一类非线性不确定系统的自适应模糊滑模控制

针对一类非线性不确定系统提出了一种自适应模糊滑模控制方法，利用趋近律构造理想控制，利用模糊逻辑系统逼近其连续项，用自适应律和非线性补偿保证滑模到达条件成立．该方法综合了自适应模糊控制和滑模控制的优点，既保证了闭环系统的稳定性，又限制了抖振，控制效果良好，仿真结果也说明了这一点．     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应模糊控制

针对一类具有未知控制增益符号的不确定非线性系统。基于模糊系统的逼近能力，利用Nussbaum函数的性质，提出了一种自适应模糊控制器设计的新方案．该方案取消了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．     

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.     

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.     

一类不确定时滞大系统的分散模型参考自适应控制

运用分散模型参考自适应控制方法研究了一类不确定时滞大系统问题.在选择参考模型时,根据系统所期望的性能指标,考虑各子系统的相互作用,保留了互联项.这类不确定大系统的关联及干扰是时变不确定的.在这种不确定性界存在但却未知的情形下,基于Lyapunov稳定性理论,给出了其分散自适应控制律,并证明了整个互联大系统是一致最终有界...     

基于T-S模糊模型的不确定非线性系统的鲁棒模糊控制

讨论了一类由T-S模糊模型表示的不确定非线性系统的鲁棒控制器的设计问题．首先用标准的DFE结构刻画系统的不确定性，再采用PDC(并行分布补偿)的基本思想设计状态反馈控制器，然后利用T-S模糊模型扩展的稳定性条件，给出了系统以衰减率α全局渐近稳定的充分条件，最后基于线性矩阵不等式(LMI)方法，将鲁棒控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式问题(LMIP)．Lorenz混沌系统的仿真表明本设计方法的有效性．     

一类非线性系统模型参考自适应模糊控制

针对一类过程结构和参数都存在很大不确定性或未知的非线性系统,利用模糊逻辑系统的逼近能力,提出了模型参考自适应模糊控制器设计的系统方法．基于μ－修正方案,建立了未知参数的自适应调节律．利用李雅普诺夫理论,证明了基于自适应模糊控制算法的闭环系统是全局稳定的,系统的跟踪误差在有限时间内可收敛到任意给定的零的一个邻域内．仿真结果显示了这一新方法的有效性．     

非线性系统的直接自适应模糊控制

对非线性系统的直接自适应模糊控制进行了研究。通过对直接模糊控制方案的自适应律进行修改 ,来减小逼近误差对跟踪精度的影响。所给方法不但能保证闭环系统的稳定性 ,而且可使跟踪误差收敛到原点的小邻域内。此外 ,还克服了外界干扰对系统误差的影响     

非线性系统的稳定自适应模糊控制

针对一类高阶非线性系统提出了一种自适应模糊控制方案,它既可以利用模糊描述信息,又可以利用模糊控制规则。     

基于T-S模糊模型的不确定非线性系统的鲁棒模糊控制

讨论了一类由T S模糊模型表示的不确定非线性系统的鲁棒控制器的设计问题 .首先用标准的DFE结构刻画系统的不确定性 ,再采用PDC(并行分布补偿 )的基本思想设计状态反馈控制器 ,然后利用T S模糊模型扩展的稳定性条件 ,给出了系统以衰减率α全局渐近稳定的充分条件 ,最后基于线性矩阵不等式 (LMI)方法 ,将鲁棒控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式问题(LMIP) .Lorenz混沌系统的仿真表明本设计方法的有效性 .     

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.     

Adaptive Fuzzy Sliding Mode Control for a Class of Uncertain Dynamic Systems*

Fuzzy Logic System (FLS) can be utilized to approxi-mate complex uncertain nonlinear dynamic systems. Inthis paper, an adaptive fuzzy Sliding Mode Control(SMC) scheme is proposed where FLS is used as an ap-proximation of the unknown systems. In order to reducethe approximation errors between the true nonlinearmodel and FLS, an adaptive law is presented. The sta-bility of the controlled system is proved by using Lya-punov stability theory. The proposed control scheme isapplied to an inverted pendulum system to show its effec-tiveness.     

含非线性因素的模型参考自适应控制

研究了含非线性因素的位置伺服系统,提出一种适合快速、高精度位置伺服系统的非线性参考模型的自适应控制算法。使其对含有某些非线性特性的被控对象的控制效果优于线性参考模型的自适应控制算法。     

模糊神经网络模型参考自适应控制

给出了一种基于模糊神经网络的模型参考自适应控制方案。首先,构造了一种运用递推预报误差（ＲＰＥ）算法的多层前向神经网络,并用其对被控对象建模,然后,又构造了一种模糊神经网络控制器（ＦＮＮＣ）。从而为一类难以建立精确数学模型的非线性被控对象提供了一种新的自适应控制方法,信息结果验证了其有效性。     

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·     

非最小相位离散系统的模型参考自适应控制

将单输入单输出非最小相位离散时间系统的模型参考自适应控制的新方法（即用从最小二乘获得的近似逆系统方法）推广到多变量场合．讨论了如何避免不稳定的零极点对消及如何将扰动的作用与对象的输出进行解耦的问题．计算机仿真结果说明了推广方法的有效性．     

不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类不确定非线性系统设计了一种鲁棒自适应控制方案,所设计的自适应控制器既能保证闭环系统所有信号的全局有界性,又能使跟踪误差以指数速度收敛到零的一个小邻域内,仿真结果表明了所提控制方案的有效性.