一种基于FuzzyPID控制的组播拥塞控制机制

FUZZY-PID参数自整定PID算法及程序实现

FUZZY-PID参数自整定PID算法及程序实现一、增量PID控制算法1.增量PID控制基本原理增量PID算法公式Δu(t)=Kp*(e(t)-e(t-1))+Ki*e(t)+Kd(e(t)-2*e(t-1)+e(t-2)) 式1Δu(t)——本次控制应输出的增量e(t)——基本偏差，当前测量值与设定目标的偏差。

设定目标为被减数，e(t)可正可负。

e(t-1)——上一次的基本偏差。

e(t-2)——上两次的基本偏差。

e(t)-e(t-1)——基本偏差的相对偏差，即本次基本偏差减上次的基本偏差，用于考察控制对象的变化趋势，这是微分项的体现。

Kp——比例常数。

Ki——基本常数。

Kd——微分常数。

输出量公式Pout(t)=Pout(t-1) +Δu(t) 式2即本次输出量应是上次输出量加本次应该有的增量。

2.PID调整区确定及PID常数取值范围。

（1）如果测量结果与控制目标相差甚远则可以用最大输出或零输出而没有必要启动增量PID调节，直到测量结果进入PID控制区域后，方启动PID细化调节。

（2）PID常数取值范围设调整区域测量范围为[-Δa,+ Δa],输出区域为[0~Outm]。

Δu(t)为测量值的增量PID 结果，因此其范围就是[-Δa,+ Δa]。

由于实际应用时测量值与输出量可能并非同一物理量，因此在作实际输出时应把测量值的PID增量映射为输出物理量，再作输出，因此有如下映射关系Pout(t)=Pout(t-1)+Outm/2Δa*Δu(t)。

当计算出的Pout(t)超越[0~Outm]范围时，应作边界限制。

为计算编程方便，Kp,Ki,Kd均作归一化处理，即取值范围均是[0,1]。

二、模糊控制基本原理及FUZZY-PID参数自整定模糊数学中定义了7个模糊子集为P B（正大），PM（正中）,P S（正小）,Z E（零）,N S （负小）,N M（负中）,N B（负大），可根据经验对输入量进行模糊处理，然后进行模糊运算解析出输出量的模糊值。

基于PID控制的组播拥塞控制算法

ＭｕｔａｔｏｇｓｉｎｃｎｒｌｌｏｉｍａｅｎＰＤｏｔＯｌｃｓｃｎｅｔｏｔｇｒｈｂｓｄｏＩｃｎｒｌｉｏｏａｔ
ＤＩｈｎ￣ａ．ＭＡａ—ａＮＧＺｅｇｉｎＸｉｏｙｎ
ａｒｍｐｅｅｓｅｏｇｓｏｏｔｌｒｅｔｅｃｒｈｎｉｎｅｔｎｃｎｏｏｃ．ｍｏｏｖｃｉｒｐｊ
Ｋｅｒｓｍｕｔａｔｃｎｅｔｎｃｎｏ；ＰＤｏｔｌｒｓｂｌ；ｆｏｒｇｌｔｎｙｗｏｄ：ｌｉｓ；ｏｇｓｉｏｔｌＩｃｎｏｌ；ｔｉｔｌｗｅａｉｃｏｒｒｅａｉｙｕｏ
基于ＰＤ控制的组播拥塞控制算法Ｉ
丁政建，马小艳
（兰州理工大学计算机与通信学院，甘肃兰州７０５）３００
摘要：针对计算机高速互联网中组播流的速率调节问题，单点对多点的组播流量模型基础上，计了一种由发送方驱在设
ＡｂｔａｔＷｉｇｒｅｆｗｇｌｔｎｏｍｕｔｃｓｏｉｉｈｓｅｄｃｍｐｔｒｏｓｒｃ：ｔｒａｄｔｔｏｒｕａｉｆｌａｔｗｈｇ－ｐｅｏｕｅｍｍｕｉａｉｎｎｔｒｓａｃａｓｆｅｄｒｄｉｅｈｅｏｈｌｅｏｉｌｆｎｃｎｃｔｅｗｏｋ，ｌｓｓｎｅ－ｒｖｎｏｏ
维普资讯
第２卷第５９期
ＶＯ１２９．
Ｎｏ．５

基于神经网络Fuzzy—PID控制器的温控系统

ａｄＣｍｐｒｄｗｉｚｌａｊｓｉＩｏｔｌｒＴｅｓｌｏｄｔａｔｅｍｅｏａｍｖｏｔｌｆｃｏｎｉｅｒｎｍｅｎｏａｅｔｆｚｓｆｄｕｔｇＰＤｃｎｒｌ．ｕｔｓｗｅｔｈｔｄｃｌｉｈｕｙｅ－ｎｏｅｈｒｓｈｅｈｈｌｍｐｅｃｎｒｅｔｆｏｌａｄｔｏｅｎｎａｉ
ｄｌｙｓｓｅｅａｙｔｍ．
Ｋｅｒｓｒｓｓａｃｒａｅｎｕａｅｏｋｕｚ；ＰＤ；ｔｍｐｒｔｒｏｔｌｙｗｏｄ：ｅｉｔｎｅｆｎｃ；ｅｒｌｔｒ；ｆｚｕｎｗｙＩｅｅａｕｅｃｎｒｏ
大的超调；调解中期，在ｅ的绝对值为中等大小时，，
和取值都要适中，从而可以提高系统的稳定性，抑制超调；调解后期，在的绝对值较小时，要取较小值，和适量增大，从而可以消除误差，提高系统的控制精度。
另外，微分参数的作用是改善系统的动态特性，所以当ｅ的绝对值较大时，可稍小些，当ｅ的绝对值较小ｃｃ时，可稍大些｜。４Ｊ
示低于１Ｗ，但由于设定功率还在运行，功率表Ｆ２０ｋＰ１输出百分比将迅速升高到５％以上，同时进行声光报警。０
数据线，建立起监控系统中数据库变量与外部设备的连
接关系，采集需要的数据和对外部设备的控制。
３结
语
生产实践表明，ＭＣＳ软件监控系统应用于真空垂Ｇ
制输出，其结构如图２所示。输入层为１４个神经元，对
应于各模糊子集的隶属度；经研究，隐层采用７个神经元口输出层对应于控制输出，所以采用一个神经元。采用ＬＭ算法进行神经网络的训练［，并用训练好的网络 — 引完成模糊控制器的模糊推理。

基于Fuzzy-PID的陀螺仪温度控制系统设计

基于Fuzzy-PID的陀螺仪温度控制系统设计陀螺仪是舰船上的重要组成部件，其性能的稳定对于舰船的控制至关重要。

将Fuzzy-PID算法应用于陀螺仪温度控制系统，以MCS-51单片机作为温度控制系统的核心部件，采用模糊PID算法以及其他的软硬件设计，实现了一套温度采集和控制的设计方案。

---在舰船中，陀螺仪是关键的部件，陀螺球体与陀螺壳体之间的空间内充满悬浮液体。

陀螺球体质量和悬浮液体比重的选择，应确保在悬浮液体加热到工作温度以后，陀螺球体可以拥有中性浮力。

所以温度控制系统的设计应保证加热和保持充入陀螺部件的液体的常值工作温度为700.2℃，因为在这个温度上陀螺球体具有中性浮力。

---传统控制方法（包括经典控制和现代控制）在处理具有非线形或不精确特性的被控对象时十分困难。

而温度系统为大滞后系统，较大的纯滞后可引起系统不稳定。

大量的应用实践表明，采用传统的PID控制稳态响应特性较好，但难以得到满意的动态响应特性。

模糊控制的优点是能够得到较好的动态响应特性，并且无需知道被控对象的数学模型，适应性强，上升时间快，鲁棒性好。

但模糊控制也存在固有的缺点，容易受模糊规则有限等级的限制而引起误差。

本设计中采用AT89C52作为控制内核，并采用了Fuzzy-PID复合控制。

弥补了单纯采用PID算法的不足。

对PID参数的模糊自适应整定进一步完善了PID控制的自适应性能，在实际应用中取得了很好的效果。

温度控制系统的工作原理---陀螺仪温度控制系统主要由温度传感器、AT89C52单片机、A/D信号采集模块、可控硅输出控制及其他一些外围电路组成。

系统的被控对象是陀螺部件内的液体温度，执行机构是可控硅触发电路。

工作温度借助电桥测量。

电桥的三个臂是配置在控制系统内的电阻，第四个臂是陀螺部件加热温度传感器的电阻。

来自电桥的信号值通过高精度集成运放OP07进行差动放大、滤波，然后再送给A/D采样。

根据测量的电流端和电压端原理，电桥电压信号的采集采用三线制接法，如图1所示。

基于 Fuzzy-PID智能车舵机控制系统

基于 Fuzzy-PID智能车舵机控制系统
张晓群
【期刊名称】《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2011(043)002
【摘要】为提高智能车舵机的响应速度,分析了智能车控制系统的特点以及应用常规模糊控制器进行控制的局限性,提出了模糊PID控制算法.推导出模糊PID控制器消除稳态误差的原理,并介绍了模糊PID控制器的设计方法.实验结果表明,模糊PID 控制器既能消除稳态误差,又有很强的鲁棒性,对于具有非线性和迟滞性特点的智能车舵机控制系统具有良好的控制性能.
【总页数】4页(P301-304)
【作者】张晓群
【作者单位】西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陕西西安710055
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于PID神经网络的智能车舵机控制系统研究 [J], 刘石红;党超亮;王能才
2.基于DSP和FUZZY-PID控制的弹用电动舵机控制系统的研究 [J], 王京锋;孙纯祥;马隽
3.基于Fuzzy-PID的人工气候室智能控制系统设计 [J], 宋玉春;许伦辉;傅惠
4.基于Fuzzy-PID控制器的网络化智能温度控制系统 [J], 相征;郎朗
5.基于恩智浦智能车舵机及PID控制的研究 [J], 范展源;周展鹏
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一种模糊控制的组播速率调节机制

一种模糊控制的组播速率调节机制李欢;孟相如;郑博;麻海圆【摘要】目前多数组播拥塞控制机制采用模拟TCP窗口机制传输流媒体业务,尽管保证了TCP友好性,但是速率不够平滑,不能很好地满足流媒体组播业务服务质量的要求.针对这一问题,提出了一种模糊控制的组播速率调节算法(FC-MRAA).该算法基于模糊控制理论设计了两个模糊控制器,一个根据接收端的反馈信息计算速率增量,保证TCP友好性;另一个根据路由器缓冲区占有率计算控制增益,平滑发送速率.仿真结果表明,该算法具有良好的速率平滑性和TCP友好性.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(046)032【总页数】3页(P97-99)【关键词】组播;速率调节;模糊控制;TCP友好【作者】李欢;孟相如;郑博;麻海圆【作者单位】空军工程大学,电讯工程学院,西安,710077;空军工程大学,电讯工程学院,西安,710077;空军工程大学,电讯工程学院,西安,710077;空军工程大学,电讯工程学院,西安,710077【正文语种】中文【中图分类】TP3931 引言IP组播是传输多点业务的最佳机制，因其具有带宽利用率高、延迟小等优势，成为当前相关学科领域和业界研究开发的热点。

IP组播成员广泛分布于网络中，且流量相对较大，一旦发生拥塞，会严重影响组播业务的服务质量，甚至带来拥塞崩溃，导致网络瘫痪。

因此对IP组播拥塞控制的研究近年来受到广泛关注。

网络电视、视频会议等流媒体组播业务是IP组播承载的主要业务之一，这些业务不仅具有一般业务的QoS要求，而且需要较为稳定的传输速率才能保证接收质量；当前网络中占据主导地位的是TCP流，组播业务必须要保证能与TCP流公平共享有限的网络资源，即具有TCP友好性[1]。

但是，现有的组播拥塞控制机制多数模拟TCP窗口机制，尽管较好地满足了TCP友好性的需求，却导致了传输速率出现了类似于TCP的“锯齿状”。

因此，如何保证流媒体组播业务具有平滑的传输速率，同时保证TCP友好性，是组播拥塞控制要解决的关键问题。

基于预测控制的Fuzzy-PID控制器算法研究

基于预测控制的Fuzzy-PID控制器算法研究
丁丰平;张华强;苏振
【期刊名称】《电子器件》
【年(卷),期】2007(030)006
【摘要】针对常规Fuzzy-PID控制器存在的问题,提出了一种基于预测控制的Fuzzy-PID控制器算法,并给出了预测部分的数学推导过程.该算法无需建立精确的数学模型,能大大改善控制器性能,使其对受控对象的适应能力加强.基于预测控制的Fuzzy-PID控制器为解决工业过程中非线性、时变、大滞后环节的控制问题提供了一个有效的方案,在热工控制领域具有较好的应用前景.
【总页数】4页(P2152-2154,2158)
【作者】丁丰平;张华强;苏振
【作者单位】哈尔滨工业大学(威海)电气工程专业,山东,威海,264209;哈尔滨工业大学(威海)电气工程专业,山东,威海,264209;哈尔滨工业大学(威海)电气工程专业,山东,威海,264209
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于Fuzzy-PID的恒流放电控制器设计与仿真 [J], 赵强;鲁芳
2.城轨列车自动驾驶广义预测控制器的算法研究 [J], 赵文天;郜春海
3.基于Fuzzy-PID双模控制的磁悬浮转子系统控制器设计 [J], 叶云洋;胡俊达
4.基于Fuzzy-PID控制器的烟草薄片涂布率控制 [J], 许国齐;刘良才;满奕;李军;冯郁成;陈前进;汪莉;胡新;王水明
5.基于Fuzzy-PID双模复合控制器的吸收式热泵控制策略的优化 [J], 赵星凯;靳赵钰;杨东润;张迎;孙梅;刘忠晨
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基于模糊免疫pid的喷灌控制系统设计及实现

基于模糊免疫pid的喷灌控制系统设计及实现随着农林牧渔业的发展，农业生产必须要求高效、精准和节约特别是水资源，以满足广大农民的需求。

近年来，喷灌技术已发展为一种既可实现快速和精确灌溉，又能减少水资源消耗的灌溉方式。

喷灌技术的控制系统是决定喷灌质量的关键环节。

模糊免疫PID（Fuzzy-Immune PID）是一种灵活、靠谱的控制算法，它结合了免疫技术和模糊技术的优点，具有自学习能力和自适应能力，是目前最先进的控制算法。

本文将介绍近年来基于Fuzzy-Immune PID的喷灌控制系统的设计原理及实现方法。

首先，本文介绍Fuzzy-Immune PID的控制算法。

Fuzzy-Immune PID运用模糊技术和免疫算法，模糊可以将系统的不确定性表达为模糊集合，以表达系统不确定性，从而使系统引入自学习和自适应功能；免疫技术可以改善传统PID控制器调节效率，提高系统控制质量，增强控制稳定性，具有快速反应和较高的鲁棒性，因此Fuzzy-Immune PID是喷灌控制系统的理想选择。

其次，本文详细介绍了基于Fuzzy-Immune PID的喷灌控制系统的设计流程。

在设计喷灌控制系统前，首先要分析喷灌控制系统的功能要求，确定系统控制参数；其次，将信息经过采样和处理，满足信号采集和传输要求；然后，采用模糊控制算法监控系统，实现系统的控制；最后，构建具有可视界面的系统，实现系统的可视化控制和实时监控。

最后，本文介绍了基于Fuzzy-Immune PID的喷灌控制系统的实现过程。

该系统采用了可移植的控制系统软件环境LabView，可以实现控制系统的可视化和可定制编程，利用现有的模块快速构建喷灌控制系统，并可以快速自定义编写程序组件，并实现喷灌控制系统快速实现。

综上所述，基于Fuzzy-Immune PID的喷灌控制系统以及其实现为农业提高生产质量提供了可靠的保障，具有自学习能力和自适应能力，已成为农业生产中的重要技术。

基于PLC的Fuzzy—PID在密度控制中的研究

基于PLC的Fuzzy—PID在密度控制中的研究随着工业自动化程度的不断提高，PLC在工业控制领域中的应用越来越广泛，其中密度控制也成为了一项重要的工业领域应用之一。

在密度控制中，精确的控制密度可以确保产品质量的稳定性。

如果密度控制不准确，则会导致产品质量低下或甚至生产停工。

因此，在密度控制方面提高控制精度是一个重要的目标。

传统的PID控制器可以轻松地实现密度控制，但是由于难以处理模糊问题，PID控制器在非线性系统中的控制精度不理想。

为了解决这个问题，研究者提出了模糊控制和模糊PID控制。

模糊控制器将输入和输出之间的关系表示为模糊规则，并使用模糊推理来生成控制信号。

而模糊PID控制器将模糊控制器和PID控制器相结合，可以更准确地控制非线性系统。

本文以密度控制为例，研究了基于PLC的Fuzzy-PID控制系统。

该系统采用模糊PID控制器来控制流程中的密度变化，同时PLC作为控制系统的核心部分。

具体来说，该系统包括Fuzzy控制器、PID控制器、A/D转换器、D/A转换器和PLC处理器。

Fuzzy控制器负责识别系统的误差，并将其转换为控制信号。

在该系统中，误差定义为以期望密度和实际密度之间的差异。

控制信号是通过A/D转换器将模拟信号转换成数字信号后发送到PLC处理器进行处理。

PID控制器则负责根据误差信号和以及经验参数Kp、Ki、Kd计算出新的控制信号。

在密度控制方面，根据控制对象的不同需要选择不同的控制方法。

在实验中，实验对象是平板搅拌器，因此需要使用模糊控制来控制密度。

其中，模糊控制器需要前置一个模糊推理模块来实现模糊控制，模糊推理模块根据模糊规则库进行推理，在每次采样后对控制信号进行调整，以达到控制对象目标密度值的控制。

通过本研究，我们发现基于PLC的Fuzzy-PID控制器在密度控制方面具有很高的控制精度。

通过一个实验，我们验证了该控制器可以实现在不同负载和温度变化下的密度控制。

由于PLC可编程性强、运行速度快等优点，其在控制系统中拥有广泛的应用前景，而模糊PID控制器则可以更加精确地控制非线性系统。

PID和Fuzzy两种方法控制升压电路

PID 和Fuzzy 两张方法控制boost 电路升压一、仿真指标1、输入电压V in =20~95V ；2、输出电压V o =100V ；3、效率η≥95%；4、由半载切满载（或由满载切半载）的负载调整率小于5%；5、由空载切满载（或由满载切空载）的电压调整率小于1%；二、开环电路设计（一）开环电路，选择boost 主电路（二）器件参数选择1．电感，电容值参数选择电感电流变化值为Lf D D V i L )1(0-=∆ 且LfD D V I oc 2)1(20-=所以2203(1)1001/3(2/3) 4.12221810010OC V D D L H I f μ-⨯⨯≥==⨯⨯⨯（按D 取13时公式取得最大值）由公式01I D Q V V C fC ∆∆==< 得出060I DC F fμ>= 此处取电感值10H μ，电容值取1000F μ。

2．开关频率取100kHz ，MOSFET 开关管电阻尽可能的小，设为0.000001Ω，Diode 电阻值取为0.005Ω，电阻值经计算取5.556Ω。

（三）开环输出电压仿真波形及分析75V输入，占空比为25%时电压输出波形输入95V，占空比为5%时输出电压波形输入20V，占空比为80%时输出电压波形结论：由以上图像可以看出，各参数值基本满足要求，但是误差较大，有待PID 和fuzzy进一步调节，满足指标要求。

三、PID控制电路设计（一）PID控制的boost电路拓扑（二）系统框图0U（三）PID 控制器的模型1．开环传递函数及bode 图分析（1）Boost 电路控制输入到输出的传递函数：2211/(1(/))()(1)(1/)1/in d RAMPV L C s L R G s V D s s RC L C⨯-=⨯⨯-++ 2/(1)L D =-L 其中：三角波幅值RAMP V 取1；R ：负载电阻阻值；C ：输出滤波电容的值；D ：输入75V 时的开关占空比，此时为25%；ref V+ —()pid G s()d G sK10,1000, 5.556,0.25L H C F R D μμ===Ω=其中：代入公式中得：94277.510 2.410()180 5.62410d ss s s ⨯-⨯=++⨯G （2）未矫正系统bode 图如图所示：从图中可以看出在剪切频率41.4110Hz ⨯处，相角裕度为15.7-，令校正后剪切频率为10c w kHz =，从图中可以看出需要调节的幅值为5.8dB,此处采用PD+PI 调节环节。

基于Fuzzy-PI的BLDCM控制系统的研究

基于Fuzzy-PI的BLDCM控制系统的研究晟广旭;章松发;宋森森;李珍国【摘要】无刷直流电机（BLDCM）以其效率高、噪声低、易维护等优点在工业控制的各个领域得到越来越广泛的应用。

但BLDCM是一个高阶、强耦合的系统，有的领域对控制系统的要求越来越高，采用传统PI控制方法，难以达到理想的控制效果。

因此，本文以数字信号处理器（DSP2812）为核心建立控制平台，主要研究的是基于Fuzzy-PI控制的BLDCM控制系统。

介绍了无刷直流电机的基本组成、基本运行原理及其调速方法，给出了无刷直流电机的数学模型。

在MATLAB 中，利用M文件实现BLDCM传统电流环、转速环和模糊PI转速环控制系统的仿真。

仿真结果表明，系统超调量小，具有较高的控制精度和较好的鲁棒性，从而验证所用控制方法的可行性。

%Brushless dc motor （BLDCM） with its high efficiency, low noise, easy maintenance in industrial control of each areas to be more and more widely. But BLDCM is a high order, strong coupling, and now the system of control system demand is higher and higher, used the traditional PI control method, it is difficult to achieve the ideal control effect. Therefore, in this paper, the digital signal processor （DSP2812） as the core establish control platform, the main research is based on Fuzzy PI control-of BLDCM control system. Introduction of brushless dc motor basic composition, basic operation principle and its control method are given, brushless dc motor of the mathematics model. In MATLAB, use M-file realize traditional current loop, rotational speed BLDCM ring and fuzzy PI speed loop control system simulation. The simulation results show that thesystem is small overshoot, has the high control accuracy and good robustness, which validated the control the feasibility of the method.【期刊名称】《电气技术》【年(卷),期】2011(000)011【总页数】5页(P15-19)【关键词】无刷直流电机;模糊PI;数字信号处理器;仿真【作者】晟广旭;章松发;宋森森;李珍国【作者单位】山东省科学院自动化研究所,济南250014;山东省科学院自动化研究所,济南250014;燕山大学,河北秦皇岛066004;山东省科学院自动化研究所,济南250014;燕山大学,河北秦皇岛066004【正文语种】中文【中图分类】TM33永磁无刷直流电机（permanent magnet brushless DC motors，BLDCM）结构简单、功率密度高、调速性能良好，在工业领域中得到了日益广泛的应用[1-3]。

Fuzzy-PID复合控制器及其在温控系统中的应用的开题报告

Fuzzy-PID复合控制器及其在温控系统中的应用的开题报告一、研究背景随着科技和工业的发展，各种自动控制系统得到了广泛应用。

其中，温控系统是比较常见和重要的一种。

针对温控系统，需要设计一种能够实现精确控制、响应速度快且性能稳定的控制算法。

PID控制器常常被用于温控系统中，但是由于PID控制器的局限性，其控制性能有时无法满足要求，因此需要进一步改进。

目前，研究人员提出了一种新型的控制算法——Fuzzy-PID复合控制器。

该控制器将模糊控制和PID控制相结合，能够在一定程度上弥补PID控制器的缺陷，提高温控系统的控制精度和稳定性。

二、研究目的和意义本研究旨在探究Fuzzy-PID复合控制器在温控系统中的应用，以期能够进一步提高温控系统的控制精度和稳定性。

具体研究目标包括：1.研究Fuzzy-PID复合控制器的原理和优点。

2.针对温控系统的实际情况，设计并实现Fuzzy-PID复合控制器的控制算法。

3.通过对比实验，验证Fuzzy-PID复合控制器相对于传统PID控制器的优势和应用价值。

三、研究内容和方法1.研究Fuzzy-PID复合控制器的原理和优点通过对Fuzzy控制和PID控制的原理和特点进行对比和分析，探讨Fuzzy-PID复合控制器的合理性和可行性。

2.设计并实现Fuzzy-PID复合控制器的控制算法基于Fuzzy-PID复合控制器的原理和优点，根据温控系统的实际情况，设计实现该控制器的控制算法，包括输入输出变量的选择、模糊化处理原理、适配器设计、加权算法等。

3.通过对比实验，验证Fuzzy-PID复合控制器的优势和应用价值选取一台温控系统作为样本，对比传统PID控制器和Fuzzy-PID复合控制器的控制效果，从控制精度、响应速度、控制稳定性等方面进行对比分析，验证Fuzzy-PID复合控制器相对于传统PID控制器的优势和应用价值。

四、预期结果和意义本研究预期能够设计和实现一种新型的Fuzzy-PID复合控制器算法，能够提高温控系统的控制精度和稳定性，具有一定的实际应用价值。

基于遗传算法的fuzzy+pid混合控制律设计

基于遗传算法的fuzzy+pid混合控制律设计
近年来，由于随着自动化过程中系统的复杂性的增强，PID控制
已经受到限制。

–遗传算法（GA）可以实现更高效的自动控制。

因此，将遗传算法（GA）与Fuzzy混合控制（FPID）有效地结合起来，构成
了一种更加强大的自动控制系统。

GA-FPID系统实现了动态变化的调整，并保持了参数的灵活性和可控性。

首先，GA-FPID系统使用遗传算法提取历史数据，以确定最优参
数集。

其次，fuzzy控制将调节偏差与控制变量间的关系，以实现最佳控制操作。

最后，PID控制实现偏差消除和系统回归至定义的稳定状态。

同时，PID控制还可以改善系统的动态性，并改善系统的稳定性。

通过结合GA和FPID的技术，GA-FPID系统具有较强的自适应性，可以根据系统特性和环境变化快速调整控制参数，从而获得较佳的控
制效果。

此外，该系统利用信息技术实现了高速、多参数运算，从而
保证了控制效果的精准性和有效性。

经过多项实证研究，GA-FPID控制技术具有良好的实际应用效果，在自动控制领域具有重要的科学意义和应用价值。

GA-FPID混合控制技术可以更好地解决自动控制系统的优化设计和模型参数选择问题。

模糊自适应整定PID控制程序FUZZY_PID

ecFuzzy[2] = (ec - ecRule[1])/(ecRule[2] - ecRule[1]);
//return(V_out);
}
/****************************************************************************
*
*文件名：FUZZY_Calc_Kp(float e,float ec)
*
*功能：模糊算法kp计算部分
*
*作者: Sahara
*
*入口参数：float e,float ec
*
*出口参数：Kp
*
****************************************************************************/
void FUZZY_Calc_Kp(float e,float ec)
{
eFuzzy[2] = (e - eRule[3])/(eRule[2] - eRule[3]);
eFuzzy[3] = (e - eRule[2])/(eRule[3] - eRule[2]);
eFuzzy_Out[2] = eFuzzy[2] > eFuzzy[3] ? eFuzzy[2] : eFuzzy[3];
Pe = 5;
}
else
{
eFuzzy_Out[5] = 1.0;
Pe = 5;
}
//eFuzzy_Out[1] = 1.0 - eFuzzy_Out[0];
/****************************************************************************

基于Fuzzy-PID控制的程控电流源设计

基于Fuzzy-PID控制的程控电流源设计范山东;崔师明【摘要】传统程控电流源的设计大部分都是采用PID算法控制的,PID控制器由于其具有原理简单、稳定可靠、无静差等优点,在过程控制中得到广泛应用,是较经典成熟的控制器.但它对具有非线性因素和不确定性等特征的系统很难达到预期效果.在设计上采用了先进的控制算法,采用模糊算法与PID算法结合的Fuzzy-PID控制,通过仿真得到了很好控制效果.%Traditional program-controlled current source is controlled based on the PID control algorithm, this controller is a classic and sophisticated controller and widely used in process control because of its simple principle, reliable and zero steady-state error performance. But it is difficult to achieve the desired results in the system with non-linear and uncertainty characteristics. This article uses advanced control algorithms which combine Fuzzy arithmetic with PID arithmetic, and it has a high control precision throng simulation.【期刊名称】《机械制造与自动化》【年(卷),期】2013(042)001【总页数】4页(P128-130,136)【关键词】程控电流源;闭环回路;Fuzzy-PID控制【作者】范山东;崔师明【作者单位】黑龙江科技学院电气与信息工程学院,黑龙江哈尔滨150027;黑龙江林业高级技术学院,黑龙江绥化152061【正文语种】中文【中图分类】TH12;TP302电流源在仪器仪表标定、校验、设备检测中应用广泛，为了便于电流的设定与调节，实际的电流源都是通过压控变换电路实现，通过调节输入电压控制输出电流的大小。

基于Fuzzy丢包区分的TCP自适应拥塞控制算法

基于Fuzzy丢包区分的TCP自适应拥塞控制算法吴小川;张治学【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2013(33)7【摘要】针对在有线/无线的异构网络中,传统有线环境下的传输控制协议(TCP)把所有丢包简单地归因于网络拥塞,严重影响了混合网络环境下的TCP传输性能的问题,提出了一种新的基于模糊理论的自适应控制算法.该算法选取了新的网络参数,运用Fuzzy方法对网络状态进行综合评价,并基于反馈理论的方法建立了新的自适应控制模型,即对评价结果集进行加权求和,得出网络性能指数,将其作为输入因子进入下一次计算过程,并调整各参数权重.仿真表明,该算法能够较好反映混合网络的真实拥塞状况,具有较好的网络适应性,比当前主要TCP算法具有更好的拥塞控制效果.该算法对在多参数,使用模糊方法背景下,混合网络拥塞及其自适应控制研究进行了新的探索.%In the hybrid wired/wireless network,the traditional Transmission Control Protocol (TCP) versions in wired network simply ascribe packet loss to congestion,which causes unnecessary performance degradation.To solve this problem,a new adaptive control algorithm based on fuzzy theory was proposed.It selected new network status parameters,and used fuzzy loss differentiating method to make comprehensive evaluation out of network status,and it was based on feedback theory method,finally built an adaptive control model,i.e.getting the evaluation result set,then yielding the Transmission Performance Index (TPI) by summing up the result set's weighting elements,which enteredinto next evaluation cycle as one of the input factors and also adjusted the factors' weights.The simulation results show this algorithm better reflects the real congestion status of hybrid network,has better network adaptability and performs better than current main TCP mechanisms.This algorithm,on the background of multi-parameters and using fuzzy methods,makes new explorations of hybrid network congestion and its adaptive control research.【总页数】4页(P1809-1812)【作者】吴小川;张治学【作者单位】河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳471023;河南科技大学现代教育技术与信息中心,河南洛阳471023【正文语种】中文【中图分类】TP393.07【相关文献】1.无线/有线网络中基于自适应丢包区分的TCP改进 [J], 叶进;王建新;龚皓2.基于自适应丢包区分的卫星信道TCP改进 [J], 高大伟3.基于Fuzzy丢包区分的TCP拥塞控制算法 [J], 李哲青;王伟;张潇4.基于丢包区分及共享瓶颈的MPTCP拥塞控制算法 [J], 黄宏程;陆卫金;刘建星;胡敏5.一种基于RTCP的自适应流媒体拥塞控制算法 [J], 梁皓;骆新全因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于Fuzzy丢包区分的TCP拥塞控制算法

络拥塞丢包，提高带宽利用率和吞吐量。

关健诃：异构网络；灰色关联度；往返延迟抖动积；Ｆｕｚｚｙ丢包区分；拥塞控制；传输控制协议
ＴＣＰＣｏｎｇｅｓｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｎｅｔｗｏｒｋ，ｉｎｔｈｅｕｓｅｏｆｇｒｅｙｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｎｅｔｗｏｒｋｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄａＴＣＰ— Ｎｐｒｏｔｏｃｏｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅ
ＨｅｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｌｕｏｙａｎｇ４７１００３，Ｃｈｉｎａ）
［Ａｂｓｔｒａｃｔ］ＡｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌＰｒｏｔｏｃｏｌ（ＴＣＰ）ｃｏｎｔｒｏｌｐｒｏｔｏｃｏｌｕｓｅｄｉｎｔｈｅｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ
ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｉｔｄｉｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｓｗｉｒｅｌｅｓｓｅｒｏｒｐａｃｋｅｔｌｏｓｓａｎｄｎｅｔｗｏｒｋｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｐａｃｋｅｔｌｏｓｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｄｅｇｒｅｅｔｏｔｈｅｃｏｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏ１．ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＴＣＰｐｒｏｔｏｃｏｌ，ＴＣＰ— Ｎｃａｎ