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专家系统及其应用；关键字：模糊滑模控制，蚁群算法，球和梁系统；摘要；本文主要解决的一个球和梁系统的平衡控制，其中一对；众所周知，非线性模型、参数的不确定性和和外界干扰；，2009年）和滑模控制(常，常，Taur，陶，；已经被应用在一些非线性控制系统；稳定性分析是控制系统的设计的完整性中一个重要课题；；强大稳定的类型通过控制驾驶系统状态进入滑流形的状；许多研究
专家系统及其应用关键字：模糊滑模控制，蚁群算法，球和梁系统 摘要本文主要解决的一个球和梁系统的平衡控制，其中一对分离的提出了模糊滑模控制器（DFSMCs）的建议。 DFSMC有减少设计的复杂性的优势，在这种状态误差动态耦合动力学视为干扰条件。还详细讨论的球与DFSMCs的系统的稳定性分析。为了进一步改善控制性能，提出了改进的蚁群优化（ACO）的优化迈兹控制器参数。拟议的蚁群优化算法具有增强的能力和自适应参数整定。建议的蚁群优化计划被用来调整真实-和球杆系统模糊滑模控制器的参数。相比一些传统的蚁群算法，仿真和实验结果都表明，该方案可以提供更好的收敛速度和精度方面的性能。 1、简介众所周知，非线性模型、参数的不确定性和 和外界干扰属性，往往是实际系统中存在的属性。稳固的控制器设计对于非线性不确定系统是控制系统领域中一项具有挑战性的任务。最近，一些基于模型的方法，反推控制（侯，邹，郑，与谭，2009年），H1的控制(彼得森，，2009年） 和滑模控制 (常，常，Taur，陶，2009 年 ；奥利维拉、培肖特，许，2010年）已经被应用在一些非线性控制系统。另一方面，模糊逻辑控制是一种无模型的方法，可以处理复杂的、不明确的非线性系统，尤其是那些具有显著未建模动态和不确定性。模糊规则为基础的系统已被广泛应用于许多领域的兴趣，其中包括控制器的设计，聚类分析，图像处理。模糊控制技术已被证明是有效的对于不确定非线性系统（陶，2002）。模糊控制器的控制行为已经用来通过语言规则来说明，这样的控制算法是容易被设计实施。稳定性分析是控制系统的设计的完整性中一个重要课题。对于传统的模糊控制器，系统Mamdani模糊系统的稳定性是很难从理论上证明。为保证封闭循环的稳定性，或者，一种确定的混合的控制方案已经被采用，一些其他控制方法也被集成在模糊系统中（潘，郭，。在这些方法中滑模控制（SMC）是一个2010年Soyguder和阿利，2010佟和李，2009）强大稳定的类型通过控制驾驶系统状态进入滑流形的状态。SMC 的主要优点是那令人满意的瞬变可以保留性能和结构化和非结构化的不确定系统稳固性（陈，陶，李，2000；陶，陈，李，2003）。然而，这是众所周知的SMC要遇到抖动的影响的问题，这些能激发意想不到的高系统的频率响应。这个缺点通常存在连续滑模算法是还断开连续的滑动模式时，该系统的采样率是高的（博伊科和弗里德曼，2005年，高，王与Homaifa，1995年）。近日，许多研究结果表明，结合SMC和模糊控制技术，不仅可以减轻抖动的影响，而且还可以降低模糊控制器减少的数量的规则的复杂性（Yagiz，Hacioglu，Taskin，2008年）。然而，模糊控制器的设计通常依赖于专家经验得到的控制器参数。它可能很难确定所需的参数模糊控制器根据所面临的复杂的控制系统的情况。许多研究人员已经使用 meta-heuristic 算法作为模糊系统建议的优化方法，例如：启发式算法，禁忌搜索，遗传算法（气），模拟退火（SA）和进化算法（EAS）（恩格尔布雷，2007年）。蚁群优化（ACO）的算法，启发数学模拟社会蚂蚁的觅食行为，是一个人口为基础的进化计算方法。类似气体，也开始与蚁群人口的候选人在多维随机移动搜索空间（百隆，2005年;和 多里戈和甘巴德拉，1997年；多里戈，maniezzo，Colorni，1996年）。然而，GA只保存较好的几代，因此，它可能会导致局部最优，而不是全球最佳。 ACO算法已成功地应用于反之亦然瓷砖组合优化问题，如旅游旅行商问题（TSP），（赵，吴，赵泉，2010年），车辆路径（张和唐，2009年），二次分配问题（二次分配）（普利斯，贝洛，埃雷拉，2010），车间作业调度（罗，陈，吴，石，2010）。。在文献中，一些基于ACO已经提出了模糊控制策略（Boubertakh，Tadjine glorennec与Labiod，2009;庄及张，2010;庄罗，2008；马丁内斯，卡斯蒂略，蒙铁尔，2008年），但是，只有传统蚂蚁利用。在本文中，我们将提出一个改进蚁群算法，即FACO，增强能力的模糊信息素更新，自适应参数调整和重置。在本文中，结合滑模控制计划提出了控制和模糊控制。稳定条件可以由Lyapunov稳定性控制系统的理论REM。此外，为了提高控制性能，开发FACO利用优化控制器参数TERS。评估可行性，所提出的控制方案适用于一个真正的球和梁系统。相较于其他蚂蚁相关的方法，，蚂蚁蚂蚁系统（AS）（多里戈，1996年）等。蚁群系统（ACS）（多里戈和甘巴德拉，1997年），最大最小蚂蚁系统（MMAS）（Stutzle霍什，2000年）的优越性评估拟议的工作可以从模拟和实验精神的结果。本文组织如下。在第2节，在mathemat ICAL球和梁系统的模型。设计球和梁系统的模糊滑模控制器在第3节讨论。此外，CON-的选择条件推导出控制器参数，以保持系统的稳定性。建议FACO算法描述和一些测试应用在第4节。仿真和测量结果，包括实验设置，球束系统在第5节。总结发言在第6节。 2、球和梁系统终点驱动球和梁系统的配置如图： 1（略），O0是提供必要的利益扭矩，O1代表在直流电机上的小齿轮sents的大齿轮，可以控制梁的角度，O2为支点，连接梁和支架。此外，r是之间O2球的距离，h是大角度齿轮，SM是一个直流电动机的转矩，SG是一个大齿轮的扭矩和SB是提供一个直流电动机通过齿轮梁扭矩连接器。该系统是典型的欠驱动和控制目标是移动到所需的位置上，梁球。考虑O2作为参考原点，球的状态向量和梁系统被定义为X = [X1 X2 X3 X4] T，其中X1= R球的位置（厘米），X2是球的速度（厘米/秒），X3= U是光束角（度），和x4是角速度梁（度/秒）。根据欧拉 - 拉格朗日方法，可以代表一个球和梁系统的数学模型，如下：x 1 ? f1 2 x2x 2 ? f2 ? ex1x24 à g sin x3TK à1 1x_ 3 ? f3 ? x4 x_ 4 ? f4 ? ?à cos x3 eK 2 x4 coseld x3T à0:5lmb g à mB gx1T
（1）其中，K1= 1TMA1 JB RA2，K2?的DKblTDRAD位; K 3?4时02分?BLeRadTà1; u是直流电动机的输入电压和参数表1给出了该系统的。详细的推导附录A中讨论动态模型（1）如上所述（1），球和梁的动态耦合。因此，为了简化控制的复杂性，该系统是pseu不分解成两个子系统。让XP =[X1 X2] T和预算外=[X3 X4] T是球的位置控制子系统的状态向量束平衡控制子系统，分别为。因此，XPD= [X1D x2d] T和球和梁子系统的状态错误XBD=[X3D x4d] T表示所需的状态向量职权范围的XP和预算外。被定义为 eP ? xP à xPdeB ? xB à xBd其中EP =[E1 E2] T和EB= [E3 E4];不失一般性，它是假设，XPD=[1/20]和XBD=[0 0] T，这意味着球希望在梁的中心平衡和稳定化光束角是零。因此，动态误差可以设计成e_ P ? AP eP t DA0P eP t fP bP ;e_ B ? AB eB t DA0B eB t fBbB;FP和FB是标量控制的行为，u ? fP t fB;；h
iTDA0P ? 02?1 DATP ; DA0B ? 02?1 DATB ; bP ? ?b1 b2 ?T ; bB ? ?b3b4 ?T ，froms（5）（6），它可以观察到的不确定性满足古典匹配条件（陈等，，因为DAP etT ? b2cP 2000）etT; DAB etT ? b4cBetT:由于B2和B4非零向量可以发现CP和CB如下。 3、模糊滑模控制器拟议的的FSMC FACO优化控制计划的包含模糊滑动控制器（FSBC），束平衡模糊滑动球位置控制器（FSPC），的FACO优化机制。球和光束控制系统原理图如图： 2。让球的滑动功能和光束分系统被定义为：SP ? c1 e1 t c2 e2SB ? c3 e3 t c4 e4系数CI&0，I= 1，2，3，4。可以看出的下滑ING功能，SP和SB（8），是标量，滑模 如果满足以下条件，制度是保证。SP SP & 0; SP C 0 SBSB & 0; SB C 0 在传统的滑动技术，模糊滑模控制联系汇率制度，FSBC和FSPC，相当于控制行动球的位置控制和模糊滑动机制束平衡控制，即：fP ? K P fPeq t K P ec2 b2Tà1fPfsfB ? K BfBeq t K B ec4 b4Tà1fBfs KP和KB为规模的因素; fPeq和fBeq相当于模糊滑动控制行动; fPfs和fBfs输出机制，分别为球和梁子系统。 模糊滑模控制器的设计，FSBC和FSPC，提出如下：匹配的条件得到满足时，球和梁子系统是不变的滑动面。要获得等效控制行动，fPeq和fBeq，假定状态轨迹都停留在滑动的表面，DAP = 0 and DAB = 0,这样：S_ P ? c1 eaP11e1 t aP12e2 T t c2eaP21e1 t aP22e2 T t c2b2K P fPeq ? 0; S_ B ? c3 eaB11e3 t aB12e4 T t c4 eaB21e3 t aB22e4 T t c4 b4K B fBeq ? 0:
等效控制行为fPeq和fBeq作为不确定的子系统的派主。fPeq ? àec2b2K P Tà1?c1 eaP11e1 t aP12e2 T t c2eaP21e1 t aP22e2 T?; fBeq ? àec4b4K B Tà1?c3 eaB11e3 t aB12e4 T t c4 eaB21e3 t aB22e4 T?: 让输入变量的SP（SB）和输出变量fPfs（fBfs）是分割成模糊集，NV（负变化大），NB（负大），NM（负中），NS（负小），莫宁（零），PS（正小），PM（正中），PB（大正）和PV（积极很大）。然后，模糊IF-THEN规则的模糊定义滑动FSPC和FSBC的机制有有以下几种形式：RPi : IF SP is M Pi; THEN f Pfs is GPi; i ? 1; . . . ; 9RBi : IF SB is M Bi; THEN f Bfs is GBi; i ? 1; . . . ; 9MPI，MBI，GPI和GBI是输入和输出模糊集，UTI2 FNV UT NBUT；NMUT；NSUT；ZOUT；PSUT；PMUT；PBUT；PV UT g ；
2{M，G等等}用U和T 2{P，B}。模糊的IF-THEN的成套表2中的模糊滑动机制的规则制定。三角型输入隶属函数和输出如图： 3。具有参数满足模糊集。因此，FPI，联邦调查局，JPI，JBI，可以归为A1，1]。随着重心的模糊化技术，在输出模糊滑动机制可以提供：因此，{kP1，… …kP9} 和 jBi 2 {kB1，… …kB9} ；MPi 和 MBi 分别地投入 SPand SB，可以派生的模糊滑模控制器的输出作为 (15)。定理1：束系统与模糊滑动位置和球控制器（FSPC）和模糊滑动平衡控制器（FSBC）稳定的，如果输出FSPC和FSBC的设计（15）和输出模糊集的参数满意，KP5= KB5= 0。 KPI= fPjkPj KBI= fBjkBj，I= 1，2，3，7，8，9，J = I A SGN（I5）证明：要证明球和梁系统的稳定性，Lyapunov函数被选为候选。VP和VB的衍生物，可以得出：假设KCPáEPK6 QP，KCBáEBK6 QB，QP& 0和QB& 0，它可以获得。总之，我们可以得出结论，每个案件拟议的FSPC和FSBC的球和梁系统。4、模糊蚁群蚁群在20世纪90年代初被多里戈等人开发。（多里戈及甘巴德拉，1997年；多里戈，迪卡罗，与GAM bardella，1999年;马伦，Monekosso，巴曼与Remagnino，2009）。蚁群技术，启发式的优化方法之一，灵感来自真实蚂蚁的能力，以最短的建立从食物源到他们的巢穴的路径。蚂蚁的信息素的化学物质或步道躺在地上，当他们沿着路径。每一个人的蚂蚁上的费洛蒙创新的力量为基础的移动方向作出决定。更好的路径上的信息素，具有较高的金额地面。虽然蚂蚁寻找食物来源，信息素累计沿最短路径。因此，大部分蚂蚁吸引到更短的路径，这种路径选择行为鼓励正反馈效应，如最短路径可确定。蚂蚁系统（AS）是第一个算法 在ACO框架（多里戈等，1996）。在AS的概率蚂蚁C，目前在位于节点i，选择节点j下一个节点。SIJ是信息素的量的gij=1/dij是能见度ITY移动从节点i到节点j的价值; NCI的节点集仍然被蚂蚁访问，Aij和bij是分别相对信息素和知名度的权重。信息素选定元素的水平被更新。其中0 &Q &1的参数1的q代表蒸发率系数，m表示的蚁群人口和Dscij的是可以得到相关的衍生工具VP一只蚂蚁的信息素的沉积量之间的弧i及j个节点已访问。对于复杂的组合问题，出现收敛时间长和陷入局部最优与传统的ACO的典型缺点。在本文中，提出了一种改进的蚁群算法，FACO，包括一个自适应参数整定，模糊的信息素更新和明确的机制，以改善收敛性能。4.1 自适应参数AIJ如何快速寻找最佳的解决方案是主要的优化问题的关注。在一般情况下，优化建议可以在很宽的解空间进行算法在最初阶段取得更好的候选。如果最优可确实达成解决方案，收敛速度也是一个值得关注的重要因素。在蚁群优化算法，搜索和融合，分别能力，依赖的gij和SIJ。从（25），它指出参数Aij和bij是费洛蒙径SIJ加权值和能见度的gij，分别。在早期的迭代中，路径上的信息素痕迹不显着，因此路径选择概率可以简单地通过能见度的影响。后来，信息素的痕迹明显累积的最佳路径和所选择的概率是显性的信息素的影响。为了增加解空间的范围和减少的迭代数，可以通过更新联合开展活动。其中 C(t) 是当前的最佳路线和 0 & Da & 1 是启发式的正面价值。注1：在早期的迭代中，大多数的路径仍未通过。位于该节点上的蚂蚁?我也会有同样的 信息素为所有还没有被访问的节点j SIJ。边长（I，J）。作为这个过程反复进行，更好的路径比其他路径的更多信息素痕迹，较大的AIJ可以导致较高的选择概率和收敛速度将有所增加。4.2 模糊性信息素更新信息素的水平（26），其中Dscij= 1= LGB，并且LGB是最优的全球之旅从一开始的长度的踪迹。考虑到案件的最佳路径的长度是接近最坏的路径长度，更新信息素只有轻微的变化。因此，所需的迭代次数寻找最佳路径将有所增加。为了提高收敛速度，本文中的模糊信息素更新机制建议。面向模糊的信息素更新可以落后更多的信息素在较短的路径比一个较长的路径。然后，蚂蚁会迅速收敛到最佳路径。建议信息素更新如下：其中Ri为第i个模糊关系，LGB是模糊输入，Ai是设置在先前的一部分，和Bi在随之而来包含各类专业文献、应用写作文书、行业资料、各类资格考试、中学教育、幼儿教育、小学教育、文学作品欣赏、76翻译-中文(1)等内容。　
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为什么有道字典英文翻译中文都不准
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