基于T-S模糊模型的离散混沌系统变结构控制

研究了离散混沌系统模糊变结构控制问题.采用T-S模糊模型描述离散混沌系统,将离散混沌系统模糊化为局部线性模型.依据Lyapunov稳定性定理和线性系统变结构控制趋近律设计方法,设计了一种新型的离散变结构控制器,该控制器不仅能保证局部线性模型渐近稳定,而且能确保模糊动态模型全局渐近稳定.利用Matlab对确定Henon系统和不确定Henon系统进行数值仿真,结果表明所设计的控制器不但有效,而且具备很强的鲁棒性.     

在线变结构模糊神经网络的自适应内模控制

本文提出一种在线变结构补偿模糊神经网络训练算法.该在线变结构算法,使得出的网络结构简单.并且由于该网络引入了补偿模糊神经元,使网络能对模糊规则进行在线的训练.将此算法应用到仿射非线性动态系统和大时滞线性动态系统的内模控制中.仿真结果表明,该方法能有效的控制动态过程,具有较好的自适应性和鲁棒性.     

智能变结构控制方法综述及其应用

介绍了智能变结构控制的当前发展状况,指出了智能变结构控制能够有效地解决传统变结构控制中存在的缺陷,而且也继承了变结构控制固有的优点,是一种很有发展前途的控制方式.结合实际,简要地介绍了几种流行的智能变结构控制理论,重点介绍了目前比较成熟的模糊理论和神经网络理论同变结构控制的结合,同时也指出当前智能变结构控制的理论还在完善之中,因此在实际工程应用当中需要进一步地研究.     

一类欠驱动机械系统的模糊与变结构控制

针对体操机器人这类欠驱动机械系统,提出一种模糊与变结构控制策略.首先用逻辑 模糊控制实现快速平滑的摇起;然后用模糊变结构控制确保从摇起区快速进入平衡区;最后用 基于Takagi-Sugeno模糊模型的模糊控制达到较大范围内的平衡控制.     

基于模糊理论的变结构控制及其在开关磁阻电机驱动上的应用

本文提出了基于模糊理论的变结构控制（FSMC）方法,通过在变结构控制中引人模糊逻辑,FSMC方法能够结合模糊控制和变结构控制方法的优点,补偿开关磁阻电机的非线性,提高系统对外扰和参数变化的鲁棒性,而且还能有效地减少开关磁阻电机驱动时的转矩脉动和滑膜控制的振颤.一系列计算机仿真和实验结果表明FSMC方法优于传统的滑膜控制和PI控制,验证了FSMC方法的上述优点.     

DC-DC变换器模糊变结构调制控制

针对传统控制方法不易取得良好的控制效果这一问题,为提升其性能,以滑模变结构方法为基础,基于DC-DC变换器系统,设计了DC-DC变换控制器.该控制器具备PWM调制、模糊逻辑控制和滑模变结构控制三者的优点,较好地解决了滑动模态的抖动问题.Matlab仿真结果证明了其可行性以及良好的动静态性能和较强的鲁棒性.     

全垫升气垫船航迹保持的变结构模糊PID控制

气垫船是一种高性能船舶,其航迹较一般船舶难于控制,本文采用了一种变结构模糊PID控制算法对气垫船的航迹保持进行了控制,并进行了仿真,仿真结果与普通的PID控制方法进行了比较,结果表明了这种方法极大的提高了气垫船的航迹保持能力.     

永磁同步电机滑模变结构与模糊PID复合控制研究

该文针对永磁同步电机矢量控制系统的速度环,引入了滑模变结构与模糊PID控制理论,设计了一种滑模变结构与模糊PID复合控制器。该复合控制器通过一个可变加权因子α将滑模变结构控制与模糊PID控制有效地组合起来实现对速度的调节。此种控制方法克服了对永磁同步电机精准数学模型的依赖,使得系统响应的快速性更好,稳定性、鲁棒性和抗干扰能力更强,静态和动态特性更优,对多种智能复合控制方法综合研究有一定的参考意义。     

DC/DC变换器的变结构模糊控制研究

对不同类型的模糊PID控制器(模糊P控制器、模糊PD控制器、模糊PI控制器、模糊PID控制器)在DC/DC变换器中的应用作了全面的研究。目前,模糊PI控制器应用得最为广泛,然而在其控制作用下,DC/DC变换器的输出电压通常会超调,并且当响应时间较短时有很大的冲击电流尖峰。探讨一种变结构模糊控制器,这种控制器将有效地克服模糊PI控制器的上述不足。基于Matlab/Simulink对应用变结构模糊控制器控制的DC/DC变换器系统进行了计算机仿真。仿真结果表明,变结构模糊控制器控制拥有较好的动态特性和稳态性能。     

基于变结构控制发动机转速性能研究

在发动机转速性能优化过程中,针对于传统滑模变结构控制在发动机转速控制中出现的转速抖振现象造成系统不稳定。传统的滑模变结构控制方法不能解决高频抖动问题,无法直接应用到系统中。为解决上述问题,提出通过采用模糊滑模变结构(F-SMC)的控制方法,消除高频抖振对控制器性能的影响.首先,在变结构控制变量的基础上引入模糊控制分量;其次对模糊控制分量进行了设计,并在MATLAB软件上进行了计算机仿真.仿真结果表明,采用模糊滑模方法使汽车发动机转速控制器可以提高系统的鲁棒性。     

基于量子遗传算法的模糊滑模控制

针对一类具有不确定性的非线性系统,提出了一种新的基于量子遗传算法的模糊滑模控制器的设计方法.将模糊控制与滑模控制相结合,利用滑模控制使系统跟踪误差进入边界层内;启用模糊控制替代切换控制,并在边界层上通过监督函数平滑控制作用.在滑动模态产生条件下,通过量子遗传算法优化模糊控制器的控制规则,有效地解决了模糊滑模控制中模糊控制规则的确定问题,从而削弱了系统的抖振,改善了控制器的控制性能.仿真结果表明了该方法的有效性.     

一类非线性系统的自适应模糊滑模控制

对一类具有不确定性的非线性系统,根据滑模控制原理并利用模糊系统的逼近能 力,提出了一种自适应模糊滑模控制系统的设计方法.控制结构中采用模糊系统自适应朴偿 过程的不确定性.利用李雅普诺夫理论,证明了控制算法是全局稳定的,跟踪误差可收敛到 零的一个邻域内.     

基于幂次趋近率的机械手滑模控制系统

为实现对机械手的快速高精度跟踪,采用滑模变结构控制算法对机械手进行控制。针对机械手在趋近滑模面的过程中所存在的抖震问题,在基于模糊补偿的鲁棒自适应控制的基础上,设计了一种基于趋近率的自适应模糊滑模机械手控制系统,使得系统能更快的趋近滑模面,削弱系统抖震现象。基于Matlab/Simulink仿真平台上搭建了机械手控制系统,仿真结果表明,加入趋近率能加快系统趋近滑模面,提高了系统的稳定性和跟踪性能。     

机械手的模糊逆模型鲁棒控制

提出一种基于模糊聚类和滑动模控制的模糊逆模型控制方法,并将其应用于动力学 方程未知的机械手轨迹控制.首先,采用C均值聚类算法构造两关节机械手的高木-关野 (T-S)模糊模型,并由此构造模糊系统的逆模型.然后,在提出的模糊逆模型控制结构中, 离散时间滑动模控制和时延控制(TDC)用于补偿模糊建模误差和外扰动,保证系统的全局 稳定性并改进其动态和稳态性能.系统的稳定性和轨迹误差的收敛性可以通过稳定性定理来 证明.最后,以两关节机械手的轨迹跟随控制为例,揭示了该设计方法的控制性能.     

基于模糊自适应滑模算法的多机械臂力/位混合控制

针对多机械臂力/位混合控制受摩擦力等不确定因素影响的问题,该文提出了一种基于模糊自适应鲁棒滑模算法的控制方法。首先,根据机械臂及物体的动力学方程,构建多机械臂系统模型,并将模糊算法与自适应滑模算法相结合;然后,对不确定因素及未知非线性项进行补偿,利用鲁棒算法对系统可靠性进行提升;最后,基于李雅普诺夫方法,证明了该系统的稳定性。仿真结果显示,该方法可显著提升控制器的控制精度和系统响应速度。     

一类非线性系统综合自适应模糊滑模控制

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滑模控制方法、直接和间接自适应模糊控制器只能利用模糊控制规则或模糊描述信息,而综合自适应模糊控制器能利用上述两种信息。理论证明闭环系统稳定,跟踪误差收敛到零或零的一个小邻域内。仿真结果表明了算法的有效性。     

Fault Diagnosis and Sliding Mode Fault Tolerant Control for Non‐Gaussian Stochastic Distribution Control Systems Using T‐s Fuzzy Model

For the non‐Gaussian stochastic distribution control system using Takagi‐Sugeno fuzzy model, a new fault diagnosis and sliding mode fault tolerant control algorithm is presented. First, a new adaptive fault diagnosis algorithm is adopted to diagnose the fault that occurred in the system, and the observation error system is proven to be uniformly bounded. Second, the sliding mode control algorithm is used to reconfigure the controller, based on the fault estimation information. The post‐fault probability density function can still track the given distribution, leading to fault tolerant control of non‐Gaussian stochastic distribution control systems using Takagi‐Sugeno fuzzy model. Finally, simulation results show the effectiveness of the proposed method.     

机器人全局PID模糊滑模跟踪控制与仿真研究

为解决机器人跟踪控制过程中采用PID控制算法会出现抖动和误差的问题,提出了一种机器人全局PID模糊滑模跟踪控制算法.通过将PID滑模控制和模糊控制相结合,设计了全局PID模糊滑模控制;基于模糊规则,对滑模控制增益进行自适应调整,从而消除建模误差和干扰,削弱了控制时产生的抖振,在线调整控制器参数和估计误差,并通过积分来消除外界干扰,因此提高了控制精度.仿真结果表明,与常规的PID算法相比,该方法在处理控制抖动和消除误差以及干扰方面具有极高的鲁棒性.     

基于模糊滑模控制的主动队列管理算法的研究

针对网络拥寒问题,提出一种基于模糊滑模控制的主动队列管理算法,能得到快速反应能力和良好的鲁棒性。模糊滑模控制算法用队列长度和微分作为主动队列的输入,通过动态测量包丢失率来调整模糊规则。与一些典型的主动队列算法相比,模糊滑模控制算法用较少的队列延迟交换吞吐量,而且能达到一个更高的吞吐量。并且,本算法可以在最少的模糊规则下被执行。     

无刷直流电机的自适应模糊滑模控制策略研究

为了提高无刷直流电机（BLDCM,brushless dC motor）控制系统的动态响应速度和干扰抑制能力,提出了一种新的自适应模糊滑模控制（AFSMC,adaptive fuzzy sliding mode control）策略。控制系统根据滑模开关函数的取值范围,可以切换滑模控制器的输出,能够改进滑模观测器的抖振现象和系统稳定性。控制器的控制律由自适应模糊控制算法调节,滑模控制器的输出减少了系统不确定时延的影响。根据所提出控制策略建立了仿真模型,并进行了仿真。仿真结果表明,所提出的控制策略能提高系统的动态性能和鲁棒性。该方法用于无刷直流电机的控制是可行的、有效的。