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研究了一类非线性系统的模糊变结构控制问题,并给出了稳定性证明。通过将非线性系统化为多个精确T—S模型来建立非线性系统精确的T—S模糊模型,将模糊理论与成熟的线性变结构控制理论相结合设计一种模糊变结构控制器,用Lyapunov稳定性理论证明该控制器能确保模糊动态模型全局渐近稳定,从而使非线性系统稳定。仿真结果表明了该设计方法的有效性。 相似文献
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针对具有模糊性和不确定性的复杂系统的验证问题,提出一种基于模糊测度的模糊分支时态逻辑模型检测算法。首先,在模糊决策过程模型的基础上引入模糊分支时态逻辑的语法和语义。然后,给出模糊分支时态逻辑模型检测算法,该算法将模型检测问题转化为矩阵运算,具有计算方式简洁、复杂度较低的优点。最后,通过医疗专家系统的实例说明了该模型检测算法的有效性。 相似文献
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基于Internet,针对系统应用的主动性和动态模糊性特点,将动态模糊逻辑技术和专家系统技术引入到分布式主动数据库中,提出了一种基于Internet的动态模糊主动专家数据库系统模型,并对其系统结构及关键技术做了深入的研究.最后,将该模型应用于银行的客户信用评估系统中,其运行结果证明了该模型的有效性和科学性. 相似文献
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FMS故障诊断的模糊行为Petri网研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据FMS故障诊断推理中知识的模糊性,提出模糊行为Petri网(FBPN)的定义,研究用模糊行为Petri网表示模糊产生式规则的方法,提出一种模糊反向推理机制,给出算法的实现。最后以BFEC—FMS的刀库换刀故障为例,证明该方法的可行性和有效性 相似文献
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针对一类非线性系统,把模糊T-S模型和自适应模糊逻辑系统两类模糊逻辑方式结合起来,提出了一种基于观测器的控制方案.首先,应用模糊T-S模型对非线性系统建模,设计观测器来观测系统状态;由线性矩阵不等式得到模糊模型的控制律.其次,应用自适应模糊逻辑系统作为补偿器来补偿建模误差.证明了闭环系统满足期望的性能.仿真结果表明了该方案的可行性. 相似文献
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针对一类不确定非线性系统,提出一种新的模糊鲁棒H∞跟踪控制方案。应用模糊T-S模型表征非线性系统,系统不确定性通过模糊逻辑系统消除。由线性矩阵不等式和自适应律给出了模糊控制器存在的一个充分条件。基于Lyapunov稳定性理论,模糊控制方案在所有闭环信号最终一致有界下保证了期望的H∞跟踪性能。两连杆机械臂的仿真结果表明了该方案的可行性。 相似文献
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质子交换膜燃料电池动态建模及其双模控制 总被引:2,自引:1,他引:1
由于已提出的质子交换膜燃料电池(PEMFC)模型难于控制, 提出利用MATLAB/SIMULINK仿真工具进行PEMFC系统动态建模, 同时为实现对PEMFC系统输出电压的控制, 采用了基于模糊规则切换的模糊逻辑控制器(FLC)和比例积分微分控制器(PID)相结合的双模控制方式. 仿真结果证明该动态模型易于控制, 能够反映出PEMFC系统的动态输出特性, 而且验证了基于模糊规则切换的双模控制能够有效抑制扰动, 改善PEMFC系统的动态输出特性, 保证系统的稳定运行, 有助于对PEMFC系统的输出性能分析以及实时控制系统的设计. 相似文献
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基于自适应神经网络的不确定非线性系统的模糊跟踪控制 总被引:6,自引:1,他引:6
提出了一种基于模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方法.在系统具有未知不确定非线性特性的情况下,首先利用T_S模糊模型对系统的已知特性进行近似建模,对基于模糊模型的模糊H∞跟踪控制律进行输出跟踪控制.并在此基础上,进一步采用RBF神经网络完全自适应控制,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,从而有效地消除系统的未知不确定性和模糊建模误差的影响,保证了非线性闭环系统的稳定性和系统的H∞跟踪性能,而不要求系统的不确定项和模糊建模误差满足任何匹配条件或约束.最后,将所提出的方法应用到一非线性混沌系统,仿真结果表明了所提出的方案不仅能够有效地稳定该混沌系统,而且能使系统输出跟踪期望输出. 相似文献
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一类复杂非线性系统的模糊控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类复杂非线性系统,把模糊T-S模型和自适应模糊逻辑系统结合起来,提出了一种跟踪控制方案.首先,应用模糊T-S模型对非线性系统建模,设计观测器用来观测系统状态:其次,应用基于权值、中心和宽度3个参数可调节的自适应时延模糊逻辑系统补偿器来消除建模误差和小确定性.文中证明了闭环系统满足期望的跟踪性能.示例仿真结果表明了该方案的有效性. 相似文献
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In this paper, a robust adaptive fuzzy control scheme for a class of nonlinear system with uncertainty is proposed. First, using prior knowledge about the plant we obtain a fuzzy model, which is called the generalized fuzzy hyperbolic model (GFHM). Secondly, for the case that the states of the system are not available an observer is designed and a robust adaptive fuzzy output feedback control scheme is developed. The overall control system guarantees that the tracking error converges to a small neighborhood of origin and that all signals involved are uniformly bounded. The main advantages of the proposed control scheme are that the human knowledge about the plant under control can be used to design the controller and only one parameter in the adaptive mechanism needs to be on-line adjusted. 相似文献
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In this paper, a robust adaptive fuzzy control scheme for a class of nonlinear system with uncertainty is proposed. First, using prior knowledge about the plant we obtain a fuzzy model, which is called the generalized fuzzy hyperbolic model (GFHM). Secondly, for the case that the states of the system are not available an observer is designed and a robust adaptive fuzzy output feedback control scheme is developed. The overall control system guarantees that the tracking error converges to a small neighborhood of origin and that all signals involved are uniformly bounded. The main advantages of the proposed control scheme are that the human knowledge about the plant under control can be used to design the controller and only one parameter in the adaptive mechanism needs to be on-line adjusted. 相似文献