本文基于模糊控制器的基础上，设计实现了一种双模糊控制器，根据实际系统输出信号的误差大小利用两个模糊控制器分别进行控制，以改善系统的快速性和消除误差。 　　1 双模糊控制器的设计 　　单模糊控制器主要用于快速响应及对大误差的消除，在单模糊控制器中，将其误差量化因子Ke增大，从而相当于缩小了误差的基本论域，增大了对误差变量的控制作用。同时，将误差变化率因子Kec增大，以减小超量。将控制量的比例因子Ku减小，以减小系统振荡。 　　双模糊控制器原理图如图1所示,假设变量eo为大、小误差的临界值(人为可以根据实际设定)，当系统误差较大时，用单模糊控制器1控制，以达到快速响应、消除误差的目的；当系统

概括地说：如果控制器是在自适应模糊逻辑系统的基础上构造的（自适应模糊控制是指具有自适应学习算法的模糊逻辑系统），我们就把这种控制器称为自适应模糊控制器。可以用一个自适应模糊系统构成，也可以用若干个模糊逻辑系统构成。

介绍了基于DSP TMS320LF2407控制器的测试平台MCK2407的一般性能及其在无刷直流电机实现带前馈的模糊控制算法的应用,给出了算法设计方案、软件策略及输出结果。试验表明,用模糊控制算法控制的数字伺服系统工作可靠、动态响应快、噪音低。

为了提高对大惯性大时滞复杂受控对象的控制品质,采用基于I-Fuzzy-Smith算法的融合控制策略方法,研究了受控对象的控制难点,集成模糊、Smith预估和积分控制优势,给出了I-Fuzzy-Smith融合控制算法,构建了三种控制结构的仿真模型。结果表明:该策略是合理可行与有效的,其算法控制精度高,系统动、静态控制效果好,表现出很强的鲁棒性,I-Fuzzy-Smith控制算法的动、静态控制品质和鲁棒性优于另外两种算法。

建立了基于磁流变减振器半主动悬架系统的非线性动力学模型,提出模糊逻辑的控制策略,同时建立磁流变减振器的神经网络辩识模型,对汽车悬架系统实施了有效的智能控制。通过仿真计算,证明该智能控制策略大大减小汽车振动加速度和振动位移,磁流变减振器的控制力也能满足制造要求。

绍了以DSC为控制核心的逆变交流脉冲MIG弧焊电源的构成及工作原理;讨论了应用DSC MC56F8523控制的焊接电源控制系统的硬件设计和软件设计。介绍了模糊控制与专家系统在电源控制系统中的应用。试验证明,该电源工作稳定可靠,能较好地满足焊接工艺性能的要求。

文章设计了一种基于FPGA的瓦斯浓度模糊控制系统,详细介绍了模糊控制算法以及该系统模糊控制规则的建立,并利用FPGA实现了模糊系统的控制,相对于传统的控制手段,该系统具有控制精度高、滞后性小的优点。

针对行车受不同负载的影响,导致行车定位不准确等因素,提出了一种模糊控制算法。以S7-300为控制核心实现了直接查表法的模糊控制决策。分析了模糊控制过程中的实现方法及模糊查询表的MATLAB的实现。并通过Simulink进行仿真实验表明,该模糊控制系统具有良好的稳定性。

【Matlab源码】模糊控制器的粒子群优化算法

针对现有多级胶带调速系统采用二维模糊控制算法存在调节速度与期望速度误差较大的问题,建立了自适应神经模糊推理系统模型,设计了一种基于自适应神经模糊推理系统模型的多级胶带调速系统。该调速系统以第1条胶带的瞬时流量和实时速度为输入量,以变频器的调节频率为输出量实现调速。Matlab仿真结果表明,引入自适应神经模糊推理系统模型的多级胶带调速系统的速度误差可控制在2%以下,运量与带速匹配率得到了优化,对现今煤矿企业的节能减排具有一定的应用价值。