基于Sugeno推理自调整模糊Smith-PID控制器仿真研究

针对工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变非线性受控对象难于控制问题,提出一种新型控制器,利用Smith预估器补偿受控过程纯滞后作用,基于Sugeno推理模糊控制器自调整PID参数。给出控制器结构及其控制策略,并将其应用于加热炉温度控制系统中,与常规PID控制器和Smith预估补偿PID控制器比较。仿真结果表明,该控制器各项性能均好于其它两种控制器,具有动态调节性能好、稳态精度高、抗干扰性强和鲁棒性好的特点。

基于Sugeno模糊推理的静止无功补偿器多模态切换方法

多模态控制主要采用快速切换控制方式实现,此方法在切换瞬间易引起控制器输出和系统响应出现抖动现象。为平滑过渡过程,提出了一种基于Sugeno模糊推理的控制模态切换方法,将不同控制器的控制输出作为输入引入到Sugeno系统的输出隶属函数,并将输出隶属函数的概念扩展以实现模态的平滑过渡。通过仿真分析基于非线性度变换比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制和常规PID控制2种方式在静止无功补偿器上的控制效果,验证了该方法可以平滑抖动现象,实现模态切换的平稳过渡。

Sugeno模糊推理实现PID的分层控制及仿真研究

结合普通PID控制和模糊控制理论,在普通PID控制原理的基础上,提出了利用模糊控制理论中的Sugeno模 糊推理实现模糊PID分层控制。此算法既结合了普通PID控制算法中所具有的结构简单、易实现、易使用的特点;同时又 加入了专家经验等模糊智能控制的思想,使整个控制算法在控制过程中能根据实际所处的控制阶段及控制要求来动态地调 整PID各参数。针对不同的仿真对象进行了仿真实验,仿真结果表明:使用此算法,整个控制过程性能参数有了很大的提 高,超调明显减小,调节时间缩短,反应速度加快。由于此算法实现方便,原理简单,而且控制效果好,在实际的工业控 制过程中具有非常广泛的应用范围,值得推广和借鉴。

Mamdani与Sugeno型模糊推理的应用研究

从模糊控制系统中Mamdani和Sugeno两种模糊推理模型的结构着手,对其输入输出变量的形式和在模糊控制中的作用,以及两种模糊推理的推理结果和适用范围进行比较和分析.利用Matlab中Fuzzy工具箱的计算和图形化功能,通过实例进一步验证两种系统的优缺点和适用范围,为模糊控制器设计的模糊推理类型的选用提供方法.

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.

二级倒立摆的Sugeno型模糊神经网络控制

为了提高二级倒立摆系统实时控制的响应速度和稳定性,在设计Mamdani型模糊推理规则控制器控制倒立摆系统稳定的基础上,设计了一种更有效率的基于Sugeno型模糊推理规则的模糊神经网络控制器。该控制器使用BP神经网络和最小二乘法的混合算法进行参数训练,能够准确归纳输入输出量的模糊隶属度函数和模糊逻辑规则。通过与Mamdani型控制器的仿真对比及实际控制实验结果,表明该Sugeno型模糊神经网络控制器对二级倒立摆实验装置的控制具有良好的稳定性、快速性和较高的控制精度。

模糊PID分层控制器的实现及在造纸过程中的应用

将普通PID控制和模糊控制相结合 ,提出了利用Sugeno模糊推理实现PID分层控制器的思想 ,并应用于实际造纸过程中 ;实际应用表明 ,融合智能思想的模糊PID分层控制器可优化造纸过程 ,具有很好的使用效果。

干道信号协调控制优化方法

针对干道信号协调控制中控制策略及其控制优化参数设置上存在的问题,考虑到智能控制中Sugeno模糊推理所具有的复杂系统动态性能表达能力和神经网络控制方法所具有的学习能力,结合两者的优势建立了1种基于模糊神经网络的交通信号协调控制模型,实现对绿信比与相位差的优化,使用微观交通仿真软件Vissim对干线交通进行了仿真研究,仿真结果表明,该方法能更为有效地减小平均车辆延误。

几种模糊神经网络系统关系的对比研究

本文对几种不同结构形式的模糊神经网络系统 ,从不同的模糊逻辑算式入手 ,对所具有的功能、不同的表达式及其相互之间的关系式 ,以及所表现出来的优缺点进行深入的分析与对比研究 ,从而揭示模糊逻辑系统的实质内容 。

面向MANET报文丢弃攻击的模糊入侵检测系统

为了检测MANET报文丢弃攻击行为,提出一种异常模糊入侵检测系统(FIADS)。FIADS基于Sugeno型模糊推理,通过分布式方式检测每个节点可能遭受的攻击行为,并通过移除所有可能实施攻击的恶意节点提高MANET频谱资源。最后,构建模糊规则库仿真分析了FIADS,并和传统IDES进行了性能比较。仿真结果证明,相比IDES,FIADS能够有效检测报文丢弃攻击,具有更高的识别效率。

基于PLC的通风机智能变频调速系统

以煤矿提升机的主电动机通风机控制为设计背景,针对其变频器未能自动根据现场温度调节通风机速度的缺点,采用模糊控制Sugeno型推理系统。通过温度传感器对主电动机的电枢补偿绕组、励磁绕组、前轴承、后轴承温度信号的采集,通过模拟量输入模块传送到PLC内,CPU再对采集到的数据加以模糊化处理,经过模糊推理后再确定输出的控制量,最后PLC把最终的输出传送给变频器,用变频器来控制主电动机的通风机的运转速度,以达到节约电能、保护主电动机的目的。该系统还设有超温报警装置、超温安全回路掉电功能。