1) hierarchical fuzzy multiobjective control
递阶模糊多目标控制
2) hierarchical fuzzy-PID control
递阶模糊-PID控制
3) adaptive hierarchical fuzzy control
自适应递阶模糊控制
5) fuzzy multi-objective
模糊多目标
1.
Based on the characteristic of a lot of qualitative and quantitative objectives in the fuzzy multi-objective group decision making of mining industry,multiple criteria hierarchical fuzzy decision making model is proposed by using Analytical Hierarchy Process(AHP) in this paper,together with the model of weights assigned and qualitative objectives quantified.
基于矿业模糊多目标群决策过程评判指标多和定性、定量指标并存的特点，利用层次分析法建立多指标层次模糊综合评判决策模型，并构建权重分配及定性指标量化模型，集结决策群对各方案的个体偏好序，求解群体的偏好序以实现科学的决策。
2.
This article formulates a fuzzy multi-objective integer programming model that incorporates three important goals: cost,quality and delivery which subjects to realistic constrains such as vendor s capacity,buyer s demand,vendor s production flexibility,and evaluation grades,etc.
以成本、质量、交货为目标,考虑供应商供应能力、采购数量、供应数量的柔性、评价等级等约束,建立了多产品供应商选择的模糊多目标规划模型。
3.
Based on the decision-making theory and the fuzzy set theory,the concept of fuzzy multi-objective lattice-order decision-making was put forward.
基于决策理论和模糊集理论,提出了模糊多目标格序决策的概念,建立了模糊多目标格序决策模型。
6) multi-strata hierarchical control
多重递阶控制
1.
An Integrated Flight/Fire Control(IFFC) system for airto-ground gunnery of helicopter is designed,based on the theory of multi-strata hierarchical control structure,in which the two-degree-of-freedom H∞method has been used in the first loop to realize the uncouple control among the tree attitude channels of helicopter,so that the problem of attit.
针对某型武装直升机的空-地射击模态设计了基于多重递阶控制结构的IFFC系统。
补充资料：多层递阶控制结构
大系统按控制的功能及决策的性质划分的一种层次结构（见大系统结构）。多层递阶控制结构主要用于解决复杂的决策问题。
大系统（见大系统理论）处于不确定的环境中，在决策时为了克服不确定性的影响，需要较长时间积累资料和经验,但是决策的制定和执行却要求及时而迅速,否则控制就不能适应环境变化。为了解决这种矛盾可采用多层控制结构。多层控制结构就是将复杂决策问题分解为子决策问题的序列。每个子决策问题有一个解，就是该决策单元的输出，同时也是下一决策单元的输入。根据这个输入，再确定下一决策单元中的参数，从而确定下一决策单元的输出。如此一层一层下去，形成决策层的递阶（见图）。
第Ⅰ层是直接控制层，包括各种调节器和控制装置，具有一般控制系统的功能。它执行来自第Ⅱ层的决策命令，直接对被控过程或对象发出控制作用u,使过程的输出y在T1期间内达到期望目标值yd，克服快扰动V1的影响。第Ⅱ层是最优化层。在决定这一层的数学模型时，只考虑对性能指标影响最严重的特定扰动V2，但数学模型的参数仍由第Ⅲ层供给的环境参数θ来确定。此层在T2≥T1期间内,根据确定了的数学模型计算出yd值,供给第Ⅰ层作为最优控制参数的设定值，实现动态最优化，克服较快扰动的影响。这一层因为能作出最优性能的决策，所以功能水平高于第Ⅰ层。第Ⅲ层是自适应层，它能根据环境条件的变化，经过较长时间T2积累资料，最终确定一组新的环境参数值θ，供给最优化层，供修正其目标函数、约束条件和数学模型的参数用。这一层具有适应不确定的环境变化的能力，适应较慢扰动变化，保持系统最优运行状态，所以功能水平更高。如果还需要根据大系统的总任务、总目标考虑结构的功能来决定最优策略，以调整各层工作，克服慢扰动的影响，则增加第Ⅳ层，即自组织层。一般可根据大系统控制的功能和决策的性质确定决策层次。
大系统（见大系统理论）处于不确定的环境中，在决策时为了克服不确定性的影响，需要较长时间积累资料和经验,但是决策的制定和执行却要求及时而迅速,否则控制就不能适应环境变化。为了解决这种矛盾可采用多层控制结构。多层控制结构就是将复杂决策问题分解为子决策问题的序列。每个子决策问题有一个解，就是该决策单元的输出，同时也是下一决策单元的输入。根据这个输入，再确定下一决策单元中的参数，从而确定下一决策单元的输出。如此一层一层下去，形成决策层的递阶（见图）。
第Ⅰ层是直接控制层，包括各种调节器和控制装置，具有一般控制系统的功能。它执行来自第Ⅱ层的决策命令，直接对被控过程或对象发出控制作用u,使过程的输出y在T1期间内达到期望目标值yd，克服快扰动V1的影响。第Ⅱ层是最优化层。在决定这一层的数学模型时，只考虑对性能指标影响最严重的特定扰动V2，但数学模型的参数仍由第Ⅲ层供给的环境参数θ来确定。此层在T2≥T1期间内,根据确定了的数学模型计算出yd值,供给第Ⅰ层作为最优控制参数的设定值，实现动态最优化，克服较快扰动的影响。这一层因为能作出最优性能的决策，所以功能水平高于第Ⅰ层。第Ⅲ层是自适应层，它能根据环境条件的变化，经过较长时间T2积累资料，最终确定一组新的环境参数值θ，供给最优化层，供修正其目标函数、约束条件和数学模型的参数用。这一层具有适应不确定的环境变化的能力，适应较慢扰动变化，保持系统最优运行状态，所以功能水平更高。如果还需要根据大系统的总任务、总目标考虑结构的功能来决定最优策略，以调整各层工作，克服慢扰动的影响，则增加第Ⅳ层，即自组织层。一般可根据大系统控制的功能和决策的性质确定决策层次。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条