模糊逻辑系统的一种自适应参数学习算法

根据自适应模糊逻辑理论以及基于导数的参数优化方法,分析了模糊逻辑系统常规参数优化算法存在的不足,从改善模糊系统的参数训练步长的角度着手,对其常规的最速下降算法进行了改进,提出了一种新的自适应模糊逻辑系统参数学习算法,并对该算法的推导过程进行了具体的分析和描述。最后,针对一非线性函数逼近问题,对该算法进行了验证,仿真的逼近精度和收敛速度都获得了提高,表明本文提出的模糊逻辑系统自适应参数学习算法是可行和有效性的,且能够克服常规参数优化算法中存在的某些不足。     

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。     

基于燃气轮机转速直接型自适应模糊控制器的设计

针对发电用单轴微型燃气轮机这样大型复杂且具有极强非线性的热能动力系统，提出了适用的燃机转子转速自适应模糊控制方法，将加速度限制包含在规则中。从而构建了新的控制结构。理论证明，利用在线调整算法改变模糊规则基使控制系统达到了全局稳定。数据仿真表明，控制方案对燃气轮机的转速控制取得了很好的效果，具有实际应用价值。方法适用于提出一类具有单输入单输出的非线性系统。     

多变量非线性系统的直接自适应模糊预测控制

对一类多变量非线性系统提出了直接自适应模糊预测控制方法,此方法首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直接利用模糊系统设计预测控制器,并基于时变增益自适应律对控制器中的未知向量和逼近误差估计值进行自适应调整。证明了此方法可使跟踪误差收敛到原点的一个邻域内,仿真结果验证了此方法的有效性。     

仿真转台解耦的鲁棒自适应模糊化设计

基于非线性微分几何理论,针对仿真转台设计了一种鲁棒自适应模糊化解耦控制器,该设计方法在保证系统稳定性和鲁棒性的同时,通过对传统的鲁棒滑模控制进行了处适应模糊化补偿,消弱了控制器的抖振,而且保证了转台解耦的有效性,该方法设计简单、实用,通过仿真验证了该设计的正确性。     

基于自适应思维进化算法的容错控制仿真研究

思维进化计算(Mind Evolutionary Computation,MEC)是一种新型的智能计算方法,能有效地克服遗传算法中存在的一些缺陷,但也存在着进化速度较慢的不足之处.为了提高思维进化计算的进化速度,在该算法中引入了三个自适应因子,建立了一种自适应思维进化算法(Adaptive Mind-Evolutionary Algorithm,AMEA).基于自适应思维进化算法,构造了一种自适应思维进化容错控制(Adaptive Mind-Evolutionary Fault-T0lerant Control,AMEFTC)系统,可实现控制律的在线重组,使系统在发生故障后仍能维持正常系统的静态和动态性能,从而实现了对系统故障的容错控制,最后通过仿真实例验证了这一控制律重组容错方案的可行性和有效性.     

一类非线性系统的直接自适应模糊滑模控制

研究了一类非线性系统的一种直接适应模糊滑模控制（AFSMC）的问题。首先，在系统的非线性动态函数满足可估计和有界两个基本假设的条件下，给无了此类系统基于非线性动态函数估计的一般滑模控制律设计。然后基于目标函数梯度校正的方法，通过自适应机构调解模糊逻辑系统（FLS）的后作参数，所设计的自适应模糊逻辑系统（AFLS）能够逼近系统基于非线性动态函数估计的一般滑模控制律。这样，系统的自适应模糊控制律具有一般滑模控制律的控制效果，同时由于AFLS的滤波作用，具有消除滑模控制高频抖振的特性。数值仿真结果证明了所设计控制律的有效性。     

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。     

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。     

永磁同步电动机参数自适应辨识的建模与仿真

为精确地在线获取永磁同步电动机的参数,提出了一种在一个模型中对电阻、电感和永磁磁链同时进行估算的自适应辨识方法.基于Popov超稳定理论,给出了自适应辨识模型的设计方法.利用Matlab/Simulink建立了矢量控制下永磁同步电动机参数的自适应辨识模型,仿真和实验结果表明所建模型能快速准确地辨识出电机参数.     

基于混沌的白适应模糊PID参数寻优研究

针对自适应模糊PID控制器提出了一种基于混沌变量的优化算法.首先,利用混沌运动的遍历性特性,基于混沌优化方法进行PID控制器设计.在系统稳定的条件下,通过粗调和精确搜索可以找到具有最小参数的最佳控制器.这些参数被用来作为自适应模糊PID控制器的最佳参数.然后,按照自适应模糊控制方法,控制律及其参数可以被确定.仿真实验结果显示,该方法能够达到所要求的指标,其有效性得到了证明.     

一类非线性系统的自适应模糊滑模控制

针对一类非线性系统的控制,把模糊自适应和滑模控制相结合,设计了一种新型的全局滑模控制器,以全局模糊滑模面为滑模控制器的输入,通过模糊推理处理了非线性和减少了抖振,基于Lyapunov函数的稳定性分析,求出模糊控制规则的自适应律,构成一个全局模糊控制器,有效解决了传统滑模控制中,需要确定参数摄动和外部干扰上确界的问题,同时削弱了系统得抖振,仿真结果显示了该方法的有效性。     

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.     

履带车辆自动变速的自适应模糊控制与仿真研究

为提高履带车辆自动变速系统对复杂行驶工况的自适应能力,在基本模糊控制策略基础上,运用参数自调整模糊控制方法,建立了一个具有两级递阶结构的自适应模糊换挡控制系统。基本模糊控制模块将油门开度、车速和加速度三参数进行模糊化和模糊推理,实现挡位决策;自适应控制模块按照测得的车速和加速度对直线行驶阻力和附着力进行在线辨识,进而对量化因子进行自调整,可改善履带车辆在随机工况条件下的换挡品质。该系统对不确定的车辆参数和外界负荷的扰动具有较好的稳定性。仿真研究表明所设计的模糊控制系统具有良好的自适应能力。     

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.     

时滞系统自适应模糊控制与仿真

针对一类含有未知时变时滞的不确定非线性系统,提出了一种自适应模糊控制方案.系统不确定项通过模糊逻辑系统辨识,未知时变时滞由参考信号代换,估计误差上界和构造Lyapunov-Krasovskii范函的方法相结合处理辨识误差和时滞代换误差.证明了闭环系统所有信号一致半全局有界(SGUUB),通过调节设计参数可以实现任意的跟踪精度.对含有滞后循环蒸汽的化学反应堆的实例仿真结果进一步说明了方案的可行性.     

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。     

欠驱动平面机械手自适应模糊滑模控制

采用自适应模糊滑模控制策略来实现欠驱动平面机械手的位置控制，定义滑模面为模糊输入，减少了模糊规则数量，模糊输出为通过自适应律在线调整幅值的单值函数，利用李亚普诺夫稳定性理论推导出自适应调整律，保证了系统的稳定性，提出的控制器由一个模糊滑模控制器和一个辅助控制器构成，模糊滑模控制器用来实现与滑模控制相等的控制律，辅助控制器用来补偿两者的差值，仿真结果表明了提出控制器的有效性和可行性。