不确定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,基于王立新1994年提出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MIMO系统的模型参考自适应模糊控制器设计的新方案.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,不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛到接近零.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于指数饱和函数的非线性系统自适应模糊控制

为减小模糊逻辑系统的逼近误差,引入指数饱和函数项对一类未知非线性系统进行间接自适应模糊控制.直接用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,基于广义误差对模糊逻辑系统中的未知参数进行自适应调整,并用指数饱和函数项对逼近误差进行补偿.该方法不但能使跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内,而且通过适当减小控制器中设计参数,可使跟踪误差减小.仿真验证了该方法的有效性.     

基于T-S模型的一类非线性系统自适应滑模跟踪控制及仿真

针对一类带有内部干扰和未知非线性函数的非线性系统,首先基于伸缩器和饱和器的概念,将一个时变伸缩因子ρ-1引入到T-S模糊逻辑系统的输入而形成扩展模糊逻辑系统,然后利用该模糊逻辑系统给出一种时变伸缩因子参数的自适应滑模控制器的设计方法。其中非线性系统中的未知非线性函数采用T-S模糊逻辑系统进行逼近,故只需较少的模糊规则即可达到逼近要求,而且参数自适应率的个数与模糊逻辑系统中的模糊规则数无关,因此该方法不仅有效地减少在线运算量,而且在有限的时间内实现跟踪控制。最后,对带有干扰项和未知非线性函数的Duffing混沌系统完成了目标跟踪仿真,仿真结果验证了该控制算法的有效性和可行性。
     

一类混沌系统的模糊自适应控制

模糊控制器具有设计简单,适用于非线性系统和鲁棒性的特点,在工程实践中有广泛的应用。本文针对单输入一单输出的非线性混沌系统,提出了一种新的模糊自适应控制方法。此方法中,用两个模糊逻辑系统逼近两个未知函数,并根据跟踪误差来定义参考误差,再根据前一步参考误差来修正两个模糊逻辑系统的输入,以此对逼近误差进行补偿。该方法不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛于原点或原点的一个小领域内。     

基于T-S模型的一类非线性系统自适应滑模跟踪控制及仿真

针对一类带有内部干扰和未知非线性函数的非线性系统,首先基于伸缩器和饱和器的概念,将一个时变伸缩因子ρ-1引入到T-S模糊逻辑系统的输入而形成扩展模糊逻辑系统,然后利用该模糊逻辑系统给出一种时变伸缩因子参数的自适应滑模控制器的设计方法。其中非线性系统中的未知非线性函数采用T-S模糊逻辑系统进行逼近,故只需较少的模糊规则即可达到逼近要求,而且参数自适应率的个数与模糊逻辑系统中的模糊规则数无关,因此该方法不仅有效地减少在线运算量,而且在有限的时间内实现跟踪控制。最后,对带有干扰项和未知非线性函数的Duffing混沌系统完成了目标跟踪仿真,仿真结果验证了该控制算法的有效性和可行性。     

多变量非线性系统模糊直接广义预测研究

对参数未知多变量非线性系统提出一种模糊直接广义预测控制算法．该算法将多变量非线性系统转化为多变量时变线性系统,然后利用模糊系统来逼近控制增量表达式,对控制器参数向量即网络权值向量中的未知向量基于跟踪误差进行自适应调整．     

有外部扰动的随机纯反馈非线性系统的自适应模糊控制

应用模糊逼近方法研究了一类具有外部扰动的随机纯反馈非线性系统的自适应模糊控制问题。在反推设计的每一步中,利用中值定理解决纯反馈非线性函数问题。通过设计虚拟控制信号和自适应率,解决外部扰动问题。基于模糊逻辑系统的逼近能力,设计了一种新的自适应控制方案,保证了闭环系统的所有信号一致有界,并且跟踪误差收敛到原点的小邻域。最后仿真结果证明了所提出方案的有效性。     

基于自适应神经网络的歼击机模糊跟踪控制

提出了一种基于T-S模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方法.在系统具有未知不确定非线性特性的情况下,利用T-S模糊模型对系统的已知特性进行近似建模,设计基于模糊模型的模糊H∞跟踪控制律进行输出跟踪控制.在模糊控制的基础上,引入了基于RBF神经网络的自适应控制,用于在线对消不确定项和模糊建模误差的影响,以保证系统具有期望的鲁棒H∞跟踪性能.所提出的方案保证了闭环系统的稳定性,有效地提高了系统的鲁棒性和跟踪性能.仿真实例表明了所提出方法的有效性.     

多变量非线性系统的模糊自适应输出反馈H∞控制

针对一类多输人多输出非线性不确定系统，提出了一种模糊自适应输出反馈控制方法．该方法不需要系统状态已知的条件，而是设计模糊观测器来估计系统的状态，证明了所提出的模糊自适应控制方法不但保证闭环系统的稳定性，而且在系统状态不可测的条件下，输出跟踪误差取得H^∞跟踪控制性能，通过仿真研究表明了所提出的方法的有效性．     

非线性耦合系统的分散自适应模糊控制

针对一类具有高阶耦合作用的MIMO非线性系统,根据滑模控制原理,并利用模糊逻辑系统的逼近能力,提出一种分散自适应模糊控制器设计的新方案.对每一个子系统,仅通过子系统的局部信息在线调节模糊系统的可调参数、滑模控制增益, 从而实现了对动态不确定性及建模误差进行自适应补偿.理论分析证明了闭环系统是全局稳定的,跟踪误差收敛到零的一个邻域内.仿真结果表明了该方法的有效性.     

一类非线性系统的鲁棒输出跟踪模糊控制

针对一类单输入单输出不确定非线性系统，提出一种稳定的自适应模糊控制方法。该方法应用I型模糊逻辑系统逼近过程的不确定部分，利用后推方法及监督策赂设计出一种鲁棒自适应控制器，理论分析证明了系统的稳定性，跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一类非线性网络控制系统的控制器设计

针对一类非线性网络控制系统,提出了一种新型自适应模糊滑模预测控制方法,采用带有时间超前非线性状态预估器的新型的滑模控制(SMC)方案,补偿网络诱导时延,而后利用模糊自适应系统来逼近非线性环节,并基于Lyapunov稳定性理论设计自适应律,保证系统的稳定性. 以网络环境下空间飞行器的姿态控制为例进行仿真,结果表明,所提出的方法不仅实现了高精度的姿态稳定控制,且系统对不确定参数、网络诱导延时及外界干扰带来的影响具有很好的鲁棒性.     

一类复杂系统的稳定模糊滑模自适应控制

对一类复杂过程对象给出了模糊控制系统的设计方法,用标准模糊系统对过程对象的不确定部分进行估计,得到一个基本控制器,根据该基本控制器的输出误差设计参数的学习律;当控制器的输出误差收敛到一定范围时,再由基于动态规则库的自适应模糊控制系统补偿建模误差,结果表明,控制算法能保证系统的闭环稳定性和跟踪误差收敛性。     

一种新的模糊自适应控制方法

针对未知的非线性不确定系统,提出了一种基于广义模糊双曲正切模型的模糊自适应控制方法·该方法采用广义模糊双曲正切模型作为未知的非线性对象的辨识器,以此为模糊自适应控制器提供参数自调整必需的梯度信息·通过与其他的辨识器比较,说明了广义模糊双曲正切模型辨识器具有辨识参数少,辨识复杂性较小,易于提高逼近精度的优点·自适应控制器的梯度算法使被控对象的输出能很好地跟踪期望输出·仿真结果表明,此控制方案对未知的非线性系统的输入有很强的自适应跟踪能力·     

一种鲁棒直接自适应模糊控制算法

针对一类含有不确定项的非线性系统,提出了一种鲁棒直接自适应模糊控制算法.首先,该算法中用广义模糊双曲正切模型逼近系统的等价控制项;之后,设计了双曲正切函数的鲁棒补偿项,从而得到一种没有抖振的平滑控制输入.在系统的控制增益已知、部分已知和未知三种情况下,利用Lyapunov函数证明了采用上述控制策略可保证控制系统跟踪误差收敛到原点的一个小的邻域内,且所有的变量一致有界.仿真例子说明了该算法的有效性.     

Robust direct adaptive fuzzy control for nonlinear MIMO systems

For a class of nonlinear multi-input multi-output systems with uncertainty, a robust direct adaptive fuzzy control scheme was proposed. The feedback control law and adaptive law for parameters were derived based on Lyapunov design approach. The overall control scheme can guarantee that the tracking error converges in the small neighborhood of origin, and all signals of the closed-loop system are uniformly bounded. The main advantage of the proposed control scheme is that in each subsystem only one parameter vector needs to be adjusted on-line in the adaptive mechanism, and so the on-line computing burden is reduced. In addition, the proposed control scheme is a smooth control with no chattering phenomena. A simulation example was proposed to demonstrate the effectiveness of the proposed control algorithm.     

未知非线性时滞系统控制设计

本文以一类动态未知的时滞非线性系统为研究对象,利用步进反推设计方法给出了使该类系统能够跟踪给定参考信号的控制器.设计中采用了模糊逻辑系统来逼近未知的非线性函数,并用自适应机制同时调节模糊系统的权参数和基函数中的参数,从而不要求模糊系统的基函数事先已知.本文通过选取积分型Lyapunov函数,证明了所提出的控制方案能够保证闭环系统的稳定性和期望的跟踪精度.仿真结果进一步验证了所得结论.     

非线性离散时间系统的自适应模糊逻辑控制

对一类非线性离散时间系统x(k 1)=f(x(k)) g(x(k)) d(k),根据模糊逻辑系统的逼近性质,给出了一种自适应模糊逻辑控制器的设计方法,利用李亚普诺夫稳定性理论,证明了控制算法是全局稳定的,跟踪误差收敛于零的某一邻域中,这一设计方法克服了JagamathanS(1998)文中要求模糊基函数向量满足持续激励（PE）条件这一难以验证和满足的假设条件。