基于遗传算法的稳定自适应模糊控制器的优化

采用模糊动态模型,对连续时间的高阶非线性系统进行了模糊控制。通过模糊推理,选择起主导作用的局部子系统的状态反馈控制,并作用于整个系统。利用大系统分散控制关联稳定性的概念和方法,得到了闭环模糊系统稳定的充分条件,并在此基础上给出了对模糊控制器进行优化设计的一种遗传算法实现策略。同时,仿真例子也验证了该设计方法的正确性。     

时滞T-S模糊系统的控制器设计与稳定性分析

讨论了时滞T-S模糊系统的控制器设计与稳定性分析方法。提出了时滞T-S模糊模型并利用Lya-punov函数法给出了系统的稳定条件;讨论了系统带有控制输入的状态反馈控制器设计方法,并给出了闭环系统稳定的充分条件;给出了仿真实例,仿真结果表明了方法的有效性。     

时滞T-S模糊系统的控制器设计与稳定性分析

讨论了时滞T-S模糊系统的控制器设计与稳定性分析方法.提出了时滞T-S模糊模型并利用Lyapunov函数法给出了系统的稳定条件;讨论了系统带有控制输入的状态反馈控制器设计方法,并给出了闭环系统稳定的充分条件;给出了仿真实例,仿真结果表明了方法的有效性.     

基于动态全局模型的模糊控制系统稳定性分析

针对目前国内外尚缺乏模糊控制系统设计与性能分析的一般方法,研究了基于动态全局模型的模糊控制系统的系统化设计与稳定性分析方法．被控的模糊系统由一组动态模糊状态空间模型表示,该模型可看作是T-S模糊模型的扩展．整个模糊系统的模糊控制器的设计思路是根据期望的闭环极点找到每一子系统的局部状态反馈控制器,然后由主导局部子系统来构造全局模糊控制器．分析了整个闭环模糊控制系统的稳定性并提出了利用补偿控制来保证该闭环模糊控制系统稳定的新方法．仿真实例验证了所提方法的有效性．该方法为模糊控制系统的设计与性能分析开辟了一条新的途径．     

一种新的T-S模糊模型辨识算法

针对非传统T-S模糊模型,给出了一种新的辨识方法。利用改进模糊划分聚类算法辨识前件参数,最小二乘法对模糊模型的后件参数进行辨识。应用Box-Jenkins煤气炉数据和一个非线性系统进行仿真实验,结果证明了该方法的有效性与实用性。     

一类不确定离散切换模糊时滞系统的鲁棒输出反馈控制

针对状态不可观测的情况,重构系统状态,提出了一类不确定离散切换模糊时滞系统的鲁棒镇定问题.考虑每个切换子系统都是模糊系统的切换系统模型,利用切换技术,对于系统状态采用多Lyapunov函数方法,对于观测器误差采用共同Lyapunov函数方法,给出了切换律设计.利用平行分布补偿算法(PDC),给出了基于观测器的切换模糊反馈控制器设计,使得闭环系统对所有允许的不确定性,在所设计的反馈控制器和切换律下具有鲁棒性.最后通过数值仿真例子验证了该设计方法的有效性和可行性.     

离散T-S模糊系统稳定性分析及控制器设计

针对离散T-S模糊控制系统稳定性分析及控制器设计问题,在Lyapunov直接方法把稳定性的判据归结为在所有的子系统中寻找一个公共的正定的矩阵P基础上,基于模糊Lyapunov方法提出了一种新的稳定性判别条件,把常规Lyapunov方法中的一个公共矩阵的寻找分解为r个矩阵的寻找,使该条件具有更大的宽松性:利用离散T-S模糊系统模型和模糊Lyapunov函数,通过矩阵变换,解决了控制器设计时的双线性矩阵不等式问题,使得稳定性的判定和控制器的增益计算都可以直接利用线性矩阵不等式,通过利用MATLAB中的LMI工具箱对系统进行了仿真,仿真实例给出了由具体规则描述的模糊系统,仿真结果说明了该算法的有效性和优越性.     

具有混沌机制的模糊神经网络非线性系统建模研究

针对常规的BP算法收敛速度慢及容易陷入局部极小的缺点,在该算法中引入具有混沌机制的非线性自反馈项,给出了混沌BP算法,并利用其训练和学习模糊神经网络中的权值,从而构成一种引入型模糊混沌神经网络;最后,用提出的引入型模糊混沌神经网络对非线性系统进行仿真研究,仿真结果表明,所设计的引入型模糊混沌神经具有与混沌动力学特性同样...     

基于模糊竞争学习的模糊模型一体化辨识

提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立非线性系统模型的建模方法,并给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法,即利用MGS正交变换对通过模糊竞争学习的聚类结果进行变换,确定对模型贡献大的规则,删除对模型贡献小的规则,同时对模型中的参数进行估计,实现模糊模型结构和参数的优化.仿真结果表明,提出的方法能够对非线性系统进行模糊建模.     

变时滞不确定模糊系统鲁棒观测器的设计

T-S模糊模型可以对复杂非线性系统提供有效的表达方式。文中，利用模糊T-S模型对非线性不确定时滞系统进行建模，在此基础上，提出了通过模糊状态反馈和基于观测器的模糊反馈控制器镇定不确定非线性时滞系统的方法。用短阵不等式给出了模糊反馈增益和模糊观测器增益的存在的充分条件，并将这些条件转化为线性矩阵不等式（LMI）的可解性，仿真结果表明了文中所提出的模糊控制方法是有效的。     

模糊环的再定义

利用模糊空间理论定义模糊环和模糊子环 ,并研究了它的基本性质 ,建立了研究模糊环的新的理论体系 ,弥补了传统模糊环定义中无模糊泛集和模糊运算的不足 ,是传统模糊环概念的规范化和一般化     

Fuzzy集的Fuzzy势和Fuzzy基数

首先定义了ｆｕｚｚｙ集的１／ｎ－度等势关系,在此基础上定义了ｆｕｚｚｙ集的１／ｎ－度ｆｕｚｚｙ基数,讨论了有关性质,并进一步推广定义了更一般的ｆｕｚｚｙ势与ｆｕｚｚｙ基数概念,即Ｔ－度ｆｕｚｚｙ势与ｆｕｚｚｙ基数。     

环的生成模糊理想

采用一种新的方法，即利用确界刻画环中由模糊子集生成的各种模糊理想，给出了建立各种生成模糊理想的构造定理，其结果在模糊代数和计算机科学研究中将产生重要影响。     

F值函数关于F值F测度的F积分

以非负F数的概念的基础,定义了取值的非负F数的F测度,研究了非负F值函关于F值I测度的F积分,得到了该种积分的定义,性质和收敛定理,使得Sugeno的数值F积分得以推广。     

基于区间推理的模糊分类器

在分析区间值模糊集理论和现有模糊分类器的基础上,提出一种新的基于区间值推理的模糊分类器的设计方法,并且对R．A．Fisher的iris数据库进行了分类实验处理,结果证明其分类的正确率超过90％,而且该方法计算简便,运行速度快,因而该分类器的设计方法具有良好的实际应用前景．     

模糊域上的模糊商代数

重新定义了模糊域上的模糊商代数,研究了模糊域上的模糊代数与模糊理想的性质,并给出了模糊商代数的同构定理.     

模糊群的模糊同构

利用一种新的模糊算子与模糊同态基本定理，进一步讨论了模糊群的模糊同构，建立了三个模糊同构定理，进一步刻化了带有这种新的算子的模糊群的结构，得到了若干命题．     

半群的素模糊理想刻画

对半群S的素模糊理想进行了研究，借助半群S的模糊点和模糊左(右)理想给出了半群S的素模糊理想的刻画．     

环上的Fuzzy关系

本文旨在讨论R上的Fuzzy关系与环上R上的Fuzzy子环之间的联系。并由此而建立环R上的Fuzzy关系成为Fuzzy子环,Fuzzy理想,Fuzzy极大理想的充分必要条件及环R上的Fuzzy子集成为Fuzzy素理想与Fuzzy不可约理想的充分条件。     

模糊集合类的可测结构

为了深入讨论模糊集合类的代数结构,引入了弱诱导的模糊环和模糊σ-环的概念,讨论了它们与经典的环与σ-环之间的关系,定义了模糊矩形的概念,进而证明了模糊环的乘积定理。