分散自适应模糊滑模控制器与车辆跟随控制

针对一类不确定非线性大系统提出了一种新的组合型自适应分散模糊滑模控制算法.借助模糊逻辑系统与滑模方法设计的控制器加权组合了间接与直接自适应两种模糊控制器,可以同时融合被控对象知识与控制知识两种模糊信息来提高自适应效果.在一类大系统框架下基于统一的格式提出了间接与直接自适应模糊控制设计方案,并进一步消除了现有各种相关控制算法的缺陷.闭环大系统被证明是一致渐近稳定的.该算法应用于自动公路系统车辆的跟随控制,仿真结果表明提出的组合型自适应模糊控制系统比通常间接或直接自适应模糊控制系统具有更好的跟踪性能.     

Combined indirect and direct method for adaptive fuzzy output feedback control of nonlinear system

A novel control method for a general class of nonlinear systems using fuzzy logic systems (FLSs) is presertted. Indirect and direct methods are combined to design the adaptive fuzzy output feedback controller and a high-gain observer is used to estimate the derivatives of the system output. The closed-loop system is proven to be semiglobally uniformly ultimately bounded. In addition, it is shown that if the approximation accuracy of the fuzzy logic system is high enough and the observer gain is chosen sufficiently large, an arbitrarily small tracking error can be achieved. Simulation results verify the effectiveness of the newly designed scheme and the theoretical discussion.     

Decentralized robust guaranteed cost control for a class of interconnected singular large-scale systems with time-delay and parameter uncertainty

The decentralized robust guaranteed cost control problem is studied for a class of interconnected singular large-scale systems with time-delay and norm-bounded time-invariant parameter uncertainty under a given quadratic cost performance function. The problem that is addressed in this study is to design a decentralized robust guaranteed cost state feedback controller such that the closed-loop system is not only regular, impulse-free and stable, but also guarantees an adequate level of performance for all admissible uncertainties. A sufficient condition for the existence of the decentralized robust guaranteed cost state feedback controllers is proposed in terms of a linear matrix inequality (LMI) via LMI approach. When this condition is feasible, the desired state feedback decentralized robust guaranteed cost controller gain matrices can be obtained. Finally, an illustrative example is provided to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.     

Static output feedback control for discrete-time fuzzy bilinear system

The problem of designing fuzzy static output feedback controller for T-S discrete-time fuzzy bilinear system (DFBS) is presented.Based on parallel distribution compensation method,some sufficient conditions are derived to guarantee the stability of the overall fuzzy system.The stabilization conditions are further formulated into linear matrix inequality (LMI) so that the desired controller can be easily obtained by using the Matlab LMI toolbox.In comparison with the existing results,the drawbacks,such as coordinate transformation,same output matrices,have been eliminated.Finally,a simulation example shows that the approach is effective.     

一种新型的非线性随机大系统自适应镇定方法

研究了一类具有严反馈形式并含有Wiener噪声扰动的非线性随机大系统,其互联项满足线性增长约束。利用微分几何的理论,应用Backstepping算法,基于Lyapunov稳定性理论,选择了适合这类组合非线性系统的状态观测器,设计了自适应输出反馈分散控制律和自适应律,使得闭环,互联的非线性随机大系统实现了概率意义下的全局稳定,仿真结果表明了控制算法的有效性。     

基于神经网络的机械臂分散自适应跟踪控制

提出了一种适用于机械臂的基于神经网络的分散自适应轨迹跟踪控制方法。将机械臂的轨迹跟踪控制系统考虑为由多个非线性关联组成的不确定性复杂系统,采用分散控制方法进行控制器设计。在对每一子系统设计控制器时,采用直接反馈线性化,利用控制器构建伪线性系统,并引入神经网络自适应环节消除干扰、关联及逼近误差,从而使所提出的控制方法能够保证系统状态有较高的跟踪精度,且算法简单,易于实现。仿真表明,该算法能保证较高的跟踪效果。     

不确定广义系统的镇定

针对输出反馈下不确定广义系统的可镇定问题,从状态反馈下闭环广义系统的稳定性问题入手,利用矩阵不等式,依次给出不确定广义系统可镇定、关联不确定广义大系统的分散可镇定、以及关联不确定广义大系统在执行器故障、传感器故障下分散可镇定的充分条件。由此推广到输出反馈,给出了输出反馈意义下的广义系统可镇定、关联不确定广义大系统的分散可镇定、以及关联不确定广义大系统在执行器故障、传感器故障下分散可镇定的充分条件(即完整性设计)。其中反馈控制器的设计方法简明而又统一,便于应用。最后用数值例子来验证所给结果的有效性。     

AN INTELLIGENT CONTROL SYSTEM BASED ONRECURRENT NEURAL FUZZY NETWORK AND ITS APPLICATION TO CSTR

In this paper, an intelligent control system based on recurrent neural fuzzy network is presented for complex, uncertain and nonlinear processes, in which a recurrent neural fuzzy network is used as controller (RNFNC) to control a process adaptively and a recurrent neural network based on recursive predictive error algorithm (RNNM) is utilized to estimate the gradient information ρy/ρu for optimizing the parameters of controller.Compared with many neural fuzzy control systems, it uses recurrent neural network to realize the fuzzy controller. Moreover, recursive predictive error algorithm (RPE) is im-plemented to construct RNNM on line. Lastly, in order to evaluate the performance of the proposed control system, the presented control system is applied to continuously stirred tank reactor (CSTR). Simulation comparisons, based on control effect and output error,with general fuzzy controller and feed-forward neural fuzzy network controller (FNFNC),are conducted. In addition, the rates of convergence of RNNM respectively using RPE algorithm and gradient learning algorithm are also compared. The results show that the proposed control system is better for controlling uncertain and nonlinear processes.     

离散模糊双线性关联大系统的广义H2分散控制

基于分段二次Lyapunov函数稳定性理论,研究了一类离散模糊双线性关联大系统广义H₂分散控制问题。模糊双线性关联大系统由J个相互关联的离散T-S模糊双线性系统组成。通过构造分段Lyapunov函数,给出了系统二次稳定的充分性条件。在此基础上,设计了广义H₂分散状态反馈控制器,使闭环系统广义H₂稳定,控制器的设计可以通过序列线性规划矩阵方法求解得到。仿真结果表明所提方法的有效性。     

网络化控制系统观测器/控制器集成设计方法

针对一类网络化控制系统,提出一种输出反馈控制的新方法--观测器/控制器集成设计。该方法借助状态观测器重构系统状态,设计输出反馈控制器,将闭环系统建模为一类混杂系统。利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法,以线性矩阵不等式（linear matrix inequality, LMI）形式给出了闭环系统的稳定性判据以及观测器/控制器的集成设计方法。仿真算例说明了所提出的方法简单、有效且易于实现。     

时滞大系统的模型参考鲁棒自适应分散控制

基于Lyapunov-Krasovskii (L-K) 泛函方法,结合线性矩阵不等式（linear matrix inequality, LMI）技术以及自适应控制方法,研究了一类不确定时变时滞大系统的模型参考跟踪控制问题,提出了一种鲁棒自适应分散控制器设计方法。时滞无关的控制器设计无需模型参考跟踪控制中苛刻的模型匹配条件且局部状态反馈增益以LMI 形式给出,便于计算机求解和参数优化。为避免控制过程中的自适应参数持续增长问题,提出了死区自适应算法。最后以仿真实例表明了所提方法的正确性与有效性。     

基于LMI的连续时间模糊大系统的分散镇定

讨论了连续时间模糊大系统的分散镇定问题。整个模糊大系统由m个相互关联的T-S子模糊系统组成。基于李亚普诺夫稳定性理论及大系统分散控制理论,将单个模糊系统的稳定性条件推广到关联模糊大系统的情形,给出了保证该模糊大系统闭环渐近稳定的分散化并行分布补偿(decentralizedparalleldistributedcompensation,DPDC)控制器的设计方法。这些分散控制器的存在条件均以LMI的形式出现,因此可通过Matlab的LMI工具箱有效地对其进行求解。仿真例子说明了所提方法的有效性。     

欠驱动平面机械手自适应模糊滑模控制

采用自适应模糊滑模控制策略来实现欠驱动平面机械手的位置控制，定义滑模面为模糊输入，减少了模糊规则数量，模糊输出为通过自适应律在线调整幅值的单值函数，利用李亚普诺夫稳定性理论推导出自适应调整律，保证了系统的稳定性，提出的控制器由一个模糊滑模控制器和一个辅助控制器构成，模糊滑模控制器用来实现与滑模控制相等的控制律，辅助控制器用来补偿两者的差值，仿真结果表明了提出控制器的有效性和可行性。     

一类大型互联非线性时滞系统的鲁棒控制

对一类大型互联非线性不确定时滞系统进行了分散状态反馈控制设计。通过子系统状态的线性变换,得到分散状态反馈控制律。当状态反馈控制律作用于该系统时,闭环系统是全局一致渐近稳定的,且控制器的设计无需解任何的矩阵不等式,并给出仿真算例说明该结论的可行性和有效性。     

不确定关联时滞系统的分散可靠控制设计方法

研究一类不确定关联时滞系统的分散可靠控制设计问题。系统包含状态时滞,非线性扰动和参数不确定性。目的是利用LMI方法设计分散线性无记忆状态反馈控制器,使得对于任意容许的不确定性以及在每一个子系统中预先指定的执行器子集合内执行器的失效,相应的闭环系统渐近稳定。最后给出一个数值例子验证了所给结果的有效性。     

X-Cell50直升机非线性控制系统仿真研究

基于非线性分散控制理论,设计了X-cell50微型直升机垂直飞行的姿态稳定非线性控制系统。该控制系统的设计不依赖对象精确数学模型,控制器结构简单易于实现,所包含的积分环节补偿了系统内部的各种未知因素以及外部扰动。仿真结果与变结构滑模控制相比,不仅避免了滑模控制存在的输出稳态误差和控制信号的抖振现象,而且当直升机存在外部干扰和内部参数变化时对其姿态稳定性能的控制具有很强的鲁棒性。     

基于T-S模糊模型的混沌系统鲁棒控制器设计

研究具有参数不确定混沌系统基于T S(Takagi Sugeno)模糊模型的鲁棒控制器设计。首先利用IF THEN模糊规则把不确定非线性系统的状态空间分成不同的区域,构建具有参数不确定性的T S模糊模型;然后提出使得系统在平衡点渐近稳定的鲁棒模糊控制器设计。该方法通过解一组线性矩阵不等式分别设计局部控制器,通过并行分布补偿的方法设计T S模糊系统的鲁棒控制器,渐近稳定性的条件更为宽松,能够有效降低鲁棒控制器设计的保守性。最后以Lorenz混沌系统为例,研究混沌系统的鲁棒控制器设计,仿真研究结果表明所设计的鲁棒控制器对参数不确定Lorenz混沌系统具有良好的控制效果。     

基于神经网络的一类非线性系统的变结构控制

在已知名义系统的基础上 ,将小脑关节模型控制器 (CMAC)神经网络用于一类状态反馈可线性化的多输入多输出连续时间非线性系统的变结构控制中。利用自适应技术估计了估计误差的大小 ,减小了系统的不确定性 ,并利用模糊控制技术调整了变结构增益 ,改善了系统的性能。在很弱的假设条件下 ,应用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统内的所有信号为均匀最终有界。算法在导弹控制系统中的应用进一步证明了本文方法的有效性。     

Integrate Fuzzy Logic Stable Control System of Bank-to-Turn Missiles

1.INTRODUCTIONBank-tthturn(BTT)[1]andskid-tDeturn(STT)aretwogeneralmethodsofcontrollingtheattitudeofamissiletoachievetheaccelerationcoxnmandedbytheguidancelaw.BTT~ifeshavehighmaneuverabilitycomparedwithSTTInissiles,soBTTcontroltechllologybecomesacolltinualhotprobleminthefieldsofaerodynamics,guidance,colltrolandnavigstinnduringthepast20years.However,thelargerollrate,whichisgeneratedinevitablywhenBTTmissilesrapidlychangetheorielltationoftheaccelerationtoexecuteaBacsteeringpolicy,will…     

基于遗传算法的模糊延迟反馈控制混沌方法

将模糊控制、遗传算法与专用于混沌的延迟反馈控制相结合，提出了适合于控制混沌的模糊延迟反馈控制方法。它以延迟反馈的思想设计模糊控制器，并利用搜索能力强的遗传算法优化延迟时间和模糊控制器的参数，从而克服了确定控制刚度和延迟时间的困难，使混沌系统控制具有更好的快速性和鲁棒性。并控制了Rssler和Logistic混沌。仿真结果证实了该方法的有效性、快速性和鲁棒性。