基于T-S模型的一类非线性系统自适应滑模跟踪控制及仿真

针对一类带有内部干扰和未知非线性函数的非线性系统,首先基于伸缩器和饱和器的概念,将一个时变伸缩因子ρ-1引入到T-S模糊逻辑系统的输入而形成扩展模糊逻辑系统,然后利用该模糊逻辑系统给出一种时变伸缩因子参数的自适应滑模控制器的设计方法。其中非线性系统中的未知非线性函数采用T-S模糊逻辑系统进行逼近,故只需较少的模糊规则即可达到逼近要求,而且参数自适应率的个数与模糊逻辑系统中的模糊规则数无关,因此该方法不仅有效地减少在线运算量,而且在有限的时间内实现跟踪控制。最后,对带有干扰项和未知非线性函数的Duffing混沌系统完成了目标跟踪仿真,仿真结果验证了该控制算法的有效性和可行性。     

多输入多输出非线性时变时延系统的自适应跟踪控制

针对多输入多输出非线性时变时延系统,提出了一种模糊自适应跟踪控制方案,该方案构建了基于模糊T-S模型的自适应时变时延模糊逻辑系统,用来逼近未知非线性时变时延函数,从而实现了对非线性系统的建模.根据跟踪误差给出了模糊逻辑系统的参数自适应律,设计了H..补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动.基于Lyapunov稳定性理论,提出的控制方案保证了闭环系统的稳定性并获得了期望的H..跟踪性能,机械臂的仿真结果表明了该方案的有效性.     

基于指数饱和函数的非线性系统自适应模糊控制

为减小模糊逻辑系统的逼近误差,引入指数饱和函数项对一类未知非线性系统进行间接自适应模糊控制.直接用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,基于广义误差对模糊逻辑系统中的未知参数进行自适应调整,并用指数饱和函数项对逼近误差进行补偿.该方法不但能使跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内,而且通过适当减小控制器中设计参数,可使跟踪误差减小.仿真验证了该方法的有效性.     

基于Mamdani模糊逻辑系统的一类未知混沌系统的同步控制

针对一类既含有未知参数又含有不确定非线性项和外界干扰的混沌系统,基于Mamdani模糊逻辑系统的万能逼近性和参数自适应方法,文章提出了一种带有参数自适应律的驱动-响应同步控制方法,并实现了未知混沌系统的渐近同步。其中,利用先验知识构成的模糊逻辑系统被用于逼近混沌系统中的非线性不确定项,而混沌系统中的未知参数则通过自适应方法进行在线估计。在同步控制器设计中,参数自适应律的个数与模糊规则的数目无关,表明该同步方法不仅减少了在线计算量,而且使基于先验知识产生的模糊规则所构成的模糊逻辑系统具有更广泛的应用。最后通过算例说明了该方法的有效性。     

未知非线性时滞系统控制设计

本文以一类动态未知的时滞非线性系统为研究对象,利用步进反推设计方法给出了使该类系统能够跟踪给定参考信号的控制器.设计中采用了模糊逻辑系统来逼近未知的非线性函数,并用自适应机制同时调节模糊系统的权参数和基函数中的参数,从而不要求模糊系统的基函数事先已知.本文通过选取积分型Lyapunov函数,证明了所提出的控制方案能够保证闭环系统的稳定性和期望的跟踪精度.仿真结果进一步验证了所得结论.     

一类非线性系统的模糊自适应控制器设计

针对一类非线性系统，构造了具有高斯隶属度函数的T-S函数逼近器．根据逼近误差和控制要求，运用Lyapunov稳定性理论设计了一种模糊自适应控制器．该控制器不仅可以调节模糊规则参数，同时也能调节隶属度函数的参数．将这种模糊自适应控制器应用到倒立摆系统的跟踪控制，仿真结果表明，它具有良好的控制性能，从而验证了该方法的有效性．     

基于T-S模糊模型的RBF网络的自适应学习算法

针对多维模糊推理中的推理规则庞大和参数难辨识的问题,提出一种基于T-S模糊模型的RBF神经网络的自适应学习算法．该算法不仅能动态调节T-S型模糊RBF网络的隐节点数,还能使网络的数据中心值自适应变化,有较好的自学习能力和优化能力．仿真结果验证了该算法是有效和可行的,表明此T-S型模糊RBF网络不仅可以快速逼近任意多变量非线性函数,而且具有良好的自适应能力．     

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.     

基于Backstepping的模糊自适应跟踪控制

主要研究了单输入一单输出非线性系统的模糊自适应输出跟踪控制问题。模糊逻辑系统用于逼近系统中未知的非线性函数，然后基于Backstepping设计方法给出了系统性的输出跟踪控制器的设计方法。所构造的模糊控制器确保跟踪误差可以充分小，同时系统中的各个变量保持有界性。所提出方法的优越性在于自适应律中在线学习参数的数目独立于模糊规则的选择，从而避免了以往模糊自适应控制算法中自适应学习参数过多的缺点。最后，以一个例子进一步说明文中所得结论的有效性。     

带有时变时滞和未知死区的纯反馈系统的自适应跟踪控制

针对一类带有时变时滞和未知死区的纯反馈非线性系统,提出一种新的自适应模糊跟踪控制方案。采用自适应反步法设计了一个虚拟控制输入信号;利用模糊逻辑近似解决了系统中的未知函数所带来的困扰;为了处理未知死区干扰,设计了一个自适应模糊控制器,使用中值定理解决纯反馈结构中设计控制器的复杂问题。该控制方案保证闭环系统所有信号半全局一致有界,与此同时,系统的跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内。最后,仿真例子证明了方案的有效性。