基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统

研究了基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统及其泛逼近性问题.对于Zadeh蕴涵来说,用通常的＂单点模糊化＂方法所构造的模糊系统不具有泛逼近性.针对这一问题,应用＂参数单点模糊化＂方法,重新构造了基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统.证明了该重心法模糊系统具有泛逼近性,并给出了这种模糊系统具有泛逼近性的充分条件.     

齐次T-S模糊系统的逼近性能

为深入剖析模糊系统的通用逼近性能,明确定义了输入模糊集的有关概念和模糊系统输入空间的标准双交叠模糊划分,给出了在此定义下的模糊系统的一些基本性质.构造了一类输入变量采用伪梯形隶属函数的一般齐次T-S(CHTS)模糊系统,进而证明了此类T-S模糊系统能够以任意精度逼近满足Lipschitz条件的任意非线性函数,定理假设的保守性得以降低,结论更具一般性.仿真结果验证了齐次T-S模糊系统的通用逼近性,为基于平行分布补偿(PDC)原理和线性矩阵不等式(LMI)的T-S模糊控制系统的设计和稳定性分析提供了理论依据.     

一类混沌系统的模糊自适应控制

模糊控制器具有设计简单,适用于非线性系统和鲁棒性的特点,在工程实践中有广泛的应用。本文针对单输入一单输出的非线性混沌系统,提出了一种新的模糊自适应控制方法。此方法中,用两个模糊逻辑系统逼近两个未知函数,并根据跟踪误差来定义参考误差,再根据前一步参考误差来修正两个模糊逻辑系统的输入,以此对逼近误差进行补偿。该方法不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛于原点或原点的一个小领域内。     

以正规多项式为基函数的标准模糊系统逼近误差公式证明

为提高模糊系统的逼近精度及扩大基函数的选择范围,定义了论域的正规二次多项式模糊划分.在标准模糊系统的基础上,提出以正规二次多项式为基函数的一类模糊系统;通过采用数值分析中的余项与辅助函数方法,对该类模糊系统进行了逼近误差精度的理论分析,给出了从SISO到MISO的一阶和准二阶误差逼近精度公式;指出该系统逼近精度公式使用的约束条件及应注意的问题.     

应用聚类和模糊神经网络方法设计模糊规则库

基于聚类技术和模糊神经网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.采用结构辨识和参数辨识相结合的方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.用此设计方法对函数逼近问题进行仿真,结果表明该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.     

一种新的模糊自适应控制方法

针对未知的非线性不确定系统,提出了一种基于广义模糊双曲正切模型的模糊自适应控制方法·该方法采用广义模糊双曲正切模型作为未知的非线性对象的辨识器,以此为模糊自适应控制器提供参数自调整必需的梯度信息·通过与其他的辨识器比较,说明了广义模糊双曲正切模型辨识器具有辨识参数少,辨识复杂性较小,易于提高逼近精度的优点·自适应控制器的梯度算法使被控对象的输出能很好地跟踪期望输出·仿真结果表明,此控制方案对未知的非线性系统的输入有很强的自适应跟踪能力·     

一类非线性不确定系统的自适应模糊滑模控制设计

针对一类含非匹配不确定项的非线性系统提出一种自适应模糊滑模控制方法.构造线性切换面确保滑动运动稳定,利用趋近律构造理想控制,用监督控制确保系统状态有界,用模糊逻辑系统逼近其连续项,用补偿切换项来消除逼近误差,该方法有效的结合了自适应模糊控制和滑模控制的优点,控制器构造简单,稳定条件弱,控制性能好.仿真结果也证明了此方法的有效性.     

电液伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对电液系统的非线性特性及其参数不确定性,设计一种自适应模糊滑模控制器。该控制策略基于带积分补偿的变结构控制器,并利用自适应模糊控制方法,把滑模控制器中的不确定项进行模糊逼近。将此控制策略应用到电液系统中,仿真结果显示此控制方法具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。     

模糊逼近预测方法和统计数据相关性处理的预测意义

模糊逼近NFDE预测是一种新的模糊逼近定量预测方法,此方法给出了科学的分析统计数据以进行相关性数学处理并实现预测的公式.这些方法,其本身不仅作为一种预测方法而具有广泛的预测应用价值,而且能使我们从系统理论的角度来考察实际预测问题,使很多难以用现成方法解决的实际预测问题得到有效解决.     

一般二叉树型分层模糊系统的通用逼近性

为解决多变量模糊系统中的“维数灾”问题,该文提出了一般二叉树型分层模糊系统,简化了多输入复杂模糊系统的分析,并研究了它的通用逼近性。利用分片线性函数理论和中值定理,证明了该二叉树型分层模糊系统具有通用逼近性,并得到了该通用逼近性的充分条件。相对于一般模糊系统,分层模糊系统大大减少了系统的规则数。仿真结果表明:在同样的逼近精度下,二叉树型分层模糊系统的规则数比一般模糊系统减少了10倍左右,从而大大简化了系统的设计。