一类非线性系统的模糊自适应容错控制

针对一类单输入单输出未知非线性系统,提出了模糊自适应故障诊断和容错控制方法。首先,利用模糊逻辑系统和非线性观测器技术实现非线性系统的故障诊断。在故障诊断的基础上．利用估计故障函数,实现了模糊自适应容错控制器的设计。证明了所提出的容错控制方案能够保证整个闭环系统的稳定性。把所提出容错控制方法应用于倒立摆系统．其仿真结果进一步验证了该方法的有效性。     

一类非线性系统的模糊自适应鲁棒控制研究

针对传统的模糊自适应控制方案进行了研究。在此方案的基础上加入鲁棒补偿项，利用Lyapunov稳定性理论证明了系统的全局稳定性，并放宽稳定条件到w有界。且取消了对非线性系统部分条件的限制，扩大了适用范围。最后对倒立摆对象的仿真结果表明控制策略的有效性。     

非线性模糊间接自适应控制器的设计和稳定性分析

对Li—xinWang1993年提出的非线性模糊间接和直接自适应控制方法进行了统一的设计和研究。其特点是：1）原来的监督控制器可由D－控制来取代;2）取消了渐近稳定性分析中要求逼近误差平方可积的条件;3）克服了原来控制器缺乏对外界干扰的缺陷。仿真结果验证了新控制方案的有效性。     

一类非线性离散系统模糊自适应控制器设计

针对一类非线性函数未知的非线性离散系统 ,提出一种基于模糊基函数的稳定自适应控制器设计方法 ,该方法基于Lyapunov稳定性理论 ,因此 ,整个闭环系统渐近稳定 .使用遗传算法 (GA)实现对可调参数的全局优化 ,代替通常设计自适应控制器时对参数调节律的繁琐求取 .仿真结果验证了该方法的有效性     

一类MIMO非线性系统的自适应模糊滑模控制

研究了一类具有未知常数控制增益的MIMO非线性系统的自适应模糊控制问题。基于滑模控制原理,利用Ⅱ型模糊系统的逼近能力,提出了一种分散自适应模糊滑模控制器设计设计的新方案 。通过理论分析,证明了闭环控制系统是全局稳定的、跟踪误差收敛到零。     

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     

基于模糊自适应推理系统的非线性信道参数辨识

当前对高速通信的需求导致对信道资源的利用已经超出了可以采用线性模型建模的范围,必须采用适当的非线性模型进行描述。为了实现对高速通信中非线性信道的辨识,提出采用自适应神经模糊推理系统进行信道辨识的方法。利用减法聚类法实现对ANFIS网络结构识别,在此基础上采用误差反传和最小二乘相结合的混合学习算法训练网络,从而实现对非线性信道的辨识。仿真结果表明,该方法与BP网络相比具有更高的收敛速度和识别精度,与基于网格划分的ANFIS相比,具有更高的运算效率。     

基于模糊自适应推理系统的非线性信道参数辨识

当前对高速通信的需求导致对信道资源的利用已经超出了可以采用线性模型建模的范围,必须采用适当的非线性模型进行描述.为了实现对高速通信中非线性信道的辨识,提出采用自适应神经模糊推理系统进行信道辨识的方法.利用减法聚类法实现对 ANFIS 网络结构识别,在此基础上采用误差反传和最小二秉相结合的混合学习算法训练网络,从而实现对非线性信道的辨识.仿真结果表明,该方法与 BP 网络相比具有更高的收敛速度和识别精度,与基于网格划分的 ANFIS 相比,吴有更高的运算效率.     

模糊神经网络的非线性辨识理论及应用

论述了模糊系统和神经网络相结合的非线性系统辨识理论．通过分析模糊系统规则之间的隐含关系，给出具有非线性模糊关系的模糊神经网络非线性系统辨识方法，并用仿真方法进行了验证．最后讨论了网络的稳定性和收敛性．     

基于模糊逻辑的MIMO非线性系统的自适应控制

针对一类具有未知函数控制增益的MIMO不确定非线性系统，基于一种修改的李亚普诺夫函数，利用第二类模糊系统的逼近能力，提出了一种分散自适应模糊控制器设计的新方案。该方案不但能够避免现有的一些自适应模糊／神经网络控制器设计中对控制增益一阶导数上界的要求，而且能够避免控制器的奇异问题。通过理论分析，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。     

一类非线性反馈系统的稳定性分析

利用新近发展起来的积分二次约束(IQC)方法,研究了一类较为普遍的非线性反馈连接的 L₂-稳定性问题,给出了其稳性分析准则和一些必要条件,这些结果适用于时不变与时变系统。其次,利用已有的结果,研究了非线性环节具有扇区特性的稳定性问题。在单输入单输出(SISO)的情况下,给出了时变系统的圆判据。而在多输入多输出MIMO的情况下,也给出了一个稳定性判据,该结果不要求其非线性环节具有解藕条件。     

一类复杂非线性系统的模糊控制稳定性分析

研究一类能够用离散动态模糊模型描述的复杂非线性系统的模糊控制稳定性问题·首先设计出PDC模糊控制器·然后利用区间系统理论,在带扰动系统二次稳定意义下给出了闭环系统渐近稳定的两个充分条件,并且后一稳定性条件被转化为线性矩阵不等式可解性问题·仿真结果证明了此方法的有效性·     

一类非线性系统的鲁棒自适应模糊控制

对一类非线性系统，根据模糊自适应控制的设计思想，考虑逼近误差及外扰的影响，提出一种在控制器中增加一个鲁棒自适应控制项的设计方法，并利用Lyapunov理论证明了由此控制的闭环系统的跟踪误差可收敛到零的一个邻域内。采用该方法，无需事先知道逼近误差和外扰的界，从而提高了实际应用价值。     

基于RBF神经网络的一类非线性系统模糊自适应控制

针对一类非线性不确定系统,基于ＲＢＦ神经网络,结合模糊滑模控制提出了一种自适应控制方法。根据Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论设计ＲＢＦ网络和模糊滑模补偿控制器的参数。     

一类非线性时滞系统的自适应模糊滑模控制器设计

讨论了一类具有变时滞的非线性系统的自适应模糊滑模控制问题,采用线性矩阵不等式方法构造指数稳定的切换面,并利用自适应模糊逻辑系统逼近带有时滞项和干扰的非线性函数的连续上界函数,使系统状态最终趋于原点.仿真结果表明了文中所提方法的有效性.     

一类非线性系统的自适应模糊控制器设计及稳定性分析

首先建立一种动态T-S模糊子系统,用于估计非线性系统,然后设计一种稳定的参考模型,其前件与T-S模糊子系统相同.在此基础上,提出一种反馈控制器,其控制矩阵采用线性矩阵不等式(LMI)的方法进行求解,使得在数学模型已知的情况下,闭环系统渐近稳定.此外,为补偿和消除实际系统中常存在的参数不确定性和外部干扰的影响,进一步提出...     

一类非线性系统的模糊自适应反推滑模控制

针对一类具有非匹配不确定非线性系统,提出一种模糊自适应反推滑模变结构控制方法。首先利用模糊逻辑系统有效逼近系统的未知非线性,然后针对反推方法中需要对虚拟控制反复求导而存在的"微分爆炸"现象引入低阶滤波器,同时抑制非匹配不确定性的影响;最后设计一种积分终端滑模控制,解决了控制过程中的奇异问题,加快了远离平衡位置的系统状态收敛速度,保证了系统的收敛精度,同时削弱了传统滑模控制中存在的抖振现象。Lyapunov稳定性分析证明了所设计的控制器能够保证闭环系统的有限时间收敛。对比仿真结果显示系统状态跟踪效果较好,控制输入抖振现象削弱明显。     

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.     

一类非线性系统的自适应控制律设计

对一类具有三角结构的非线性系统进行自适应控制律的设计,该系统具有不相等的系数,然后证明了该控制能保证系统在平衡点的稳定性