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。     

一类非线性系统自适应模糊滑模控制器的设计

为了保证一类不确定非线性系统的稳定性,自适应模糊控制提出了附加监督控制的方法．在此基础上,结合滑模控制原理,提出了一种Ⅱ型间接自适应模糊滑模控制方法,该方法取消了监督控制,用滑模控制器增加了逼近误差的自适应补偿,理论分析证明控制系统全局稳定且跟踪误差收敛到零,然后将这种控制器应用到过程控制的典型对象液位控制中,仿真结果表明了该控制器的有效性和可行性．     

一种新的鲁棒自适应模糊控制器的设计及性能分析

针对一类连续时间非线性动态系统,根据李亚普诺夫分析方法设计了一种鲁棒性自适应模糊控制器,这种自适应系统在受到有界的外部干扰或存在建模误差时具有鲁棒性,证明了控制算法是全局稳定的,跟踪误差可以收敛的一个领域内。     

一种基于自适应模糊控制器的非线性控制

根据常压塔塔底液位非线性控制问题 ,提出一种自适应模糊控制器 ,采用模糊控制的思想来保证既容许塔底液位在一定的高、低限范围波动 ,又尽可能减少对下游工序的影响。详细介绍了自适应模糊控制器的实现。实验证明该控制策略的有效性。     

一种多模态自适应模糊控制器

提出了一类基于三种控制策略的多模态自适应控制方法，通过在线获取对象的有关信息对各控制策略中的相应参数和规则进行修正，以期在复杂工况下提高被控系统的性能－鲁棒性。仿真试验研究证实了方法的有效性。     

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示各的非线性离散系统,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。     

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．     

耦合系统的稳定间接自适应模糊控制

研究了一类具同时具有未知常数控制增益和未知函数控制增益的耦合大系统的间接自适应模糊控制问题。利用模糊建模方法和滑模控制原理,提出了一种稳定间接自适应模糊控制器的设计方案。根据李亚普诺夫方法,证明了半 全局稳定的,跟踪误差收敛到零的一个领域内。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.     

一个离散时间非线性系统的间接自适应模糊控制器

对于具有未知非线性函数的离散时间非线性系统。构造了一个间接自适应模糊控制器，并进行了稳定性分析，用模糊逻辑系统使系统参数化。如果参数化模型和真实系统是非常接近的，它们之间的差异是非常小的并且能假设为零，则能够构造一个简单的自适应模糊控制器，并且可以证明闭环控制系统在输入输出有界意义下的全局稳定性，且跟踪误差收敛到零，仿真实验证实了控制器的有效性。     

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．     

一种用于机器人视觉伺服系统的参数自适应模糊控制器

提出了一种用于机器人视觉伺服系统的参数自适应模糊控制器,使得模糊控制规则可以得到实时在线的调整。仿真结果表明基于参数自适应模糊控制器的机器人视觉伺服系统的性能较一般模糊控制机器人视觉伺服系统有了较大的改善。     

基于遗传算法的稳定自适应模糊控制器的优化

采用模糊动态模型,对连续时间的高阶非线性系统进行了模糊控制。通过模糊推理,选择起主导作用的局部子系统的状态反馈控制,并作用于整个系统。利用大系统分散控制关联稳定性的概念和方法,得到了闭环模糊系统稳定的充分条件,并在此基础上给出了对模糊控制器进行优化设计的一种遗传算法实现策略。同时,仿真例子也验证了该设计方法的正确性。     

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.     

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。     

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。     

神经网络自适应模糊控制器设计与应用

把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。     

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     

Stable Adaptive Nonlinear Control System Using Fuzzy Logic

ＳｔａｂｌｅＡｄａｐｔｉｖｅＮｏｎｌｉｎｅａｒＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍＵｓｉｎｇＦｕｚｚｙＬｏｇｉｃ＊ＴａｎｇＹｕｅｚｈｏｎｇ（汤跃忠），ＺｈａｎｇＮａｉｙａｏ（张乃尧），ＬｉＹａｎｄａ（李衍达）ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｔｓｉ...