混沌人工鱼群模糊神经网络PID控制器在扭矩加载系统中的应用

“基于CAFSA-FNN的扭矩加载系统控制研究”是一篇探讨磁粉制动器扭矩加载系统控制的学术论文，该研究提出了一种结合混沌人工鱼群算法（CAFSA）与模糊神经网络（FNN）的PID控制器设计方法，旨在解决系统中的非线性和滞后问题。 这篇论文的作者们针对磁粉制动器在扭矩加载过程中遇到的非线性和滞后挑战，设计了一种创新的控制器——CAFSA-FNN PID控制器。磁粉制动器是一种广泛应用的传动元件，其工作原理是利用磁粉在磁场作用下形成链状结构来传递扭矩，因此在动态响应中可能存在非线性和时间延迟。传统的PID控制器在处理这类问题时可能表现不佳。 CAFSA-FNN PID控制器的核心在于使用了基于Mamdani模型的模糊神经网络来确定PID控制器的参数。Mamdani模型是一种常见的模糊逻辑系统，它将输入变量转换为模糊集合，并通过模糊推理得出输出。而人工鱼群算法（CAFSA）则用于对这些参数进行离线粗调，这是一种模拟自然界中鱼群行为的优化算法，能够全局搜索最优解。接着，反向传播（BP）算法被用于在线细调模糊神经网络的参数，以实现更精确的控制。 在MATLAB环境下，研究人员进行了离线仿真优化，验证了控制器的有效性。随后，他们对比了PID控制器、模糊神经网络控制器、人工鱼群-模糊神经网络控制器以及所设计的CAFSA-FNN控制器在磁粉制动器扭矩加载实验中的性能。实验结果显示，CAFSA-FNN控制器能够显著提高系统的稳定性、快速响应能力和控制精度，有效地解决了滞后问题。 这篇论文的研究团队由白国振副教授领导，团队成员包括朱灵康、杨雷和周媛，他们在数控技术、智能控制、电动伺服系统和电气系统控制等领域有深入研究。论文得到了上海市自然科学基金的资助，展示了在理论研究和实际应用相结合方面的成果。 关键词：磁粉制动器、扭矩加载、模糊神经网络、人工鱼群、混沌系统 这篇论文的发表对理解和改进磁粉制动器的扭矩控制技术具有重要意义，为解决类似系统的非线性和滞后问题提供了新的思路和方法。通过混沌优化算法和模糊神经网络的结合，该研究为未来智能控制领域的发展开辟了新的路径。