基于T-S模糊模型一类不确定非线性系统的H∞模糊鲁棒跟踪控制

研究一类不确定非线性系统模糊鲁棒跟踪控制的设计. 基于存在外界干扰的不确定非线性系统的T-S模糊模型, 考察被控系统跟踪参考信号的误差, 得出跟踪误差指数稳定的约束条件, 在跟踪控制与镇定控制一致的前提下研究了H_∞模糊鲁棒跟踪控制器的设计问题, 基于Matlab的LMI和FLC工具可实现对此问题求解. 仿真实例验证了算法的有效性.     

不确定线性连续随机系统的鲁棒H∞约束方差变结构控制

基于变结构控制思想,结合H∞优化设计理论及稳态状态协方差配置的系统综合方法,对一类不满足匹配条件的线性连续不确定随机系统进行H∞约束方差控制的设计。根据伊藤积分设计的控制u(t),综合考虑了变结构控制的滑模阶段与到达阶段;导出的反馈增益矩阵G使在滑模面上,闭环系统不但鲁棒稳定且具有指定的稳定裕度,同时各个状态分量的稳态方差满足预先给定的上界约束,同时从噪声输入到系统输出的传递函数的H∞范数也满足预先给定的指标约束。     

不确定广义变时滞系统输出反馈H∞控制

考虑一类状态和输入同时具有变时滞的不确定性广义时滞系统输出反馈H∞控制器设计问题·不确定性假设是非线性的但范数有界,在适当的假设下利用线性矩阵不等式方法和Lyapunov函数方法相结合,给出了广义时滞系统动态输出反馈鲁棒H∞控制器的设计方法和存在的充分条件·该控制器的设计使得在满足一定的条件下对所有的不确定性,闭环系统是容许的(正则、稳定、无脉冲)且从扰动到控制输出的传递函数的H∞范数是不超过某个确定的上界,所得结论可化为标准的LMIs求解,并可推广到多时滞情况·算例验证了设计方法的有效性·     

一类带有监控器的自适应模糊神经网络机器人跟踪控制

提出一种自适应模糊神经网络(FNN)监督控制方案。该方案在FNN控制器的基础上串联一个监督控制器,实现对系统的跟踪控制。监督控制器在FNN控制器不能维持系统稳定时发挥作用,从而确保了闭环系统的全局稳定性,且使系统具有良好的跟踪性能。并把此方案应用在机器人跟踪控制上。仿真结果表明了该控制方案的可行性。     

基于神经网络的一类非仿射非线性系统的H∞控制

利用隐函数定理和泰勒公式及中值定理,将非仿射非线性系统转变为仿射非线性系统,设计一个基于神经网络的控制器,该控制器由等效控制器和H∞控制器组成,能有效的保证闭环系统的稳定及跟踪误差渐近收敛于零,并且使干扰对系统的影响衰减到指定的性能指标.     

基于模糊Lyapunov-Krasovskii函数的T-S模糊系统的H∞控制

研究了离散时滞T-S模糊系统基于模糊Lyapunov-Krasovskii函数的H∞控制问题.通过构造离散型模糊Lyapunov-Krasovskii函数,首先给出了一个使得T-S模糊系统渐近稳定的充分条件,然后给出了相应的H∞控制器的设计方法,该设计方法保证了模糊闭环系统内部渐近稳定并满足从干扰输入到控制输出的H∞范数界约束,且具有较少的保守性.最后通过仿真实例,验证了该方法的有效性.     

机器人混合H2/H∞自适应控制

针对刚性机器人在参数摄动以及外界干扰情况下的跟踪控制问题,提出了一咱具有混合Ｈ２／Ｈ∞性能指标的自适应控制方法,混合Ｈ２／Ｈ∞控制的性能指标保证了系统对外界干扰在一给定的干扰衰减度下具有鲁棒稳定性的同时,还能使系统达到良好的动态性能,满足一定的Ｈ２的最优性能指标,文中加入了自适应控制,使得系统在满足Ｈ２／Ｈ∞性能指标的同时,还加强了系统对系数不确定性的补偿,仿真表明本文方法的有效性,特别烛出现参数     

不确定性系统的神经网络变结构控制

结合神经网络理论与变结构控制理论,提出一种基于神经网络的变结构滑模控制方案,该方案不依赖于系统的数学模型,它对外干扰和非线性不确定性都具有较强的鲁棒性,并能削弱抖振的发生,仿真结果表明该方法对非线性不确定性系统控制的有效性。     

非线性系统的H∞局部控制问题

对于一般的非线性控制系统，用状态反馈研究了Ｈ∞局部控制问题，获得的主要定理陈述这样的事实：如果对应的线性化系统的Ｈ∞控制问题能解，则此非线性系统的Ｈ∞局部控制总是也能解。     

一类非线性多变量系统的模糊神经网络自适应控制

针对一类数学模型不完全确知并包含外部扰动的非线性多变量系统，提出一种模糊神经网络(FNN)自适应控制策略．用FNN模型在线辨识非线性系统的未知动态，并根据误差系统的Riccati方程，设计H∞控制，有效抑制系统的外部扰动，该控制律采用Lyapunov设计方法来保证控制系统的稳定．FNN自适应控制策略解决了传统非线性控制器理论结果形式过于复杂，实用性差的问题，拓宽了非线性理论的应用范围．     

不确定模糊系统的有限时间鲁棒H∞控制

讨论了一类不确定非线性模糊系统的控制问题,针对能量有界的输入干扰,设计了基于状态反馈的有限时间鲁棒H∞控制器.基于鲁棒控制理论,通过对状态反馈系统的分析,提出了使得系统既符合有限时间稳定又满足H∞控制指标的控制器存在条件.结合构造的Lyapunov-Krasovskii函数和线性矩阵不等式理论,给出了控制器存在的可行性描述.基于有限时间稳定性理论设计的鲁棒H∞控制器,使系统具有有限时间稳定,抑制干扰强,满足给定范数指标的特点.仿真实例说明了该设计方法的有效性.     

并联机器人轨迹跟踪积分变结构控制的研究

根据并联机器人控制的特点，将积分变结构控制理论应用于半联机器人的轨迹跟踪，同时引入了趋近律。给出了积分变结构控制规律。仿真表明，该方法对并联机器人轨迹跟踪具有很好的控制效果。     

工业机器人轨迹跟踪的自适应模糊变结构算法

为提高工业机器人的轨迹跟踪控制性能,提出了一种自适应模糊变结构控制算法,即对滑模区中趋近运动的趋近律进行重新设计,新设计的趋近律能够随着机器人轨迹跟踪误差的改变而做出相应变化,从而使设计后系统的抖振减小,滑模过程中的趋近运动得到改善,控制性能也得到提高.针对该算法设计了自适应模糊变结构控制器,并与其他方法做了实验对比分析,结果表明该算法的响应速度、跟踪精度等更优.     

时滞不确定T-S模糊广义系统的鲁棒H∞控制

研究带有状态与输入时滞的不确定广义T-S模糊系统的鲁棒H∞控制问题,证明了使闭环系统渐进稳定、且具有适当的H∞性能指标的充分条件,并用严格线性矩阵不等式方法表示了这些充分条件.     

基于观测器的不确定时滞系统H∞控制

研究不确定动态时滞系统具有鲁棒H∞性能的观测器设计方法。该系统具有状态时滞，且不确定性不满足匹配条件。基于LMI方法，给出了无记忆鲁棒镇定控制器存在的充分条件及相应的设计方法。     

非线性系统的稳定自适应模糊变结构控制

针对一类高阶非线性系统提出了一种稳定的自适应模糊变结构控制方案 ,它既可以利用模糊描述信息 ,又可以利用变结构控制 .并提出了参数适应律 ,保证有关参数的有界性 ,并用李雅普诺夫方法保证了系统的全局稳定性 .该文的控制算法有良好的控制性能     

基于观测器的2D T-S模糊离散系统H_∞输出跟踪控制

针对一类Roesser型二维(2-D)离散非线性系统,提出了基于观测器的H∞输出跟踪控制设计方案.首先采用2-D T-S模糊模型来描述系统,并通过构建虚拟参考模型(VRM)设计了虚拟参考变量(VRVs),接着基于虚拟参考模型(VRM)和模糊观测器,利用Lyapunov泛函,提出了H∞输出跟踪控制设计新方案,然后数值求解一组的线性矩阵不等式问题(LMIPs),进而获取了保证系统控制性能的控制器和观察器增益.最后,通过仿真验证此方法的有效性.     

不确定关联大系统的自适应H∞控制

研究一类具有时滞的非线性不确定关联大系统的鲁棒控制问题．假设不确定时变参数为半线性系统结构的有界输出，通过对时变不确定参数设计自适应律，从而对不确定参数进行估计，并且使系统满足H∞扰动衰减度．利用线性矩阵不等式(LMI)方法设计出鲁棒自适应H∞控制器．数值实例及仿真结果表明了该方法的有效性和可行性．     

一类仿射非线性不确定系统的鲁棒H∞控制

研究了一类不确定仿射非线性系统的鲁棒H∞控制问题，得到了不确定仿射非线性系统具有鲁棒H∞特性的充分条件，给出了控制器的具体形式，最后用仿真结果验证了所得结论的正确性。     

不确定中立变时滞系统的鲁棒H∞控制

研究了一类不确定中立变时滞系统的鲁棒比控制问题．时滞假定为未知并且时变．基于Lyapunov-Krasovskii范函理论,提出了状态反馈控制器存在的时滞依赖判据,保证了系统是鲁棒镇定并且满足噪声衰减律．采用了线性矩阵不等式（LMI）方法解决鲁棒巩控制问题．最后,给出了一个算例证明了该结论是可行的．