一类不确定非线性系统的直接自适应模糊控制

针对一类具有未知函数增益的不确定非线性系统,基于监督控制方法并利用第二类模糊系统的通用逼近能力,提出一种新的直接自适应模糊控制设计方案.该方案通过引入最优逼近误差的自适应补偿项和新的鲁棒项,削减建模误差和参数估计误差的影响,从而在稳定性分析中取消了要求逼近误差平方可积或逼近误差的上确界已知的条件.理论分析证明了闭环系统状态有界,跟踪误差收敛到零.仿真结果表明了该方法的有效性.     

具有区间时滞网络控制系统的稳定性分析

针对一类具有不确定网络诱导区间时滞和非线性干扰的网络控制系统,通过利用一种改进的区间时滞相关的Lyapunov函数以及扩展的Jessen不等式,推导出网络控制系统渐进稳定的充分条件.该方法既未使用模型变换,也没有引入自由权变量.与已有的结果相比,所提出的算法具有更低的保守性和更高的效率.另外,通过数值算例验证了所提出算法的优越性.     

一种自适应模糊控制器设计方案的改进

研究了一类非线性系统的控制器设计.在可以获得不确定未知函数部分信息的基础上,基于一种修改的李亚普诺夫函数对已有的一种设计方案作出改进.新方案避免了原有方案对控制增益倒数一阶导数上界的严格要求,理论分析证明了闭环系统是全局稳定的,跟踪误差收敛到零.     

非线性模糊脉冲系统的输出反馈模糊控制

研究了非线性模糊脉冲系统的静态输出反馈鲁棒模糊控制问题．基于线性矩阵不等式（LMI）方法提出了一种静态输出反馈模糊控制新方案．采用并行分布补偿（PDC）的基本思想设计输出反馈控制器，并利用Lyapunov方法理论证明闭环系统以全局指数稳定．最后基于LMI方法，将鲁棒模糊控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式问题（LMIP）．仿真表明了本方法的有效性．     

基于遗传算法的机器人模糊控制器设计

提出了一种机器人轨迹跟踪的模糊逻辑与变结构控制相结合的控制器设计方案，采用变结构控制量作为监督控制，首先保证机器人系统状态有界，应用模糊逻辑系统逼近过程的不确定部分，利用改进的遗传算法对模糊逻辑系统的参数进行在线调节，使得系统输出能够跟踪指定轨迹，该控制方案能够消除变结构控制所固有的抖振性，计算机仿真结果表明该控制方案具有良好的跟踪性能。     

一类非线性模糊随机脉冲系统的鲁棒模糊控制

采用并行分布补偿的基本思想设计状态反馈控制器,利用Lyapunov方法理论证明了闭环系统全局均方指数稳定,并基于LMI方法,将鲁棒模糊控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式问题。     

复杂环境下的网络时延测量方法研究

Ping是Windows系列自带的一个可执行命令,利用它可以检查网络是否能够连通。本文通过模拟icmp协议ping命令自动收集网络时延数据,同时实现程序的自动启动与关闭,利用Mysql数据库存储实验数据。最终针对数据来分析不同环境下的网络时延。     

一种新的加权主分量分析方法

提出了一种新的加权主分量分析方法,该方法和传统主分量分析的区别在于考虑了训练样本分布情况,给出了一种新的均方差矩阵估计方法,再进行特征抽取和识别.在ORL人脸数据库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上优于主分量分析.     

二维主分量分类器

在主分量分类器(PCC)的基础上提出了二维主分量分类器方法,具有速度快、算法简便的特点.人脸性别分类结果表明,所提出的方法在识别性能上优于主分量分类器;另外,算法执行时间具有很大的改进.     

基于后推技术的直接鲁棒自适应模糊控制

针对一类带摄动的严格反馈非线性系统,基于后推设计方法,利用第一类模糊系统的逼近能力,提出了一种新的直接自适应控制方案。该方案中引入连续鲁棒项对系统的摄动部分进行抑制,并在自适应律中利用了leakage项以防止参数漂移。通过理论分析,证明了闭环系统是半全局一致终结有界的,跟踪误差收敛到一个小的残差集内。仿真结果表明了该方法的有效性。