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模糊Smith智能温度控制器的设计与仿真 总被引:9,自引:0,他引:9
结合模糊PID控制与模糊自适应Smith预估控制的优点,提出了模糊Smith智能控制方法。用模糊控制方法设计了改进型Smith预估器的滤波时间常数,并制定了其整定规则和参数的模糊自适应调整机构。仿真研究表明,模糊Smith智能控制能改善参数时变的纯滞后系统的控制性能,提高系统控制时的鲁棒性与自适应性。 相似文献
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一种非线性系统的模糊自适应控制 总被引:9,自引:0,他引:9
针对一类非线性系统提出一种模糊自适应控制方案,设计中用模糊逻辑系统逼近非线性函数,骨于滑模原理及Lyapunov函数方法给出了闭环系统的稳定性分析。 相似文献
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非线性大系统的分散自适应模糊控制* 总被引:4,自引:1,他引:3
本文针对非线性大系统,利用模糊系统的逼近能力,提出了一种分散自适应模糊控制器设计的系统方法。控制结构中采用分散模糊系统去自适应补偿过程不确定性,同时用模糊控制器的输出代替常规变结构控制律中的符号函数。利用李亚普诺夫理论,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领域内。 相似文献
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本文以实现变频器智能启动为控制目标,尝试如何把现场总线和模糊控制技术密切结合,为此建立了基于DeviceNet现场总线变频器自适应模糊控制系统。提出了一种参数自适应模糊控制器设计方法,并经MATLAB仿真验证了其有效性。该系统经实际应用获得了良好效果。 相似文献
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自适应模糊滑模控制及在轧机APC中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于模糊自适应控制方法设计了轧机厚控APC(Automatic Position Control)的滑模跟踪控制器,在系统动态函数未知的情况下,运用动态模糊逻辑系统DFLS(Dynamic Fuzzy Logic System)以及自适应机构构造变结构控制;应用李亚普诺夫方法设计滑模系数以及变结构控制律参数,使得闭环系统渐近稳定;不需要轧机APC的精确数学模型。仿真结果验证了控制系统的有效性以及抗干扰性能。 相似文献
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本文给出一种模糊人工神经网络控制器(FANNC)作控制机构,用参考模型输出作理想训练目标以及此为基础而建立的广义BP算法作出自适应机构的模型参考自适应模糊人工神经网络控制系统(MRAFANNCS)。真正为一类缺乏精确数学模型的大滞后大惯性对象提供实现自适应控制的有效方法,弥补了一般设计方法的不足,仿真验证了该方法的合理性。 相似文献
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一类非线性MIMO系统的间接自适应模糊鲁棒控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类模型未知的非线性MIMO系统,将自适应控制、H^∞控制与模糊逻辑逼近方法结合到一起,应用“主导输入”的概念,提出了一种间接自适应模糊鲁棒控制设计方法,该方法确保了闭环系统全局稳定,并获得了H^∞跟踪性能指标,使外部干扰,模糊逻辑逼近误差和输入对输出的交叉耦合对跟踪误差的影响可衰减到给定的水平。 相似文献
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应用单层神经网络设计多变量自适应模糊控制器 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种应用单层神经网络设计多变量自适应模糊控制器的方法。应用单层神经网络可以学习多变量模糊控制规则中的未知参数,还可由它来实现多变量模糊推理过程。该方法能解决多变量模糊控制中普遍存在的规则获取困难和难于实现实时自适应等问题。仿真试验表明,所设计的多变量模糊控制器不仅实时性好,而且可得到满意的控制效果。 相似文献
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电弧炉是具有三相强耦合、高度非线性和不确定性的复杂被控对象,并且目前对电弧炉的控制要求越来越严格,为此将反步控制与自适应模糊控制相结合,应用于电弧炉电极调节系统中.给出了反步自适应模糊控制系统的详细设计过程.用递推法设计反步控制量,用自适应模糊控制逼近反步控制量中的不确定项,设计出自适应模糊控制律.通过李亚普诺夫函数推导了模糊规则参数调整的自适应律.最后引入监督控制以减少模糊逼近误差.仿真结果表明:所提出的控制算法能有效地抑制弧长的扰动,具有较强的鲁棒性,从而使电弧炉电极调节系统拥有较好的动静态性能. 相似文献
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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. 相似文献
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Leitao Huang Yongming Li Shaocheng Tong 《International journal of systems science》2018,49(1):132-146
This paper investigates an adaptive fuzzy output feedback control design problem for switched nonlinear system in non-triangular structure form. The discussed system contains unknown nonlinear dynamics, unmeasured states and unknown time-varying delays under a batch of switching signals. Fuzzy logic systems are utilised to learn unknown nonlinear dynamics and construct a fuzzy switched nonlinear observer. By combining the property of fuzzy basis function with Lyapunov–Krasovskii functional and the command filter, a novel observer-based fuzzy adaptive backstepping schematic design algorithm is presented. Furthermore, the stability of the closed-loop control system is proved via Lyapunov stability theory and average dwell time method. The simulation results are presented to verify the validity of the proposed control scheme. 相似文献
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间接自适应模糊控制器的设计与分析 总被引:18,自引:1,他引:18
针对一类不确定非线性系统,基于王立新1994年提出的监督控制方案并利用Ⅱ型模
糊系统的逼近能力,提出了一种间接自适应模糊控制器设计的新方案.该方案通过引入最优逼
近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响,从而在稳定性分析中取消了要求逼近误差平
方可积或逼近误差上确界已知的条件.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.仿真结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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针对非线性离散时间系统的控制问题,提出了一种基于近似模型的多层模糊CMAC
自适应控制方法.采用多层模糊CMAC对非线性函数进行逼近,并提出了一种新的神经网络学
习算法来保证权值的有界性.由于无需满足PE条件,所以文中提出的方法对于离散时间系统
的神经网络控制问题具有实际价值. 相似文献
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A Nonlinear Robust Control Using a Fuzzy Reasoning and Its Application to a Robot Manipulator 总被引:1,自引:0,他引:1
Keigo Watanabe Kiyotaka Izumi Takaaki Otsubo 《Journal of Intelligent and Robotic Systems》1997,20(2-4):275-294
A simplified adaptive nonlinear robust controller (SANROC) has beenstudied in the literature. However, this is based on using the so-calledmatching condition. The present controller is not based on using such acondition. The estimate of an upper bound for uncertainties is usuallyincreased by using the adaptive mechanism, e.g., by consisting of amonotonically increased function. In this paper, instead of using such ananalytically adaptive mechanism, a fuzzy reasoning technique is alsoincorporated with the adaptive mechanism of SANROC. The proposed method isapplied to a pantagraph type robot manipulator. The effectiveness of thepresent method is illustrated by some experiments. 相似文献
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Adaptive fuzzy control for pure-feedback stochastic nonlinear systems with unknown dead zone outputs
Hang Su 《International journal of systems science》2013,44(14):2981-2995
This paper focuses on an adaptive fuzzy tracking control problem for a class of pure-feedback stochastic nonlinear systems with unknown dead zone outputs. To overcome the design difficulty arising from the nonlinearity in the output mechanism, the new properties of Nussbaum function are employed and an auxiliary virtual controller is constructed. The proposed adaptive fuzzy control method guarantees that all the signals in the closed-loop system are bounded in probability and the tracking error converges to a small neighbourhood of the origin in the sense of mean quartic value. Simulation results further demonstrate the effectiveness of the presented control algorithm. 相似文献