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基于遗传算法的广义t-s模糊模型预测函数控制

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吉林大学学报（工学版） 2011年第S1期41卷 259-263页

作者：戴文战杨爱萍王晓浙江理工大学自动化研究所杭州310018 浙江财经学院外国语学院杭州310018

提出了一种基于遗传算法的广义t-s模糊模型预测函数控制算法。首先利用减法聚类确定隶属度函数中心和模糊规则数,然后利用遗传算法同时对广义t-s模型的其他前提参数和结论参数进行辨识,并进行全局寻优。最后将本文提出的算法应用在具有... 详细信息

提出了一种基于遗传算法的广义t-s模糊模型预测函数控制算法。首先利用减法聚类确定隶属度函数中心和模糊规则数,然后利用遗传算法同时对广义t-s模型的其他前提参数和结论参数进行辨识,并进行全局寻优。最后将本文提出的算法应用在具有强非线性特性的pH中和过程中。仿真结果表明:本文算法具有较小的超调和较好的跟踪能力。

关键词：自动控制技术广义t-s模糊模型遗传算法预测函数控制非线性系统

基于广义t-s模糊辨识模型的混沌系统模糊控制

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电子与信息学报 2007年第7期29卷 1753-1756页

作者：张静襄樊学院物理系襄樊441000

该文针对混沌系统辨识引入广义t-s模糊模型,并对t-s模糊模型自适应参数进行遗传退火算法优化,使系统具有最佳结构和参数。在此基础上给出了广义t-s模糊模型使系统渐近稳定模糊控制算法,并证明了广义t-s模型有足够的精度,控制的精度就能... 详细信息

该文针对混沌系统辨识引入广义t-s模糊模型,并对t-s模糊模型自适应参数进行遗传退火算法优化,使系统具有最佳结构和参数。在此基础上给出了广义t-s模糊模型使系统渐近稳定模糊控制算法,并证明了广义t-s模型有足够的精度,控制的精度就能得到满足,系统可以跟踪目标。控制的目标可以为周期轨道,也可以为连续变化的目标函数。以一维的Logistic系统和二维的Henon系统为例进行仿真分析,结果表明该方法的有效性和可行性。

关键词：混沌系统辨识广义t-s模糊模型模糊控制

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基于FIGA的广义t-s模糊模型预测控制

机械工程与自动化 2006年第4期 86-88页

作者：刘莉安树燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

利用广义t-s模糊模型对非线性系统具有万能逼近性得到系统的局部线性化,并利用一种快速综合性遗传算法(F IGA)对广义t-s模糊模型进行参数辨识,根据得到的线性化模型对系统采取广义预测控制(GPC)得到当前的控制动作。通过M atlab仿真证... 详细信息

利用广义t-s模糊模型对非线性系统具有万能逼近性得到系统的局部线性化,并利用一种快速综合性遗传算法(F IGA)对广义t-s模糊模型进行参数辨识,根据得到的线性化模型对系统采取广义预测控制(GPC)得到当前的控制动作。通过M atlab仿真证明了该方法的有效性。

关键词：广义t-s模糊模型遗传算法预测控制

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广义不确定时滞系统的t-s模糊保性能控制

安阳工学院学报 2007年第4期6卷 88-91,99页

作者：杨瑞黄天民郝光西南交通大学成都610031

利用线性矩阵不等式(LMI)方法,研究了一类用t-s模糊模型描述的广义不确定时滞系统的保性能控制,给出了问题可解的一个充分条件和保性能控制器的设计,以及相应的可保性能指标,最后举例说明了所提出方法的有效性。

关键词：不确定时滞系统广义t-s模糊模型保性能控制 LMI

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平面运动n级倒立摆的鲁棒保成本模糊控制

模糊系统与数学 2014年第3期28卷 62-74页

作者：苗志宏李洪兴中国人民武装警察部队学院消防工程系河北廊坊06500 大连理工大学电信学院辽宁大连116024

针对参数不确定平面运动n级倒立摆系统,研究了鲁棒保成本模糊控制器设计问题。给出了将系统动力学模型转化为一种新型广义t-s模糊模型的方法,由此避免了求逆矩阵的过程。为获得保守性更低的系统稳定性设计条件,通过引入松弛变量矩阵来解... 详细信息

针对参数不确定平面运动n级倒立摆系统,研究了鲁棒保成本模糊控制器设计问题。给出了将系统动力学模型转化为一种新型广义t-s模糊模型的方法,由此避免了求逆矩阵的过程。为获得保守性更低的系统稳定性设计条件,通过引入松弛变量矩阵来解耦Lyapunov函数中的系统矩阵,增加了设计条件的自由度。然后讨论了最优鲁棒保成本模糊控制器的设计条件,并将这些条件转换成了线性矩阵不等式(LMI)的凸优化问题。最后,在仿真实验中以平面运动二级倒立摆系统为例验证了本文方法的有效性。

关键词：倒立摆保成本控制广义t-s模糊模型线性矩阵不等式

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模糊预测函数控制改进算法的研究及应用

模糊预测函数控制改进算法的研究及应用

作者：王晓浙江理工大学

学位级别：硕士

随着控制技术的不断发展和其在工业过程中的深入应用,实际工业过程中的受控对象越来越复杂,如时滞、非线性、不确定性和大惯性等特性,对于此类复杂系统,由于无法建立对象的精确数学模型,传统控制理论很难给出一个很好的控制效果,虽然预... 详细信息

随着控制技术的不断发展和其在工业过程中的深入应用,实际工业过程中的受控对象越来越复杂,如时滞、非线性、不确定性和大惯性等特性,对于此类复杂系统,由于无法建立对象的精确数学模型,传统控制理论很难给出一个很好的控制效果,虽然预测函数控制对预测模型要求不高,但是控制效果还是受到一定限制,研究模糊环境下的预测函数控制,能够拓展预测函数控制的应用范围。本学位论文是在前人研究的基础上,对模糊预测函数控制算法进行研究,本文的主要研究工作概括如下: (一)模糊预测函数控制算法的研究现状和基本理论分析了目前模糊预测控制和预测函数控制的研究现状,简单介绍了预测函数控制算法,模糊推理和t-s模糊模型及其辨识,为本论文模糊预测函数控制算法的研究提供了理论依据。 (二)一种比例因子自调整的模糊预测函数控制算法的研究 1.针对常规模糊控制器的控制参数是固定的,不能适应过程的持续变化,本文提出了一种比例因子自调整的模糊预测函数控制算法,在常规模糊控制器的基础上,引入在线调整因子δ,实现输出比例因子K在线修正,然后用比例因子自调整的模糊控制得到的控制量、预测函数控制得到的控制增量与前一时刻的控制量共同来控制被控对象。 2.将本文提出的算法应用在具有大纯滞后特性的主汽温控制系统中,内环采用PI控制,外环采用具有比例因子自调整的模糊预测函数控制算法。 (三)基于遗传算法的广义t-s模糊模型预测函数控制算法 1.针对普通t-s模糊模型的隶属度函数和模糊规则的确定带有很大的人为主观性问题,本文提出了先用减法聚类法确定聚类中心,然后用遗传算法同时对广义t-s模型的其他前提参数和结论参数进行辨识,并进行全局寻优,最后用预测函数控制算法对其进行控制。 2.将本文提出的算法应用在具有强非线性特性的PH中和过程中,先用遗传算法对PH中和过程的模型进行辨识,得到广义t-s模型,然后用预测函数控制对PH中和过程进行控制。

关键词：非线性系统模糊推理广义t-s模糊模型遗传算法预测函数控制