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。     

混沌系统模糊自适应采样同步控制研究

主要针对两个具有参数未知的模糊混沌系统设计模糊自适应采样控制器,并利用 Lyapunov稳定理论和线性矩阵不等式技术获得系统控制器的增益,实现了一类参数未知模糊混沌同步.设计的自适应采样同步控制器与同类控制器相比更适合计算机控制实现,拥有更广阔的应用前景.仿真结果表明所提出的控制方法是有效的.     

基于观测器和小增益定理的自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统,利用输入到状态实际稳定理论(ISpS)、小增益定理,结合T-S模糊逻辑系统在线逼近系统的未知函数,在状态向量不完全可测的情况下,提出一种基于观测器的直接鲁棒自适应模糊控制的新方法。理论分析证明了闭环系统半全局一致终结有界,只有两个参数需要在线调节,同时避免了在一些自适应控制中由于采用线性反馈技术而可能引起的控制增益的奇异问题。仿真结果表明了该方法的有效性。     

直接鲁棒自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统 ,基于监督控制方案并利用第二类模糊系统的逼近能力 ,提出了一种直接鲁棒自适应模糊控制器设计的新方案。该方案通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响 ,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控制系统是全局稳定的 ,跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一类非线性系统的自适应模糊控制

针对一类非线性系统,利用模糊逻辑提出一种鲁棒自适应控制方法.首先证明在一定的条件下,闭环系统必能稳定,并证明这个条件即必落人某一紧集中成立,同时考虑其控制性能,选择鲁棒控制量,使跟踪误差达到要求的性能指标.     

未知混沌系统同步自适应控制及其仿真研究

研究了参数未知情况下，混沌系统的同步自适应控制问题。利用滑模控制思想设计了动态神经网络。应用这种神经网络辨识系统，利用最优控制理论设计同步自适应控制器。最后针对Chua’s电路系统进行了数值仿真，结果证明本文所给方法的有效性。     

增益符号未知的鲁棒自适应模糊控制

针对一类具有函数控制增益符号未知的不确定非线性系统,根据滑模控制原理和模糊系统的逼近能力,提出了一种自适应模糊控制器设计新方案。该方案利用Nussbaum函数的性质,取消了常用的函数控制增益符号已知这一条件。并通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响。理论分析证明了闭环系统的有界性和跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

含非线性输入的非线性系统自适应模糊控制

讨论一类含非线性输入的非线性系统的自适应模糊控制问题。首先运用隐函数存在定理证明系统的理想控制器的存在性,利用I型模糊逻辑系统对该理想控制器进行在线逼近,提出了一种具有监督器的自适应模糊滑模控制器设计的新方案。该方案通过直接自适应模糊控制器与监督控制器的适当切换,保证了闭环系统的稳定性,由此确定出建模的有界区域,而且通过引入最优逼近误差的自适应补偿项,保证跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

自适应律修改的间接自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统提出了一种间接自适应模糊控制方法,此方法对模糊逻辑系统中的未知参数设计了一种新的自适应学习律,证明了在此自适应律作用下,不但能使跟踪误差收敛于原点的小邻域内,而且通过适当增大设计参数的值,可使跟踪误差减小。仿真结果验证了此方法的有效性。     

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T-S模糊模型的非线性自适应逆控制系统

现在非线性自适应逆控制系统中，由于对象模型和逆控制器均采用非线性自适应滤波器，自适应过程需要同时训练至少两个串联的非线性自适应滤波器，从而造成自适应学习过程过于复杂。利用一组自适应LMS滤波器建立非线性对象的T-S模糊模型，它为逆控制器的学习提供了准确的解析的对象模型Jacobian信息，从而有效简化了自适应逆控制学习过程。仿真结果表明，无论是离线建模还是在线建模，该非线性自适应逆控制方法均能取得理想的控制效果。     

神经网络模糊非参数模型自适应控制及仿真

提出一种基于神经网络的模糊非参数模型自适应控制方案。该方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,综合了模糊控制、神经网络与非参数模型学习自适应控制各自的优点。仿真表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。     

基于梯度下降法的自适应模糊控制系统研究

一般的二维模糊控制器的输出控制量是误差和误差变化率的固定函数，对于时变、不确定性被控对象难以取得预期的效果。针对该问题，引入梯度下降学习算法，修正输入输出变量高斯型隶属度函数的均值和方差，使模糊控制系统具有自适应性。同时，澄清了王立新提出的梯度下降学习算法容易引起的一些混淆。给定信号分别选择阶跃信号、斜坡信号、加速度信号和正弦信号，作了仿真研究，仿真结果表明，该控制算法是可行的，有效的。     

一种基于逆动力学模糊规则的自适应控制方法

将模糊控制规则归结为控制对象的逆动力学过程模糊辨识问题,提出了一种基于逆动力学过程模糊规则模型的控制算法,通过控制对象逆动力学过程模糊规则模型离线辨识,直接产生形成与控制对象运动规律相适应的初始控制规则,并根据对象逆动力学过程模糊规则模型在线辨识结果,对控制规则进行在线调整.仿真结果表明,所设计的模糊控制器具有良好的控制效果与适应性.     

基于联合仿真技术的主动悬架自适应模糊PID控制研究

近年来联合仿真技术在车辆控制系统的开发研究中得到了广泛的应用。以某皮卡车为研究对象,首先利用ADAMS/CAR软件建立车辆多体动力学模型;然后在Matlab/Simulink环境中设计了基于自适应模糊PID控制的ASS,定义了与ADAMS/CAR环境下车辆模型的数据交换接口;最后,将设计的控制系统在ADAMS/CAR和Matlab/Simulink环境下通过输入输出接口进行联合仿真。文中对随机路面输入和脉冲路面输入工况下的ASS系统及整车动态特性进行了联合仿真研究,其研究结果为联合仿真技术在车辆工程中的实际应用提供了参考。     

基于模糊自适应PID的伺服系统控制

以飞行仿真转台伺服系统为研究对象,设计了一种带比例因子的模糊自适应PID控制器,通过误差和误差变化率在线模糊推理并调整比例因子和PID控制器的修正值.通过引入积分分离控制方法,在保证系统动态性能的前提下,一定程度上克服了模糊控制方法无法消除静差的缺点,也满足转台控制的实时性要求.仿真实验结果表明,该方法与传统PID控制相比,能够有效提高转台伺服系统的动态性能和鲁棒稳定性.     

非线性连续时间系统的混合型自适应模糊控制

对于一类非线性连续时间系统,提出了一种可以同时利用模糊控制信息和模糊系统信息的自适应模糊控制器的设计方法,并从理论和仿真实例上证明了这种控制器具有很好的性能.     

基于EKF永磁同步电机FMRAC方法的仿真研究

结合传统模型参考自适应方法控制性能优越的特性和模糊控制不依赖对象精确数学模型的优势,将模糊控制器植入模型参考自适应控制系统构架中。主模糊控制器用于取代传统模型参考自适应控制中的反馈控制器,模糊逆模型结合自适应调整算法取代复杂的常规自适应规则,利用模糊控制良好的非线性学习特性,构建模糊自适应控制机构。以永磁同步电机为例,在MATLAB/Simulink环境下建立双闭环控制系统,基于扩展卡尔曼滤波设计速度观测器,基于模糊模型参考自适应方法设计速度控制器,仿真结果表明:控制系统运行平稳,速度跟踪快速准确,具有良好的动、静态特性。     

电力机车模糊间接自适应粘着控制

分析了电力机车牵引系统动力学模型及其粘着控制问题,利用基于多分辨率分析的模糊系统(MAFS)方法,根据系统输入和输出数据,建立具有优化结构的电力机车粘着控制对象的模糊系统模型。在此基础上,结合粘着控制模型,给出了基于MAFS及其辨识算法的模糊自适应粘着控制器。仿真结果表明该粘着控制方法的可行性和优越性。