模糊自适应鲁棒控制的耗散理论设计

针对一类非线性不确定连续系统,在用T-S模糊系统对未知函数进行逼近的基础上,利用系统的耗散理论,系统地提出了一种模糊自适应鲁棒控制算法的综合方法,所提出的算法不仅使自适应学习参数的数目减少至最低,便于工程实现,而且还确保闭环系统渐近稳定。最后以船舶减摇鳍非线性控制系统为例,进行了模糊自适应鲁棒控制器的设计,经仿真研究表明,所提出的算法是有效的。     

多输入多输出非线性系统的间接自适应模糊跟踪控制

针对多输入多输出非线性系统,把自适应模糊控制和自适应模糊辨识结合起来,提出了一种间接自适应模糊控制方案.由跟踪误差和辨识误差给出了参数调节规律,两种误差同时调节参数改善了系统性能.应用推广的模糊逻辑系统来估计多维未知函数,补偿器可抵消模糊逼近误差和外部扰动.控制方案保证了系统的稳定性,实现了跟踪.     

输出耦合的复杂网络自适应牵制同步

针对输出耦合复杂网络的同步控制,提出一种自适应牵制控制方法以实现复杂网络同步. 不同于现有同步控制方法,该方法利用节点输出变量构造同步控制器,只需控制网络中的部分节点就可根据同步误差自适应地调节控制器增益. 利用Lyapunov方法给出复杂网络同步准则. 最后对小世界网络和无标度网络进行数值仿真,结果表明文中所设计的同步方法能有效实现复杂网络的同步.     

均衡器误差控制的AGC设计新方法

提出了一种基于均衡器的自动增益控制设计方法,直接利用均衡器产生的误差自适应地补偿输入信号增益,有效地减小了硬件复杂度.仿真结果表明,在信号严重畸变的情况下,采用这种方法设计的电路具有良好的增益捕捉和跟踪性能.     

基于时变T-S模型的自适应控制及其在养老保险系统中的应用

模糊控制算法已经广泛应用于商业和工业领域.讨论了基于时变系统T-S模糊模型的自适应控制方法,及其在养老保险信息系统中的应用.推广了一种基于参数辨识的自适应控制技术,这种自适应控制技术可以在控制过程中在线地调节系统的参数与结构,不断提高其适应能力.通过实际应用案例表明,提出的基于T-S模型的自适应控制技术在时变系统中是成功的.     

不确定时变时滞非线性系统多模型切换跟踪控制)

考虑了当系统存在不确定情况下,一类非线性时变时滞系统的多模型切换跟踪控制的设计问题。首先利用时滞T-S模糊模型对其进行建模;然后在不确定性满足增益有界的条件下,得到了该类时变时滞非线性系统满足闭环稳定和H∞跟踪控制性能的充分条件;最后根据所选定的变量,通过多模型切换控制,将相应的区域控制器切换为全局控制器,而其他控制器不起作用,实现对整体非线性系统的逼近与控制。仿真结果证明了方法的有效性。     

一类非线性大系统的间接自适应分散神经网络控制

针对仿射非线性大系统,采用分散控制的思想,利用模糊神经网络辨识方法对各个子系统建立NARMA模型,运用自适应控制、滑模控制方法消除各子系统间的非线性关联项及不确定的外部干扰,并使用神经网络的辨识结果来调节控制器参数,形成间接自适应分散神经网络控制器.最后,将本文提出的控制方法运用于互连双倒立摆仿真中,结果表明所提出的算法是有效的.     

Smith自适应模糊PID控制算法的研究及仿真

针对常规PID控制器在控制具有时变、大滞后等特性的实际被控对象效果不理想的问题,综合Smith预估控制和自适应模糊PID控制的优点,提出了一种新的控制器-Smith自适应模糊PID控制器．介绍了组成原理,分析了在控制时变、大滞后对象时的优点,给出了该控制器的具体设计方法．仿真结果表明,所设计的控制系统超调量小、调节时间短、响应速度快、动、稳态性能好,适用于参数变化的大时滞工业过程．     

基于BP神经网络的机械臂模糊自适应PID控制

机械臂属于强耦合多变量的典型非线性系统,常规的控制策略难以取得满意的控制效果.采用基于BP神经网络的模糊自适应PID控制策略,解决了原有PID控制的参数自适应能力弱、鲁棒性较差的问题.该方法采用BP神经网络动态调整PID控制器参数,使之能够随时满足控制精度的需要,改善系统的控制性能.仿真实验结果表明:所提的控制策策略实现简单,同时具有较高的控制精度.     

一类非线性系统的模糊自适应控制

针对一类非线性系统,把模糊T S模型和自适应模糊逻辑系统这两种模糊逻辑方式结合起来,提出了一种自适应控制方案.首先,采用模糊T S模型来对非线性系统建模,由线性矩阵不等式得到模糊模型的控制律.其次,构建了自适应模糊逻辑系统,应用自适应模糊逻辑系统补偿器来消去建模误差.证明了闭环系统满足期望的H∞性能,仿真结果表明了该方案的可行性.     

基于模糊自适应控制的悬臂梁振动主动控制算法研究

基于模糊逻辑系统的自适应滤波方法,针对柔性悬臂梁,设计了相应的前馈振动控制器,解决一类参考信号与外扰呈非线性函数关系的前馈主动控制问题.仿真结果表明,采用的控制器对于改善振动快速控制是非常有效的.     

非线性系统的广义模糊控制

提出了一种基于T-S 模糊模型的非线性系统的鲁棒跟踪控制方案. 首先将系统的模糊模型等价变换为广义系统模糊模型,然后设定跟踪性能指标,结合线性矩阵不等式方法设计了鲁棒跟踪控制器. 该方法不仅减少了求解复杂度,而且因减弱了对待定矩阵的限制而降低了保守性. 将该方法应用于倒立摆系统,实现了角度和角速率的 精确快速跟踪控制,从而表明了方法的有效性.     

一种新的模糊内模预估控制器

采用内部模型控制 估器和模糊控制器相结合,对模糊内模预估控制方法进行了研究。其方法是利用模糊预估控制器克服时滞,通过对具有纯滞后的被控过程进行的数字仿真研究,结果表明：这项研究的控制效果要优于常规ＰＩＤ控制、模糊控制（Ｆｕｚｚｙ）和内模控制（ＩＭＣ）方法。     

一种多变量系统的线性化及解耦控制策略及其应用

用来描述水泥生料混合系统静态特性的输入/输出模型是多变量耦合的,且是非线性的.提出一种方案可使该系统实现线性化和部分解耦,这对于控制系统的分析、设计以及实现具有重要意义.继而设计了基于线性化解耦模型的自适应解耦控制系统,该系统引入基于改进加权最小二乘法的成分估计器实现高精度、强鲁棒控制.文中给出了仿真及实际运行结果,并与常规自适应控制作了对比.     

基于自适应模糊PID的石墨烯制备控制系统

石墨烯制备的电解过程具有非线性和不确定性,使用传统的比例积分微分（proportion integration differentiation,PID）控制算法难以精确掌控制备过程中的电解电流以及电解液离子浓度,导致在电解法制备石墨烯过程中,易出现团聚和剥离不均匀的问题,据此设计了一种自适应模糊PID算法并建立相应的数学模型,利用该模型可以更好地控制石墨烯制备的工艺精度。使用MATLAB进行自适应模糊PID算法和传统PID算法的对比仿真,并针对仿真结果进行分析讨论。自适应模糊PID算法的响应时间、抗干扰能力和稳定性等性能相较于传统PID算法都要更加优秀,更加符合石墨烯制备控制系统要求。     

基于局部T-S模型的非线性系统多模型切换控制

提出一种基于局部T-S模型的非线性系统多模型切换控制,将输入空间划分为若干个区域,在每一区域内设计局部T-S模型和控制器,这样在模糊规则数相同的情况下由于模糊论域的变小从而提高了逼近精度,然后再通过多模型切换控制,实现对整体非线性系统的逼近与控制。仿真结果证明了方法的有效性。