Sugeno型二维模糊控制器设计及其优化研究

基于MATLAB/Simulink平台设计了某研究堆功率调节系统各环节模型,并设计了应用于该研究堆功率调节系统中的Sugeno型二维模糊控制器。仿真分析结果表明,Sugeno型二维模糊控制器可应用于该研究堆功率调节系统,且在超调量、调节时间等方面的性能优于经典PID控制器。本文提出了一种优化方法,优化后的模糊控制器性能得到改善,且性能(超调量、调节时间、振荡性能等方面)优于经典PID控制器。该优化方法是一种有效的模糊控制器优化方法。

二维模糊控制器在小型轮式机器人中的应用

为了提高小型轮式机器人电机系统的运行性能,设计了一种带修正函数的二维模糊控制器。首先阐述模糊控制器的基本结构,并结合具体控制对象设计了fuzzy论域和模糊控制规则;其次设计了实现该控制器的嵌入式平台。最后给出了实验结果,实验证明了该模糊控制器的有效性。

采用Coupland-John降型的区间二型模糊控制器的解析结构推导

区间二型模糊控制器的解析结构在系统稳定性分析中具有重要的作用。针对区间二型模糊控制器的解析结构推导过程繁琐、计算效率较低等问题,设计一种采用乘积型算子和Coupland-John降型算法的区间二型模糊控制器,并代入参数推导出其解析结构。新的区间二型模糊控制器的解析结构推导简便,不需迭代和分区,减少了计算量,易于进行性能分析和参数调节。

一类乘积型区间二型模糊控制器的解析结构

区间二型模糊控制器的降型算法需要使用迭代计算,是导致其解析结构推导困难的主要原因.针对乘积型区间二型模糊控制器,本文提出了一种新的解析结构推导方法.区间二型模糊控制器的配置为:三角形输入模糊集,一型输出模糊单值,集合中心法降型器,平均法解模糊器和基于乘积型"与"操作的规则前件.通过对比传统PID控制器的解析结构,证明了区间二型模糊控制器等效于两个PI(或PD)控制器之和.利用KM算法的迭代终止条件,提出了6步骤IC划分法,保证了激活子空间的正确划分.叠加各个子空间,即可得出全局IC划分图.为了避免重复求解符号数学方程,提出了IC边界线的直接定义法,改进了6步骤IC划分法的便利性.本文方法避开了降型算法的迭代计算,可以保证推导出区间二型模糊控制器的闭环解析表达式.

复合二维模糊控制器及其模糊推理方法的研究

实现三维模糊控制效果,而控制规则数与二维模糊控制器相当。模糊控制规则解析生成。模糊推理方法基于相平面,计算量小,直接用输入连续量进行推理。该控制器结构及算法简单,易于在线实现,具有通用性。将其用于交流调速系统,实验结果表明控制性能较PI算法更佳。

基于TS模型的二型模糊控制器和观测器分析与设计

主要探讨一种新的系统方法———二型模糊系统在控制上的应用.文章先介绍了二型模糊集合和系统的基本概念和基本方法,然后集中推导TS模型下规则的输出形式,推广一型系统的特性,从而获得二型模糊控制器和观测器的表达式、稳定性以及其它特性分析方法,并以小车倒立摆仿真验证.最后文章从整体上分析和比较了传统系统、一型模糊系统和二型模糊系统的主要特点和不同点.

一种等价于PI的二型模糊控制器设计算法

区间二型模糊集合将次隶属度做了简化,基于KM降阶算法的区间二型模糊控制器实现起来相对简单。虽然区间二型模糊控制器在一定程度上优于传统的一型模糊控制器或者PI控制器等,但区间二型模糊控制器并没有充分利用二型模糊集合的次隶属度信息。为解决这些问题,研究了普通二型模糊控制器的一般结构,提出了一种等价于PI的二型模糊控制器。该控制器基于普通二型模糊集合的α平面表现形式,在次隶属度函数的顶点处,将区间二型模糊集合简化为一型模糊集合。通过n阶有自平衡对象,无自平衡对象以及2个非线性对象的仿真结果表明,提出的二型模糊控制器能够得到较好的控制效果。

基于Sugeno型模糊推理算法的模糊控制器及其应用

介绍了Sugeno型模糊推理算法的基本原理,给出了一种实现方法,并对其控制性能进行了仿真.

基于Sugeno型模糊神经网络和互补滑模控制器的双直线电机伺服系统同步控制

针对高精密直驱龙门定位平台的双直线电机伺服系统的位置同步控制问题,提出一种Sugeno 型模糊神经网络(SFNN)同步补偿器和互补滑模控制器(CSMC)相结合的控制方法。建立了含有参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性的永磁直线同步电机(PMLSM)动态模型,采用广义滑模面和互补滑模面相结合的方式来设计CSMC。CSMC 可有效抑制参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性的影响,削弱传统滑模控制器(SMC)存在的抖振现象,减小系统的跟踪误差,实现高精度位置跟踪。同时,利用SFNN 同步补偿器解决双直线电机间动态参数不匹配问题及耦合现象,SFNN 同步补偿器可对每个轴进行误差补偿,从而减小位置同步误差,保证系统实现同步控制。实验结果表明,该控制方法可明显减小系统的跟踪误差和同步误差,进而改善轮廓加工精度。

基于Sugeno型模糊神经网络的双模控制器设计

针对如何实现一个控制器控制两种不同参数的被控对象,提出基于一阶Sugeno型模糊神经网络训练的双模控制器方法。采取一个网络训练两种被控对象模型,将训练好的网络作为控制器,使其在控制双模型时,具有良好的控制性能。Matlab仿真结果表明一阶Sugeno型模糊神经网络训练的双模控制器,在控制两种被控模型时,都具有最低的超调量和最短的调节时间,稳定性最强,综合性能指标最好,能实现双模自适应,满足控制要求。

基于二型模糊遗传控制器的冗余自由度机械臂运动控制的研究

对冗余自由度机械臂的运动轨迹进行准确的控制,有助于提高工作效率以及工作质量。在对5自由度冗余机械臂结构分析的基础上,设计了一种二型模糊遗传控制器,可用于控制冗余自由度机械臂按照既定轨迹进行运动。首先,对冗余机械臂的结构进行分析,并借助拉格朗日函数冗余度机械臂扭矩与连杆位置关系的动力学模型。然后,通过二型隶属函数定义二型模糊集及区间二型模糊集。对区间二型模糊逻辑系统主要模块的功能进行分析,以其为核心部分设计区间二型模糊PID控制器,并制定区间二型模糊PID控制器的规则库,采用遗传算法对区间二型模糊PID控制器的参数进行选择,以对机械臂的运动轨迹进行控制。最后,采用二型模糊遗传控制器对锯齿及正弦目标轨迹进行跟踪测试,测试结果显示:与PID控制器相比,本文设计的二型模糊遗传控制器,在对锯齿及正弦目标轨迹跟踪时,最大跟踪误差分别减少5.97 mm和3.66 mm。说明本文设计的二型模糊遗传控制器,能够控制冗余度机械臂较为准确地按照目标轨迹运动。

基于二型模糊大脑情感学习控制器的双足机器人容错控制研究

为提高双足机器人行走的控制精度,提出利用二型模糊大脑情感学习控制器对双足机器人进行容错控制.该方法利用控制器的非线性估计模块估计双足机器人的系统故障和建模误差信息,并由计算转矩控制器和鲁棒控制器实现容错控制以解决外部扰动引起的系统不稳定问题.利用Matlab对两个案例进行仿真结果表明,该方法在双足机器人出现系统故障和外部出现扰动的情况下,仍能良好地估计出控制器的输入值,使双足机器人正常运行.因此,该方法对提高双足机器人的容错控制精度及轨迹跟踪的可靠性具有很好的参考价值.

水泥生料立磨压差变参数二型模糊控制器设计

大量仿真实例以及实际应用表明,二型模糊控制器的控制效果要优于PID、一型模糊控制器。虽然基于KM降阶算法并不能得到区间二型模糊控制器的解析解,但在特定的条件下,仍然可以得到一种非线性的区间二型模糊控制器的数学表达式。一旦二型模糊逻辑系统的结构确定下来,那么区间二型模糊控制器的形式也随之确定。水泥厂生料立磨粉磨系统具有非线性、大滞后、时变特性,传统的控制器难以得到理想的控制效果。提出了一种变参数二型模糊控制器设计算法,该控制器的参数在控制器作用过程中可变,因此该控制器的表达式可根据系统的响应做出合适的修改。通过对某水泥厂生料立磨压差控制的仿真结果表明,控制器能够在保证系统响应时间的基础上,降低系统超调,保持系统的稳定性。

基于区间二型模糊控制器的主蒸汽温度串级控制系统仿真

针对传统PID控制火电厂主蒸汽温度效果不佳的问题,提出了一种基于区间二型模糊控制器的主蒸汽温度串级控制系统。该系统中的内回路采用比例控制器,外回路采用区间二型模糊控制器,分别进行单位阶跃输入和减温水扰动的仿真。仿真结果表明,本文提出的控制方法能够降低系统超调和稳态时间。当系统存在减温水扰动时,能够提高响应速度,快速达到稳态值。

基于Matlab/Simulink的区间二型自组织模糊逻辑控制器工具箱

模糊控制理论发展迅速,尤其是引入多样自组织优化控制结构后造成了控制器编写过程繁琐复杂。因此本课题延续了Matlab商用第一型模糊逻辑控制器(T1FLC,Type-1 Fuzzy Logic Controller)工具箱设计理念创建人机交互界面,并且以Simulink为实验平台发展Mamadni二型自组织模糊逻辑控制器(T2SOFLC,Type-2 Self-Organizing Fuzzy Logic Controller)工具箱。这种联合开发T2SOFLC的方式简化了程序设计过程,便于建立直观简洁的数学模型并推动模糊控制理论的广泛应用。应用所开发的T2SOFLC工具箱对病人麻醉手术过程中多变量全身麻醉药物进行控制仿真实验,经由自组织模糊逻辑控制器结构产生其中新的控制规则,以期望达到较好的控制效果。

区间二型模糊控制器设计

针对传统模糊控制系统在处理不确定性方面的缺陷,基于区间二型模糊集合设计了区间二型模糊控制器。在降阶环节,为了避免Karnik-Mendel(KM)算法的迭代运算,采用直接降阶算法,并根据模糊规则的首隶属度上、下限得到控制器的输出。仿真结果表明:该控制器的控制效果优于传统模糊控制器和基于Karnik-Mendel(KM)算法的区间二型模糊控制器。

基于组合赋权的模糊熵与灰色聚类-SPA水资源短缺风险二维综合评判模型及应用

水资源短缺风险评价存在诸多不确定因素,而传统灰色聚类评价法忽视了这一因素,且根据聚类系数最大原则确定评价等级降低了结果的可靠性。为此引入集对分析SPA理论,建立联系度分量与聚类系数的耦合关系,以兼顾评价中的确定性与不确定性信息;同时选用指数型白化函数,运用最小偏差组合赋权法确定各指标权重。此外,将模糊熵理论作为第二维评价体系来表征短缺风险的复杂度,建立基于组合赋权的模糊熵与灰色聚类-SPA二维综合评判模型,并应用于水资源短缺风险评价。评价结果与传统单一等级评价模式相比,可从等级与复杂度两个维度揭示短缺风险程度,更加直观合理,为相关评价研究提供了新思路。

基于人类学习优化算法的区间二型模糊控制器设计

工业系统复杂程度不断提高、规模不断扩大,传统控制方法难以获得理想的控制性能,而区间二型模糊控制鲁棒性好、响应快速,在处理强耦合、非线性、大滞后系统控制问题具有更大的优势。但是传统的方法很难计算出区间二型模糊控制器的参数,针对这一问题,提出一种基于人类学习优化算法的区间二型模糊控制器设计方法,并将其应用于列车控制中,仿真结果表明区间二型模糊控制器在列车控制中取得更好的效果。

基于FPSO的电力巡检机器人的广义二型模糊逻辑控制

针对电力巡检机器人(Power-line inspection robot,PLIR)的平衡调节问题,设计了广义二型模糊逻辑控制器(General type-2 fuzzy logic controller,GT2FLC);针对GT2FLC中隶属函数参数难以确定的问题,通过模糊粒子群(Fuzzy particle swarm optimization,FPSO)算法来优化隶属函数参数.将GT2FLC的控制性能与区间二型模糊逻辑控制器(Interval type-2 fuzzy logic controller,IT2FLC)和一型模糊逻辑控制器(Type-1 fuzzy logic controller,T1FLC)的控制性能进行对比.除此之外,还考虑了外部干扰对三种控制器控制效果的影响.仿真结果表明,GT2FLC具有更好的性能和处理不确定性的能力.

基于模糊神经网络补偿控制器的H型平台同步控制

直线电机驱动的H型数控平台系统在加工零件时,负载扰动、外部干扰和两电机安装的差异与机械耦合会影响单轴的跟踪精度且会产生同步误差。针对此问题,本文首先用拉格朗日方法给H型平台建模,然后提出一种改进的非奇异终端滑模控制(NTSMC)来进行位置控制器的设计,在不失滑模控制鲁棒性的情况下,有效地削弱了该控制所产生的抖振问题,提高了单轴的跟踪精度。在两轴间采用Sugeno型模糊神经网络(SFNN)补偿控制器来动态补偿H型平台的同步误差。通过模糊神经网络以任意精度逼近非线性系统的能力使同步误差在有限时间内趋近于零,以满足H型平台数控系统的高精度加工要求。仿真结果表明,所设计的控制系统能够有效提高系统的同步控制精度和鲁棒性。