混沌系统基于T-S模糊模型的控制方法

将模糊控制技术应用于混沌控制中，可以克服反馈线性化等传统方法对参数完全精确已知的限制；用T-S模糊系统来逼近非线性系统，它的IF-THEN规则后件由线性状态空间子系统构成，进而可以应用模糊系统的控制理论求得模糊控制器，用此非线性控制器来控制非线性系统，以求良好的控制效果；模糊规则后件部分以局部线性方程形式给出的T-S模糊模型可以通过调整相关参数很好地逼近混沌系统，基于该模型采用平行分散补偿技术设计出具有相同规则数目的模糊控制器，控制器所有参数可以通过求解一组线性矩阵不等式一次性得到。仿真结果验证了该方法的有效性。     

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。     

基于T-S模糊模型的模型参考自适应逆控制

针对非线性系统,提出一种基于T-S模糊模型的模型参考自适应逆扰动消除控制方法。所提方法根据模糊辨识理论与模型参考自适应逆控制各自的特点,将两者相结合。首先,根据模糊系统理论,分别采用模糊对角线划分和递推最小二乘算法进行前提和结论参数辨识,离线辨识得到对象模糊模型和逆对象模糊模型。将辨识出的对象逆设为原始控制器,与被控对象串联;为了分离出系统扰动信号,将辨识出的对象模型与被控对象并联,通过被控系统与对象模型输出做比较,再通过逆对象模型反馈到系统输入端,组成扰动消除环节。用最小均方差算法在系统运行过程中在线调节逆对象模糊模型参数,使其输出误差最小。最后,使用所提方法对一混合非线性系统及输入/输出非线性系统进行仿真试验,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

电阻加热炉解耦模糊Simth预估PID控制研究与仿真

在电阻加热炉系统中,提出一种解耦模糊Smith预估PID控制器来优化系统的动态响应性能指标,并改善系统因被控对象参数改变或因干扰作用引起系统控制性能变差的现象。通过对具有纯滞后的一阶惯性电阻加热炉系统的仿真可见,解耦模糊Simth预估PID控制器获得的系统动态响应性能指标明显优于常规的PID控制器或Smith预估PID控制器,且在被控对象参数改变或出现干扰时系统的控制性能也得到了较好的改善。解耦模糊Smith预估PID控制的模糊语言规则少,系统响应速度较快。     

一类非线性系统的滑模模糊动态加权控制

针对一类非线性系统提出了一种滑模模糊动态加权控制方法。该方法为系统中各个子系统分别设计简单的滑模模糊控制器，并采用模糊推理实时调节各滑模模糊控制器在系统控制中的作用。将该方法应用于吊车控制中，仿真结果证明了其有效性。     

基于神经网络的高速无人艇模糊PID控制

针对采用喷水推进器的高速无人艇具有强非线性,传统控制手段难以快速精确控制的问题,提出以神经网络作为辨识器,并采用模糊控制器对其进行控制的方法。运用MATLAB软件建立系统模型,并进行模糊PID控制器设计,通过对系统仿真,结果证明运用神经网络和模糊PID控制器能够精确实时地实现无人艇控制。     

一种简单的模糊鲁棒二次稳定控制器设计

研究非线性系统的稳定控制问题，采用模糊动态模型方法，并将全局模糊系统模型表示成不确定系统形式。在满足匹配条件下，采用一种简单的鲁棒二次稳定控制器设计方法，设计出便模糊系统全局渐近稳定的控制器。避免了并行分配补偿法中求解公共矩阵P的困难。一级倒立摆的模糊控制器设计实例，证明了方案的简洁有效。     

基于LMS算法自调整模糊温度控制器的仿真研究

提出一种新颖的基于LMS算法的自调整模糊温度控制器，利用LMS滤波器的输出调整模糊控制器的输出量强度，从而间接调整了输出变量的论域，进而改善拉制器性能。并将其应用于苯乙烯-二乙烯苯的悬浮共聚合反应温度控制系统中，仿真结果表明，这种改进的模糊温度控制器能够怏速适应被控对象的参数变化，其控制性能远远优于普通模糊控制器。     

DC-DC变换器的模糊神经网络控制方法研究

提出了一种新型的模糊神经网络串联式结合方式。这种串联型模糊神经网络具有模糊控制的结构简单、使用方便的特点，同时又利用了人工神经网络的聚类功能，使整个控制器又具备人工神经网络的自学习能力。仿真试验表明该控制方法对于复杂的全桥式串联共振型DC—DC变换器具有良好的控制效果，整个模糊神经网络控制器的设计过程不仅避免了传统控制器的繁琐的参数调节过程，而且又避免了传统模糊神经网络控制器设计的复杂性。     

基于T-S模型的自适应多变量模糊预测控制

针对多变量非线性系统的控制问题,提出了一种具有良好控制效果的模糊预测控制方法。首先采用快速聚类法和递推最小二乘法辨识得到非线性系统的T-S模型,然后对系统进行线性化,并基于线性化的模型设计模糊广义预测控制器并对非线性对象进行在线自适应控制。对一个带时延的强耦合二变量非线性对象进行仿真,结果表明对于具有时变性的非线性系统,该方法具有很好的控制效果。     

一类非线性系统的模糊变结构控制方案

针对一类特殊非线性系统的模糊变结构控制及稳定性问题,通过将非线性系统化为多个精确T S模型来建立非线性系统精确的T S模糊模型,将模糊理论与成熟的线性变结构控制理论相结合设计出一种模糊变结构控制器,提出了使全局模糊模型稳定的充分条件,并用Lyapunov稳定性理论证明该控制器能确保模糊动态模型全局渐近稳定,从而使非线性系统稳定。仿真结果表明了该设计方法的有效性。     

非线性时滞系统的一种模糊$H_{\infty}$控制方案

研究了非线性时滞系统基于T-S模型的模糊$H_{\infty}$控制问题.针对一类控制对象,得到了存在模糊$H_{\infty}$控制器的充分条件.此充分条件等价于一类线性矩阵不等式(LMI)的可解性.     

一种基于MATLAB的模糊控制器综合优化设计方法

提出了一种基于MATLAB的模糊控制器综合优化设计与仿真分析的实现方法。该方法首先利用MATLAB中的模糊系统工具箱结合MATLAB函数构建控制规则可调整的模糊控制器,然后利用最优化工具箱优化模糊控制器的控制规则和参数,从而提高设计模糊控制器的效率。最后利用仿真连接器建立系统仿真模型并在单位阶跃输入信号作用下仿真分析系统动态性能和优化设计结果。仿真表明,控制规则及参数优化后,系统阶跃响应特性基本上能达到“快速—无超调”的设计目标。     

锅炉燃烧系统的聚类自适应模糊控制器的设计

将聚类算法和模糊控制相结合，提出一种新型的聚类自适应模糊控制方案，应用于非线性、大延迟、强耦合的锅炉燃烧系统中，并用遗传算法将模糊控制器的隶属参数进行了优化，仿真表明该方案的适应性和鲁棒性都很强，具有很大的工程实用价值。     

二阶系统模糊变结构控制器设计及稳定性分析

采用滑模变结构控制时不可避免会产生抖振问题,尤其是对于那些变参数及具有不可测量持续扰动的系统,通过常规方法难以克服抖振对系统控制性能带来的不利影响。为此将模糊控制与滑模变结构控制相结合,设计了一种模糊变结控制器,既保持了变结构控制的鲁棒性及快速性,又能较好地消除抖振现象,并利用描述函数法分析了该控制系统的稳定性。最后通过一个具体的导弹变系数二阶控制系统的应用实例验证了该控制器的性能。     

过程控制系统的变积分系数Fuzzy-PI控制器设计

针对过程控制系统存在的非线性、纯滞后和负荷变化频繁的实际情况,提出了一种变积分系数的Fuzzy-PI控制器设计方法在系统的整个响应过程中模糊控制均存在,同时引入变系数的积分因子,构成Fuzzy-PI控制器.仿真结果表明,具有变积分系数的Fuzzy-PI控制器的过程控制系统既具有较快的动态响应,又有较高的稳态精度,而且整个响应过程具有很好的鲁棒性.     

基于Sugeno推理自调整模糊Smith-PID控制器仿真研究

针对工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变非线性受控对象难于控制问题,提出一种新型控制器,利用Smith预估器补偿受控过程纯滞后作用,基于Sugeno推理模糊控制器自调整PID参数.给出控制器结构及其控制策略,并将其应用于加热炉温度控制系统中,与常规PID控制器和Smith预估补偿PID控制器比较.仿真结果表明,该控制器各项性能均好于其它两种控制器,具有动态调节性能好、稳态精度高、抗干扰性强和鲁棒巨好的特点.     

时滞时变AUV的模糊变结构控制

针对自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)具有时变的水动力学系数的现象,为了实现其鲁棒控制,设计了一个模糊变结构控制器.该控制器以变结构控制的切换函数及其变化率为模糊控制器的输入,以变结构控制律的变化率为模糊控制器的输出.为了提高控制器的性能,引入了压缩扩张隶属度函数.通过将该控制器和均分隶属度函数模糊变结构控制器、准滑模控制器的仿真对比,证明了设计的控制器具有更好的性能.数值仿真表明,该控制器能很好地实现对具有控制输入时滞和时变水动力系数AUV的深度控制,且稳定后基本无抖振现象.