一类带有多源异质干扰的随机系统的精细抗干扰控制

本文考虑了一类带有多源异质干扰的随机系统的精细抗干扰控制问题,其中干扰包括带有未知光滑非线性函数的非谐波干扰和白噪声.采用模糊逻辑系统对光滑未知非线性函数进行逼近,在逼近值的基础上构造自适应干扰观测器来估计干扰.通过结合干扰观测器跟模糊控制,提出了一种精细抗干扰控制策略以保证复合系统达到依均方渐近有界.最后,通过仿真验证了所提方案的有效性.     

模糊自适应滑模控制研究

针对传统滑模变结构控制器(SMC)的抖振现象,提出了一种模糊自适应滑模控制方法.该方法采用模糊逻辑系统来代替传统的SMC中不连续的控制信号,以削弱其由于不连续切换引起的抖振.另外,为了补偿实际应用中系统的不确定性,给出了相应的自适应算法,以调节模糊系统的参数,并给出了算法的Lyapunov稳定性证明.最后,通过对一个感应电机位置控制的数值仿真计算,验证了方法的有效性.     

污水处理过程中模糊自适应广义预测控制方法

污水处理是一个复杂的生化反应过程,具有高度非线性、强耦合、不确定性等特点。本文以基于活性污泥1号模型(ASM1)的污水处理benchmark为研究对象,采用模糊模型描述污水处理过程,利用自适应辨识策略提高模型的精确度,以模糊自适应模型作为预测模型,提出了污水处理过程模糊自适应广义预测控制方法。仿真结果表明:采用的模糊自适应预测控制方法能有效地控制出水水质。     

基于模糊自寻优控制方法的自动频率跟踪

本文研究了功率超声外科手术设备的自动频率跟踪技术。首先,分析了功率超声振动系统中振速与频率之间关系,把频率跟踪过程表述为一维变极值点的寻优问题。然后,结合自寻最优自适应控制方法和模糊控制方法.提出了一种模糊自寻优控制方法来实现自动频率跟踪。通过对梯度自寻优控制方法和模糊自寻优控制方法进行实验比较,得出模糊自寻优控制方法能够解决频率瞬变漂移的跟踪问题。     

基于RBF神经网络的可重构机械臂控制研究

采用RBF神经网络控制算法来解决MIMO不确定非线性系统的自适应输出反馈控制问题,以系列模块化机械臂为研究对象,设计RBF神经网络控制器不断逼近可重构机械臂动力学模型,采用MATLAB软件基于RBF神经网络逼近设计的控制器对RR构型机械臂进行控制仿真.结果表明该控制器能有效地逼近机械臂动力学模型,并能较好地适应机械臂不同构型.     

砂浆泵的节能调速控制系统研究

为提高砂浆泵的工作效率,降低其能耗,对砂浆泵的调速控制系统展开研究,使泵在达到设计要求并提高性能的基础上尽可能节约能源.通过分析不造成泵性能严重下降的可调速范围,对砂浆泵系统建模,设计关于节能调速的模糊控制器,采用模型参考自适应模糊算法对砂浆泵节能调速系统进行仿真.仿真结果表明:相比传统PID控制,模型参考自适应模糊控制的反应时间和稳定时间大幅缩短,效果更为理想,因此可采用模型参考自适应模糊控制为实现泵节能调速的控制方案.     

基于变论域模糊PID控制动力总成主动悬置分析

为提高汽车的驾乘舒适度,抑制汽车发动机和路面同时向车身传递振动,减小动力总成悬置在发动机和车身之间的相互移动趋势,利用自适应模糊PID控制算法对动力总成悬置系统进行模糊化处理,同时根据变论域思想,设计系统的输入输出伸缩因子,提出一种变论域自适应模糊PID控制算法。设计仿真控制器,将自适应模糊PID控制和变论域伸缩因子控制相结合,在Matlab/Simulink中进行控制系统的仿真研究,结果表明:在路面和发动机的激励下,变论域自适应模糊PID主动控制相比于自适应模糊PID控制能够更好地抑制悬置的振动,提高整车的舒适性和平稳性。     

模糊神经网络用于非线性系统模型辨识(英文)

提出了一种非线性系统的模型辨识方法。在只有被辨识系统的输入输出数据的情况下,利用一种无监督的聚类算法来进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并可以得到模糊系统的初始参数。在聚类的基础上,构造一个与之相匹配的模糊神经网络,用它的学习算法来训练网络得到一个精确的模糊模型,从而实现参数辨识。同时,证明了所构造的模糊神经网络具有通用逼近能力,这个能力在模糊建模和模糊控制方面非常有用。通过对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性。     

边界自适应三角模糊非线性优化支持向量分类器

为了提高对存在噪声的大规模数据集的分类效果,本文提出了一种边界自适应三角模糊非线性优化支持向量分类器BAT-FNOSVC.该分类器在支持向量分类器SVC的基础上引入边界自适应三角模糊隶属函数以更好地解决噪声带来的干扰问题,同时在模型中构造模糊列核矩阵及稀疏化函数,提高了算法的可解释性.对含噪数据集的实验结果表明,与采用...     

变速器疲劳寿命试验台油温控制系统设计与仿真

根据变速器疲劳寿命试验台对油温控制系统的要求,设计了试验台的油温控制方案。针对系统存在的严重滞后性和非线性等特点,结合传统的PID控制器和模糊控制器设计了一套基于自适应模糊PID控制器的油温控制系统。根据温控系统的工作原理及工程经验,借助Matlab中的Simulink仿真平台,建立了3种控制方式的控制模型,并将自适应模糊PID控制与传统PID和模糊控制器进行仿真对比,最后进行了抗干扰性分析。仿真结果表明:采用自适应模糊PID控制的油温控制系统精度更高,稳定性更好,具有较好的鲁棒性和适应能力。