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目 录Part 1 PID type fuzzy controller and parameters adaptive method .........1Part 2 Application of self adaptation fuzzy-PID control for main steam temperature control system in power station错误！未定义书签。Part 3 Neuro-fuzzy generalized predictive control of boiler steam temperature .....................................................................………13Part 4 为 Part3 译文：锅炉蒸汽温度模糊神经网络的广义预测控制 21Part 1 PID type fuzzy controller and Parameters adaptive method Abstract: The authors of this paper try to analyze the dynamic behavior of theproduct-sum crisp type fuzzy controller revealing that this type of fuzzy controllerbehaves approximately like a PD controller that may yield steady-state error for thecontrol system. By relating to the conventional PID control theory we propose a newfuzzy controller structure namely PID type fuzzy controller which retains thecharacteristics similar to the conventional PID controller. In order to improve furtherthe performance of the fuzzy controller we work out a method to tune the parametersof the PID type fuzzy controller on line producing a parameter adaptive fuzzycontroller. Simulation experiments are made to demonstrate the fine performance ofthese novel fuzzy controller structures. Keywords: Fuzzy controller PID control Adaptive control1. Introduction Among various inference methods used in the fuzzy controller found inliteratures the most widely used ones in practice are the Mamdani method proposedby Mamdani and his associates who adopted the Min-max compositional rule ofinference based on an interpretation of a control rule as a conjunction of theantecedent and consequent and the product-sum method proposed by Mizumoto whosuggested to introduce the product and arithmetic mean aggregation operators toreplace the logical AND minimum and OR maximum calculations in theMin-max compositional rule of inference. In the algorithm of a fuzzy controller the fuzzy function calculation is also acomplicated and time consuming task. Tagagi and Sugeno proposed a crisp typemodel in which the consequent parts of the fuzzy control rules are crisp functionalrepresentation or crisp real numbers in the simplified case instead of fuzzy sets . Withthis model of crisp real number output the fuzzy set of the inference consequence will 1be a discrete fuzzy set with a finite number of points this can greatly simplify thefuzzy function algorithm. Both the Min-max method and the product-sum method are often applied withthe crisp output model in a mixed manner. Especially the mixed product-sum crispmodel has a fine performance and the simplest algorithm that is very easy to beimplemented
in hardware system and converted into a fuzzy neural network model. Inthis paper we will take account of the product-sum crisp type fuzzy controller.2. PID type fuzzy controller structure As illustrated in previous sections the PD function approximately behaves like aparameter time-varyin
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