基于无线传输的非线性网络控制系统的模糊控制

考虑控制器与被控对象之间采用无线传输,且被控对象为非线性模型的一类网络控制系统,对其设计了稳定的模糊控制器。首先基于T-S模糊模型将对象线性化,并利用模糊主导子系统和主导控制规则,简化了模糊控制器的设计。其次,将闭环控制系统方程等效为与无线传输跳数相关的离散切换系统,并证明了闭环系统的稳定性。最后,通过一个仿真例子验证了文中方法的有效性。

Abstract：

Considering a class of networked control systems using wireless transmission between the controller and the controlled object,and with nonlinear controlled object,the stable fuzzy controller was designed.Firstly,based on T-S fuzzy model,the object was linearized.And the design of the fuzzy controller was simplified by using the fuzzy dominant subsystem and the dominant control rule.Secondly,the equation of the closed-loop control system was equal to the discrete switched system related to the hop count of the wireless transmission.Finally,a simulation example was given to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

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。     

一类复杂系统自适应观测器设计

分析和研究了一类非线性不确定复杂控制系统的自适应状态观测器设计问题,利用模糊逻辑系统具有充分逼近连续函数的性质,在状态观测器的鲁棒项构造中引入了模糊逻辑系统的输出,并用它完成了逼近系统中不确定性的任务,从而削弱了已有的研究成果在设计这类系统状态观测器时所使用的较为苛刻的假设条件,并证明了所设计的观测器与被控系统状态间的误差及各参数估计误差一致终极有界。最后用仿真实例证明了所采用方法的有效性。     

基于模糊逻辑系统的组合大系统自适应观测器设计

针对一类非线性不确定组合大系统，利用模糊逻辑系统具有充分逼近连续函数的性质，分析和研究了这类系统自适应状态观测器设计问题，并在较弱的假设条件下，证明这种观测器与被控系统状态间的误差及各参数估计误差一致终极有界。最后的仿真实例说明了本文所提出方法的有效性。     

一种新型控制器的设计方案和仿真研究

通过对系统状态变量的运动规律做出某些假设,构建了一种基于经典力学运动方程的状态观测器,这种观测器能精确估计被控对象的位置,速度和加速度,而无需知道被控对象的数学模型。在经典力学运动方程的基础上,设计了一种新型控制器,这种新型控制器通过系统的运动位置,速度和加速度的负反馈作用,把原被控对象的输出轨迹引导控制到期望的系统输出轨迹,它能够有效高系统的控制品质和鲁棒性能。同时本文对利用Matlab软件仿真进行了分析,对仿真步长,仿真算法的选择总结了一些经验和建议。     

基于Smith补偿与神经网络的网络控制系统PD控制

为减小网络时延给系统控制性能带来的负面影响,把传输网络以及被控对象看作是一个时变的被控系统,用Smith补偿器对时延进行补偿,并用遗忘因子递推最小二乘法对Smith补偿器中的参数进行估计,初步减小网络传输时延给系统带来的影响。将小脑模型控制器与PD控制相结合,组成复合控制器,进一步减小由时延预估误差带给系统的控制偏差,优化系统控制效果。最后,对该控制方法进行仿真实验,结果表明该方法能有效改善系统的控制性能。     

一类非线性MIMO系统的自适应模糊输出反馈控制

针对一类多输入多输出非线性系统设计了自适应模糊观测器和控制器。该方法不需要系统状态完全可测的条件，而是通过自适应模糊观测器估计系统的状态。采用基于状态估计的模糊基函数模型的模糊逻辑系统逼近非线性函数，并对模糊建模误差和外扰的存在采用了鲁棒补偿控制项以保证良好的观测与跟踪性能，该控制器保证了跟踪误差和观测误差的一致最终有界性。仿真结果表明所提出的方法具有良好的观测效果与跟踪效果。     

多变量非线性系统的直接自适应模糊预测控制

对一类多变量非线性系统提出了直接自适应模糊预测控制方法,此方法首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直接利用模糊系统设计预测控制器,并基于时变增益自适应律对控制器中的未知向量和逼近误差估计值进行自适应调整。证明了此方法可使跟踪误差收敛到原点的一个邻域内,仿真结果验证了此方法的有效性。     

非仿射非线性系统的自适应模糊输出反馈控制

针对一类单输入单输出非仿射非线性系统,提出了基于观测器的自适应模糊输出反馈控制。该算法通过构造线性误差观测器估计系统输出误差和系统状态,利用估计状态变量和估计输出误差变量设计自适应控制律,采用模糊逻辑系统在线消除非线性系统中的不确定模型,引入监督控制消除系统逼近误差和外界干扰,并利用Lyapunov方法严格证明了在该控制律作用下闭环系统所有信号一致最终有解,闭环系统的输出能最终跟踪期望输出。仿真结果表明了该方法的有效性。     

近空间飞行器直接自适应变论域模糊滑模控制

考虑一类非线性不确定系统的直接自适应变论域模糊滑模控制问题。根据跟踪误差在线调整伸缩因子,使变论域模糊系统一致逼近被控对象中的非线性部分。通过引入鲁棒自适应控制器,消除了模糊建模误差,提高了系统的动态性能。给出了系统自适应参数的调整律,并基于Lyapunov理论证明了闭环系统一致稳定。最后,将该算法用于近空间飞行器(near space vehicle, NSV)姿态控制系统的设计,仿真结果表明了该算法的有效性。     

离散模糊系统的新型模糊控制器与观测器设计

基于T－S模糊动态模型，研究了一类在状态空间形式下，离散模糊系统的稳定监督控制器的设计与分析，将全局模糊型按隶属函数重新划分成若干子空间，采用分段Lyapunov函数法，克服了以往设计法中需要求解一公共正定矩阵P的不足，也无需求解繁琐的Riccati方程，并针对系统状态不可测的实际情况，设计了模糊观测器，从而用成熟的线性系统理论完成对复杂非线性系统的控制，模糊控制器与观测器设计简单，适合工程应用。     

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.     

基于干扰观测器的轮廓误差耦合控制研究

针对多轴运动的轮廓误差，提出了基于干扰观测器的轮廓误差耦合控制。该方法通过构造干扰观测器来预测各单轴系统的内部和外部干扰，并根据预测到的干扰信息对各轴进行补偿以消除干扰对系统的影响。考虑到系统的动态特性，拟采用模糊神经网络对干扰信号进行动态分配，并依据轮廓误差耦合控制思想补偿到各轴，达到轮廓误差最小控制。而文章采用遗传算法对网络进行训练以加快网络训练速度，且不易陷入局部最小。仿真结果证明其可行性与有效性。     

基于模糊干扰观测器的轨迹线性化控制研究

针对一类非线性不确定系统,基于轨迹线性化控制(TLC)方法及模糊干扰观测器(FDO)技术研究了一种新的非线性控制结构。利用模糊系统具有以任意精度逼近非线性函数的能力设计FDO对未知干扰和不确定进行估计,并通过鲁棒控制项来提高系统的性能。采用Lyapunov方法,证明了跟踪误差和干扰观测误差一致最终有界。最后利用提出的控制方案针对数值算例进行了仿真验证,仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。     

基于观测器的非线性系统直接自适应模糊控制

针对状态不可测的一类不确定非线性系统,利用模糊系统的逼近能力,提出一种基于观测器的直接自适应模糊控制方案。该方案通过引入观测量的调制函数,使得模糊系统的输入集在有界闭区域上,从而取消了观测量有界的假设。利用Kalman Yacubovitch Popov定理及李亚普诺夫函数,证明了闭环控制系统所有信号是有界的,跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于混合观测器的车辆质心侧偏角估算

设计了一种用于估算车辆质心侧偏角的混合观测器。该混合观测器包括一个状态观测器,一个动力学积分估算以及一个权值计算模块。其中,状态观测器是基于车辆模型建立的;动力学积分估算是基于车辆的动力学方程建立的,在积分的过程中运用了卡尔曼滤波的方法;权值计算模块由一个车辆状态判别模块和一个模糊控制器构成。采用相平面方法来判别车辆的稳定性状态,通过模糊控制器的输出权值,计算得到车辆的质心侧偏角。仿真实验结果表明,该混合观测器在不同的工况下能够很准确的估算出车辆的质心侧偏角。