西安电子科技大学：《神经网络与模糊系统 Neural Networks and Fuzzy Systems》课程PPT课件讲稿（2003）10. 模糊与卡尔曼滤波目标跟踪控制系统的比较 Comparison of Fuzzy and Kalman-Filter Target-Tracking Control Systems

1、模糊控制器与卡尔曼滤波器的比较 2、实时目标跟踪系统 3、模糊控制器的工作原理 4、卡尔曼跟踪与模糊跟踪仿真 5、自适应FAM

将模糊遗传算法与混沌的延迟反馈控制方法相结合,提出了基于模糊遗传算法的延迟反馈控制方法.它利用模糊遗传算法强大的寻优能力来整定延迟反馈控制中的控制刚度矩阵参数,从而克服了延迟反馈控制中控制刚度难于确定的问题.对混沌Lorenz系统的仿真控制说明该算法具有快速性好和抗干扰能力强等优点

将模糊控制思想引人到遗传算法中,进行交叉概率Pc和变异概率Pm的整定工作,并在此基础上提出了一种基于模糊控制的遗传算法——模糊遗传算法.仿真结果表明:该算法不仅能提高解的质量,而且能加速解的收敛速度

通过对多雷达扫描得到的高炉料面进行数据处理,根据数据的特征,分别采用模糊C均值聚类和特征加权模糊C均值聚类算法对料面数据进行分类,建立标准料面模型库.再通过模糊模式识别中贴近度的方法把待分类的目标料面与模型库相匹配,为后续的布料控制提供依据.该算法在某2500 m3高炉上进行了实验,取得良好的效果.仿真结果表明了其有效性

针对伺服系统由于受非线性摩擦力的影响而产生的\爬行\和\平顶\现象,提出了模糊趋近律方法,设计了基于T-S模糊模型趋近律的滑模控制器,并进行了实验和仿真研究.实验和仿真结果表明:所设计的控制器能有效地消除低速\爬行\和\平顶\现象,提高伺服系统的跟踪精度;同时该控制器能显著降低常规趋近律滑模控制器的抖振问题,改善控制品质.该控制器适用于控制品质要求高的伺服系统

针对网络控制系统模型参数选取困难的问题,利用特征模型和动态特征模型的自适应控制方法在实际工程中建模简单、控制精度较高的特点,以直流电机的网络控制系统为例,研究了具有时延和数据丢包网络情况下的网络控制系统,提出了基于特征模型的自适应控制方法和基于模糊动态特征模型的自适应控制方法.仿真结果表明:丢包率对特征模型控制器系统的影响较大,而网络延时对模糊动态特征模型控制器系统影响较大.所提两种方法均可有效保证网络控制系统的控制性能

智能系统：一种离散直接自适应模糊滑模控制

上海交通大学《模糊逻辑控制及其应用》_复习

为实现酒精发酵变温控制，提出一种新的、具有专家调整策略的神经网络自组织模糊控制器.用神经网络代替传统模糊控制器的逻辑规则推理合成运算或查表，减少了工作量.采用一种对量化，比例因子进行专家调整的策略，使系统响应的上升时间减少，超调量降低，控制器的鲁棒性，稳定性均良好