检索结果-内蒙古大学图书馆

该文围绕模糊控制系统中的两个根本问题:模糊控制器的系统化设计和如何保证模糊控制系统的稳定性,展开研究.其中模糊控制系统的稳定性分析是该文重点讨论的内容,它也贯穿于模糊控制器的设计方法中.该文的研究内空可概括为以下四个部分:在第一部分中,主要讨论了常规模糊控制器和零阶T-S型模糊控制器的稳定性条件.在第二部分中,研究了对象结构已知的一类系统的模糊控制,器稳定性条件和设计方法.在第三部分中,研究人员提出了一种基于T-S模糊模型的模糊控制器系统化设计方法,它的稳定性分析和设计方法简洁而容易.在第四部分中,在分析和研究常规趋近律控制方法的基础上,提出了\"模糊趋近律\"概念,并利用此概念进行模糊控制器设计.

关键词：模糊控制器稳定性 T-S模糊模型模糊控制系统模糊趋近律

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模糊控制系统的知识集的遗传优化机制研究

模糊控制系统的知识集的遗传优化机制研究

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作者：张博杭州电子科技大学

学位级别：硕士

本文以MAMDANI型模糊系统的优化问题为研究对象，将遗传算法和模糊系统融合于一体，构建出遗传模糊系统。以该系统为基础依据FRBS系统的优化方法，着重分析了模糊系统的遗传优化机制，分别研究了模糊系统规则集的遗传优化和数据集的遗... 详细信息

本文以MAMDANI型模糊系统的优化问题为研究对象，将遗传算法和模糊系统融合于一体，构建出遗传模糊系统。以该系统为基础依据FRBS系统的优化方法，着重分析了模糊系统的遗传优化机制，分别研究了模糊系统规则集的遗传优化和数据集的遗传优化，并对匹兹堡优化方法和密歇根优化方法进行了尝试性的结合。\n 对于规则集的优化，本文提出了基于模糊遗传算法的模糊规则自动生成及优化算法。该算法解决了遗传算法优化自动生成的模糊规则时，可能存在局部解以及规则种群的收敛速率过慢等问题。它利用规则种群的收敛速率和多样性来自适应调整遗传算法的交叉率和变异率，进而实现遗传模糊系统的控制规则的自动生成。结合控制系统的性能指标，设定遗传算法的适应度函数。最后通过仿真试验，验证了算法的可行性和有效性。FGA算法实质上是一种自适应的遗传算法。该算法能够依据规则集中各个规则间不同的分布来自适应调节遗传算法的交叉率和变异率，以快速生成最优规则集。\n 对数据集的优化，本文提出了针对隶属函数的遗传偏移调节算法。该算法解决了依据专家经验得出模糊规则集时，普通数据集难以使模糊控制系统获得良好的性能的问题。它利用遗传算法，结合遗传偏移调节算法以获取最佳隶属函数。最后通过仿真试验，验证了算法的可行性和有效性。该算法实质上是对遗传算法在模糊系统应用中的编码方式的改进，它以二元模式来对隶属函数进行实属编码，从而减小搜索空间，便于快速优化数据集。\n 最后在对匹兹堡优化方法和密歇根优化方法深入研究的基础上，并结合前面的优化算法，建立一个全新的模糊遗传优化网络模型。它综合了整体优化与局部优化相结合的方法。其全局性的优化体现于在模糊系统确立之前它先调整隶属度函数的参数，局部性的优化体现于在模糊系统运算的每一个节拍，他将运算结果作为一个归一化补偿值反馈给参与运算的规则。这样它将数据集的调整和规则集的学习融合为一体。其中参数调整部分采用二元表示法，并将规则的学习算法简化为一个比例因子，该因子的大小取决于模糊系统输出的归一化值。该模型最大的特点是对匹兹堡优化方法和密歇根优化方法进行了有效的结合，具体体现在对规则的归一化处理上。通过C语言建立该网络的模型并进行仿真试验，验证了算法的可行性和有效性。

关键词：模糊控制系统知识集遗传优化匹兹堡优化 FGA算法

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基于温度场实时检测的焊接质量模糊控制系统

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清华大学学报（自然科学版） 2002年第11期42卷 1437-1440页

作者：刘文焕陈劲松王克争潘际銮清华大学机械工程系北京100084

针对焊接工艺的特点,以工业用电荷耦合器件(IC-CD)传感器为测量元件,建立了焊接温度场图像实时采集与处理系统。采用模糊推理控制算法,并在手动控制策略的基础上提出了该系统的模糊控制规则。以焊接电流为控制量,研制了薄板钨极惰性气体... 详细信息

针对焊接工艺的特点,以工业用电荷耦合器件(IC-CD)传感器为测量元件,建立了焊接温度场图像实时采集与处理系统。采用模糊推理控制算法,并在手动控制策略的基础上提出了该系统的模糊控制规则。以焊接电流为控制量,研制了薄板钨极惰性气体(TIG)焊背面温度场等温线宽度闭环控制系统。通过控制接近熔点温度的等温线宽度最终实现了对焊缝背面熔宽和熔透的控制。大量的焊接工艺试验表明,系统有较好的适应性和较高的稳态精度和动态响应特性,并具有较强的抗干扰能力。

关键词：实时检测焊接质量模糊控制系统工业用电荷耦合器件焊接温度场图像处理焊接电流

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模糊控制系统的稳定性分析与设计

模糊控制系统的稳定性分析与设计

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作者：李承家西北工业大学

学位级别：博士

模糊控制是模糊集理论中最活跃的分支之一,是智控制理论的重要组成部分.该文首先综述了自动控制、模糊控制理论的发展历程、存在问题,着重论述了模糊控制理论的稳定性分析与设计问题.接着就两类基本类型的模糊系统,即Mamdani模糊系统... 详细信息

模糊控制是模糊集理论中最活跃的分支之一,是智控制理论的重要组成部分.该文首先综述了自动控制、模糊控制理论的发展历程、存在问题,着重论述了模糊控制理论的稳定性分析与设计问题.接着就两类基本类型的模糊系统,即Mamdani模糊系统、Takagi-Sugeno模糊系统分别作了系统深入地研究,为模糊系统和稳定性分析与设计提供了新的思路、新的方法.文中也讨论了模糊系统的鲁棒稳定性问题问题.

关键词：模糊逻辑近似推理模糊控制系统 Mamdani模糊系统 Takagi-Sugeno模糊系统稳定性分析鲁棒稳定性分析

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冰箱试验室的温湿度模糊控制系统应用研究

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上海理工大学学报 2002年第4期24卷 341-344页

作者：王传林邬志敏陈建友龚阳上海理工大学动力工程学院上海200093

介绍了模糊控制技术在冰箱试验室的温湿度控制中的应用. 实验表明在冰箱试验室对温湿度进行模糊控制,对提高工况的稳定性和控制精度、缩短工况稳定时间是一种行之有效的方法.

关键词：模糊控制系统温度湿度冰箱试验室

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一种基于遗传神经元网络的模糊控制系统

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四川大学学报（工程科学版） 2001年第3期33卷 117-119页

作者：姚继兵吴玲胡学姝四川大学科技开发中心四川成都610065 四川大学人事处四川成都610065 四川大学电气信息学院四川成都610065

针对常用的基于BP网络的模糊控制器对模糊控制规则的学习难以达到理想效果的缺陷 ,采用遗传算法生成前向神经元网络 ,可同时对网络的极值与结构进行学习 ,基于此基础的神经网络模糊控制系统具有良好的自适应特性。

关键词：神经元网络遗传算法模糊控制系统自适应特性

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基于进化策略的模糊控制系统优化设计方法

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数据采集与处理 2002年第4期17卷 423-427页

作者：曹邦武姜长生文戎陈谋南京航空航天大学自动化学院南京210016 西安交通大学电子与信息工程学院西安710059

提出了一种改进的基于进化策略的算法 ,研究了模糊相似度、规则一致度的概念 ,将其量化从而影响模糊系统的进化过程 ,以根据样本数据设计出具有完备性、一致性和紧凑性的模糊系统。仿真结果表明 ,即使在学习样本较少的情况下 ,应用本文... 详细信息

提出了一种改进的基于进化策略的算法 ,研究了模糊相似度、规则一致度的概念 ,将其量化从而影响模糊系统的进化过程 ,以根据样本数据设计出具有完备性、一致性和紧凑性的模糊系统。仿真结果表明 ,即使在学习样本较少的情况下 ,应用本文提出的方法 ,依然可以设计出具有完备性、一致性和紧凑性的模糊系统 ,而且该系统对初值不敏感 ,具备泛化能力。

关键词：模糊控制系统优化设计方法进化策略模糊逻辑隶属函数模糊控制器模糊系统

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模糊控制系统的设计方法及应用

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长安大学学报（自然科学版） 2003年第1期23卷 96-96,107页

作者：应益荣李桃上海大学国际工商管理学院上海201800 上海交通大学管理学院上海200052

通过对高斯模糊隶属函数和对某基于聚类分析的模糊控制系统设计方法的改进 ,提出了一种节省计算内存、时间并具有较强适应性的模糊控制系统设计方法 ,在模拟例子的计算中显示出相当高的拟合精度。

关键词：模糊控制系统设计方法聚类分析高斯模糊隶属函数

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模糊控制系统的知识集的遗传优化机制研究终稿

模糊控制系统的知识集的遗传优化机制研究终稿

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作者：张博杭州电子科技大学

学位级别：硕士

本文以MAMDANI型模糊系统的优化问题为研究对象,将遗传算法和模糊系统融合于一体,构建出遗传模糊系统。以该系统为基础依据FRBS系统的优化方法,着重分析了模糊系统的遗传优化机制,分别研究了模糊系统规则集的遗传优化和数据集的遗传优化... 详细信息

本文以MAMDANI型模糊系统的优化问题为研究对象,将遗传算法和模糊系统融合于一体,构建出遗传模糊系统。以该系统为基础依据FRBS系统的优化方法,着重分析了模糊系统的遗传优化机制,分别研究了模糊系统规则集的遗传优化和数据集的遗传优化,并对匹兹堡优化方法和密歇根优化方法进行了尝试性的结合。对于规则集的优化,本文提出了基于模糊遗传算法的模糊规则自动生成及优化算法。该算法解决了遗传算法优化自动生成的模糊规则时,可能存在局部解以及规则种群的收敛速率过慢等问题。它利用规则种群的收敛速率和多样性来自适应调整遗传算法的交叉率和变异率,进而实现遗传模糊系统的控制规则的自动生成。结合控制系统的性能指标,设定遗传算法的适应度函数。最后通过仿真试验,验证了算法的可行性和有效性。FGA算法实质上是一种自适应的遗传算法。该算法能够依据规则集中各个规则间不同的分布来自适应调节遗传算法的交叉率和变异率,以快速生成最优规则集。对数据集的优化,本文提出了针对隶属函数的遗传偏移调节算法。该算法解决了依据专家经验得出模糊规则集时,普通数据集难以使模糊控制系统获得良好的性能的问题。它利用遗传算法,结合遗传偏移调节算法以获取最佳隶属函数。最后通过仿真试验,验证了算法的可行性和有效性。该算法实质上是对遗传算法在模糊系统应用中的编码方式的改进,它以二元模式来对隶属函数进行实属编码,从而减小搜索空间,便于快速优化数据集。最后在对匹兹堡优化方法和密歇根优化方法深入研究的基础上,并结合前面的优化算法,建立一个全新的模糊遗传优化网络模型。它综合了整体优化与局部优化相结合的方法。其全局性的优化体现于在模糊系统确立之前它先调整隶属度函数的参数,局部性的优化体现于在模糊系统运算的每一个节拍,他将运算结果作为一个归一化补偿值反馈给参与运算的规则。这样它将数据集的调整和规则集的学习融合为一体。其中参数调整部分采用二元表示法,并将规则的学习算法简化为一个比例因子,该因子的大小取决于模糊系统输出的归一化值。该模型最大的特点是对匹兹堡优化方法和密歇根优化方法进行了有效的结合,具体体现在对规则的归一化处理上。通过C语言建立该网络的模型并进行仿真试验,验证了算法的可行性和有效性。

关键词：模糊控制系统知识集遗传优化模糊遗传算法遗传偏移调节算法模糊遗传优化网络

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