基于T-S 模型的模糊预测控制研究

提出一种基于T—S模型的模糊预测控制策略．利用模糊聚类算法高线辨识T—S模型，采用带遗忘因子的递推最小二乘法进行模型参数的选择性在线学习；对模糊模型在每一采样点进行线性化，将T—S模型表示的非线性系统转化为线性时变状态空间模型，并将约束非线性优化问题转化为线性二次规划问题，解决了非线性预测控制中如何获得非线性模型和非线性优化在线求解的难题．将预测域内的线性模型序列作为预测模型，减小了模型误差，提高了控制性能．pH中和过程的仿真验证了该方法的有效性．     

基于T-S模型的内模控制算法及其应用

针对模糊内模控制算法中模型的建立及模型求逆困难的问题，对一种模糊建模方法进行了改进，在此基础上提出了一种基于T—S模型的内模控制方法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型的结构，由模糊辨识获得过程的T—S模型和逆模型，并以此为基础建立内模控制算法。将该算法分别应用于慢时变非线性对象和具有大时延大惯性的热工系统主蒸汽温度的控制，仿真结果表明了该方法具有结构简单，计算效率高等优点，有利于在线应用。     

基于拟非线性模糊模型的复杂系统模糊辨识

针对一阶Takagi－Sugeno[以下简称T－S]到模型辨识复杂系统的困难，本文提出了一种新的拟非线性模糊模型．即在一阶T－S模型的基础上，再进行一次非线性映射．这种模糊模型不仅具有较高的辨识精度，而且具有良好的泛化功能．运用改进的FCM（FuzzyC－Means）模糊聚类方法，辨识该模糊模型的结构，与以往的方法比较，极大地简化了结构辨识的复杂性．仿真结果进一步说明了该方法的有效性．     

离散线性开关系统切换的模糊方法

在已知离散线性开关系统全局渐近稳定前提下，将线性开关系统切换问题转化为相应T－S模型模糊区域划分问题，通过在线实时调整T－S模型隶属函数参数来确定模糊区域，以二阶离散线性开关系统为例，给出了实现系统全局渐近稳定的模糊切换策略，该方法可扩展到高阶线性开关系统，计算机仿真证实该方法简捷，有效。     

不确定时滞系统的模糊保成本控制

研究一类用T－S模糊模型描述的不确定时滞系统的鲁棒保成本控制问题，提出了系统存在保成本控制律的充分条件，基于LMI给出了系统设计状态反馈模糊保成本控制器的新方法，仿真结果证明了该方法的有效性。     

一类不确定非线性系统的模糊动态输出反馈控制

利用模糊T－S模型对一类不确定非线性系统进行模糊建模,在此基础上研究基于观测器的模糊动态输出反馈控制,给出了模糊闭环系统二次稳定的充分条件及其反馈控制增益和观测器的求法,以及输出反馈控制器的设计方法,仿真结果证明所提出的控制方法是有效的。     

一类非线性系统的模糊变结构控制

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。     

模糊时滞系统的输出反馈控制及其稳定性分析

利用模糊T－S模型对一类不确定非线性时滞系统进行建模，在此基础上，提出了模糊不确定时滞系统的状态反馈控制及其输出反馈控制的设计，并给出了模糊闭环系统渐近稳定的充分条件，基于李亚普诺夫函数和线性矩阵不等式方法，证明了模糊系统的渐近稳定性。     

基于满意优化的非线性预测控制

对多约束的非线性系统建立T—S模糊模型，采用局部线性化方法在每个采样点对非线性系统进行线性化，从而得到系统的线性化模型。针对传统的优化方法无法直接处理带有一定模糊不确定性的优化问题，该文在广义预测控制滚动优化的机制下把具有模糊边界约束的有限预测时域的优化问题，转化为等价的确定性规划问题，通过模糊规划方法来求解多约束的目标函数，从而用满意优化取代传统的二次型性能指标来求解模糊约束条件的预测控制。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于LMI 的T- S模糊系统的H∞控制

研究了T－S模糊系统基于状态反馈的H∞控制问题，首先给出了使得T－S模糊系统二次可稳的一个新的充分条件，然后给出了相应的H∞控制存在的一个新的充分条件，其条件用一个负定矩阵的形式给出，不但简洁而且包含了子系统之间的相互作用，最后应用线性矩阵不等式（LMI）给出了相应的镇定控制和H∞控制器的设计方法。     

一种粗糙模糊控制器的设计与仿真

研究了应用粗糙集理论上、下近似定义对模糊控制规则进行拓展设计粗糙模糊控制器的方法,完成了水箱水位粗糙模糊控制器的设计,并分别进行了模糊控制和粗糙模糊控制仿真研究,研究结果表明该粗糙模糊控制能有效改善模糊控制的性能。     

插值算法在模糊控制中的应用与仿真研究

该文针对目前某些模糊控制系统在控制过程中精度比较低的问题，将模糊控制系统离线得到的模糊控制表与双线性插值算法结合起来，提出一种新的基于在线插值的模糊控制系统的设计方法，用此方法使模糊控制器输入、输出值保持连续变化，以此来克服控制器因输入输出量化所造成的调节死区与可能出现的稳态等缺点，从而来达到提高模糊控制系统控制精度的目的。在某舰船控制系统的仿真例子说明了此方法的有效性。     

模糊自适应Smith预估器在温室控制中的应用研究

该文以蒸汽管道为对象,采用机理分析法对温室加温时的温度对象进行分析,得到室内温度模型和蒸汽管道模型。采用模糊控制技术,组成温室温度的模糊控制系统。针对温室系统大延时滞后的特点,采用自适应Sm ith预估器对温室模糊控制系统进行补偿,组成模糊自适应Sm ith预估控制系统。运用MATLAB软件的S imu link建立温室控制系统的仿真模型,并分别用常规模糊控制技术和模糊自适应Sm ith预估控制技术对温室加温进行仿真试验,仿真结果表明在温室加温的模糊控制系统中增加自适应Sm ith预估器后,系统具有更强的适应能力,系统的动态特性都有了较大的改善。     

高速公路入口匝道模糊控制器的设计

入口匝道控制是高速公路控制中的重要内容,但目前在高速公路中使用的入口匝道控制方法的效果均不理想.本文提出使用模糊控制方法进行入口匝道控制的思路,并根据入口匝道控制的原理和模糊控制系统的设计步骤对模糊控制器进行了设计.选用上、下游时间占有率、车速及排队长度等五个模糊量为输入量,根据实际情况分别采用三角形和梯形隶属度函数,建立了包含12条模糊控制规则的规则库,并使用MATLAB工具进行系统仿真.结果表明该控制器用在高速公路入口匝道控制中具有良好的效果.     

基于规则相容性的模糊控制规则GA生成方法

基于目前采用遗传算法模糊控制规则优化存在的没有考虑规则的相客性、得到的模糊控制规则难以理解的问题，介绍了以模糊贴近度为评价标准，定量评价模糊规则相客性的方法。在此基础上，提出了新的适应度函数，即遗传算法的适应度函数由控制性能指标和规则相客性指标两部分组成。利用遗传算法生成了模糊规则，同时保证规则之间的相客性。仿真结果表明，生成的模糊规则具有较好的相容性和控制性能。     

Fuzzy Reasoning as a Control Problem

Different from the dominant view of treating fuzzy reasoning as generalization of classical logical inference, in this paper fuzzy reasoning is treated as a control problem. A new fuzzy reasoning method is proposed that employs an explicit feedback mechanism to improve the robustness of fuzzy reasoning. The fuzzy rule base given a priori serves as a controlled object, and the fuzzy reasoning method serves as the corresponding controller. The fuzzy rule base and the fuzzy reasoning method constitute a control system that may be open loop or closed loop, depending on the underlying reasoning goals/constraints. The fuzzy rule base, the fuzzy reasoning method, and the corresponding reasoning goals/constraints define the three distinct ingredients of fuzzy reasoning. While various existing fuzzy reasoning methods are essentially a static mapping from the universe of single fuzzy premises to the universe of single fuzzy consequences, the new fuzzy reasoning method maps sequences of fuzzy premises to sequences of fuzzy consequences and is a function of the underlying reasoning goals/constraints. The Monte Carlo simulation shows that the new fuzzy reasoning method is much more robust than the optimal fuzzy reasoning method proposed in our previous work. The explicit feedback mechanism embedded in the fuzzy reasoning method does significantly improve the robustness of fuzzy reasoning, which is concerned with the effects of perturbations associated with given fuzzy rule bases and/or fuzzy premises on fuzzy consequences. The work presented in this paper sets a new starting point for various principles of feedback control and optimization to be applied in fuzzy reasoning or logical inference and to explore new forms of reasoning including robust reasoning and adaptive reasoning. It can be also expected that the new fuzzy reasoning method presented in this paper can be used for modeling and control of complex systems and for decision-making under complex environments.     

一种基于Rough Sets和模糊神经网络的规则获取的方法

该文提出了一种基于RoughSets思想获取初始规则,并通过模糊神经网络优化,最后再进行简化获取模糊规则,及模糊系统参数学习的方法。并通过实例进行了自动列车运行系统仿真。文中还基于上述实例,将这种基于模糊神经网络的学习与控制方法与标准的BP网络和基本的模糊系统方法进行了比较,并总结了这种方法的特点。结论表明,该文所提出的模糊规则生成和模糊系统学习方法是行之有效的。     

机械臂自调整因子模糊PD迭代学习控制研究

大部分模糊控制器不具有适应控制对象变化的能力,基于此设计一种自调整因子模糊控制器,并针对机械臂长时间重复操作导致运动精确度下降这一类问题,结合迭代学习控制方法,提出一种自调整因子模糊PD迭代学习控制方法;以双关节机械臂为研究对象,利用Fuzzy工具箱编写模糊控制规则,通过系统产生的误差以及误差的变化率作为模糊控制器的输入量调整模糊系统中的量化因子和比例因子,实现模糊规则的更新和对迭代学习控制中的PD参数的实时调整,系统的自适应性得到提高,并在Simulink中进行机械臂的运动控制实验,仿真结果表明,所提控制方法最终产生的误差可以精确到0.0001 rad,同时在进行第2次迭代时关节角度和角速度误差收敛基本趋于零,整体的控制效果较好。     

基于Carsim和Simulink仿真的车辆模糊巡航控制器

设计一种基于模糊控制思想的四输入变量的汽车巡航控制器,将巡航控制分为速度控制和距离控制2部分,介绍所用到的汽车纵向动力学模型、模糊控制器的设计思想及模糊规则设计。通过Carsim与Simulink的联合仿真验证算法的高效性及对车辆控制的准确性。     

线性模糊控制器设计的一种新方法

基于模糊语言控制规则描述的模糊控制，已成功地用于工业过程控制并具有广泛的应用前景。但常规的模糊控制器的设计其计算和编程非常麻烦，该文介绍线性模糊PID控制器设计的一种新方法。首先推导模糊线性PID控制器的数学等效式，用Mamdani方法进行模糊控制算法，在MATLAB Simulink和Floulib工具帮助下用Manxtani方法取一阶控制对象进行二维PI模糊控制仿真实验，并分别画出模糊PI阶跃响应及其与传统PI控制器阶跃响应之差的曲线和三维区间图，理论分析与实验结果表明：采用Mamdani方法进行线性模糊PID设计与传统的方法相比，在应用上简便、清晰、具有一定的实用价值。