二维旋转激励平移振荡器滑模控制设计

旋转激励平移振荡器(TORA)由一维平移小车和安装在其上的转子组成,是非线性控制设计的基准系统之一。该文针对小车具有二维平移运动的TORA(2DTORA)系统,设计其滑模控制器。将系统动力学在平衡点附近线性化并转换为能控标准型,设计包含系统所有状态的线性滑模面,采用指数趋近率使系统趋近于滑模面,保证了系统各状态变量达到期望值;并基于极点配置的方法得到滑模面的各项系数。通过对系统在多个平衡点求线性化模型和计算滑模面,得到滑模面的T-S模糊模型,保证了系统在各平衡点都能实现稳定控制。仿真实验验证了控制方法的可行性和有效性。     

二维旋转激励平移振荡器滑模控制设计

旋转激励平移振荡器(TORA)由一维平移小车和安装在其上的转子组成,是非线性控制设计的基准系统之一。该文针对小车具有二维平移运动的TORA(2DTORA)系统,设计其滑模控制器。将系统动力学在平衡点附近线性化并转换为能控标准型,设计包含系统所有状态的线性滑模面,采用指数趋近率使系统趋近于滑模面,保证了系统各状态变量达到期望值;并基于极点配置的方法得到滑模面的各项系数。通过对系统在多个平衡点求线性化模型和计算滑模面,得到滑模面的T-S模糊模型,保证了系统在各平衡点都能实现稳定控制。仿真实验验证了控制方法的可行性和有效性。     

基于Sugeno模糊模型的倒立摆模糊控制

当倒立摆的摆角及摆速很小时,对倒立摆系统的动力学方程进行局部线性化,采用Sugeno模糊模型,得到相应的模糊规则,然后选择期望的闭环极点,可设计出极点配置状态反馈控制器对倒立摆系统进行控制,仿真结果证明了该方法的有效性,能够实现倒立摆系统的稳定控制。     

基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统设计

在前馈控制器设计思想的启发下,提出了一种基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统。该控制系统首先把非线性过程近似为一个线性的ARX模型和一个基于神经模糊系统的线性化误差模型(FNNM)组成的合成模型,把线性化误差模型的输出看作可测量的"扰动",然后再引入前馈控制器,利用被控制过程的输入、误差模型的输出、线性ARX模型输出和系统输出值之间的误差以及被控制过程的合成模型的梯度信息对控制器参数进行在线调节,从而获得较好的控制结果。将提出的基于线性化误差模型的自适应控制系统用于简单不可逆放热反应的连续搅拌型化学反应器CSTR中,并与传统的PID控制器进行比较。仿真结果表明:这种基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制器和PID控制器相比,能得到更快、更好的控制效果。     

一类单摆系统的模糊建模

研究一类单摆系统的T-S模糊建模问题.结合传统的近似线性化的模糊建模方式,将无法近似的非线性项按照不确定项进行处理,进而可以得到单摆系统较为简单的T-S模糊模型,这样就可以采用鲁棒技术对所得到的不确定T-S模糊系统进行控制设计.尽管该建模方法会得到维数较大的矩阵不等式,但却可以按阶数地减小模糊规则数目,在实际中是可行的.     

基于即时线性化的Wiener非线性系统预测控制

采用一种Laguerre网络与SBP神经网络构成的组合模型和即时线性化方法实现了对Wiener非线性系统的自适应预测控制策略。组合模型无需动态系统的阶次和时延的结构先验知识；即时线性化，即是在线依据每个控制周期由模型获得的系统未来各步预测输出yo(k i)|k,(i=1,…，P）对非线性模型进行线性化，进而利用线性化模型进行控制优化求解，即时线性化避免了非线性控制优化求解的困难。文中还给出了实现即时线性化的算法，最后仿真表明所提的算法与策略是有效的。     

基于模糊BP神经网络的垃圾焚烧炉控制系统

根据固体垃圾焚烧技术原理,结合垃圾焚烧炉运行特点,分析了垃圾焚烧过程与影响焚烧的主要因素,提出了基本模糊BP神经网络算法的垃圾焚烧炉控制方法.建立了垃圾焚烧炉炉温双端输入模糊神经网络（DIFNN）控制模型,并使用模糊BP神经网络控制算法对系统进行控制.仿真实验表明,该模糊BP神经网络控制能够适应复杂多变的焚烧过程的控制...     

静止同步补偿器的解耦控制策略

静止同步补偿器（STATCOM）可以起到稳定接入点电压,有效的降低网损率和提高功率因数及防止非线性负荷的作用。但是STATCOM在dq坐标系下是一个非线性、强耦合的系统,为了保证输出电流快速无差的跟踪整定值需要对其进行解耦。通过对STATCOM基本结构进行分析,得到了耦合项的模型。采用模糊免疫PI控制和逆系统相结合的方法对原系统进行线性化的解耦,避免了有功和无功电流的耦合作用。最后运用MATLAB进行仿真,仿真结果表明,所提解耦控制策略具有性能优良、结构简单、容易实现的优点。     

一种递归模糊神经网络的广义预测控制方法

提出了一种递归模糊神经网络(RFNN),通过加入向量调节层,提高了网络对输入信息的处理能力。基于所设计的递归模糊神经网络,建立非线性系统的离散数学多步模糊预测模型,根据这一模型对系统的输出进行预测,然后利用预测控制算法得到相应的预测控制规律。仿真结果表明该方法具有较高的控制精度以及一定的抗干扰能力。     

具有参数不确定的移动机器人鲁棒轨迹跟踪控制

研究了具有参数不确定性的非完整移动机器人轨迹跟踪问题.综合考虑了移动机器人的运动学和动力学方程,首先采用输入-输出反馈线性化方法得到具有不确定性的线性化模型,系统中的不确定性满足匹配条件;然后基于积分滑模控制的思想设计了鲁棒轨迹跟踪控制器,保证了系统在整个响应过程中的鲁棒性,并且分析了参数不确定对控制器的影响,给出了一个闭环系统稳定的充分条件;最后对系统具有较大的参数摄动进行了仿真试验,结果表明所设计的控制器能够保证移动机器人有效性地跟踪期望轨迹.     

一种鲁棒直接自适应模糊控制算法

针对一类含有不确定项的非线性系统,提出了一种鲁棒直接自适应模糊控制算法.首先,该算法中用广义模糊双曲正切模型逼近系统的等价控制项;之后,设计了双曲正切函数的鲁棒补偿项,从而得到一种没有抖振的平滑控制输入.在系统的控制增益已知、部分已知和未知三种情况下,利用Lyapunov函数证明了采用上述控制策略可保证控制系统跟踪误差收敛到原点的一个小的邻域内,且所有的变量一致有界.仿真例子说明了该算法的有效性.     

一种控制增益函数未知的自适应模糊控制

针对一类控制增益函数未知的、含有不确定项的非线性系统,为实现其跟踪控制目标,提出了一种鲁棒直接自适应模糊控制方法.该方法仅要求控制增益函数为有界函数,用广义模糊双曲正切模型逼近一个与控制增益函数无关的新颖的等价控制器,并为消除系统中的不确定项和逼近误差设计了一个双曲形式的鲁棒补偿控制项,从而保证了系统跟踪误差收敛到原点的一个小的邻域内,且所有的变量一致有界,控制输入平滑没有抖振.利用Lyapunov函数证明了该算法的有效性,并用倒立摆仿真实例进行了验证.     

模糊PI参数自适应永磁同步电机矢量控制系统的研究

利用控制对象的非线性、参数时变性的特性,将基于模糊推理的模糊PI控制器加入到永磁同步电机控制系统中,在MATLAB／Simulink中建立相应的仿真模型．仿真结果显示,该系统具有反应速度快、超调小、动态性能好等优点．     

一类带有广义不确定性非线性系统的自适应模糊反演控制

本文结合自适应控制、模糊控制和反演控制方法,针对带有广义不确定性的严格块反馈型非线性系统,设计了一种自适应模糊反演控制律。对反演控制律设计的不足之处,采用自适应模糊控制去逼近非线性系统中带有广义不确定性的非线性函数,从而实现了无需精确数学模型的全新控制律,避免了因存在不确定性对系统带来的不良影响。在此基础上,利用李亚普诺夫方法分析了系统的稳定性和收敛性。仿真结果表明：本文所设计的控制律,对严格块反馈型非线性系统中存在的不确定因素具有较强的鲁棒性和自适应性。     

模糊模型PID优化控制在非线性系统中的应用

通过提出一种基于T-S模糊模型的非线性系统PID优化控制算法,将该算法应用于具有强非线性与不稳定性的填料塔热交换装置,为非线性控制系统的实际应用提供一种方案.在机理分析的基础上建立了分段非线性模型,设计了该装置的模糊模型PID优化控制器,对系统温度进行控制.实验结果与传统的PID控制结果对比表明,采用文中提出的模糊模型PID优化控制方法能够有效解决非线性控制问题.     

一类非线性网络控制系统的控制器设计

针对一类非线性网络控制系统,提出了一种新型自适应模糊滑模预测控制方法,采用带有时间超前非线性状态预估器的新型的滑模控制(SMC)方案,补偿网络诱导时延,而后利用模糊自适应系统来逼近非线性环节,并基于Lyapunov稳定性理论设计自适应律,保证系统的稳定性. 以网络环境下空间飞行器的姿态控制为例进行仿真,结果表明,所提出的方法不仅实现了高精度的姿态稳定控制,且系统对不确定参数、网络诱导延时及外界干扰带来的影响具有很好的鲁棒性.     

一类非线性系统的模糊推理建模与控制仿真

针对一类非线性系统,首先使用模糊推理建模法由输入输出数据对得到该系统的数学模型,然后直接对所得的模型进行变论域自适应模糊控制,最后在不同参考输入情况下进行了仿真实验,并与常规模糊控制进行了比较。结果表明,基于模糊推理模型基础上的变论域自适应模糊控制具有相当的普适性和非常好的跟踪性、实时性。     

一种新的不下机器人运动控制方法

对神经网络和模糊理论在水下机器人运动控制中的应用进行了探讨,提出了神经网络多步预测模型的非线性广义模糊预测控制算法,用神经网络方法实现了对水下机器人这一非线性系统的在线计算、滚动优化和在线控制,采用强化学习方法来构筑模糊控制系统中的神经网络,给出了神经网络多步预测模型及相应的控制算法和操作过程,计算机仿真结果验证了本文所提方法的有效性。     

Hammerstein-Wiener非线性系统的模糊预测控制

针对输入和输出受约束的Hammerstein-Wiener型非线性系统,提出一种基于T-s模糊模型的非线性预测控制算法,并用Lyapunov函数分析系统稳定性.通过建立T-S模糊模型,将预测控制器设计中的非线性优化问题转化为相应的线性优化问题;通过离线设计状态反馈控制律,在线实施符合条件的反馈控制律,极大程度地提高了在...     

T-S模糊控制系统的虚拟等价系统及稳定性判据

针对未知确定性被控对象和未知非线性时变对象,通过构造虚拟等价系统的方法研究T--S模糊控制系统的稳定性.采用虚拟等价系统的目的在于降低原问题的难度,改进现有稳定性判据的保守性.分析结果表明,T--S模糊控制系统的稳定性主要取决于局部模型的精度、模糊规则的正确性以及局部控制器的镇定性.