一类非线性系统的模型参考自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统 ,基于一种修改的监督控制方案并利用广义多线性模糊逻辑系统的逼近能力 ,提出了一种模型参考自适应模糊控制器设计的新方案。该方案利用参考模型作为性能指标 ,自适应调节模糊控制器的规则库 ,并通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响 ,不但能保证闭环系统稳定 ,而且可使跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性     

一类非线性MIMO系统的自适应模糊输出反馈控制

针对一类多输入多输出非线性系统设计了自适应模糊观测器和控制器。该方法不需要系统状态完全可测的条件，而是通过自适应模糊观测器估计系统的状态。采用基于状态估计的模糊基函数模型的模糊逻辑系统逼近非线性函数，并对模糊建模误差和外扰的存在采用了鲁棒补偿控制项以保证良好的观测与跟踪性能，该控制器保证了跟踪误差和观测误差的一致最终有界性。仿真结果表明所提出的方法具有良好的观测效果与跟踪效果。     

一类不确定非线性系统的自适应模糊控制

对一类不确定非线性系统提出自适应模糊控制方法。此方法用模糊逻辑系统设计自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器,且设计补偿器对逼近误差进行补偿,以此来减少逼近误差对跟踪精度的影响,同时对自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器中的未知参数设计了自适应学习律。证明了该方法不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛到原点的邻域内。仿真结果验证了此方法的有效性。     

直接鲁棒自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统 ,基于监督控制方案并利用第二类模糊系统的逼近能力 ,提出了一种直接鲁棒自适应模糊控制器设计的新方案。该方案通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响 ,从而在稳定性分析中取消了要求逼近误差平方可积或逼近误差的上确界已知的条件。理论分析证明了闭环控制系统是全局稳定的 ,跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于神经网络的非线性系统的间接自适应控制

针对一类不确定非线性动态系统 ,利用多层神经网络系统MNNs的逼近能力 ,提出了一种间接鲁棒自适应神经网络控制器的设计方案。该方案不仅能够保证闭环系统的所有信号有界 ,而且理论分析证明了闭环系统的跟踪误差渐近收敛到零。仿真试验表明本控制算法是有效的。     

增益符号未知的鲁棒自适应模糊控制

针对一类具有函数控制增益符号未知的不确定非线性系统,根据滑模控制原理和模糊系统的逼近能力,提出了一种自适应模糊控制器设计新方案。该方案利用Nussbaum函数的性质,取消了常用的函数控制增益符号已知这一条件。并通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响。理论分析证明了闭环系统的有界性和跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于高增益观测器的非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类有界的不确定非线性系统,基于高增益观测器并结合自适应模糊逻辑系统和滑模控制,提出了一种基于高增益观测器的自适应模糊滑模控制方案。该方案不需要系统状态可测的条件,而是通过设计高增益观测器来估计系统的状态并能保证观测误差一致最终有界。基于李亚普诺夫函数方法,给出了自适应模糊滑模控制律以及在线调节的参数自适应律。所提出的控制方案不但能使闭环系统稳定,而且保证了跟踪误差的一致最终有界性。仿真结果进一步验证了该控制方案的实用性和有效性。     

一类不确定非线性系统的模糊边界层滑模控制

饱和函数控制法是抑制滑模抖振的有效方法,为得到跟踪精度和未建模动态鲁棒性之间的权衡,边界层厚度应该自适应调整.对边界层厚度设计模糊控制器进行调整,模糊控制器的输入采用状态轨迹到滑模面的距离| s|和状态轨迹与滑模面的夹角θ.针对二阶不确定非线性系统进行了仿真研究,仿真结果表明该方案可以消除系统抖振,优化边界层厚度,减小系统跟踪误差,使控制系统的跟踪性能优于边界层自适应调整方法和边界层接近角调整方法.     

一种非线性自适应逆噪声控制器设计及其仿真

基于模糊神经网络算法研究了非线性系统的噪声消除问题,设计了一类非线性自适应逆噪声消除控制器。该文利用模糊神经网络融合算法所具有的对任意函数的精确逼近性,对非线性系统进行建模和逆建模,从而为非线性自适应逆噪声控制器的有效性提供了保障。最后将所设计的控制器用于仿真实例,研究表明该噪声控制器能有效地消除非线性被控对象的噪声污染。说明了该方法的可行性和有效性。     

一类非线性系统的自适应神经跟踪控制

针对一类未知非线性动态系统，提出了一种基于神经网络的自适应输出跟踪控制方案。网络权值的自适应修正规则是基于Lyapunov稳定性理论实现的，避免了递归训练过程；一个滑模控制项用于消除神经网络逼近误差的影响。因此，该自适应神经控制器能保证系统的全局稳定性和输出跟踪误差渐近收敛于0。     

基于GA的非线性电机自适应模糊滑模控制器设计

提出一种基于GA的自适应模糊积分型滑模控制策略,并将其用于具有非线性动态摩擦力的单轴运动控制系统中.控制器由自适应模糊控制项和补偿控制项组成,自适应模糊控制项用来逼近理想滑模控制律,补偿控制项用来补偿逼近偏差,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出模糊规则和补偿控制项中逼近偏差边界在线自适应律,采用遗传算法优化自适应律中参数.仿真和实验结果表明了该控制策略的有效性.     

基于后推技术的直接鲁棒自适应模糊控制

针对一类带摄动的严格反馈非线性系统,基于后推设计方法,利用第一类模糊系统的逼近能力,提出了一种新的直接自适应控制方案。该方案中引入连续鲁棒项对系统的摄动部分进行抑制,并在自适应律中利用了leakage项以防止参数漂移。通过理论分析,证明了闭环系统是半全局一致终结有界的,跟踪误差收敛到一个小的残差集内。仿真结果表明了该方法的有效性。     

Robust adaptive neural network control with supervisory controller

The problem of direct adaptive neural network control for a class of uncertain nonlinear systems with unknown constant control gain is studied in this paper. Based on the supervisory control strategy and the approximation capability of multilayer neural networks (MNNs), a novel design scheme of direct adaptive neural network controller is proposed.The adaptive law of the adjustable parameter vector and the matrix of weights in the neural networks and the gain of sliding mode control term to adaptively compensate for the residual and the approximation error of MNNs is determined by using a Lyapunov method. The approach does not require the optimal approximation error to be square-integrable or the supremum of the optimal approximation error to be known. By theoretical analysis, the closed-loop control system is proven to be globally stable in the sense that all signals involved are bounded, with tracking error converging to zero.Simulation results demonstrate the effectiveness of the approach.     

Decentralized adaptive fuzzy control of time-delayed interconnected systems with unknown backlash-like hysteresis

The problem of decentralized adaptive fuzzy control for a class of time-delayed interconnected nonlinear systems with unknown backlash-like hystersis is discussed. On the basis of the principle of variable structure control （VSC） and by using the fuzzy systems with linear adjustable parameters that are used to approximate plant unknown functions, a novel decentralized adaptive fuzzy control strategy with a supervisory controller is developed. A general method, which is modeled the backlash-like hysteresis, is proposed and removes the assumption that the boundedness of disturbance, and the slope of the backlash-like hystersis are known constants. Furthermore, the interconnection term is supposed to be pth-order polynomial in time-delayed states. In addition, the plant dynamic uncertainty and modeling errors are adaptively compensated by adjusting the parameters and gains on-line for each subsystems. By theoretical analysis, it is shown that the closed-loop fuzzy control systems are globally stable, with tracking error converging to zero. Simulation results demonstrate the effectiveness of the approach.     

非匹配非线性系统多滑模模糊控制

针对一类非匹配非线性系统,提出一种多滑模自适应模糊控制算法。通过将参数光滑投影算法,带饱和层的滑模面设计技术以及积分型李雅普诺夫设计技术集成起来,使得算法提高了系统在抑制参数漂移、抖振现象、控制器奇异等方面的能力。算法保证闭环系统所有信号的有界性且使得跟踪误差收敛于任意设定的饱和层内。仿真结果进一步说明了算法的有效性。     

基于观测器的非线性系统直接自适应模糊控制

针对状态不可测的一类不确定非线性系统,利用模糊系统的逼近能力,提出一种基于观测器的直接自适应模糊控制方案。该方案通过引入观测量的调制函数,使得模糊系统的输入集在有界闭区域上,从而取消了观测量有界的假设。利用Kalman Yacubovitch Popov定理及李亚普诺夫函数,证明了闭环控制系统所有信号是有界的,跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。