基于粒子群优化的模糊交通控制器设计

城市中存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围路网的交通流起着很大的影响,这些路口需要优先保持通畅.针对此情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法（TIPSO）,并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练,获取到比人工设定的更优的模糊规则.     

模糊Petri网的自适应粒子群优化方法研究

模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了粒子群优化算法及其各种改进算法;在此基础上,提出适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。最后,以无向网络可靠性估计为例,通过实例分析并与基本粒子群优化算法进行比较,证明了所提方法的有效性和优越性。     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。     

军事道路交通网络模糊可靠性“瓶颈”分析模型

道路交通网络可靠性“瓶颈”往往决定了整个路网的可靠度的高低,是战时敌、我双方争夺的焦点之一。本文针对军事道路交通网络的特点,提出了路网模糊可靠度的概念,并对其进行了表征与评价;建立了路网任务模糊可靠度“瓶颈”算法模型。运用本模型对海湾战争中的伊军,从巴格达到巴士拉的主要道路交通网络,进行了任务模糊可靠度评价与“瓶颈”运算,结果与实际情况吻合性较好。     

基于蚁群算法的模糊控制规则优化设计

为了避免设计模糊控制系统时遇到的“规则爆炸”问题,提出基于模糊相容系数的模糊规则优化方法．该方法定义了模糊规则的相容程度,得出的相容系数矩阵作为蚁群算法的启发式因子．采用蚁群算法优化模糊规则进行仿真,结果显示该方法生成的模糊规则具有较好的相容性和控制性能．     

双机格斗行为建模方法研究

行为模型的真实性是决定CGF真实性的关键因素之一。针对双机格斗空战 ,提出了一种基于模糊规则的三层行为模型 ,并运用遗传算法对底层飞行状态模糊控制器进行了优化。文中给出了仿真实验结果。结果表明这种用模糊规则建立的行为模型产生了逼真的空战格斗行为。     

基于免疫FNN算法的加热炉炉温优化控制

针对复杂钢坯加热过程,提出了一种免疫克隆进化模糊神经网络(ICE-FNN)控制算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用模糊神经网络控制器(FNNC)规则优化算法,确定FNNC的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用免疫克隆进化(ICE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。     

模糊规则推理在某型导弹故障智能诊断中的应用

针对某新型导弹武器装备尚未形成全面技术保障能力的现状,构建出基于模糊规则推理(模糊矩阵算法和规则推理)的导弹故障智能诊断平台,降低了故障诊断中的误判和漏判,充分发挥了该型导弹装备的效能.该故障诊断系统的诊断方法具有一般性,可推广应用到其他装备的故障诊断系统.     

基于模糊神经网络的伺服系统PID控制

针对某装备伺服系统具有复杂的非线性和时变性,传统的PID控制存在自适应能力差的缺点,设计了一种模糊神经网络PID控制器。利用神经网络对模糊控制的控制规则进行优化,根据偏差E和偏差变化EC在线调整PID控制器的3个参数。通过与传统的PID控制器仿真实验对比,可以看出模糊神经网络PID控制器能够有效地提高该伺服系统的性能。     

鱼雷壳体结构的模糊优化设计

鱼雷壳体结构优化设计是鱼雷外形优化设计中的重要组成部分,关系着后期鱼雷总体优化设计的成败.但是,目前的鱼雷壳体优化设计方法仅是将设计变量作为固定变量来处理,没有考虑到设计变量存在的不确定性,另外环境变量也存在着不确定性,这些因素都说明鱼雷壳体优化设计实际上是一个模糊优化问题.如果忽略了鱼雷壳体优化设计的模糊性,会导致优化结果存在较为严重的危险性,同时也会对后期的鱼雷总体设计带来无法预知的影响.针对这一问题,在鱼雷壳体结构优化设计中引入模糊理论,建立鱼雷壳体结构模糊优化模型,并用单目标模糊优化方法进行鱼雷壳体结构模糊优化设计.将鱼雷壳体结构优化设计中存在的风险降到最低.     

导弹气动参数变化时PID与模糊控制的仿真

以参数大范围变化的导弹为研究对象,分别设计PID控制器和模糊控制器,并对PID控制器和模糊控制器组成的稳定回路进行仿真,仿真结果表明,PID控制器不能适应参数大范围的变化,表现为容易产生超调。简单模糊控制器对外界参数具有较好的适应性和鲁棒性,但存在稳态误差,通过采取模糊——积分并联混合,改善了模糊控制的稳态性能,提高了模糊控制的稳态精度。     

用Matlab实现减摇鳍模糊控制器仿真

基于Conolly理论建立了船舶模型,以横摇角和横摇角速度为输入量,鳍角为输出量,应用模糊控制理论设计了减摇鳍模糊控制器;利用Matlab的fuzzylogic工具箱针对不同海情对控制器进行了仿真.结果表明,减摇鳍模糊控制器与传统PID控制器相比具有更好的控制效果.     

某同源平衡及定位电液伺服系统模糊分数阶PID控制

针对某同源平衡及定位电液伺服系统,设计了一种用于该系统的模糊分数阶PID控制器。使用模糊规则来调节分数阶PID的参数,提高了分数阶PID控制器的响应速度,增强了分数阶PID鲁棒性。模糊分数阶PID控制器能使系统很快进入稳定状态,比分数阶PID控制器表现出较好的控制性能。通过半实物仿真实验可知模糊分数阶PID控制器在响应速度、超调量及稳定误差等方面均优于分数阶PID控制器,且对外部负载扰动具有较好的鲁棒性。     

模糊神经网络在发电机励磁控制中的应用

采用含有惯性项学习算法的BP神经网络代替模糊PID控制器,对同步发电机励磁控制系统进行仿真。仿真结果表明,在系统遭受扰动或突加减载时,所设计的模糊神经网络励磁控制器具有良好的控制效果。     

制冷空调系统的模糊控制与模拟仿真

在制冷空调系统中采用电子膨胀阀（ＥＸＶ）代替传统的热力膨胀阀后,为各种调节控制技术的应用提供了广阔的前景．作者介绍了模糊控制器的设计及在制冷空调系统中的应用前景,并通过Ｍａｔｌａｂ工具包中的Ｓｉｍｕｌｉｎｋ软件进行模拟仿真,验证了模糊控制器的控制特性．     

基于SIMULINK的电视跟踪模糊控制器的仿真研究

建立了电视跟踪系统中模糊控制器的仿真模型 ,并用 Matlab软件中的模糊逻辑工具箱和 Simulink工具进行了系统仿真。该方法简便、直观 ,通过使用 ,肯定了模糊控制器在电视跟踪系统中的应用价值。     

PID参数模糊自整定控制器的设计与仿真研究

针对常规PID控制器不能在线进行参数自整定的问题,结合模糊控制技术,提出了一种 PID参数模糊自整定的方法.运用 Matlab模糊逻辑工具箱进行仿真研究表明,该模糊 PID控制器能迅速消除系统余差,改善普通模糊控制器的性能;既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,保证了调节系统具有良好的动、稳态特性.     

基于模糊滑模控制的航空EMA调速系统

永磁无刷直流电动机是航空机电作动器(EM A)实现作动控制的关键部件,而电机控制方式的优劣则是决定航空EM A调速系统性能的重要因素。传统的滑模变结构控制策略由于存在抖振现象,对永磁无刷直流电机的控制精度和稳定性不利。针对航空EM A调速控制精度要求高的特点,将模糊控制和滑模控制相结合,把开关函数及其微分作为输入量,通过模糊推理获得滑模控制的控制量,该控制器既保持了常规模糊控制器的优点,又减弱了滑模控制的抖振现象。仿真及实验表明:该控制器稳定性好,对参数变化有很强的鲁棒性,系统响应速度快,具有较高的控制精度。