智能控制模糊控制论文

模糊控制理论外文文献翻译

模糊控制理论 概述 模糊逻辑广泛适用于机械控制。这个词本身激发一个一定的怀疑,试探相当于“仓促的逻辑”或“虚假的逻辑”,但“模糊”不是指一个部分缺乏严格性的方法,而这样的事实,即逻辑涉及能处理的概念,不能被表达为“对”或“否”,而是因为“部分真实”。虽然遗传算法和神经网络可以执行一样模糊逻辑在很多情况下,模糊逻辑的优点是解决这个问题的方法,能够被铸造方面接线员能了解,以便他们的经验,可用于设计的控制器。这让它更容易完成机械化已成功由人执行。 历史以及应用 模糊逻辑首先被提出是有Lotfi在加州大学伯克利分校在1965年的一篇论文。他阐述了他的观点在1973年的一篇论文的概念,介绍了语言变量”,在这篇文章中相当于一个变量定义为一个模糊集合。其他研究打乱了,第二次工业应用中,水泥窑建在丹麦,即将到来的在线1975。 模糊系统在很大程度上在美国被忽略了,因为他们更多关注的是人工智能，一个被过分吹嘘的领域，尤其是在1980年中期年代,导致在诚信缺失的商业领域。 然而日本人对这个却没有偏见和忽略，模糊系统引发日立的Seiji Yasunobu和Soji Yasunobu Miyamoto的兴趣。,他于1985年的模拟,证明了模糊控制系统对仙台铁路的控制的优越性。他们的想法是被接受了,并将模糊系统用来控制加速、制动、和停车，当线于1987年开业。 1987年另一项促进模糊系统的兴趣。在一个国际会议在东京的模糊研究那一年,Yamakawa论证<使用模糊控制,通过一系列简单的专用模糊逻辑芯片,在一个“倒立摆“实验。这是一个经典的控制问题,在这一过程中,车辆努力保持杆安装在顶部用铰链正直来回移动。 这次展示给观察者家们留下了深刻的印象,以及后来的实验,他登上一Yamakawa酒杯包含水或甚至一只活老鼠的顶部的钟摆。该系统在两种情况下,保持稳定。Yamakawa最终继续组织自己的fuzzy-systems研究实验室帮助利用自己的专利在田地里的时候。

模糊控制用于机器人避障

北京工业大学 结课论文 课题名称：基于模糊控制的机器人避障 姓名：鑫元 12521121 唐堂 12521130 成绩： 引言

智能小车是移动机器人的一种，可通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制。要想让智能小车在行驶过程中能成功地避开障碍物，必须对其进行路径规划?，路径规划的任务是为小车规划一条从起始点到目标点的无碰路径。路径规划方法有：BP人工神经网络法（Back Propagation）、机器学习（Reinforcement Learning）、以及模糊控制（Fuzzy Control）方法等。模糊技术具有人类智能的模糊性和推理能力，在路径规划中，模糊推理的应用主要体现在基于行为的导航方式上，即将机器人的运动过程分解为避障、边界跟踪、调速、目标制导等基本行为，各基本行为的激活由不同的机构分别控制，机器人的最终操作由高层控制机构对基本行为进行平衡后作出综合反应。模糊控制方法将信息获取和模糊推理过程有机结合，其优点在于不依赖机器人的动力学、运动学模型，系统控制融入了人类经验，同时计算量小，构成方法较为简单，节省系统资源，实时性。本文探讨了模糊控制技术在避障路径规划中的应用，并对其进行了仿真设计。 摘要 基于MATLAB的仿真结果表明模糊逻辑推理方法在智能小车的导航控制中具有良好的效果。 目录

引言，摘要 (1) 1.模糊控制技术基本理 (3) 2模糊控制器设计 (4) 3.避障算法设计 (6) 4 仿真实验 (14) 5.实验截图 (17) 6. 结论 (19) 7.实验心得 (20) 8.参考文献 (22)

1模糊控制技术基本原理 环境中存在障碍物时，路径规划控制系统具有高度不确定性，是一个多输入多输出(MIMO)系统。对于这种具有高度不确定性的MIMO系统，传统的控制方法不能达到很好的控制效果。模糊推理控制方法将人类的驾驶经验融入系统控制之中，因此可以较好地满足系统自适应性、鲁棒性和实时性的要求。模糊控制方式借助模糊数学这一工具通过推理来实现控制。模糊逻辑模拟了人类思维的模糊性，它采用与人类语言相近的语言变量进行推理，因此借助这一工具可将人类的控制经验融人系统控制之中，使得系统可以像有经验的操作者一样去控制复杂、激励不明的系统。总的说来模糊控制具有以下特点： 1)不依赖于被控对象的精确数学模型，易于对不确定性系统进行控制； 2)易于控制、易于掌握的较理想非线性控制器，是一种语言控制器； 3)抗干扰能力强，响应速磨陕，并对系统参数的变化有较强的鲁棒性。 模糊控制器的基本结构由模糊输入接口、模糊推理以及模糊输出接口三个模块组成。模糊输入接口的主要功能是实现精确量的模糊化，即把物理量的精确值转换成语言变量值。语言变量的分档根据实际情况而定，一般分为3—7档，档数越多，控制精度越高，计算量也越大。模糊推理决策机构的主要功能是模仿人的思维特征，根据总结人工控制策略取得的语言控制规则进行模糊推理，并决策出模糊输出控制量。模糊输出接口的主要功能是把输出模糊量转化为精确量，施于被控对象。 2模糊控制器设计

智能控制课程论文

一、引言 (3) 二、轧机液压AGC数学模型 (3) 三、基于BP神经网络的轧机AGC过程控制 (5) （一）人工神经网络基本思想及其发展 (6) （二）人工神经网络的工作原理 (7) （三）人工神经网络的主要功能特点 (8) 四、神经网络辨识 (9) （一）扩展BP神经算法 (9) （二）基于时间序列的动态模型辨识 (11) 五、辨识结果 (12) （一）轧制力辨识 (12) （二）液压AGC参数辨识 (13) 六、结果检验 (14) （一）模型检验 (14) （二）辨识结果对比 (14) 七、结论 (15) 八、参考文献: (15)

先进过程控制技术在轧机液压领域的应用 摘要:轧机液压AGC控制过程的力控精度直接影响带钢的组织性能和力学性能，是保证板带质量和板形良好的关键因素。所以对轧机液压AGC的力控制，成为热轧生产中的重要环节，对其过程进行分析和研究具有深远的现实意义。本文以国内某热轧厂轧机液压AGC控制为背景，对如何提高轧机液压AGC控制的力控精度从控制方法上入手进行了较深入系统的研究。在分析液压AGC的组成元件及其动态特性的基础上, 利用神经网络具有逼近任何非线性函数且具有自学习和自适应的能力, 建立基于时间序列的前馈动态模型辨识结构, 应用扩展BP算法对轧机液压AGC力控制系统进行非线性预测, 将预测结果应用最小二乘辨识方法进行线性系统的特征参数辨识, 仿真及实测结果表明此方法行之有效, 为轧机液压AGC的控制提供了新途径。 关键词:自适应辨识;板带轧机;液压AGC;神经网络

Advanced process control technology in the field of rolling mill hydraulic applications Abstr act: In the process of rolling mill hydraulic AGC control force control precision directly affects the organization performance and mechanics performance of the steel strip, is guarantee the quality of strip and plate shape of the key factors. So the force control of rolling mill hydraulic AGC, become the important link between the hot rolling production, analyzes its process and research has far-reaching practical significance. This paper, taking a warmwalzwerk domestic mill hydraulic AGC control as the background, on how to improve the force control precision of the rolling mill hydraulic AGC control from the control methods of conducted in-depth study of the system. Based on the analysis of dynamic characteristics of hydraulic AGC components and, on the basis of using the neural network has any nonlinear function approximation, and has the ability of self learning and adaptive feedforward dynamic model identification based on time series structure, extend the BP algorithm was applied to rolling mill hydraulic AGC force control system for nonlinear prediction, and the predicted results using least squares identification method for characteristic parameters of a linear system identification, simulation and experimental results show that this method is effective, for rolling mill hydraulic AGC control provides a new way. Key wor ds: adaptive identification; stripe mill; hydraulic AGC; neural network

智能控制理论结课论文

用模糊控制实现恒压供水 参考文献： 文献一：基于模糊控制的恒压供水研究 中图分类号: TU991 文献标识码: A 文章编号: 1672- 9900(2007)04- 0028- 03 总结： 由于供水系统的管网和水泵存在着非线性、多变量等特性, 而且相间有交叉耦合, 很难建立精确的数学模型。如果采用常规的PID 算控制,往往难以得到较理想的静动态特性。采用模糊逻辑控制的方法对水压进行控制, 可以达到良好的控制性能。模糊控制器结构如图1示。采用双输入单输出的形式, 以水压给定值SP 和实际水压测量值PV 的误差e( e=SP- PV) 及误差变化率ec( ec=de/dt) 作为糊控制器的输入量, 经模糊化后分别得到模糊量 E 和EC, 并分别用模糊语言加以描述, 建立输入和输出之间的模糊控制规则。如果用PLC 进行在线模糊推理,将花费大量运算时间,从而影响系统工作。根据控制规则采用离线方式计算出模糊控制表, 存于可编程控制器PLC 内存中, 在实时控制时将复杂的推理运算过程简化为查表运算, 极大地提高了恒压供水系统的响应速度。

系统将自调整模糊控制技术应用到基于PLC 控制的变频调速恒压供水系统中,能够很好地克服供水系统数学模型难以确定、使用传统PID控制方式调节器参数调整困难的缺点, 较好地消除了系统非线性、时变等因素的干扰影响。系统经过调试和实际运行, 其压力始终稳定在设定的范围内, 具有节约能源、操作方便、自动化控制程度高等优点, 系统可广泛应用于住宅小区、高楼供水系统。 文献二：恒压供水系统的模糊控制 (1·温州大学工业工程学院,浙江温州325000;2·浙江大学工业控制技术国家重点实验室,浙江杭州310000) 总结： 恒压供水是指用户段不管用水量大小,总保持管网水压基本恒定,这样,既可满足各部位的用户对水的需求,又不使电动机空转,造成电能的浪费。为实现上述目标,利用PLC根据给定压力信号和反馈 压力信号,通过模糊推理运算,控制变频器调节水泵转速,从而达到控制管网水压的目的。变频恒压供水系统如图3—1所示。根据供水压力要求,采用一用一备变频恒压供水系统。

自动化专业学科前沿讲座之模糊控制论文

自动化前沿知识讲座 ——模糊控制理论的发展及应用这学期学院为我们开设了自动化前沿知识讲座，通过对这门课的学习，使我对自动化这个专业的一些问题有了更深的了解，让我对专业的学习有了明确的方向和目标。 自动化的前沿技术有哪些呢？？ 1．模糊控制——其实我很清楚 2.最优控制---“没有更好只有最好” 3.自适应控制——以变制变 4.鲁棒控制——以静制动 5.线性控制理论纵横 6.非线性控制理论的发展 控制——简而优秀 8.预测控制——未卜先知 9．故障诊断——神医妙手 10.人工智能——智慧之巅 11.专家系统——身边的专家 12.推理控制——经验的作用

13.集散控制系统（DCS） 今天我主要想说的是前沿技术中的模糊控制。模糊控制是以模糊集合理论为基础的一种新兴的控制手段，它是模糊系统理论和模糊技术与自动控制技术相结合的产物。自从这门科学诞生以来，它产生了许多探索性甚至是突破性的研究与应用成果，同时，这一方法也逐步成为了人们思考问题的重要方法论。 1965年美国的控制论专家L. A. Zadeh教授创立了模糊集合论，从而为描述，研究和处理模糊性现象提供了一种新的工具。一种利用模糊集合的理论来建立系统模型，设计控制器的新型方法——模糊控制也随之问世了。模糊控制的核心就是利用模糊集合理论，把人的控制策略的自然语言转化为计算机能够接受的算法语言所描述的控制算法，这种方法不仅能实现控制，而且能模拟人的思维方式对一些无法构造数学模型的被控对象进行有效的控制。模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法，已经在工业控制领域，家用电器自动化领域和其他很多行业中解决了传统控制方法无法或者是难以解决的问题，取得了令人瞩目的成效。 现在我来具体的说一下模糊控制。主要是以下几点： （1）模糊的概念 在日常生活中,人们的思维中有许多模糊的概念,如大、小、冷、热等,都没有明确的内涵和外延,只能用模糊集合来描述。人们常用的

现代工业机器人模糊控制应用分析

现代工业机器人模糊控制应用分析 摘要随着科学技术的不断发展，工业机器人在工业生产中的作用越来越明显，但工业机器人在工作中经常会出现各关节不精确、速度不平稳的现象，为此，应当对工业机器人的模糊进行严格的控制，模糊控制不需要建立被控对象的精确数学模型，只需要通过输入和输出信号的检测就可以达到机器人的控制要求，这在一定程度上大大提高了工业机器人工作的效率，因此，需要加强模糊控制在工业机器人中的应用，本文介绍了机器人模糊控制系统，并分析了机器人模糊控制过程与系统响应，为今后工业机器人更好的应用模糊控制提供一定的借鉴。 关键词模糊控制；工业机器人；应用 前言 在工业机器人中存在着不同的类别，在对其进行控制过程中需要根据不同的控制目的来选取不同的控制策略，比如对在线分解加速度控制和PID使用前馈控制、最优控制与自适应控制及非线性补偿控制等，这几种控制算法几乎都需要建立精确的机器人模型，若建立的模型不准确，对工业机器人控制系统的控制精度会有很大的影响。而要建立精确的系统模型，则需要做大量的工作，模糊控制是解决这个问题的好方法，它不需要建立被控对象的精确数学模型，只需要通过输入和输出信号的检测就可以达到机器人的控制要求，因此，在工业机器人中经常会采用模糊控制来加强对工业机器人的控制，进而提升了其工作的效率。 1 机器人模糊控制系统 1.1 系统结构 机器人模糊控制系统主要由微分前馈环节KF、积分分离环节KI、偏差e和偏差变化率ec的离散化、模糊化环节K1和K2、模糊控制查询表、控制量输出环节K3以及在线参数自调整环节等组成。通过KF将输入信号的变化率作用于系统中，可以实现被控对象更好地追踪斜坡输入信号。积分分离环节KI用于消除静态误差，在误差很小时起作用，当误差较大时，该环节不介入，以取消积分环节的影响，避免积分饱和现象。参数自调整是根据误差e和误差变化率ec，在线调节K1，K2与K3环节，使系统动态特性和稳态性能更好地兼容。 1.2 建立控制器的输入输出变量 在模糊控制器中，通常以误差e和误差变化率ec作为输入变量，经过离散化和模糊化后查询模糊控制表，得到模糊输出控制量u，再经过输出比例系数K3与其他的控制信号进行叠加，作为被控对象的输入量。将e和ec论域定义在[-6，6]，输出控制量u的论域定义在[-7，7]。 1.3 建立模糊控制规则

基于模糊控制算法的温度控制系统的毕业论文

基于模糊控制算法的温度控制系统的毕业论文 第1章绪论 温度控制，在工业自动化控制中占有非常重要的地位。将模糊控制方法运用到温度控制系统中，可以克服温度控制系统中存在的严重滞后现象，同时在提高采样频率的基础上可以很大程度的提高控制效果和控制精度。 1.1 课题背景 1965年,美国著名控制论学者L.A.Zadeh发表了开创性论文,《FUZZY SETS》首次提出了一种完全不同于传统数学与控制理论的模糊集合理论。在短短的30年里,以模糊集理论为基础发展而来的模糊控制策略已经成功为将人的控制经验纳入自动控制策略之中。在现今的模糊控制领域中，经典模糊控制理论已经在很多方面取得了一大批有实际意义的成果（如90年代日本家电模糊控制产品和工业模糊控制系统）。此外经典模糊控制也得到了相应的改善，如模糊集成系统、模糊自适应系统、神经模糊控制等。 现代自动控制越来越朝着智能化发展，在很多自动控制系统中都用到了工控机，小型机、甚至是巨型机处理机等，当然这些处理机有一个很大的特点，那就是很高的运行速度，很大的存，大量的数据存储器。但随之而来的是巨额的成本。在很多的小型系统中，处理机的成本占系统成本的比例高达20%，而对于这些小型的系统来说，配置一个如此高速的处理机没有任何必要，因为这些小系统追求经济效益，而不是最在乎系统的快速性，所以用成本低廉的单片机控制小型的，而又不是很复杂，不需要大量复杂运算的系统中是非常适合的。 温度控制，在工业自动化控制中占有非常重要的地位，如在钢铁冶炼过程中要对出炉的钢铁进行热处理，才能达到性能指标，塑料的定型过程中也要保持一定的温度［2］。随着科学技术的迅猛发展，各个领域对自动控制系统控制精度、响应速度、系统稳定性与自适应能力的要求越来越高，被控对象或过程的非线性、时变性、多参数点的强烈耦

智能控制 模糊控制论文

华北电力大学 科技学院 智能控制论文 模糊控制的概述及模糊控制的应用 姓名： 班级： 学号： 日期：

模糊控制的概述及模糊控制在污水处理中的应用 摘要：模糊控制技术对工业自动化的进程有着极大地推动作用，本文简要讲述了模糊控制的定义、特点、原理和应用，简介模糊控制在污水处理中的应用。并讲诉了模糊控制的发展。 关键词：模糊控制；污水处理。 An overview of the fuzzy control and fuzzy control in application of wastewater treatment Abstract:Fuzzy control of industrial process automation has greatly promoted the role, the paper briefly describes the definition of fuzzy control, characteristics, principles and applications, Introduction to fuzzy control in wastewater treatment applications. And complaints about the development of fuzzy control. Keywords: fuzzy control; sewage treatment. 1 引言 传统的自动控制控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(即传递函数模型或状态空间模型)的基础上，但是在实际中，很多系统的影响因素很多，油气混合过程、缸内燃烧过程等) ，很难找出精确的数学模型。这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大。因为模糊控制不用建立数学模型不需要预先知道过程精确的数学模型。

基于MATLAB的智能控制系统的介绍与设计实例最新毕业论文

(此文档为word格式，下载后您可任意编辑修改！) 武汉科技大学 智能控制系统 学院：信息科学与工程学院 专业：控制理论与控制工程 学号： 姓名：李倩

基于MATLAB的智能控制系统的介绍与设计实例 摘要 现代控制系统，规模越来越大，系统越来越复杂，用传统的控制理论方法己不能满控制的要求。智能控制是在经典控制理论和现代控制理论的基础上发展起来的，是控制理论、人工智能和计算机科学相结合的产物。MATLAB是现今流行的一种高性能数值计算和图形显示的科学和工程计算软件。本文首先介绍了智能控制的一些基本理论知识，在这些理论知识的基础之上通过列举倒立摆控制的具体实例，结合matlab对智能控制技术进行了深入的研究。 第一章引言 自动控制就是在没有人直接参与的条件下，利用控制器使被控对象(如机器、设备和生产过程)的某些物理量能自动地按照预定的规律变化。它是介于许多学科之间的综合应用学科，物理学、数学、力学、电子学、生物学等是该学科的重要基础。自动控制系统的实例最早出现于美国，用于工厂的生产过程控制。美国数学家维纳在20世纪40年代创立了“控制论”。伴随着计算机出现，自动控制系统的研究和使用获得了很快的发展。在控制技术发展的过程中，待求解的控制问题变得越来越复杂，控制品质要求越来越高。这就要求必须分析和设计相应越来越复杂的控制系统。智能控制系统(ICS)是复杂性急剧增加了的控制系统。它是由控制问题的复杂性急剧增加而带来的结果，其采用了当今其他学科的一些先进研究成果，其根本目的在于求解复杂的控制问题。近年来，ICS引起了人们广泛的兴趣，它体现了众多学科前沿研究的高度交叉和综合。 作为一个复杂的智能计算机控制系统，在其建立投入使用前，必要首先进行仿真实验和分析。计算机仿真(Compeer Simulation)又称计算机模拟(Computer Analogy)或计算机实验。所谓计算机仿真就是建立系统模型的仿真模型进而在计算机上对该仿真模型

毕业设计：模糊控制器的仿真研究

安阳师范学院本科学生毕业论文模糊控制器的仿真研究 系（院）物理与电气工程学院 专业电气工程及其自动化 日期 2015.06.01

学生诚信承诺书 本人郑重承诺：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得安阳师范学院或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。所有合作者对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签名：日期： 论文使用授权说明 本人完全了解安阳师范学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 签名：导师签名：日期：

模糊控制器的仿真研究 王方启 （安阳师范学院物理与电气工程学院，河南安阳 455000） 摘要：本文对模糊控制系统的设计及仿真进行研究，对模糊控制及仿真技术的概念、特点、发展及应用进行了论述，简述了模糊控制的基本理论。在此基础上，详细介绍了模糊控制系统的系统组成和基本工作原理。同时，阐述了模糊控制器的结构和基本设计方法。最后，通过仿真结果进而对模糊控制系统进行改进。使用MATLAB对系统进行仿真，结果表明系统的动态性能得到了提高。 关键词: 模糊PID控制器；MATLAB；仿真 1 引言 在工程实际应用中，应用最广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、鲁棒性好，工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。但是对一些大惯性、非线性和时变的系统常规PID控制就无能为力了。由于负载扰动或环境变化，受控过程参数和模型结构均发生变化，由于受到参数整定方法烦杂的困扰，常规PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性差。本文将模糊控制和PID控制结合起来，应用模糊推理的方法实现对PID参数进行在线自整定，实现PID参数的最佳调整，设计出参数模糊自整定PID控制器，并进行了Matlab/Simulink仿真。仿真结果表明，与常规PID控制系统相比，该设计获得了更优的鲁棒性和动、静态性及具有良好的自适应性。 模糊控制是以模糊集合论作为它的数学基础的。模糊控制就是利用模糊集合理论，把人的模糊控制策略转化为计算机所能接收的控制算法，进而实施控制的一种理论和技术。它能够模拟人的思维因而对一些无法构建数学模型的系统可以进行有效的描述和控制，除了用于工业，也适用于社会学、经济学、环境学、生物学及医学等各类复杂系统。模糊控制与PID控制结合构成模糊PID控制既可实现PID控制的功能又可实现模糊控制的作用，克服PID控制遇到的问题。因此研究模糊PID控制具有十分重要的现实意义。 2 常规PID控制 2.1 PID控制器概述 在过去的几十年里，PID控制器在工业控制中得到了广泛应用。在控制理论

模糊控制 英文文献

CONTROL, PID CONTROL, AND ADVANCED FUZZY CONTROL FOR SIMULATING A NUCLEAR REACTOR OPERATION XIAOZHONG LI and DA RUAN* elgian Nuclear Research Centre (SCKoCEN Boeretang 200, 8-2400 Mol, Belgium (Received 15 March 1999) Based on the background of fuzzy control applications to the first nuclear reactor in Belgium (BRI) at the Belgian Nuclear Research Centre (SCK.CEN), we have made a real fuzzy logic control demo model. The demo model is suitable for us to test and com- pare some new algorithms of fuzzy control and intelligent systems, which is advantageous because it is always difficult and time-consuming, due to safety aspects, to do all experiments in a real nuclear environment. In this paper, we first report briefly on the construction of the demo model, and then introduce the results of a fuzzy control, a proportional-integral-derivative (PID) control and an advanced fuzzy control, in which the advanced fuzzy control is a fuzzy control with an adaptive function that can Self-regulate the fuzzy control rules. Afterwards, we present a comparative study of those three methods. The results have shown that fuzzy control has more advantages in terms of flexibility, robustness, and easily updated facilities with respect to the PID control of the demo model, but that PID control has much higher regulation resolution due to its integration term. The adaptive fuzzy control can dynamically adjust the rule base, therefore it is more robust and suitable to those very uncertain occasions. Keywords: Fuzzy control; PID control; fuzzy adaptive control; nuclear reactor I INTRODUCTION Today the techniques of fuzzy logic control are very mature in most engineering areas, but not in nuclear engineering, though some research has been done (Bernard, 1988; Hah and Lee, 1994; Lin et al. 1997; Matsuoka, 1990). The main reason is that it is impossible to do experiments in nuclear engineering as easily as in other industrial areas. For example, a reactor is usually not available to any individual. Even for specialists in nuclear engineering, an official licence for doing any on-line test is necessary. That is why we are still

智能控制理论及其应用论文

智能控制理论及其应用 [摘要] 本文回顾了智能控制理论的提出与发展过程，介绍了智能控制的特点，给出了智能控制理论的主要类型及其特点，列举了智能控制理论与技术的主要应用领域，最后总结了智能控制理论的发展趋势。 [关键词] 智能控制模糊控制神经网络专家控制[abstract] this paper reviewed the development of intelligence control, and introduced its main methods and characteristics, and particularized their mostly application fields, and pointed out the prospects of intelligent control development trend and put forward the study direction. [key words] intelligent control fuzzy control net neural expert control 0.引言 随着工业和自动化技术的发展，控制理论的应用日趋广泛，所涉及的控制对象日益复杂化，对控制性能的要求也越来越高，控制对象或过程的复杂性主要体现在系统缺乏精确的数学模型、具有高维的判定空间、多种时间尺度和多种性能判据等，要求控制理论能够处理复杂的控制问题和提供更为有效的控制策略。现代控制理论从理论上解决了系统的可观、可控、稳定性以及许多复杂系统的控制。但实际中的许多复杂系统具有非线性、时变性、不确定性、多层次、多因素等热点，难以建立精确的数学模型，因此需要引入新

智能控制导论报告BP神经网络模糊控制

智能控制导论实验报告 2012-01-09 姓名：_______________ 常青_________ 学号：0815321002 班级：____________ 08自动化 指导老师：___________ 方慧娟________

实验一：模糊控制器设计与实现 一、实验目的 1. 模糊控制的特征、结构以及学习算法 2. 通过实验掌握模糊自整定PID 的工作原理 二、实验内容 已知系统的传递函数为：1/(10s+1)*e(-0.5s) 。假设系统给定为阶跃值r=30 ，系统初始值r0=0. 试分别设计 (1) 常规的PID 控制器； (2) 常规的模糊控制器； (3) 比较两种控制器的效果； (4) 当通过改变模糊控制器的比例因子时，系统响应有什么变化？ 三、实验设备 Matlab 7.0 软件/SIMULINK 四、实验原理 1.模糊控制 模糊逻辑控制又称模糊控制，是以模糊集合论，模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一类计算机控制策略，模糊控制是一种非线性控制。图1-1 是模糊控制系统基本结构，由图可知模糊控制器由模糊化，知识库，模糊推理和清晰化(或去模糊化)四个功能模块组成。

控制的。其传递函数的形式是: G(s) k p(1 T I S T D S），PID控制原理 针对模糊控制器每个输入，输出，各自定义一个语言变量。因为对控制输出的判断，往往不仅根据误差的变化，而且还根据误差的变化率来进行综合评判。所以在模糊控制器的设计中，通常取系统的误差值e和误差变化率ec为模糊控制器的两个输入，则在e的论域上定义语言变量“误差 E ” ，在ec的论域上定义语言变量“误差变化EC ” ；在控制量u的论域上定义语言变量“控制量U”。 通过检测获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号e，对误差取微分得到误差变化率ec,再经过模糊化处理把分明集输入量转换为模糊集输入量，模糊输入变量根据预先设定的模糊规则，通过模糊逻辑推理获得模糊控制输出量，该模糊输出变量再经过去模糊化处理转换为分明集控制输出量。 2.PID控制 在模拟控制系统中，控制器最常用的控制规律是PID控制。PID 控制器是一种线性控制器。它根据给定值与实际输出值之间的偏差来 框图如图1-2所示。

毕业设计(开题报告)关于模糊控制

毕业设计（论文） 开题报告 题目电力系统中新型智能协调控制器的研究专业电气工程与自动化 班级电气1班 学生于伟华 指导教师徐凯 重庆交通大学 2012 年

2012届电气工程与自动化专业毕业设计论文（开题报告） 一、选题目的的理论价值和现实意义 （1）理论价值 随着电力系统规模的不断扩大，电力系统结构和运行方式越来越复杂多变，对系统的稳定性提出了更高的要求。国内外的运行经验表明，电力系统运行稳定性的破坏是事故扩大、系统瓦解的重要原因之一。而发电机励磁控制系统对同步发电机乃至整个电力系统的可靠和稳定运行都有着重要的作用。 在励磁控制系统中，控制算法是决定控制性能优劣的重要因素。PID算法由于设计简单，并且具有良好的电压控制精度，至今在工程上仍有广泛的应用。但PID算法不能有效改善系统的动态品质和提高系统的稳定水平。尤其是快速励磁方式的采用会使电力系统特性恶化，致使出现负阻尼情况，使电力系统发生低频振荡。随着现代控制理论和实践的发展，出现了基于线性最优控制理论的线性最优励磁控制器。由于考虑了电力系统多个控制目标的综合，并采用最优化设计，因而具有更好的动态性能和阻尼特性。然而线性最优控制理论也有不足之处，即当系统偏离运行点时，其不能保证良好的控制性能。 模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它不需要精确的数学模型，而且能够很好地应用于动态或高度非线性系统，对过程和参数的变化有较强的适应能力。 （2）现实意义 安全稳定是电力系统运行的基本条件，提高励磁系统的控制性能，对同步发电机和电力系统的安全稳定运行都有着重要意义。利用PID良好的电压调节特性，并结合星型最优励磁控制器良好的懂爱和阻尼特性，简历了PID+LOEC模糊协调励磁控制器。根据系统状态的变化，模糊控制器可以通过加权系数协调控制PID和LOEC的输出，从而提高对系统状态变化的自适应能力。通过在simulink中建立系统仿真模型，把基于模糊控制器的PID+LOEC协调控制分别和PID、LOEC做了比较，结果显示，基于模糊控制的协调控制策略，具有更好的动、静态特性。 从smith预估器、大林算法等，到现代控制理论出现了不少克服大滞后系统的控制方案。它们都在一定条件下，一定程度地解决了纯滞后对象地控制问题，但也存在许多缺陷：（1）过于依赖对象的数学模型；（2）计算机算法条件难以实现；（3）实际环境影响的强干扰。因此，常规控制方法很难对复杂的纯滞后工业过程进行有效控制[7]。

模糊控制发展前景分析

《冶金自动化工程案例分析》课程论文 模糊控制的发展前景分析 电子与信息工程学院 自动化094班 张宇 120093101091

模糊控制的发展前景分析 电子与信息工程学院自动化094班张宇 摘要：模糊控制方法是智能控制的重要组成部分。本文简要介绍了模糊控制的概念和特点,并对模糊控制的原理作了说明,较详细的介绍了对于常规模糊控制方 法的改进,包括Fuzzy-PIS复合控制、三位模糊控制器、Smith-Fuzzy控制器、专家模糊控制器等,对模糊控制系统与传统PID控制作了简单比较,最后对模糊控制的优缺点进行分析并对模糊控制未来发展作出了展望。 关键字：模糊控制；原理；模糊PID控制；展望； 一．模糊控制简介 模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。模糊控制主要是模拟人的思维、推理和判断的一种控制方法, 它将人的经验、常识等用自然语言的形式表达出来,建立一种适用于计算机处理的输入输出过程模型,是智能控制的一个重要研究领域。从信息技术的观点来看, 模糊控制是一种基于规则的专家系统。从控制系统技术的观点来看, 模糊控制是一种普遍的非线性特征域控制器。 模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法,已经在工业控制领域、家用电器自动化领域和其他很多行业中解决了传统控制方法无法或者是难以解决的问题,取得了令人瞩目的成效,引起了越来越多的控制理论的研究人员和相关领域的广大工程技术人员的极大兴趣。 相对传统控制,包括经典控制理论与现代控制理论。模糊控制能避开对象的数学模型( 如状态方程或传递函数等),它力图对人们关于某个控制问题的成功与失败和经验进行加工, 总结出知识,从中提炼出控制规则,用一系列多维模糊 条件语句构造系统的模糊语言变量模型, 应用CRI等各类模糊推理方法,可以得 到适合控制要求的控制量, 可以说模糊控制是一种语言变量的控制。 二. 模糊控制的原理 基本模糊控制系统包括模糊化处理、模糊推理和清晰化控制三个环节。 图1模糊控制系统框图 模糊化处理就是将模糊控制器输入量的确定值转换为相应模糊语言变量值的过程, 此相应语言变量值均由对应的隶属度来定义。通过这样一个把输入变量映射到合适的响应论域量程的过程,精确的输入数据就变换成适当的语言值或模

智能控制及其应用论文翻译

英文翻译 Intelligence Control and its Application ZOU En1，2，LIN Yi-qin3,ZHANG Tai-Shan1 Abstract: The author introduces some basic concepts about intelligence control in this paper, which includes fuzzy control, adaptive fuzzy-neural control, expert fuzzy system and artificial neural networks and so on, and features of fuzzy theory and artificial neural network are briefly analyzed. Finally, the author combines artificial neural network techniques with PID control, the neural network PID control method is applied to the temperature control system, seeing from the output curve, the present method has many advantages of small overshoot, short setting-time, and an excellent control result has provided for the system. Key words: intelligence control; neural network; temperature control system. It is well known that the emergence of intelligent control has made it conducive to integrate fuzz logic control and artificial neural networks and expert system for the development of control systems. The ability of these systems to complex non-linear function of many variables through a learning control driven by an error signal is particularly attractive. On the other hand, the intelligent control has found various applications in industrial produce as well as household applications. For example, for some complex or ill-defined systems that are not easily controlled by conventional schemes, the advanced control can provide a feasible alternative to get the approximate and qualitative data of human experts knowledge. As developing industrial control, the flourishing field of intelligent control technology has already provided some significant applications in the new control technology. Some basic concepts about intelligent control have been attempted to set out in this paper and also uses an example to show the application of intelligent control in the temperature control system. 1fuzzy control The development of fuzzy theory comes from the inability to describe some physical phenomena with the exact mathematical or conventional model. So, fuzzy theory is a powerful tool in the exploration of complex problems, because of it has ability to determine outputs for a given set of inputs without using a conventional or mathematical model. it is a no model controller The basic motivation of fuzzy theory is that complex problems become simplicity [1-3]. Fuzzy subset A of an universe of discourse U is characterized by a membership functionμ(χ):χ∈→[0,1]，representing the grade of membership of χin A .Fuzzy theory owes a great A deal to human language, it is a language controller; each word or linguist term in a natural language can be viewed as a label for a fuzzy subset A of a universe of discourse U. This language labels describing words,