基于粒子群算法的大棚温度自适应离散模糊控制系统

针对大棚温度调控存在明显的非线性滞后问题,提出一种基于自适应量化因子的离散模糊控制策略,其中量化因子通过粒子群算法自适应优化。首先,依据实验大棚的温度变化规律,对温度进行离散模糊处理,并基于误差建立模糊规则库,应用加权平均法解模糊,构建一种离线计算、在线查表的大棚温度离散论域模糊控制系统。然后,采用粒子群算法自适应优化控制器的输入量化因子和输出比例因子,从而在确保系统稳定的基础上提高系统控制精度。最后,针对某实际大棚模型的温度调节问题,利用所提出的控制策略,在Simulink中建模并进行比较仿真。仿真结果表明,粒子群优化算法能够显著提高系统性能,特别是温度达到稳态的时间缩短了46.3%。

模糊自适应预测函数控制在磁浮球系统中的应用

针对磁浮球系统的线性化数学模型,提出了1种模糊自适应预测函数控制(PFC)策略。在传统PFC的基础上设计了1个离散模糊控制器,在线调节该PFC的参考轨迹时间常数,以实现参考轨迹的自我调节。保持了传统PFC在线计算量小的优点,可以使系统达到更好的控制效果。仿真和基于d SPACE的实验结果均表明,该文的模糊自适应PFC策略能够实现小球的稳定悬浮,具有较好的快速性和较强的抗干扰能力,调节时间为2.07 s,时间乘绝对误差积分(ITAE)达到10.75。

模糊控制技术在焚烧炉系统应用探讨

本文在分析焚烧炉系统工作过程中燃料流量控制过程，提出模糊控制方案，采用离散模糊控制器的新方法。