一类参数周期未知的自适应广义投影同步

针对一类时变参数周期未知的自适应广义投影同步问题,提出了基于切换逻辑的周期辨识算法.该算法首先假定已知时变参数周期,设计控制器和时变参数自适应律.然后设计合理的切换逻辑,通过判定相邻两次迭代的平均误差定位时变参数周期范围,再通过累积跟踪误差定位时变参数周期,最终完成两个混沌系统的投影同步.通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,证明了系统的跟踪误差收敛于零,而且保证所有信号均有界.仿真结果说明了算法的有效性.     

一类线性时变系统模型参考自适应迭代学习辨识

针对一类有限时间区间上具有可重复性的BIBO稳定的一阶线性时变系统,将模型参考自适应辨识方法与迭代学习相结合,提出了模型参考自适应迭代学习的参数辨识算法。利用模型参考自适应辨识方法得到时变系统参数辨识结构,针对系统可重复的特点,基于Lyapunov方法得到时变参数的迭代学习律。该算法可以辨识快时变的参数,而不需要参数时变结构的信息,并可保证参数估计误差和模型输出误差有界,且沿迭代轴逐点收敛。分析了参数收敛到真值的条件,系统仿真验证了辨识算法的有效性。     

一类非线性系统综合自适应模糊控制

针对一类非线性系统把模糊控制、模糊逻辑逼近及模糊滑模控制相结合，提出一种综合自适应模糊控制方法．基于李亚普诺夫函数系统参数的自适应律，不需要最小逼近说差平方可积条件，而且利用模糊滑模控制补偿模糊系统的逼近最差及外部干扰对输出跟踪误差的影响，理论证明了闭环系统稳定，跟踪误差收敛到零或零的一个小邻城内．仿真表明了算法的有效性。     

非线性系统的积分变结构间接自适应模糊控制

讨论了一类不确定非线性系统的间接自适应模糊控制问题．基于变结构控制原理，并利用具有线性可调参数的模糊系统去逼近过程未知函数，提出一种具有监督控制器的积分变结构自适应模糊控制方法．该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界．进一步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．理论分析证明了跟踪误差收敛到零．仿真结果表明了该方法的有效性．     

基于无源辨识器的随机非线性系统自适应跟踪模块化设计

运用基于估计的模块化设计思想,研究了受方差不确定Wiener噪声干扰的参数严格反馈非线性系统对已知信号的自适应跟踪问题.构造控制Lyapunov函数,设计了具有鲁棒稳定特性的输入状态稳定控制器,确保系统满足控制器-辨识器分离.对不确定方差采用自适应方式处理.根据无源性理论,设计无源辨识器模块,给出了参数自适应律,确保系统误差的有界性,使跟踪误差在概率意义下收敛.     

具有干扰的非线性系统的小波分析

采用小波逼近的方法,结合李雅普诺夫稳定性理论,提出了一种新的不需要进行系统辨识的在线的连续自适应控制算法.对于一类具有干扰的非线性系统,该算法能够保证闭环的稳定性,跟踪误差可以收敛于0.     

一类MIMO系统的自适应模糊观测器设计

针对一类MIMO非线性状态不可测系统,提出一种基于观测器的自适应模糊控制方法。该方法应用＂主导输入＂的概念,同时考虑了函数逼近误差和系统外扰的存在,假设了该系统逼近误差和系统外扰有界但界未知的情况;并探讨了自适应模糊控制器的参数自适应律由跟踪误差和逼近误差共同进行调节。基于李亚普诺夫函数证明了闭环系统的所有信号是有界的,并且跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

具有Markov跳跃参数的随机非线性系统的自适应跟踪

采用随机控制Lyapunov设计方法,针对参数严格反馈形式的Markov跳跃非线性系统,研究了一类具有Markov跳跃参数的随机非线性系统的自适应跟踪问题.给出了参数自适应律和控制律,使得跟踪误差以概率1渐近衰减到零.仿真结果表明了该设计方法的有效性.     

不确定机械臂的组合自适应迭代学习轨迹跟踪

针对一类同时含未知时变和未知定常参数、并带有可重复时变干扰的不确定机械臂系统,为精确跟踪期望轨迹并加快跟踪误差的收敛速度,提出了一种具有抗扰能力的机械臂组合自适应迭代学习控制算法.对未知定常参数和未知时变参数,分别采用时域和迭代域的参数自适应迭代学习律,并基于估计参数设计了机械臂的自适应迭代学习轨迹跟踪控制律.利用相似李亚普诺夫函数证明了轨迹跟踪误差的收敛性.针对二自由度关节式机械臂的仿真结果表明,应用所提算法可实现精确的轨迹跟踪,并加快迭代学习的收敛速度.     

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     

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.     

基于模糊补偿的深海作业级远程操控潜水器#br# 自适应位姿控制

摘要： 针对参数变化、流以及其他未知干扰对深海作业级远程操控潜水器(ROV)位姿控制的影响，设计了基于模糊补偿的ROV自适应位姿控制器.从大地坐标系下的ROV系统模型中分离出由于参数变化、流以及其他未知因素所产生的干扰力/力矩，并分析了干扰力/力矩的变化特性，利用模糊逻辑系统(FLS)进行逼近，设计基于干扰力/力矩模糊补偿的ROV自适应位姿控制器；同时，为了消除逼近误差的影响，设计了稳健自适应控制律.结果表明：FLS能够以较高的精度逼近ROV所受到的干扰力/力矩；所设计的基于模糊补偿的深海作业级ROV自适应位姿控制器具有良好的跟踪性能、抗干扰能力和稳健性.     

一类不确定切换模糊系统的自适应鲁棒跟踪控制

提出了一类新的不确定切换模糊系统,即切换系统中的每个子系统都是不确定模糊系统.与传统的模糊切换系统不同,这类系统并没有分为两级结构,而是由多个子系统构成,并在子系统之间进行切换.采用多Lyapunov函数研究不确定切换模糊系统的鲁棒跟踪问题,针对模型中未知上界的外部干扰,设计全局鲁棒控制器及其自适应律,并给出使该系统的跟踪误差一致渐近趋于零的切换策略.仿真表明,当自适应参数的在线慢调节与切换律的在线快调节相结合时,能提高系统的暂态响应性能.     

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。     

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.     

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。     

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.     

基于小增益定理的非线性系统的自适应动态面控制

针对一类具有未知死区的严格反馈不确定非线性系统,基于输入状态稳定理论和小增益定理,利用T-S模糊系统的逼近能力,提出一种自适应模糊控制方案.该方案取消了死区模型参数上下界已知的假设和虚拟控制增益要求可微的假设;利用动态面控制技术,将一阶滤波器引入后推设计中避免了传统后推方法中对虚拟控制反复求导而导致的计算复杂问题.通过构造2个耦合的子系统满足输入状态稳定条件,利用小增益定理分析证明闭环系统半全局一致终结有界,且选取适当的设计常数,跟踪误差可收敛到零的一个小邻域内.     

基于逼近误差的非线性自适应模糊控制

针对一类单输入单输出不确定非线性系统,提出了一种稳定的自适应模糊控制方法·该方法不需要系统状态可测的条件,而是通过设计模糊状态观测器来估计系统的状态·系统的未知非线性项通过模糊逻辑系统进行逼近,且逼近误差满足一定的有界条件,根据李雅普诺夫方法对系统进行分析,得出相应的参数自适应律·该方法不但能保证跟踪误差收敛于原点的一个小的邻域内,而且所涉及到的变量一致有界·仿真结果验证了此方法的有效性与正确性·