氧化铝熟料烧结回转窑智能控制系统设计与应用

介绍了氧化铝熟料烧结回转窑的工艺生产过程。针对生产过程存在的大滞后、非线性和多变量强耦合等特点,提出了基于自适应模糊控制、软开关控制、自适应预测控制和传统回路控制相结合的智能控制策略,并基于此策略在计算机集散控制系统上开发了氧化铝熟料烧结回转窑智能控制软件,成功应用于某公司氧化铝熟料烧结回转窑,实现了氧化铝熟料烧结回转窑的稳定控制。该系统投运以来可靠性高,控制效果及时、准确,具有在冶金、水泥等行业推广的价值。     

基于遗传算法与模糊控制的建模方法

从实时系统的需求出发,研究利用遗传算法实现实时模糊控制的新技术,包括规则的形成、前提参数的训练,通过对比不同的训练参数规模,讨论了训练参数规模的大小与模型“范化”之间的关系。 经检验,用遗传算法生成的模糊系统模型输入变量少、规则数目少,并且误差小于多数传统算法生成的模型,整个模型的形成过程时间空间复杂度小、易于控制,且不受经验知识的约束,适用于实时系统。     

模糊控制论说略

模糊控制论从宏观的角度去把握一本物所处于一种状态中的深入程序来确定自己的控制规则与力度，它是一种建立在近似推论之上的“近似技术”，可以进行多值逻辑运算和控制，解决现实生活中许多模糊性关键技术问题，已经成为提高社会生产率、解放生产力的一项重大举措，备受人们青睐。并将成为今后家电、国防等领域十分活跃的天地。     

基于热力发电厂中锅炉除氧器控制方法的研究

为了防止热力设备的腐蚀并且保证锅炉设备的安全运行,本课题研究了除氧器温度控制的方法。除氧器是将溶解在水中的氧、二氧化碳等气体从水中除去。本课题将常规的PID控制和模糊控制算法相结合,形成控制品质极好的模糊PID控制器。最后通过仿真软件MATLAB对PID控制算法和模糊PID控制算法进行仿真比较,结果表明,模糊PID控制在过渡时间、超调量和稳定性等方面明显优越于常规的PID控制,对热力电厂锅炉设备的使用寿命和安全运行有至关重要的作用,可以推广使用。     

基于模糊控制的并联混合动力汽车能量控制策略研究

简述了模糊控制的基本理论，以并联混合动力汽车蓄电池的荷电状态（ＳＯＣ）和发动 机转矩为控制目标，建立模糊控制器，并将其嵌入到 ＡＤＶＩＳＯＲ 软件中进行仿真分析。将模糊 控制策略得到的仿真结果与电机辅助控制相比较，分析了模糊控制策略的优劣。     

基于模糊RBF神经网络的柴油机电液调速控制方法

介绍了电液调速执行器的动态特性,设计了电液调速控制回路,实现了模糊RBF神经网络对柴油机油门执行器位置的控制。将一种基于模糊RBF神经网络的PID控制器应用于柴油机调速控制中,详细说明了模糊RBF神经网络控制器的设计过程,它结合了传统PID以及神经网络和模糊控制的优点,可以在线调整得到一组最优的PID控制参数。仿真结果表明该系统比传统模糊控制的响应速度快、超调小,且适应性强,具有推广价值。     

参数自适应模糊控制的自动送钻技术研究

针对传统送钻方式的不足及钻井过程复杂、数学模型难建立等特点,在简要分析交流变频自动送钻系统的工作原理和影响送钻的各因素之间关系后,提出将参数自调整模糊控制与交流变频恒钻压自动送钻相结合。通过对钻压趋势的判断,采用参数自调整模糊PI 控制,实现对送钻电机转速的控制。该算法不需要精确的数学模型,可通过自学习实时修正控制参数。试验表明：控制效果良好,在保证恒钻压的基础上,可实现稳速送钻,提高了系统调节的快速性、自适应性和鲁棒性,精度高,现场应用证实此算法控制效果优越,可实现送钻稳态精度在±0.5 t 之内,而且送钻更加平稳,控制算法亦具有通用性。     

仿人智能控制器的模糊自整定

仿人智能控制器（ＨＳＩＣ）是一类实时鲁棒的智能控制器，被成功用于不少工业过程，但在实际应用中，控制器参数的整定仍然依靠专家来进行，考虑到ＨＳＩＣ控制器参数与系统闭环响应过程特征参数之间的模糊关系，本文提出了一类基于模糊推理的参数自整定方法并用于温度对象的控制中，表明该方法是有效的。     

公司模糊控制治理模式研究

从本轮金融危机发生的根源来看,终极所有者或内部经理人的贪婪依然是公司治理问题的实质所在,而当前公司在治理模式和制度上依然存在着巨大漏洞,不能对终极所有者或内部经理人的贪婪进行有效的监控.同时从研究的视角来看,国内外文献均是从历史数据进行回归实证分析发现治理上的问题,而缺乏相关经营行为实时监控的研究.为此,文章提出公司模糊控制治理模式,通过相关模式对经营数据进行实时监控和分析,达到对终极所有者或内部经理人经营行为的实时监管目的.     

智能控制系统研究现状与展望

控制理论的发展正面临着新的突破，智能控制将成为控制理论发展中的一个新阶段．本文以近年来智能控制领域的研究成果为基础，结合国际上一些比较值得注意的动向，分析了智能控制系统的结构特点，对其研究现状进行了综述，进一步探讨了相关问题，并提出了智能控制系统今后可能的发展方向．