基于解析结构的模糊控制器的稳定性和一致逼近性分析

基于模糊控制的解析结构理论,设计了输入变量采用三角形、全交迭,等差间距分布的隶属函数,输出变量采用对称、均匀分布的单点隶属函数和线性控制规则的二维模糊控制器,推导了模糊控制器的解析表达式。利用Lyapunov第二法论证了该模糊控制系统在平衡点处的局部稳定性,并证明了模糊控制器的一致逼近性。     

MATLAB/NCD优化模糊控制的仿真研究

该文采用MATLAB软件中的动态仿真工具SIMULINK和模糊控制工具箱建立典型二阶被控对象的二维模糊控制系统仿真模型，其控制规则用解析式表达。在人工调试得到量化因子和比例因子的初始值后，采用MATLAB软件中的非线性控制设计(Nonlinear Control Design，NCD)模块集对该模糊控制系统的量化因子和比例因子进行优化，仿真优化后得到了模糊控制系统的量化因子和比例因子的最优参数。再通过调节因子调节控制规则，超调最小时的调节因子的值即为最佳值。从而得到了整个二维模糊控制系统的四个最优参数。该文提出的模糊控制系统优化方法易于为工程技术人员掌握，具有重要的理论和实用价值。     

模糊控制系统的稳定性分析和设计方法研究

本文介绍了模糊控制系统的基本结构，甚于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模糊模型进行了模糊控制系统的稳定性分析，给出了模糊控制系统的稳定比设计步骤，说明了利用模糊控制理论和现代控制理论的结合进行模糊控制系统设计的基本思想。     

模糊控制系统的闭环模型及稳定性分析

本文在分析模糊控制系统推理机制的基础上,给出了模糊控制系统的闭环分析模型,并利 用其模糊关系矩阵,在模糊集合理论基础上,提出了模糊闭环控制系统稳定的充分和必要条 件.     

模糊神经元非模型算法在发酵温控中的应用

设计了解析模糊控制器,并在此基础上引入了单神经元;根据智能积分的思想,研究了模糊神经元非模型控制算法.解析模糊控制和模糊神经元非模型控制算法在发酵实验室微型发酵罐温度控制中进行了应用,实验结果表明,该算法可解决单纯的模糊控制因缺少积分作用而存在稳态误差的问题,其控制精度更高,稳态性能更好;同时,抗干扰性实验验证了控制系统的稳定性.     

模糊控制研究的现状与新发展

本文结合近年来模糊控制的最新研究成果,着重考察了模糊控制器的非线性特性及 自适应功能,特别讨论了模糊控制器的自适应功能的改善、模糊控制器的解析结构分析及模 糊控制系统的稳定性分析等问题,最后对于非线性自适应模糊控制新的研究方向进行了展望     

模糊控制系统的稳定性研究

模糊控制系统稳定性分析是模糊控制理论研究的焦点和关键问题,对模糊控制系统稳定性研究的发展历程及现状作了综述,并论述了稳定性研究中存在的问题及发展动向。     

基于解析结构的模糊PI圆盘配料控制器

针对圆盘配料过程时变、非线性的特性,设计一种基于解析结构的模糊PI控制器。将料流量偏差和偏差变化率作为输入,采用等差间距的隶属度函数和sum-product推理方法,根据模糊控制规则得到PI参数调整的解析表达式。利用该解析表达式,对圆盘配料控制系统进行仿真,仿真结果验证了该控制器的有效性和实用性。     

输入采用标准模糊分划的模糊控制系统设计

稳定性分析和系统化设计是模糊控制理论的两个重要研究课题 .根据输入采用标准模糊分划的模糊系统的有关性质 ,本文研究了利用平行分布补偿法 (PDC)和线性矩阵不等式法 (LMI)系统化设计T_S模糊控制系统的方法 ,提出并证明了一个判定闭环Takagi_Sugeno (T_S)模糊控制系统稳定性的充分条件 .通过对非线性质量块 -弹簧 -阻尼器模糊控制系统的设计与仿真 ,验证了这些方法的有效性 .     

一种机械手的计算机模糊控制系统

针对机械手关节的非线性影响，应用模糊逻辑理论，设计了一种机械手位置模糊控制系统，给出了模糊控制器的设计方法和计算机模糊控制软硬件实现方案。进行了单关节的实验研究，实验结果表明，这种控制系统具有良好的控制性能。     

自适应模糊控制理论的研究综述

针对近10年来自适应模糊控制的主要研究成果,从模糊系统、模糊控制、稳定性、模糊逼近和神经网络等方面较详细地概括与分析了自适应模糊控制理论的研究与进展,特别是在Lyapunov稳定性理论下,基于模糊模型的自适应模糊控制与鲁棒控制、滑模控制等传统方法的结合与互补为非线性系统建模与控制提供了强有力的工具.最后对自适应模糊控制新的研究方向进行了展望,模糊建模与自适应控制的研究具有重要的理论和实际意义.     

模糊控制理论的发展应用与展望

介绍了模糊控制理论的发展概况及在许多领域应用进化过程。在此基础上,论述了模糊控制理论应用的一般特点。指出了模糊控制理论应用中需要解决的问题,单纯模糊控制在某些情况下,难以适应不同的运行状态,影响了控制效果。实际应用中需要将模糊控制或模糊推理思想与其他成熟的控制理论与方法结合起来应用,以达到更理想的控制效果。展望了模糊控制理论的发展方向。由于模糊控制技术是当今比较先进的控制技术,因此,它有着广阔的应用前景。     

基于RBF网络的参数自学习模糊控制的研究

模糊控制以其自适应性、鲁棒性和易于实现等优点得到广泛应用。然而模糊控制规则的获得通常由专家经验给出,这就存在诸如控制规则不够客观、专家经验难以获得等问题。在模糊控制系统中,模糊规则库的构建是至关重要的,因此研究模糊规则的自动生成有着重要的理论和应用价值。本文首先以模糊控制理论和RBF神经网络理论为基础,提出了一种能够有效表达模糊系统可解释性的RBF网络结构;然后详细讨论在此网络结构下提取模糊规则的学习算法;最后依据上述方法进行仿真实验,实验结果表明,这种根据测量数据自动提取模糊规则的方法是有效的。     

模糊控制原理在城市交叉口智能控制中的应用

由于模糊数学理论可以比目前常规数学方法更好地描述交叉口交通流的随机性和不确定性,本文结合模糊控制技术及一般信号交叉口交通控制方法,提出了一种基于知识的模糊交通控制方法,设计了模糊控制器,并对该控制器进行了仿真研究,给出了控制方法的结构、模糊控制规则以及仿真计算对比结果.结果表明:计算过程简单,控制效果优于定时控制方法,并且在交通量较大时,还优于感应控制方法.它可以有效改善交叉路口的通行能力,为优化城市交通控制提供了一种参考方法.     

面向普适计算的区间值模糊访问控制(英文)

访问控制是普适计算安全的一项关键技术。然而,由于普适计算的分布式、模糊和动态特征,传统的访问控制理论和方法不完全适合普适计算环境下的安全需求。提出普适计算环境下基于区间值模糊集合理论的访问控制新图式,来有效刻画普适计算环境下访问控制的模糊性和不确定性,建立模糊受控系统安全新概念,对模糊受控系统的安全特性进行分析,为普适计算建立模糊访问控制的理论和方法基础。应用实例分析表明,提出的面向普适计算的模糊访问控制是有效的。     

时滞网络控制系统的模糊控制及稳定性分析

针对网络控制系统(Networked Control Systems,NCSs)中存在的时延问题,给出一种新的网络控制系统的建模方法--离散模糊T-S模型,利用此模型去逼近非线性网络控制系统,并在此模型的基础上应用平行分布补偿原理(Parallel Distributed Compensation,PDC)设计控制器....     

关于模糊辨识的理论与应用实际问题

本文从模糊控制的需要出发，从模糊系统结构和参数辨识二方面，介绍了目前常用的几种方法以及它们的优缺点，在此基础上，系统地综述了人模糊辨识领域中所存在的理论与实际问题，并探讨今后的研究趋向。     

Stable Adaptive Fuzzy Control with TSK Fuzzy Friction Estimation for Linear Drive Systems

This paper considers the control of a linear drive system with friction and disturbance compensation. A stable adaptive controller integrated with fuzzy model-based friction estimation and switching-based disturbance compensation is proposed via Lyapunov stability theory. A TSK fuzzy model with local linear friction models is suggested for real-time estimation of its consequent local parameters. The parameters update law is derived based on linear parameterization. In order to compensate for the effects resulting from estimation error and disturbance, a robust switching law is incorporated in the overall stable adaptive control system. Extensive computer simulation results show that the proposed stable adaptive fuzzy control system has very good performances, and is potential for precision positioning and trajectory tracking control of linear drive systems.     

多变量模糊控制的现状与发展（Ⅰ）：关于分层,自学习,自适应等问题

回顾了多变量模糊控制近年来的发展过程，着重介绍近年来出现的一些新研究方向，并对当前该研究领域的热点课题：模糊模型的辨识、多变量模糊自校正控制、模糊解耦、模糊分层控制、模糊神经网络的研究现状以及它们的发展趋势作了进一步讨论。