本文通过模糊控制的思想来对智能车的控制算法进行了优化。实际解决了智能车在拐弯时超调过大的问题。文中介绍了模糊控制的理论和S12特有的模糊控制指令。在实际经验的基础上设计出了模糊控制算法，并给出了控制规则。实践结果表明，设计的算法在实际减小智能车在转弯时的超调具有较好的效果
上传时间： 2014-01-27
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在冶金、化工，机械等各类工业控制中，电加热炉都得到了广泛的应用。目前国内的电加热炉温度控制器大多还停留在国际60年代水平，仍在使用继电一接触器控制或常规PID控制，自动化程度低，动态控制精度差，满足不了日益发展的工艺技术要求。电加热炉的温度是生产工艺的一项重要指标，温度控制的好坏将直接影响产品的质量。电加热炉由电阻丝加热，温度控制具有非线性、大滞后、大惯性、时变性、升温尊向性等特点。而且，在实际应用和研究中，电加热炉温度控制遇到了很多困难：第一，很难建立精确的数学模型：第二，不能很好地解决非线性、大滞后等问题。以精确数学模型为基础地经典控制理论和现代控制论在解决这些问题时遇到了极大地困难，而以语言规则模型(IF—THEN)为基础的模糊控制理论却是解决上述问题的有效途径和方法。国内现有的一些模糊设计方法大多存在不同缺点，而且真正把理论研究应用到实际系统的也较少。所以，深入研究在电加热炉系统控制中具体模糊控制设计理论是十分必要的。本文针对电加热炉这一控制对象，以Ts．94—1型号的箱形电加热炉为参考对象，分别采用工业控制中普遍使用的PID控制、经常见到的模糊控制策略，如基本模糊控制，对其进行仿真实验，比较，并进行了理论分析。针对上述电加热炉控制中存在的问题，本文设计了双模糊控制器。双模糊控制器在参数自整定模糊控制理论的基础上，对比例因子进行调整，克服原算法复杂丽不实用的特点，根据电加热炉不同的工作状态采用不同的模糊控制器，提高了控制精度，改善了控制效果。本文把模糊控制与神经网络技术相结合，利用神经网络很强的学习能力和自适应能力，建立了自适应神经模糊推理系统。把不依赖精确数学模型的模糊控制系统与有价值的经验数据或参考模型相结合，弥补了模糊控制的不足，使模糊控制系统更能发挥其强大优势，控制效果理想。在实践应用方面，以电加热炉为控制对象，开发了89C51单片机模糊控制器，主要进行了硬件和软件的设计。
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