WaterTank Challenge是一个由Matlab代码编写的仿真环境。主要要求挑战者编写Matlab代码控制水箱液位至目标液位。控制量为水箱进水阀门，控制量为正数. 1. 水箱动力学模型 水箱动力学模型具体描述见 [matlab链接](https://www.mathworks.com/help/slcontrol/gs/watertank-simulink-model.html). 小车的动力学模型，如下Simulink模型所示 其中，[a,b]分别是水箱进水阀和出水阀系数，H为液位高度，u是进水阀开度。可知水箱出水速度与水箱液位高度有关。 另外仿真环境对水箱阀门设置了“饱和”机制（如下图所示），即挑战者传递给仿真器的水箱阀门控制量，将会被限制在一定范围内。 2. Observation（当前环境信息） 仿真环境每隔一段时间，将会把仿真环境的信息以Observation类的形式告知挑战者，它的成员变量包含 3. 得分（暂无） 4. 设计控制策略 挑战者需要设计并提交一个Policy类文件，主要完成action函数。action函数传入参数为obser

提高风出力预测精度的储能系统模糊控制策略，阿丽努尔.阿木提，晁勤，风气象信息精细化程度不够造成风电场风出力预测精度低，导致电网调度困难问题，从而易造成电力系统失稳。本文提出在风电场中配置

【摘要l本 文 培 出了模 格 控制 系统 稳 定性 分 析的 框 平面 法 和稳 定 区间法 ， 并对 应用 这 两种 方法 设计 模 糊 控制 系 统进 行

在介绍模糊控制基本原理及模糊控制器设计与分类的基础上，推导出一种简化PID型模糊控制器。为了验证简化PID型模糊控制器的性能，将其与PD及 PI型模糊控制器进行比较。其仿真结果最后表明，在控制器参数选取相同的情况下，简化PID型模糊控制器的性能要优于PD型和PI型模糊控制器。

本文基于模糊控制器的基础上，设计实现了一种双模糊控制器，根据实际系统输出信号的误差大小利用两个模糊控制器分别进行控制，以改善系统的快速性和消除误差。 　　1 双模糊控制器的设计 　　单模糊控制器主要用于快速响应及对大误差的消除，在单模糊控制器中，将其误差量化因子Ke增大，从而相当于缩小了误差的基本论域，增大了对误差变量的控制作用。同时，将误差变化率因子Kec增大，以减小超量。将控制量的比例因子Ku减小，以减小系统振荡。 　　双模糊控制器原理图如图1所示,假设变量eo为大、小误差的临界值(人为可以根据实际设定)，当系统误差较大时，用单模糊控制器1控制，以达到快速响应、消除误差的目的；当系统

概括地说：如果控制器是在自适应模糊逻辑系统的基础上构造的（自适应模糊控制是指具有自适应学习算法的模糊逻辑系统），我们就把这种控制器称为自适应模糊控制器。可以用一个自适应模糊系统构成，也可以用若干个模糊逻辑系统构成。

介绍了基于DSP TMS320LF2407控制器的测试平台MCK2407的一般性能及其在无刷直流电机实现带前馈的模糊控制算法的应用,给出了算法设计方案、软件策略及输出结果。试验表明,用模糊控制算法控制的数字伺服系统工作可靠、动态响应快、噪音低。

为了提高对大惯性大时滞复杂受控对象的控制品质,采用基于I-Fuzzy-Smith算法的融合控制策略方法,研究了受控对象的控制难点,集成模糊、Smith预估和积分控制优势,给出了I-Fuzzy-Smith融合控制算法,构建了三种控制结构的仿真模型。结果表明:该策略是合理可行与有效的,其算法控制精度高,系统动、静态控制效果好,表现出很强的鲁棒性,I-Fuzzy-Smith控制算法的动、静态控制品质和鲁棒性优于另外两种算法。

建立了基于磁流变减振器半主动悬架系统的非线性动力学模型,提出模糊逻辑的控制策略,同时建立磁流变减振器的神经网络辩识模型,对汽车悬架系统实施了有效的智能控制。通过仿真计算,证明该智能控制策略大大减小汽车振动加速度和振动位移,磁流变减振器的控制力也能满足制造要求。

绍了以DSC为控制核心的逆变交流脉冲MIG弧焊电源的构成及工作原理;讨论了应用DSC MC56F8523控制的焊接电源控制系统的硬件设计和软件设计。介绍了模糊控制与专家系统在电源控制系统中的应用。试验证明,该电源工作稳定可靠,能较好地满足焊接工艺性能的要求。