针对电动自行车续驶里程不足,首先提出模糊控制策略,选取制动强度、蓄电池SOC、轮毂电机转速为输入量,再生制动力占总制动力的比值作为输出量,设计模糊规则和控制器,在Matlab/Simulink中进行仿真。然后制定试验方案并搭建试验台架,分别采集紧急制动、中轻度制动、下长坡制动三种工况下轮毂电机转速和超级电容电压,推导制动能量回收率。最后对比分析三种工况下试验与仿真效果。结果表明在确保制动安全的条件下,该策略在三种工况下的回收率分别高于试验结果 2.85%、1.54%、2.48%。

四旋翼飞行器的姿态控制是无人机稳定飞行的关键技术之一。针对复杂多变作业条件下飞行器参数会经常发生变化的问题,在典型控制方法的基础上提出一种自适应的智能控制方法。首先,根据牛顿欧拉定律推导出无人机在地理坐标系下的动力学模型,并对其中参数进行测量计算;然后基于三角形隶属度函数建立模糊控制器,作为外环自主切换的两种控制方式之一,并设置平滑切换过程;最后结合外环对姿态角的控制方法以及内环对角速度快速调整的PD控制方法,实现了无人机串级PID控制方法。仿真和实验结果表明,该系统能够有效控制四旋翼飞行器的飞行姿态。相比较其它算法,其具有更好的鲁棒性和姿态调节的快速性。提升了无人机在飞行过程中抵抗环境扰动和系统动态响应的能力,为四旋翼飞行器控制研究提供了重要的理论与实践基础。

针对变频温度智能控制存在时滞性大、控温效果差等问题,提出基于蚁群算法的变频空调室温智能控制方法。根据送风量变化线性范围,构建变频风阀开度送风量模型,实现基础变频风量控制。计算蚁群自适应输入函数,减小温度智能控制误差。计算蚂蚁搜索路径时的转移概率,不断更新规则调整搜索路径,设计负责控制温度的压力无关型变频箱控制回路。采用可变论域伸缩因子,分析输入和输出变量之间逻辑关系,实现对温度智能调整。由实验结果可知,利用该方法,可控制室内温度最高为25℃,与理想contour图绘制结果一致,说明该方法能够有效控制变频空调温度,同时保证室内温度。

针对电厂锅炉燃烧系统的非线性、大延时、时变、干扰频繁等特点，采用模糊神经网络对其建立数学模型。通过所建数学模型研究燃烧效率和氮氧化物排放量之间的关系，从而对锅炉燃烧系统进行优化，以提高锅炉效率和减少污染物排放。仿真结果表明，利用改进的广义动态模糊神经网络对电站锅炉燃烧过程建模能够精准地逼近实际数据，且性能优于其它神经网络。

为了实现车辆的主动侧倾控制,针对液压式主动稳定杆（active stabilizer bar,ASB）系统的液压迟滞,提出了一种改进的控制算法。算法先由模糊规则计算出权重系数,再对侧向加速度实测值与估计值进行动态加权处理,并将该加权值用于反侧倾力矩的计算。基于硬件在环（hardware-in-the-loop,HIL）仿真实验平台,在典型工况下进行了实验研究。实验结果表明：改进的控制算法能够补偿液压式ASB系统的液压迟滞,进一步改善了车辆的侧倾稳定性与行驶平顺性。

针对某型水下作业机械手关节驱动的阀控非对称缸系统进行了分析建立了该系统的数学模型对影响该系统非对称性和时变性的因素进行了分析.针对该系统具有非线性和较为严重时变性的特点提出了模糊控制策略建立了模糊控制规则提出了运用非对称隶属度函数方法解决该系统中存在的参数时变严重的问题较好地解决了机械手对接或更换工具时精确定位的要求.仿真结果和实验研究表明该控制方法具有结构简单、实时性好、响应快、易于实现的优点.

气动加载系统具有非线性、强耦合和气动阀阀口“壅塞”以及气缸活塞的摩擦力变化和气缸腔内压力变化不均匀等缺点一般的控制策略很难达到控制要求而传统PID控制参数整定复杂参数整定不良会造成系统适用性差达不到理想控制效果.为了改善传统PID控制的缺陷文章将模糊控制理论引入到PID控制中将设定和输出的偏差及偏差变化率作为模糊控制器输入PID控制参数作为输出根据设定的模糊规则和隶属度函数来实时整定PID控制器的参数形成了一种模糊PID控制该控制策略可以克服系统的非线性和强耦合提高系统的稳定性和鲁棒性将稳态精度控制在2％以内.

本研究以模糊模式控制器设计理论整合常规控制技术应用在阀控液压伺服系统中。控制器设计结合模糊模式控制、液压伺服技术、PLC控制技术，以减少模糊规则库的数目，达到输出力精确控制之目的。实验结果显示，本研究成功地解决了常规控制技术不能很好加以控制的力控制问题，比传统阀控液压缸系统具有更佳的力控制响应、稳定性能。