一种新的自适应模糊滑模控制器设计方法

对一类非线性系统提出一种新的自适应模糊滑模控制器设计方法。将自适应模糊控制与滑模控制有效地结合在一起,先用滑模控制使跟踪误差进入边界层内,然后启动自适应模糊控制器。该控制器可消除滑模控制器中出现的抖振,并可在存在模糊逻辑系统逼近误差情况下使系统跟踪误差小于预先给定的任意常数。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

基于模糊神经网络的非线性大系统滑模自适应控制

针对一类非线性大系统，基于模糊神经网络，提出了一种分散滑模自适应控制方法。由模糊神经网络实现滑模控制，平滑了控制切换信号，消除了滑模控制中出现的颤动现象且使系统有强的鲁棒性，同时在控制器的设计中不需要知道系统中的不确定性和扰动的上界。利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定理论证明了闭环系统是稳定的且跟踪误差收敛到零的一个邻域内。     

基于数据融合的自适应神经网络模糊控制系统设计

基于数据融合的思想，提出一种非线性系统的自适应神经网络模糊控制器的设计方法。该方法利用数据融合技术降低了模糊控制器的输入维数，简化了模糊控制器的设计。用自适应神经模糊推理系统的神经网络自学习功能完成模糊控制器的设计。仿真结果表明，自适应神经网络模糊控制系统性能优于采用普通的模糊控制器的情况，为数据融合与智能系统技术在非线性系统中的应用作了有益的探索.     

基于FNN的滑模自适应控制

研究一类不确定性非线性系统的直接自适应控制方法。该方法由滑模控制器和模糊神经网络构成，通过平滑切换实现自适应控制策略。仿真结果表明，这种方法既有强鲁棒性，又能有效地消除高频颤动。     

基于模糊逻辑系统的输出跟踪控制问题

针对一类未知的非线性互联大系统，设计间接自适应模糊控制器以实现跟踪控制，采用模糊控制，模糊逻辑逼近和模糊滑模控制相结合的方法，对维数较低的子系统未知动态和维数较高的互联项未知动态分别采用两类模糊规则进行逼近，对系统的外部干扰及模糊逼近误差采用模糊滑模控制予以抵消，基于Lyapunov方法实现模糊系统中的参数自适应律并在线调节，所设计的间接自适应控制器使系统在Lyapunov意义下稳定，且跟踪误差趋近于0，仿真结果表明了该设计方法的正确性。     

AUV深度的模糊神经网络滑模控制

本文设计了一个模糊神经网络滑模变结构控制器，通过模糊神经网络对滑模控制律 的控制增益进行在线调整，并在海浪干扰条件下，用此控制器对AUV进行深度控制．仿真结 果验证了该智能控制方法具有很好的控制性能和鲁棒牲．     

一类非线性系统的模糊直接自适应控制

针对一类单输入单输出仿射非线性系统，利用模糊基函数网络的逼近能力，并根据滑模控制原理在控制器中加入逼近误差和外部干扰补偿控制器，提出了一种模糊直接自适应控制方法。该方法不但实现了系统的鲁棒控制，还同时考虑了误差状态的位置信息和运动信息，较大地改善了系统的控制性能。通过Matlab仿真，证明了所设计的模糊直接自适应控制器不但具有鲁棒性，而且可以保证系统具有很好的跟踪性能。     

不同维分数阶混沌预设时间有限时间投影同步

对于不同维分数阶混沌系统的投影同步问题,设计了一种自适应滑模控制器。这使得带有内部不确定量和外部扰动的驱动,响应系统能够在任意预设的时间完成同步,自适应律可以逼近未知量的上界。并针对自适应滑模控制器由于干扰产生抖振的问题,提出了两种解决方案。首先是设计二维滑模控制表,将模糊控制方法加入滑模控制器组成模糊自适应滑模控制器...     

机器人操作器的自适应模糊滑模控制器设计

针对机器人动力学系统提出了一种基于模糊逻辑的自适应模糊滑模控制方案.根据滑模控制原理并利用模糊系统的逼近能力设计控制器,基于李雅谱诺夫方法设计自适应律,证明了闭环模糊控制系统的稳定性和跟踪误差的收敛性.控制结构简单,不需要复杂的运算.该设计方案柔化了控制信号,减轻了一般滑模控制的抖振现象.仿真结果表明了所提控制策略的有效性.     

多关节机器人的模糊神经滑模控制

针对含有建模误差和不确定干扰的多关节机器人轨迹跟踪控制,提出了一种模糊神经滑模控制方法.该方法采用全局快速终端滑模面,保证了系统能够从任意初始状态在有限时间内到达滑模面和平衡点.采用模糊神经网络自适应地补偿系统的建模误差和外界干扰,保证了滑模控制在滑模面的运动.文中利用李亚普诺夫稳定性判据推导出了控制器的控制律和模糊神经网络的目标函数,通过模糊神经网络的在线学习.削弱了滑模控制的抖振.仿真结果表明了其有效性.     

Fuzzy sliding-mode control with rule adaptation for nonlinear systems

Abstract: A fuzzy sliding-mode control with rule adaptation design approach with decoupling method is proposed. It provides a simple way to achieve asymptotic stability by a decoupling method for a class of uncertain nonlinear systems. The adaptive fuzzy sliding-mode control system is composed of a fuzzy controller and a compensation controller. The fuzzy controller is the main rule regulation controller, which is used to approximate an ideal computational controller. The compensation controller is designed to compensate for the difference between the ideal computational controller and the adaptive fuzzy controller. Fuzzy regulation is used as an approximator to identify the uncertainty. The simulation results for two cart–pole systems and a ball–beam system are presented to demonstrate the effectiveness and robustness of the method. In addition, the experimental results for a tunnelling robot manipulator are given to demonstrate the effectiveness of the system.     

永磁同步电机伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对永磁同步电机伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种基于扰动观测器的自适应模糊滑模控制方法.通过扰动观测器估计等效扰动,改善了系统的动态性能和稳态性能,并且只需要等效扰动的变化有界,而不是为零,放宽了要求;根据模糊控制原理引入3条模糊规则,在保证滑模条件的前提下有效地削弱了抖振;采用自适应策略估计模糊系统参数的最优值,简化了控制器的设计.实验结果表明,与常规自适应模糊滑模控制相比,本文提出的控制方法不仅能够有效地减小跟踪误差,而且能够改善参数估计过程,保证了参数估计的有界性.     

Design of interval type-2 fuzzy sliding-mode controller

In this paper, an interval type-2 fuzzy sliding-mode controller (IT2FSMC) is proposed for linear and nonlinear systems. The proposed IT2FSMC is a combination of the interval type-2 fuzzy logic control (IT2FLC) and the sliding-mode control (SMC) which inherits the benefits of these two methods. The objective of the controller is to allow the system to move to the sliding surface and remain in on it so as to ensure the asymptotic stability of the closed-loop system. The Lyapunov stability method is adopted to verify the stability of the interval type-2 fuzzy sliding-mode controller system. The design procedure of the IT2FSMC is explored in detail. A typical second order linear interval system with 50% parameter variations, an inverted pendulum with variation of pole characteristics, and a Duffing forced oscillation with uncertainty and disturbance are adopted to illustrate the validity of the proposed method. The simulation results show that the IT2FSMC achieves the best tracking performance in comparison with the type-1 Fuzzy logic controller (T1FLC), the IT2FLC, and the type-1 fuzzy sliding-mode controller (T1FSMC).     

基于模糊树模型的自适应模糊滑模控制方法

本文针对单输入–单输出仿射非线性系统提出了一种基于模糊树模型的具有监督控制器的模糊滑模控制方法. 该方法用模糊树模型逼近非线性系统中的未知非线性函数, 得到初始的控制器, 然后在线调节模糊树模型中的线性参数, 改善控制器的性能, 实现对有界参考输入信号的跟踪控制. 模糊树辨识方法自适应划分输入空间, 大大减少模糊规则的数目, 在一定程度上可以缓解困扰模糊控制中的”规则爆炸”问题. 该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界. 通过理论分析, 证明了跟踪误差收敛到零. 用倒立摆进行仿真验证, 结果表明该方法用较少的模糊规则, 就能得到满意的控制效果, 有推广应用价值.     

Design and Implementation of Fuzzy Sliding-Mode Controller for a Wedge Balancing System

In this paper, we address the design and implementation of fuzzy sliding-mode controller for balancing a wedge system. At first, we examine the mathematical model of the wedge balancing system. The dynamic system is complex and ill defined; hence we propose the fuzzy sliding-mode control (FSMC) method to achieve the control objective. The proposed control method enhances the ability of fuzzy logic control so that the minimal number of fuzzy inference rules is systematically obtained even the plant parameters are unknown. Both computer simulations and real-time experiments are exploited to demonstrate the validity and feasibility of the developed control scheme.     

一类非确定欠驱动系统的串级模糊滑模控制

本文针对一类含有非确定项的欠驱动系统提出了一种串级模糊滑模控制方法.该方法先选取状态变量中两个相关联的系统状态构造第一级滑动平面,然后将第一级滑模函数作为一个广义状态,与剩下系统状态中的一个状态构造第二级滑动平面,直到所有的系统状态都包含在内构造最后一级滑动平面.同时考虑到系统模型中存在的不确定项,利用模糊逻辑的逼近功能进行估计,文中采用Lyapunov方法求取了控制器的控制律以及模糊逼近的有关参数的自适应律.该串级模糊滑模控制器能够保证各级滑动平面的稳定性,并且在仿真实验中得到了验证.     

不确定非完整动力学系统的自适应模糊滑模控制器

为研究不确定非完整动力学系统的收敛性, 根据速度跟踪原理, 对其提出一种新的自适应模糊滑模控制器. 该控制器在存在的参数不确定性与外界干扰的情况下, 能使系统的广义坐标与广义速度收敛到预先给定的界内. 仿真算例验证了所提出方法的有效性.     

一类非线性系统的自适应滑模模糊控制

针对一类具有多个子系统的欠驱动非线性系统提出了一种自适应滑模模糊控制方法. 首先通过分析模糊控制与边界层滑模控制的相似性,提出了滑模模糊控制方法;然后根据滑模 面斜率和各子系统控制对于系统动态性能的影响,分别采用模糊推理根据系统状态自动地实时 调节滑模面斜率和各子系统在系统控制中的作用;最后通过简单的滑模模糊控制器实现对具有 多个子系统的欠驱动非线性系统的控制.将该方法应用于吊车的运输控制中,仿真结果证明了 其有效性和鲁棒性.     

基于离散模糊滑模的飞行器角度跟踪控制

为解决某型飞行器的角度跟踪控制问题,设计了离散模糊滑模角度跟踪控制算法.以飞行器在空间的姿态运动方程为基础建立了其短周期运动模型.基于离散时间模糊滑模算法,设计了双入双出的模糊控制器,将滑模切换函数及其变化率作为模糊控制器的输入,以模糊控制器的二维输出信号为依据调整滑模趋近律的参数,该算法在减小了系统的抖振同时,保持了...     

MIMO adaptive fuzzy terminal sliding-mode controller for robotic manipulators

A new design approach of a multiple-input-multiple-output (MIMO) adaptive fuzzy terminal sliding-mode controller (AFTSMC) for robotic manipulators is described in this article. A terminal sliding-mode controller (TSMC) can drive system tracking error to converge to zero in finite time. The AFTSMC, incorporating the fuzzy logic controller (FLC), the TSMC, and an adaptive scheme, is designed to retain the advantages of the TSMC while reducing the chattering. The adaptive law is designed on the basis of the Lyapunov stability criterion. The self-tuning parameters are adapted online to improve the performance of the fuzzy terminal sliding-mode controller (FTSMC). Thus, it does not require detailed system parameters for the presented AFTSMC. The simulation results demonstrate that the MIMO AFTSMC can provide a reasonable tracking performance.