模糊多参考模型自适应控制及仿真研究

将模糊理论应用于参考模型的选择,提出一种将模糊选择和自适应控制相结合的模糊多参考模型自适应控制算法。此方法通过模糊规则选取合适的参考模型,能克服传统自适应算法中由于系统参数跳变而带来的控制困难,并且具有较好的鲁棒性能。在无刷直流电机调速系统模型中的仿真表明,此方法控制的无刷直流电机在电机参考转速和负载转矩变化的情况下仍具有良好的动态性能和控制精度。

基于参考模型的自适应模糊控制系统设计与仿真

参考模型自适应控制可以应用于各种不同类型的模糊控制系统。介绍了基于参考模型的自适应模糊控制系统的结构,设计了模糊自适应控制器,并进行了仿真。仿真结果表明,基于参考模型的自适应模糊控制系统有良好的控制性能。

参考模型模糊控制

本文首次将参考模型概念引入模糊控制中，用参考模型规定系统控制的期望性能指标。将该方法应用于泵控马达电液速度伺服系统，在负载变化十倍以上的情况下，均获得了满意的控制效果。

参考模型模糊控制在液力控制系统中的应用

将参考模型的概念引入模糊控制中,用参考模型规定系统控制的期望性能指标.该方法应用于渣浆泵调速型液力耦合器调速液位控制系统,在干扰流量变化很大的情况下,均获得了满意的控制效果.

无刷直流电机系统参考模型模糊控制的研究

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量和非线性的控制系统,参考模型和模糊控制结合起来在其控制中得到应用。针对参考模型结构固定和模糊控制不适用参数在线调整方面的不足,文中提出了一种参考模型模糊控制的方法,并用于无刷直流电机的控制中。该方法在Matlab/Simulik中按功能模块化建模仿真,用M文件编写功能函数,实现BLDCM控制。仿真结果表明,采用模糊控制对BLDCM系统进行实时控制,系统稳定性改善,响应速度加快,系统的综合性能得到提高。该模型具有很强的自适应能力,可以方便地进行功能模块的修改,为今后分析该类电机和对其控制策略的研究提出了新的方法,在BLDCM研究方面具有很强的借鉴意义。

基于参考模型的移动机器人直接自适应模糊控制

移动机器人是一个多种功能为一体的综合系统,在控制和规划方面缺乏智能性和鲁棒性,本文提出利用参考模型的直接型自适应模糊控制方法,即直接调整控制器的参数,直到把控制对象和参考模型之间的输入误差减少到10-6的范围为止,运动控制效果很好。

渣浆泵液力偶合器调速液位控制系统参考模型的模糊控制

将参考模型的概念引入到模糊控制中,用参考模型规定控制系统的期望性能指标。该方法应用于渣浆泵液力偶合器调速液位控制系统,在干扰流量变化很大的情况下,均获得了满意的控制效果。

推力矢量控制系统的参考模型模糊控制

针对典型的推力矢量电液位置伺服系统提出参考模型模糊控制控制方法 (MRFC) .MRFC方法是以参考模型的输出规定希望的性能指标 ,通过设计模糊控制规律 ,使系统与模型的增广误差趋近于零 .该方法提高了推力矢量电液位置伺服系统阻尼比 ,改善了系统的动态性能 .实验结果证明了MRFC方法的有效性 .

基于供应链运作参考模型的粮食供应链安全风险评价研究

近年来,随着粮食安全事件的频频发生,粮食供应链安全风险引起了政府和企业高度重视。为了解粮食供应链安全抗风险能力,本文以粮食供应链系统为研究对象,运用供应链运作参考模型(Supply Chain Operations Reference,SCOR)初步识别风险因素指标,之后通过SPSS软件对初步识别出的粮食供应链安全风险影响因素指标进行筛选确认,构建出最终的粮食供应链安全风险评价指标体系,并基于层次分析法和模糊综合分析法建立模型。研究发现,粮食供应链安全风险水平处于一般风险与较高风险之间,但一些影响其风险水平的短板因素值得深入关注。最后,对粮食供应链各环节安全风险提出了相应的对策建议,以期为粮食企业及相关行业供应链安全风险保障体系建设提供科学的理论参考。

随动系统的参考模型自适应模糊控制器设计

常规模糊控制器对系统的控制方式完全基于启发式的控制,对超调量的回调速度较慢。以武器随动系统和模糊控制为背景,提出一种基于参考模型的自适应模糊控制器以改善其控制性能。利用参考模型与系统过程的递归方程式的关系,确定自适应模糊控制器的单点输出值,从而克服启发式控制方式在小误差范围内灵敏度差的缺点,达到加快系统的过渡时间和增强系统的速度跟踪性能的目的,最终使设计的控制器对武器随动系统的控制效果达到其技术指标的要求。仿真结果验证了所设计的控制策略的有效性。

二型模糊集下的推理模型及Mamdani推理算法

在二型模糊集理论的基础上,讨论了二型模糊集下的三种模糊推理模型,研究了模糊推理模型的Mamdani推理算法,证明了Mamdani推理算法具有单调性质。

基于神经网络参考模型的船舶航向智能自适应控制系统

为使船舶能在不同状态和环境下按所希望的要求改变船舶的航向,提出了一种基于神经网络参考模型的船舶航向智能自适应控制算法,利用神经网络建立了参考模型和船舶航向运动的辨识模型.并将模糊控制与神经网络相结合,设计了模糊神经网络控制器.利用神经网络的学习功能对控制器的隶属度函数及推理规则进行修正,以提高其自适应能力.仿真结果表明该算法对船舶转向控制有良好的效果.

模型参考模糊自适应控制

本文提出了一种模糊自适应机构的设计方法，所设计的自适应机构为偏差的非线性函数．用模糊自适应机构替代常规自适应机构，构成一个模型参考模糊自适应系统（ＭＲＦＡＳ）．导出了该系统稳定的充要条件，提出了一种量化因子的选择方法．设计方法简单，便于工程应用．仿真结果表明：ＭＲＦＡＳ系统自适应性能好，抗内外扰动的能力强．

基于二型模糊集的多重多维多输出模糊推理模型及Mamdani算法

模糊推理是模糊控制技术的数学核心,二型模糊集的模糊推理是研究二型模糊逻辑系统的基础。类似一型模糊集模糊推理的Mamdani算法,研究并给出了二型模糊集的多重多维多输出模糊推理模型及相应的Mamdani算法。

基于Mamdani方法下二型模糊集的模糊推理模型

模糊推理是蓬勃发展中的模糊控制技术的数学核心,二型模糊集的模糊推理是研究二型模糊逻辑系统的基础。研究并给出了基于Mamdani方法下二型模糊集的各种模糊推理模型,包括单输入单输出模糊推理模型,多输入单输出模糊推理模型,多规则、多输入单输出模糊推理模型等。

基于Matlab和给小费模型的Mamdani与Takagi&Sugeno型模糊推理算法研究

在模糊推理中,Mamdani和Takagi&Sugeno是两种应用最广的模型。本文对这两种推理模型的原理进行了说明,并对其输入输出变量的形式、推理结果及适用范围等进行比较和分析。利用Matlab中Fuzzy工具箱,通过给小费模型进一步验证两种推理模型的优缺点和适用范围。

基于Sugeno-Mamdani模糊模型的电流跟踪型光伏并网逆变器

针对并网光伏逆变器对于输入量变化大、控制算法复杂,开关频率大而导致逆变器发热的问题,提出一种分段控制策略.利用模糊控制算法对输入变化不敏感的特点,设计一种输出PWM控制信号变化较小的逆变器,从而减小开关器件的负荷达到提高逆变效率的目的.设计采用分段控制当输出误差很大的时候使用sugeno模型,当输出误差较小时使用mamdani模型,该文中以单相全桥逆变电路为例,给出详细的仿真分析,仿真结果表明,设计的逆变器与传统控制方法相比,具有稳定性好、抗扰动型强、开关频率低等优势,输出电流的总谐波失真(THD)为1.73%,能够与并网电压达到同频,输出功率因素非常接近1,达到了系统并网发电要求.

基于AHP-MFL模型的电能计量评价的研究

电能计量生产能力建设与运营整体质量评价的规范化、科学化,对整个计量生产过程的支持和推动作用极为重要。因此,本文基于层次分析法(AHP)与Mamdani模糊推理系统(MFL)提出了一个AHP-MFL模型,用于评估电能计量生产能力建设与运营的整体质量。首先,通过对被检设备质量、流水线运行质量、检定标准质量三大因素进行量化分析,代入典型的MFL控制流程中。其次,使用了36个模糊规则,并根据梯形隶属函数精确地分析和解释数据。最后,通过AHP决策制定各个评价子因素的权重。通过对建设试点的计量系统进行实验分析,其综合评价结果达到300.445分,即该系统运行情况为优秀,与所选取的试点建设的情况相吻合。因此,本研究为进一步提升计量生产能力和生产质量提供了科学的依据。

基于Mamdani型模糊推理的电压暂降源识别

提出了基于Mamdani型模糊推理的电压暂降源识别方法。分析了三种主要的电压暂降源(短路故障、变压器投切和感应电动机启动)引起的不同电压暂降现象,从三相电压是否平衡、暂降结束时是否产生突变以及暂降中伴随产生的谐波大小三个方面总结了不同暂降源的特征,并将其作为判据输入模糊推理系统,利用Mamdani型模糊推理技术对电压暂降干扰源进行了区分。Mamdani型模糊推理通过事先掌握的一组推理规则实现从输入到输出的推理计算,从而建立准确的辨识系统。通过仿真验证,该方法能够较好地对电压暂降源进行准确辨识。

特定Mamdani模糊系统的通用逼近性

特定 Mamdani模糊系统是指采用模糊单点作为规则后件的多输入单输出 Mam dani模糊系统。在每个输入变量的模糊子集满足一致性以及隶属函数连续且分段可微的条件下 ,证明了特定 Mam-dani模糊系统是通用逼近器。在此基础上 ,进一步给出了特定 Mam