简介：传统PID控制在控制系统中有广泛的应用,但是由于其在参数整定过程中对于对象模型过分依赖,并且参数一旦整定计算好后,在整个控制过程中都是固定不变的,而在实际系统中,由于系统状态和参数等发生变化时,过程中会出现状态和参数的不确定性,系统很难达到最佳的控制效果.为了改善传统PID控制的效果,又充分利用现有PID控制的研究成果,采用BP神经网络对PID参数进行整定,并对该系统进行了仿真分析.仿真结果表明,采用BP神经网络整定的PID控制较传统PID算法及BP网络算法都有较大程度的提高.

简介：利用CMAC神经网络与PID控制算法,提出了一种针对飞行器挠性结构振动的混合控制方法.首先在给出系统动力学方程的基础上,利用CMAC神经网络的具体特点,给出了神经网络算法;进而将PID控制算法引入控制系统,形成了一种混合控制方法,该方法具有CMAC神经网络与PID控制算法两者的优点.最后针对复杂的飞行器挠性结构振动问题进行了实例仿真,说明了算法的有效性.

简介：研究采用串级PID控制的奇异摄动磁悬浮系统参数稳定范围．首先给出磁悬浮系统的串级PID控制算法与模型，讨论了系统稳定应该遵循的两个条件：一个是慢变子系统PID控制的渐近稳定条件，另一个是快变子系统电流环稳定条件，从而推导出基于串级PID控制的磁悬浮系统所应遵循的参数稳定范围和摄动参数稳定上界．结论说明由于电流环稳定条件与PID稳定条件存在较强耦合，对系统固有参数要求较为严格，导致实际系统调试难度较大。

简介：针对无人动力伞在执行任务时常常在低空、城市上空等复杂气流环境飞行，无人动力伞的响应特性受到飞行速度、航向角和各种风的综合影响，具有的非线性和不确定性．导致事先设计的控制规则不再适合，对此基于PID的控制算法难以达到满意的控制效果．本文提出了一种模糊神经网络控制无人动力伞航向控制策略，利用RBF神经网络所特有的局部逼近能力，对模糊控制规则进行在线推理并获得连续输出，采用GA算法对神经网络参数进行调整来实现对模糊控制器规则库的优化和模糊规则的自动生成．使控制器能够进一步适应无人动力伞实时控制中的时变性和不确定性，保持良好的控制性能；仿真表明算法是可行的．

简介：给出了一种基于T-S模糊模型的混沌系统模糊脉冲控制方法.首先给出了基于T-S模糊模型对非线性系统精确建模的原理,得到与混沌系统等价的T-S模糊系统.然后根据建模得到的T-S模糊系统,采用模糊脉冲控制技术来实现控制.最后,以控制Ndolschi混沌系统为例,证明了这种方法的有效性.

简介：为有强壮的非线性，严肃的联合和不确定性的复杂工业进程的一个类，一个非线性的去耦proportional-integral-differential(PID)控制器被建议，它为unmodeled动力学由一个传统的PID控制器，一个去耦赔偿者和一个前馈控制赔偿者组成。如此的控制器的参数基于概括最小的变化控制法律被选择。unmodeled动力学被神经网络估计并且补偿，切换的机制被介绍改善追踪性能，然后，一个非线性的去耦PID控制算法被建议。在如此的切换的系统的所有信号全球性被围住，追踪的错误是会聚的。模拟显示出算法的有效性。

简介：AnewandintelligentdesignmethodforPIDcontrollerwithincompletederivationisproposedbasedontheantsystemalgorithm(ASA).ForagivencontrolsystemwiththiskindofPIDcontroller,agroupofoptimalPIDcontrollerparametersK*p,T*i,andT*dcanbeobtainedbytakingtheovershoot,settlingtime,andsteady-stateerrorofthesystem'sunitstepresponseastheperformanceindexesandbyuseofourimprovedantsystemalgorithm.K*p,T*i,andT*dcanbeusedinreal-timecontrol.ThiskindofcontrolleriscalledtheASA-PIDcontrollerwithincompletederivation.ToverifytheperformanceoftheASA-PIDcontroller,threedifferenttypicaltransferfunctionsweretested,andthreeexistingtypicaltuningmethodsofPIDcontrollerparameters,includingtheZiegler-Nicholsmethod(ZN),thegeneticalgorithm(GA),andthesimulatedannealing(SA),wereadoptedforcomparison.ThesimulationresultsshowedthattheASA-PIDcontrollercanbeusedtocontroldifferentobjectsandhasbetterperformancecomparedwiththeZN-PIDandGA-PIDcontrollers,andcomparableperformancecomparedwiththeSA-PIDcontroller.

简介：一个控制器为其在对给定的值作出回应特征的输出快速并且聪明地在焊接进程被控制的弧焊力量来源基于一个PID神经网络(PIDNN)被建议。新方法调和PID控制策略和神经网络聪明地控制焊接过程，因此它有PID控制规则和神经网络的更好的信息处理能力的特点的优点。模拟的结果证明控制器有快反应的性质，低射，快集中和好稳定的精确性，哪个会为焊接进程的控制的要求。

简介：对一种柔性关节微操作机器人系统提出了多输入多输出直接自适应模糊广义预测控制方法,此方法先基于机器人理论模型设计出广义预测控制器,再构造直接自适应模糊控制器逼近广义预测控制器,并用机器人视觉误差信息对控制器参数和广义误差向量估计值中的未知向量进行自适应调整,以增强对建模误差的鲁棒性,并证明了所设计的控制器可使微操作机器人跟踪时变参考轨迹时的广义误差估计值收敛到原点的小邻域内,以达到控制要求.仿真结果验证了此方法的有效性.

简介：提出了基于模糊逻辑控制扭矩分配策略，建立了各功能组件模型．并利用ADVISOR2002仿真平台。完成了该模糊逻辑扭矩控制策略和电气辅助控制策略仿真比较．结果表明，本文提出的模糊逻辑控制策略对提高混合动力汽车的动力性和燃油经济性。改善尾气的排放有明显的作用．

简介：模糊控制器的设计是模糊控制系统的核心,而模糊控制器设计的关键部分是模糊规则,模糊规则的好坏决定了模糊控制系统的控制效果.而一般模糊规则是通过专家经验获得的,存在很大的主观性的缺点,本文以智能悬臂梁结构为研究对象,设计了模糊控制器,改进了遗传算法,提出了使用改进遗传算法对模糊规则进行优化的方法,并给出了遗传编码、适应度函数的确定方法,最后利用Matlab/Simulink建立智能悬臂梁结构的仿真模型,对模糊规则优化前后的智能悬臂梁振动控制结果进行对比.仿真结果表明,优化后的模糊规则使智能悬臂梁的振动幅度显著缩小,而且振动衰减速度明显加快.

简介：Basedonacontinuouspiecewise-differentiableincreasingfunctionsvector,aclassofrobustnonlinearPID(RN-PID)controllersisproposedforsetpointcontrolwithuncertainJacobianmatrix.Globallyasymptoticstabilityisguaranteedandonlypositionandjointvelocitymeasurementsarerequired.Andstabilityproblemarisingfromintegralactionandintegratorwindup,areconsequendyresolved.Furthermore,RN-PIDcontrollerscanbeofeffectivealternativeforanti-integrator-wind-up,thecontrolperformancewouldnotbeverybadinthepresenceofroughparametertuning.

简介：研究了采用自适应模糊控制器抑制桁架结构振动时的主动杆数目与位置优化问题．通过定义输入能量相关矩阵优化了主动杆的数目．基于主动杆的控制能量配置准则，给出了主动杆优化配置的模型．研究基于整数编码的遗传算法用于大型离散体中的作动器组合优化问题．最后针对挠性空间智能桁架结构的振动控制仿真，使用基于整数编码的遗传算法（GAs）优化主动杆位置．结果表明对于采用自适应模糊控制律的离散体结构振动控制是行之有效的．

简介：探讨了漂浮基空间机械臂系统在轨捕获参数未知目标卫星后组合体航天器的镇定控制问题.首先在耦合空间机械臂系统捕获目标卫星操作过程动量、冲量的传递的基础上,建立了适用于漂浮基空间机械臂系统在轨捕获漂浮卫星控制系统设计的组合体航天器数学模型.利用该模型,设计了一种基于模糊高斯基神经网络的非奇异Terminal滑模控制算法.提出的控制算法不仅不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,而且也不需要预知系统惯性参数;由于利用神经网络的自学习能力修正模糊控制的控制规则和隶属函数,这样在系统参数识别中,模糊神经网络可减少模糊规则数,更适应于空间机械臂系统在轨捕获的实际应用.最后通过仿真试验对比结果验证了所提出的控制算法的有效性.

简介：用单一理论和方法对复杂系统进行故障诊断效果不太好．文章讨论了基于神经网络和模糊系统的故障诊断以及它们之间结合方式的特点，提出了一种保障工业生产安全可靠运行的有效方法：分级故障诊断算法＋过程监控与报警，仿真并设计了基于工控网络的工业过程故障诊断与报警系统．研究表明基于径向基函数神经网络＋模糊逻辑的算法具有较快的训练速度和较好的泛化能力，可识别多回路故障．

简介：提出一种模糊神经网络控制器并用于机器人轨迹跟踪控制.这种模糊神经网络利用B样条基函数作为隶属函数,可在线根据误差调整隶属函数的形状,使模糊神经网络具有更强的学习和适应能力.仿真与实验结果表明这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制,具有很好的性能.

简介：利用大展弦比机翼后缘不同位置上的操纵面进行颤振主动控制,通过将大展弦比机翼简化为包含弯曲和扭转两种模态的悬臂梁结构,根据片条理论,建立包含操纵面运动规律的大展弦比机翼气动弹性方程.由于简化的数值模型与实际模型之间存在一定的误差,通常模型的运动方程包含有不确定参量用来表示建模误差.鲁棒控制方法能够得到一个有效控制器,控制这种带有模型不确定参量的运动方程.文中论述利用鲁棒μ控制方法,研究有两个操纵面大展弦比机翼的鲁棒控制问题.仿真结果表明鲁棒μ控制可以有效地抑制大展弦比机翼的受扰振动,提高颤振临界速度,且两个操纵面共同控制效果比单操纵面显著.

简介：建立了飞轮调速器反馈控制系统的动力学方程，利用系统的相图和Poincar6映射图分析了系统的混沌形成过程．通过对飞轮调速器反馈控制系统增加一个比例微分反馈控制器，利用它控制系统从混沌运动转化为周期运动．数值仿真表明了该控制方法在飞轮调速器反馈控制系统的混沌控制中的有效性与可行性，可利用适当的控制强度镇定系统中不稳定的周期轨道．

简介：给出了一种实现混沌系统混沌同步的控制方法.通过引入一待定的控制项,将两系统的混沌同步问题转化为讨论与其对应的线性系统的0解渐近稳定性问题,然后根据线性系统控制理论确定此控制项,以实现两混沌系统的同步目的.该方法简单易行,可有效的实现两个混沌系统的混沌同步,且其同步是全局渐近稳定的.

简介：应用Liapunov-Floquet变换,将参数振动系统转换成一个时不变系统,结合极点配置法,构成一个控制品质稳定的振动主动控制系统.并以机翼与航空发动机转子耦合振动为例,叙述参数振动主动控制结构以及控制系统稳定性的仿真结果.