直觉模糊粗糙集的公理化

直觉模糊粗糙集的公理系统是直觉模糊粗糙集理论与应用的基础,文章定义了直觉模糊集的2种运算,基于这些运算和直觉模糊粗糙集公理化模型,给出直觉模糊粗糙集新的公理系统;该系统用一条简洁的公理描述了直觉模糊粗糙集,为直觉模糊粗糙集理论研究的深入和完善提供了有益的帮助。     

带观测器的模糊-线性复合控制

本文提出了带观测器的模糊-线性复合控制系统的一般结构形式,研究了模糊-Robust控制系统,文中用观测器来估计闭环系统的误差状态,将模糊控制器用于高阶系统的控制,拓广了现有模糊控制器的应用范围。     

基于Kalman滤波的Fuzzy系统参数估计

模糊系统在现代工业、模式识别与人工智能、自动控制中起着重要的作用。论文研究了复模糊系统的参数估计 ,提出了用经典的 Kalman滤波来估计模糊系统参数的一种新方法。在实例分析中 ,将复模糊系统用于通信信道均衡 ,用专家知识对信道输出建立一个模糊规则库 ,可以提高算法的速度和准确率。用该文给出的经典的 Kalm an滤波与传统的迭代最小二乘 RL S法比较 ,结果是该文的方法不仅误码率比 RL S方法低 ,而且收敛速度更快 ,更加利于硬件实现。     

电子电路故障诊断的模糊Petri网模型

提出了一种适用于电子电路故障诊断系统的模糊Petri网模型,用模糊Petri网表示故障诊断的模糊知识与推理机.     

基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统

研究了基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统及其泛逼近性问题.对于Zadeh蕴涵来说,用通常的＂单点模糊化＂方法所构造的模糊系统不具有泛逼近性.针对这一问题,应用＂参数单点模糊化＂方法,重新构造了基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统.证明了该重心法模糊系统具有泛逼近性,并给出了这种模糊系统具有泛逼近性的充分条件.     

热力系统模糊控制软件开发系统的研究

为了解决模糊控制器编程复杂和在热力系统的控制中引入模糊控制较为困难等问题,论文采用"软件工程"的设计思想,选择了Tsukamoto等模糊推理算法,用"数据流文件"的方法设计了用于数据交换的动态连接库,成功地开发出了一套模糊控制开发软件系统.系统通过简化模糊控制器的编程工作提高了开发模糊控制器的效率,通过选用成熟的模糊控制算法保证了模糊控制器的可靠性.用系统开发的模糊控制器可以用来控制各种中小规模的对象,效果优于常规控制方法.     

滑模控制中建模不确定性的自学习模糊预测

针对一类特定的非线性建模不确定系统,根据控制系统运行的历史信息,用模糊逻辑系统预测估计了当前时刻的建模不确定性,模糊规则后件参数在线自调整以使模糊系统输出能有效地跟踪实际不确定性,模糊系统优良的逼近能力使不含切换项的滑模控制保留了鲁棒性。     

一种基于改进BFO和RLS的模糊建模方法

为了提高非线性系统的模糊建模精度,提出了一种基于改进的菌群优化算法(IBFO)和递推最小二乘(RLS)算法的模糊建模混合学习算法。该方法采用T-S模糊系统进行函数逼近,首先用改进的菌群优化算法优化模糊模型的前提参数,然后用递推最小二乘算法优化模糊模型的后件参数,实现对模糊模型全局参数的优化。对非线性系统、煤气炉数据和气动加载系统的建模表明,该方法在逼近精度方面优于其他方法。     

基于最小二乘支持向量机的TSK模糊模型

为了提高模糊系统处理高维问题的推广能力, 本文提出用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的思想设计TSK模糊模型.TSK模糊模型的传统算法普遍存在过学习问题, 为此我们在目标函数中考虑了结构风险从而避免了过学习现象.并且,我们将模糊系统的参数寻优问题转化为一个二次规划问题进行求解.由于该规划问题的求解与输入数据维数无关,适用于处理高维数据.算法分为两步：首先用Gustafsonk-Kessel (GK)算法确定模糊规则的前件;然后用最小二乘支持向量算法确定模糊规则的后件,这里的核函数是由模糊聚类确定的, 经证明它是Mercer核.三个著名数据的实验结果表明,与TSK模糊系统的传统算法相比,本文所提的算法提高了TSK模糊系统处理高维问题的推广能力;与LSSVR相比,,本文所提的算法具有良好的鲁棒性.     

二级倒立摆的TS型逐级模糊神经网络控制

提出了一种逐级模糊神经网络控制法．该控制法通过采用Takagi-Sugeno型模糊神经网络控制器和逐级模糊控制规则,实现了二级倒立摆系统的稳定控制．模糊神经网络控制器的参数采用遗传算法分4步进行优化．实验结果表明,采用逐级模糊神经网络控制法,用20条模糊规则就可以实现二级倒立摆系统的稳定控制,并且控制效果佳,系统鲁棒性强。     

一类非线性系统的模糊可靠控制器设计

基于T-S模糊模型,从正常闭环系统的可靠性问题入手,利用线性矩阵不等式(LMI)方法,研究一类非线性系统的模糊可靠H∞控制器设计问题.首先,对前期已有的结果进行了描述和比较,然后给出了T-S模糊系统的数学模型,并以线性矩阵不等式(LMI)的形式提出了系统模糊可靠H∞控制器存在的充分条件和控制器设计方法.所设计的模糊可靠H∞控制器的设计方法简明,使得故障闭环系统二次稳定,满足H∞性能指标,便于应用.数值例子验证了结论的正确性和控制器设计方法的有效性.     

基于模糊Lyapunov-Krasovskii函数的离散时滞T-S模糊模型的非二次镇定条件

研究了离散时滞T-S模糊模型基于模糊Lyapunov-Krasovskii函数的稳定性分析及控制器设计问题.首先,构造出离散型模糊Lyapunov-Krasovskii函数,此函数是系数与T-S模糊模型的模糊规则权重相对应的复合型Lyapunov-Krasovskii函数.然后,基于一系列线性矩阵不等式,得到了开环系统稳定的充分条件,进而又基于非二次PDC控制律,设计出了模糊控制器.最后,仿真实例验证了该方法的有效性和优越性.     

一类T-S广义模糊系统二次稳定性问题的研究

基于模糊极值子系统的思想,研究了一类T S广义模糊系统的二次稳定性与非线性模糊控制器设计的问题·首先给出了模糊极值子系统的定义,将模糊系统的二次稳定性问题转化为其模糊极值子系统的二次稳定性问题的分析与研究·然后利用模糊极值子系统给出了模糊广义系统二次稳定的一个充分必要条件,最后通过两个新条件将充分必要条件中的精确上界条件减弱为近似上界,从而放宽了对充分必要条件的限制·     

一类参数不确定T-S模糊系统的鲁棒控制及仿真

针对一类具有参数不确定的T akag i-Sugeno(T-S)模糊系统,基于模糊区域的概念研究了其鲁棒控制问题。通过将不确定T-S模糊模型转换为不确定T-S模糊区域模型,并利用Lya-punov稳定性理论,导出了线性矩阵不等式(LM I)形式的鲁棒控制器设计方法。相对于传统设计方法,降低了采用线性矩阵不等式方法求解的难度,并具有良好的鲁棒性能。仿真结果验证了该方法的有效性。     

模糊控制系统输出的插值形式

推导出了Mamdani模糊控制系统输出的插值形式,并推广到T-S型模糊控制系统.这些插值表达式可以揭示典型模糊控制器的本质特征,为模糊控制器的设计及优化提供准确的解析模型,为模糊控制器的实际应用提供精确的控制算法.     

基于T-S模型的倒立摆LQR模糊控制

对固高倒立摆的控制目标、T-S建模方法、LQR控制器的设计、参数Q与控制性能的关系进行了分析,根据各个T-S模糊子集中倒立摆系统所处的不同状态,权衡2个控制目标的比重,选取合适的Q参数,从而设计出有针对性的控制目标的LQR模糊控制器,拓宽了LQR控制器在非线性领域的应用.实验结果证明了它的有效性.     

一类T-S模糊广义系统的非脆弱H_∞控制

在状态空间下,针对一类T-S模糊广义系统,研究了其具有反馈增益变化的H∞状态反馈控制器的设计问题,即设计的控制器当自身受到外部扰动时仍能完成对系统的镇定并满足H∞性能.利用Lyapunov稳定性理论,采用线性矩阵不等式(LMI)的处理方法,提出了T-S模糊广义系统的非脆弱状态反馈H∞控制器存在的充分条件,并进一步给出了保证T-S模糊广义系统H∞性能指标的非脆弱状态反馈控制器的设计方法.数值仿真表明该方法的可行性和优越性.     

基于经验数据的T-S模糊控制器设计与优化

提出了一种基于经验数据而非语言的T-S模糊控制器设计和优化方法.此方法分为三个阶段,第一阶段依据输入变量的范围来确定输入变量的高斯型隶属度函数;第二阶段在不改变输入变量隶属度函数的前提下,对经验数据施加递推最小二乘法以确定T-S模糊控制器的后件系数;第三阶段,使用梯度下降方法同时优化控制规则的前件参数和后件参数.倒立摆的仿真试验结果验证了该方法的有效性.     

关于T-S模糊系统稳定性的一个代数判据

引用一个特定的矩阵测度,基于M矩阵的基本性质,分析T S模糊系统的稳定性问题·结果表明:利用T S模糊系统子系统的系数矩阵构造一个判断矩阵,该判断矩阵的稳定性蕴涵着原T S模糊系统的全局稳定性·这个代数判据不同于现有的Lyapunov稳定性框架之下的分析结果·然后,根据PDC算法,给出一种基于该代数判据的模糊状态反馈控制器的设计方法,并给出闭环T S模糊系统判断矩阵稳定的一个必要条件·最后,通过一个数值算例说明如何利用该代数判据来设计模糊状态反馈控制器·     

模糊双线性系统的鲁棒控制器设计新方法

针对一类具有范数有界参数不确定性的连续模糊双线性系统,提出了一种求解其鲁棒控制器的新方法。首先,基于T-S模糊模型对模糊双线性系统建模,采用并行分布补偿算法设计模糊控制器。结合Lyapunov稳定性理论,得到了闭环模糊双线性系统全局稳定的充分条件。然后,基于一种改进的锥补线性化算法的思想,将模糊控制器的设计转化成为一个受线性矩阵不等式约束的最小化问题。最后的仿真结果验证了设计方法的有效性。