控制器。利用模糊控制機(jī)制動(dòng)態(tài)分配人機(jī)控制權(quán)重，為飛機(jī)系統(tǒng)和飛行員之間的交互提供更加靈活和精確的控制方式。最后，通過仿真驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)的含主動(dòng)側(cè)桿的人機(jī)交互控制方法的有效性。關(guān)鍵詞：主動(dòng)側(cè)桿； 飛機(jī)執(zhí)行器故障； 自適應(yīng)控制； 模糊控制； 人機(jī)交互系統(tǒng)中圖分類號(hào)：V249 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.19452/j.issn1007-5453.2023.08.008基金項(xiàng)目： 航空科學(xué)基金（20181353014）駕駛桿是飛行員傳遞操作指令的重要裝置，對(duì)于固定

的偏差，采用模糊控制方法調(diào)節(jié)帶速，使模型的總煤量輸出保持理想設(shè)定值附近，從而保證運(yùn)輸節(jié)能；仿真試驗(yàn)以某實(shí)際煤礦運(yùn)輸系統(tǒng)為背景，根據(jù)可調(diào)系數(shù)大小判定被控皮帶并實(shí)施調(diào)速。皮帶輸出總煤量在設(shè)定值附近波動(dòng)，最大誤差率為11.1%，證明了所提調(diào)速控制方法的有效性。關(guān)鍵詞：帶式輸送機(jī)；動(dòng)態(tài)運(yùn)輸模型；狀態(tài)空間；模糊控制中圖分類號(hào)：TD 67文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1672-9315（2023）04-0816-09DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.

智能控制中的模糊控制和傳統(tǒng)的PID控制相結(jié)合，使得控制器同時(shí)具有模糊控制的強(qiáng)魯棒性和普通PID的優(yōu)穩(wěn)定性。通過MATLAB模擬表明，相較于傳統(tǒng)PID控制器而言，模糊PID溶解氧控制系統(tǒng)在污水處理過程中具有響應(yīng)速度快、震蕩較小、穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn)。關(guān)鍵詞：污水處理；模糊控制；溶解氧；模糊PID中圖分類號(hào)：TP39；X70 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：2096-4706（2023）01-0107-04Intelligent Control of Adaptive

開始探究懸架模糊控制器設(shè)計(jì)和振動(dòng)懸架系統(tǒng)仿真設(shè)計(jì)方案。該文以鐵道車輛為例，探究基于整車系統(tǒng)模型的新型模糊控制方法，設(shè)計(jì)模糊控制器，完善控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)，采取有效的控制算法，確保車輛主動(dòng)懸掛仿真模型構(gòu)建，為整車模型模糊控制實(shí)現(xiàn)提供思路與參考。關(guān)鍵詞：鐵道車輛 主動(dòng)懸掛系統(tǒng) 模糊控制 策略中圖分類號(hào)：U270.33? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AAbstract： The role of the vehicle suspension is to carry the force

化;云模型;模糊控制;PID控制;水肥配比中圖分類號(hào) S 126? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A文章編號(hào) 0517-6611（2022）12-0214-04doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2022.10.054 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：Water and Fertilizer Integration Control Strategy Based on Cloud ModelTANG Xian-hong，WU Yun-zhi （A

為核心，采用模糊控制算法設(shè)計(jì)了一種溫度控制系統(tǒng)，包括模塊控制的主要構(gòu)成、系統(tǒng)參數(shù)及，硬件模塊和相應(yīng)的軟件模塊，該溫控系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)對(duì)溫度的有效控制。關(guān)鍵詞：MCU;模糊控制;溫控系統(tǒng)模糊控制作為以模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量及模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計(jì)算機(jī)數(shù)字控制，其主要特點(diǎn)是能表示出常識(shí)及規(guī)則，且可以用語(yǔ)言來(lái)表述上述內(nèi)容。如“溫度上升過快，則稍微降低升溫速度”就是一種基于經(jīng)驗(yàn)表達(dá)的語(yǔ)言。模糊控制實(shí)質(zhì)上是用計(jì)算機(jī)去執(zhí)行操作人員的控制策略，因而可以避開較復(fù)雜的數(shù)學(xué)理

制算法，利用模糊控制魯棒性強(qiáng)，不需要依賴精確數(shù)學(xué)模型的優(yōu)點(diǎn)，通過變論域與模糊推理的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了令人滿意的PID控制。通過MATLAB仿真，驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)的模糊PID控制系統(tǒng)比經(jīng)典PID控制系統(tǒng)響應(yīng)更快，超調(diào)更小，系統(tǒng)更平穩(wěn)。[關(guān)鍵詞]模糊控制;PID控制;變論域;液壓缸速度控制[中圖分類號(hào)]TP13 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A [文章編號(hào)]2095–6487（2022）03–00–03Application of Fuzzy Pid Control i

器融合技術(shù)和模糊控制技術(shù)的研究進(jìn)一步提高避障功能計(jì)算的精確度，使電動(dòng)輪椅在實(shí)際行駛中可以自主地完成路線規(guī)劃并躲避障礙物，更安全便捷地抵達(dá)目的地。關(guān)鍵詞：智能避障;多傳感器融合;模糊控制中圖分類號(hào)：TP18 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044（2022）05-0014-031 研究背景及意義調(diào)查顯示，我國(guó)現(xiàn)有殘疾人、失能和半失能老人超過1.5億人，從輔助器具的使用量來(lái)看，現(xiàn)有為殘疾人有效提供急需的救助設(shè)施和服務(wù)仍然不足。由此看來(lái)，智能避障輪

息，首先利用模糊控制自適應(yīng)調(diào)整滑移率容差，綜合判斷每個(gè)車輪的穩(wěn)定狀態(tài)，通過輪速估算出一種車速;與此同時(shí)，模糊控制自適應(yīng)調(diào)整測(cè)量噪聲，利用無(wú)跡卡爾曼算法，依據(jù)動(dòng)力學(xué)估計(jì)出鉸接角和另一種車速;然后通過卡爾曼濾波算法融合兩種方法估計(jì)的結(jié)果，實(shí)現(xiàn)車輛的縱向、側(cè)向速度、橫擺角速度和掛車與牽引車鉸接角的實(shí)時(shí)估計(jì).最后在Simulink/TruckSim聯(lián)合仿真環(huán)境下進(jìn)行多工況仿真試驗(yàn)，驗(yàn)證所提出的雙自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼估計(jì)算法（FFUKF）有較強(qiáng)的適應(yīng)性、穩(wěn)定性和魯棒性，

時(shí)小波變換的模糊控制法，通過超級(jí)電容SOC狀態(tài)控制進(jìn)行能量分配與管理，由鋰電池滿足低頻負(fù)載功率，由超級(jí)電容器滿足高頻負(fù)載功率。通過仿真實(shí)驗(yàn)，與未加模糊控制的能量管理策略進(jìn)行對(duì)比分析，仿真結(jié)果表明，控制策略可有效降低鋰電池輸出功率的變化頻率和幅度，并且能夠充分利用超級(jí)電容，減小鋰電池在高負(fù)載需求功率情況下的運(yùn)行壓力，提高動(dòng)力系統(tǒng)對(duì)于多變性負(fù)載和高功率負(fù)載供電的可靠性。關(guān)鍵詞：復(fù)合儲(chǔ)能;能量管理;模糊控制;小波變換中圖分類號(hào)：U270.38? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：

信號(hào)控制器、模糊控制及車路協(xié)同體系為基礎(chǔ)的智能交通控制體系的應(yīng)用實(shí)踐，利用該項(xiàng)實(shí)踐可有效改善交通控制水平，從而提升智能交通控制系統(tǒng)的應(yīng)用效果。關(guān)鍵詞：智能交通控制系統(tǒng)? 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)? 模糊控制? 信號(hào)控制器中圖分類號(hào)： TP391.4;U495???? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A?? 文章編號(hào)：1672-3791（2021）01（b）-0000-00Research on Intelligent Traffic Control System Based on Inte

滑?？刂? 模糊控制; 四旋翼無(wú)人機(jī); 內(nèi)外環(huán)結(jié)構(gòu)中圖分類號(hào)：TP391.9? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ?文章編號(hào)：1006-8228（2021）12-14-08Abstract： In order to improve the trajectory tracking performance of a four-rotor UAV with a suspended load， this paper designs a double fuzzy

PID控制;模糊控制;遺傳算法優(yōu)化一、系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)本文研究了關(guān)于PID控制主蒸汽壓力的三種比較方法，設(shè)計(jì)了傳統(tǒng)PID控制主蒸汽壓力。將模糊控制規(guī)則與PID控制結(jié)合起來(lái)，形成了優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，PID控制需要精確的數(shù)學(xué)模型而模糊控制不需要，模糊控制會(huì)存在很大的穩(wěn)態(tài)誤差，恰好積分時(shí)間在理論上可以完全消除靜態(tài)偏差，所以再進(jìn)一步的設(shè)計(jì)中我們采用模糊PID控制。在隊(duì)友尋優(yōu)方面，考慮到最常用最適合的遺傳算法來(lái)優(yōu)化PID的三個(gè)參數(shù)，把參數(shù)編碼形成對(duì)應(yīng)的二進(jìn)制字符串，用遺傳算子對(duì)

而設(shè)計(jì)了基于模糊控制的節(jié)水智能灌溉系統(tǒng)。該系統(tǒng)以土壤水分誤差和誤差變化率作為輸入量，灌溉時(shí)間為輸出量，模糊規(guī)則以專家經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)設(shè)置，最后通過Matlab仿真驗(yàn)證，表明該系統(tǒng)可以有效地實(shí)現(xiàn)節(jié)水智能灌溉的功能。關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)灌溉;模糊控制;節(jié)水智能;Matlab仿真中圖分類號(hào) S277 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731（2021）23-0143-03Design of Water-saving Intelligent Irrigation S

為輸出變量的模糊控制策略。首先，對(duì)制動(dòng)力進(jìn)行分配;其次，設(shè)計(jì)模糊控制器;最后，在ADVISOR和Simulink中建立模型進(jìn)行仿真。結(jié)果表明：改進(jìn)后的控制策略使電池受到的最大沖擊電流減小約17 A，電池荷電狀態(tài)值比改進(jìn)前增加了0.02，汽車?yán)m(xù)駛里程提高了6.51 km;汽車在制動(dòng)時(shí)電機(jī)制動(dòng)力所占總制動(dòng)力的比例增大。所設(shè)計(jì)的制動(dòng)策略有助于汽車制動(dòng)能量的回收，有效延長(zhǎng)了純電動(dòng)汽車?yán)m(xù)駛里程。關(guān)鍵詞：純電動(dòng)汽車;復(fù)合電源;再生制動(dòng)控制策略;模糊控制中圖分類號(hào)：U4

;溫度模型;模糊控制;PID;滯后時(shí)間削弱器中圖分類號(hào) S24? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A文章編號(hào) 1007-7731（2021）20-0110-04Fuzzy PID Control System of Greenhouse Temperature Based on Lag Time ReducerLI Wenqin et al.（College of Machinery and Transportation， Southwest Forestry Univers

詞：PID;模糊控制;電氣工程;應(yīng)用引言伴隨著工業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展，電氣工程自動(dòng)化和智能化的需求顯著增加，正是因?yàn)榧夹g(shù)的不斷進(jìn)步，使得電氣工程領(lǐng)域迎來(lái)了新的變革，尤其是自動(dòng)化、智能化技術(shù)的廣泛應(yīng)用，使得電氣工程自動(dòng)控制逐步彌補(bǔ)了傳統(tǒng)人工控制的弊端，無(wú)論是控制效率還是控制精度都大大提升?，F(xiàn)階段的智能化技術(shù)發(fā)展迅猛，已然被應(yīng)用在電氣自動(dòng)控制工程中的方方面面，在電氣系統(tǒng)內(nèi)形成了新的控制模式，也有利于加快新型工業(yè)化發(fā)展道路，未來(lái)相關(guān)人員要加大智能化技術(shù)的研究和應(yīng)用。1

MLP模型和模糊控制的自動(dòng)灌溉算法，針對(duì)實(shí)地盆栽環(huán)境，可調(diào)節(jié)控制系統(tǒng)參數(shù)以適應(yīng)在不同盆栽環(huán)境下的精準(zhǔn)灌溉需求。實(shí)驗(yàn)表明，該控制系統(tǒng)能夠自適應(yīng)盆栽環(huán)境的特性，灌溉后的實(shí)際土壤濕度值與預(yù)期值偏差小。關(guān)鍵詞： MLP模型; 模糊控制; 精準(zhǔn)灌溉; 自適應(yīng); 盆栽系統(tǒng)中圖分類號(hào)：TP273+.2;S24? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ?文章編號(hào)：1006-8228（2021）09-34-05Abstract： Different plants， soils

P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制以及蟻群算法在光伏系統(tǒng)MPPT中的控制方法、過程進(jìn)行總結(jié)。關(guān)鍵詞：MPPT;遺傳算法;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);模糊控制;蟻群算法中圖分類號(hào)：TP18? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? 文章編號(hào)：1003-5168（2021）24-0012-04Application of Intelligent Algorithm in MPPTTAI Kexin? ? MO Chengkai（School of Electrical Engineeri

收;蓄電池;模糊控制新能源汽車因其零排放等節(jié)能環(huán)保的優(yōu)勢(shì)逐漸成為汽車行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，然而續(xù)航里程短的問題卻嚴(yán)重制約了其發(fā)展，制動(dòng)能量回收技術(shù)是解決該問題的有效手段之一。本文從制動(dòng)能量回收效率與蓄電池保護(hù)角度出發(fā)，設(shè)計(jì)以電池荷電狀態(tài)SOC、制動(dòng)間隔時(shí)間t、制動(dòng)強(qiáng)度z和車速v為輸入的模糊控制器，根據(jù)其輸出的制動(dòng)力分配系數(shù)k來(lái)分配電機(jī)制動(dòng)力。在Matlab/Simulink中實(shí)現(xiàn)本文設(shè)計(jì)的模糊控制器并與Carsim所提供的精準(zhǔn)車輛模型聯(lián)合仿真，通過仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證

提出一種基于模糊控制的再生制動(dòng)力分配方法。該方法根據(jù)汽車制動(dòng)作業(yè)原理，結(jié)合能量回收工況，設(shè)計(jì)相應(yīng)模糊控制規(guī)則，以此有效分配再生制動(dòng)力。通過仿真測(cè)試，對(duì)該設(shè)計(jì)方案進(jìn)行了驗(yàn)證，可以作為純電動(dòng)汽車研發(fā)中能量回收控制設(shè)計(jì)參考依據(jù)。關(guān)鍵詞：模糊控制 能量回收 再生制動(dòng)力Fuzzy Control Strategy and Simulation Analysis of Braking Energy Recovery for Pure Electric Vehicles

要] 利用模糊控制算法對(duì)管道有源噪聲控制技術(shù)進(jìn)行探索研究，設(shè)計(jì)出了模糊控制器，并基于matlab軟件對(duì)模糊控制算法進(jìn)行了仿真，仿真結(jié)果表明，模糊控制算法在管道有源噪聲控制中具有良好效果，其輸出誤差低于目前常用的自適應(yīng)控制器的輸出誤差。[關(guān) 鍵 詞] 模糊控制算法；有源消聲；matlab；仿真[中圖分類號(hào)] TB535 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A [文章編號(hào)] 2096-0603（2018）20-0105-01發(fā)動(dòng)機(jī)排氣管道有源噪聲控制技術(shù)是指通過在排氣管內(nèi)產(chǎn)生次

夠更好的提高模糊控制系統(tǒng)的精度以及計(jì)算的效率，可以通過混合粒子群優(yōu)化的方法來(lái)建立對(duì)應(yīng)的模糊控制數(shù)學(xué)模型， 這種數(shù)學(xué)建模方法同傳統(tǒng)的建模方法不同，其能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)難以收斂數(shù)據(jù)的最優(yōu)解求解，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的最佳控制性能。對(duì)于這種基于粒子群優(yōu)化訓(xùn)練的模糊控制數(shù)學(xué)建模方法，其能夠進(jìn)行準(zhǔn)確的粒子算法描述，加上隨機(jī)泛函的樣本約束，實(shí)現(xiàn)對(duì)控制域的最優(yōu)解。本文對(duì)基于粒子群優(yōu)化訓(xùn)練的模糊控制數(shù)學(xué)建模方法進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹和分析。關(guān)鍵詞：粒子群；優(yōu)化訓(xùn)練；模糊控制endprint

械工程學(xué)院)模糊控制的應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)顧 俊 張 宇(淮海工學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院)介紹模糊控制的概念，給出模糊控制的特點(diǎn)，總結(jié)模糊控制在生產(chǎn)生活中的應(yīng)用現(xiàn)狀，最后提出模糊控制未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。模糊控制 應(yīng)用現(xiàn)狀 發(fā)展趨勢(shì)事物的屬性、事物與事物之間的聯(lián)系都有一定的模糊性質(zhì)，而且人們對(duì)事物的觀察與了解都是粗略的。如“溫度很高”就是模糊量，而“模糊”所擁有的信息量更大，內(nèi)容更豐富。所以，“模糊概念”適合于人們對(duì)事物進(jìn)行觀察與了解。Zadeh L A認(rèn)為經(jīng)典控制論過于

32012)模糊控制的現(xiàn)狀與工程應(yīng)用關(guān)鍵問題研究孫靈芳 董學(xué)曼 姜其鋒(東北電力大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院，吉林 吉林 132012)詳細(xì)闡述了模糊控制技術(shù)的研究現(xiàn)狀，包括經(jīng)典模糊控制、智能模糊控制和復(fù)合模糊控制。研究分析了模糊控制技術(shù)在工程應(yīng)用中存在的若干問題，包括模糊控制規(guī)則和參數(shù)優(yōu)化問題、強(qiáng)耦合多變量問題和模糊控制穩(wěn)態(tài)精度問題，并根據(jù)目前國(guó)內(nèi)外模糊控制技術(shù)的研究趨勢(shì)，指出了模糊控制技術(shù)未來(lái)的研究方向。模糊控制 智能控制 復(fù)合控制 控制規(guī)則隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的

氧器水位采用模糊控制解耦，將會(huì)使凝汽器及除氧器水位的調(diào)節(jié)達(dá)到更好的控制效果。和利時(shí)MASCV系統(tǒng)提供了模糊控制功能模塊，在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)該模塊的輸出存在不連續(xù)現(xiàn)象，經(jīng)過驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)該模塊在同域間輸出與輸入不是線性關(guān)系，而是階躍形式輸出，因此對(duì)模糊控制模塊進(jìn)行了重新編程及改進(jìn)。1 模糊控制功能模塊應(yīng)用中存在的問題在馬頭發(fā)電公司9號(hào)機(jī)組調(diào)試階段，應(yīng)用和利時(shí)MACSV組態(tài)軟件按照功能說明書的要求設(shè)計(jì)了模糊控制功能作為修正的PID調(diào)節(jié)回路，其主要結(jié)構(gòu)截圖如圖1所示。圖

統(tǒng)規(guī)則自提取模糊控制試驗(yàn)陳永攀1，盧 振2，張吉禮2，劉 輝3(1. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)市政環(huán)境工程學(xué)院，哈爾濱 150090；2. 大連理工大學(xué)土木水利學(xué)院，大連 116024；3. 北京西門子西伯樂斯電子有限公司，北京 100085)提出了環(huán)境試驗(yàn)室送風(fēng)系統(tǒng)規(guī)則自提取模糊控制方法，試驗(yàn)研究了基于送風(fēng)加熱器調(diào)節(jié)的送風(fēng)溫度與測(cè)試室溫度的模糊控制和比例積分(PI)控制效果．試驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于無(wú)滯后環(huán)節(jié)的送風(fēng)加熱器-送風(fēng)溫度控制回路，傳統(tǒng)PI控制方法具有較好的控制

的數(shù)學(xué)模型；模糊控制具有魯棒性強(qiáng)，實(shí)時(shí)性好，但控制精度不高。結(jié)合廢水處理的特點(diǎn)和模糊控制與PID控制的優(yōu)點(diǎn)，將模糊控制與PID控制相結(jié)合用于廢水處理中，可同時(shí)具備將模糊控制的強(qiáng)魯棒性和良好的動(dòng)態(tài)性能與PID控制可靠性強(qiáng)、精度高等優(yōu)點(diǎn)，并避開繁瑣的建模過程和解決系統(tǒng)滯后等麻煩問題，從而實(shí)現(xiàn)污水處理的實(shí)時(shí)優(yōu)化控制。