问题,设计一种模糊迭代学习控制器,利用模糊控制器动态调节迭代学习律增益矩阵参数,通过反馈线性化算法和信息融合技术降低模糊控制器输入变量维数,实现多变量非线性系统轨迹跟踪控制.结果表明:与固定增益型迭代学习控制器相比,采用模糊迭代学习控制器学习速度提高,控制稳定性改善,两自由度机械臂的轨迹跟踪控制仿真结果也验证模糊迭代学习控制器的优越性.

基于模糊穴的多变量模糊滑模控制器

针对目前模糊控制设计中缺乏统一的步骤和具有普遍意义的算法，提出了一种多变量模糊滑模控制器。其具有通用的模糊控制律，对不同的控制对象及外界干扰具有很强的鲁棒性，且引入模糊穴的概念，大大提高了本算法的计算效率。仿真结果证明这种方法是可行、有效的，并且在实际应用中有广阔的前景。

多变量自寻优稳态解耦模糊控制器

针对交流电机伺服控制系统,提出一种多变量自寻优稳态解耦模糊控制器。控制器回避多变量模糊规则库的构建问题,由前后两级串联而成,前级为常规单变量模糊控制器的简单并联,后级为解耦系数矩阵。为了限定控制器的基本应用范围,以闭环控制系统的多项式矩阵描述为基础,给出线性定常系统渐近稳定的基本必要条件。利用被控对象的稳态增益矩阵,在稳定状态附近实现系统的解耦控制,并引入额外的解耦系数评估调节子模糊控制器,对其进行实时评估和调节,进一步改善系统的动态性能。理论分析和仿真验证了控制方案的正确性和有效性。

多变量温度模糊控制器的研究

本文提出一种非解析的方法对多变量温度系统进行模糊解耦控制 ,简化了多变量之间的模糊关系 。

核动力装置多变量模糊预测控制仿真研究

为了进一步提高核动力装置的动态控制性能,本文在核动力装置汽轮机和直流蒸汽发生器数学模型的基础上,将基于模糊模型的多变量非线性广义预测控制算法应用于核动力装置主要参数的控制中,包括控制结构和控制器设计。仿真结果显示,当核动力装置负荷的工况变化时,多变量模糊预测控制律下汽轮机相对转速和蒸汽发生器出口压力变化响应时间较经典PID控制律下的快,而PID控制律下的相对转速较多变量模糊预测控制律下的多出3%～5%的超调。由此表明,所采用的多变量模糊预测控制算法能较好地控制核动力装置主要参数的输出,可获得较好的控制效果。

多变量模糊控制在城市轨道列车牵引中的应用

介绍了城市轨道列车自动变速控制的一种方法———多变量模糊控制。在基本速度模糊控制器的基础上 ,加入位移模糊控制和加速度模糊控制 ,构成多变量模糊控制器。经仿真试验验证 ,该控制方法控制精度高、速度跟踪性能好、运行安全性高 。

多变量模糊控制的研究现状

从控制算法结构和规则获取两个方面，介绍了多变量模糊控制新近发展成果，并对其中存在的理论与实际问题进行了探讨。