基于自适应模糊状态观测器的非线性系统鲁棒故障检测

针对仿射非线性系统,采用自适应模糊系统进行非线性补偿,提出了一种基于自适应模糊状态观测器的鲁棒故障检测方法.为确保观测器对嗓声干扰和系统参数不确定误差的鲁棒性,给出了闭环系统在有界嗓声干扰和系统参数不确定误差下的稳定性定理,并进行了详尽的证明.仿真结果表明该方法的有效性及对嗓声干扰和系统参数不确定误差的鲁棒性.     

一种子群体个数动态变化的多目标优化协同进化算法

给出一种新型的在多目标优化条件下的进化算法群体停滞判别准则，并基于该准则提出一种合作型多目标优化协同进化算法．该算法在运行过程中自适应地决定子群体的新增和灭绝．使得子群体个数依据需要动态变化，减小了对计算资源的消耗，并解决了对复杂多目标优化问题难以事先进行分解的问题．对所提算法的计算复杂度进行了理论分析，并把它与已有的多目标进化算法进行了比较，结果表明所提算法具有较高的搜索性能．     

一种多目标优化合作型协同进化算法

基于合作型协同进化模型,提出了一种新型的多目标优化进化算法.该算法使用精英保留的思想以加快收敛速度,并采用一种新型的子群体间合作方式,提高了候选解的多样性,且避免了在一般多目标优化进化算法中难以处理的适应值分配或非支配排序过程,从而大大减小了计算资源的消耗.使用图形法和三种定量的测度将所提算法与一种经典的多目标优化进化算法NSGA-Ⅱ在一组标准测试函数上进行了比较,结果表明算法具有更高的搜索效率.     

基于动态神经网络的非线性内模控制

针对一类不确定仿射非线性系统，提出一种基于动态神经网络的非线性内模控制方法。利用该网络模型存在相对阶时可以解析求得逆模型的特点，避免了普通神经网络内模控制方案中求逆的困难。并在有建模误差的情况下，通过将非线性对象输入输出线性化，分析了闭环系统的鲁棒稳定性和稳态性能。仿真试验表明该方法是可行和有效的。     

一类基于数据的解释性模糊建模方法的研究

An approach to identify interpretable fuzzy models from data is proposed. Interpretability, which is one of the most important features of fuzzy models, is analyzed first. The number of fuzzy rules is determined by fuzzy cluster validity indices. A modified fuzzy clustering algorithm,combined with the least square method, is used to identify the initial fuzzy model. An orthogonal least square algorithm and a method of merging similar fuzzy sets are then used to remove the redundancy of the fuzzy model and improve its interpretability. Next, in order to attain high accuracy, while preserving interpretability, a constrained Levenberg-Marquardt method is utilized to optimize the precision of the fuzzy model. Finally, the proposed approach is applied to a PH neutralization process, and the results show its validity.     

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．     

不确定离散时间切换系统H∞鲁棒性分析

针对一类具有参数不确定性的离散时间切换系统，在任意切换的情况下研究了这类系统的鲁棒稳定问题和干扰抑制问题．首先利用公共二次Lyapunov函数法得到切换系统鲁棒稳定且具有H∞扰动衰减度的充分条件，并指出这些条件可通过线性矩阵不等式描述；然后基于分段二次Lyapunov函数给出了分析切换系统日。鲁棒性的另一种方法；最后通过举例说明了所提出两种方法的有效性．     

切换状态反馈控制系统的稳定性分析

研究了一类切换控制系统的稳定性分析问题，切换控制器由多个线性状态反馈控制器组成。运用Lyapunov方法得出了稳定性的时域判据，通过求解一个线性矩阵不等式的方法分析切换控制系统的稳定性，利用KYP引理得到了等价的频域判据；并且研究了一类含有参数不确定性的切换控制系统的鲁棒稳定性分析问题，给出了稳定性时域判据和频域判据。稳定性分析的主要结果是基于公共二次Lyapunov函数的，适用于切换系统任意切换的情形，该方法在工程实例中的应用表明了其有效性。     

离散时延切换系统的鲁棒控制

针对一类子系统为离散时延系统并且参数具有不确定性的切换系统，研究了鲁棒控制以及H∞扰动抑制问题。通过为每个子系统施加状态反馈并基于多李雅普诺夫函数法，分别给出了保证闭环系统渐近稳定的鲁棒控制器以及具有H∞扰动抑制性能控制器的设计方法。控制器参数可通过一组矩阵不等式获得，使用将待解不等式转化为双线性矩阵不等式并采用巡回迭代算法对其求解。通过仿真例子说明了设计方法的有效性。     

双电机驱动伺服系统神经网络控制器的设计

针对存在未知齿隙和摩擦等非线性的双电机驱动伺服系统的控制问题，给出了双电机驱动伺服系统的模型，设计了基于三角级数多项式扩展的函数链神经网络（FLNN）在线辨识未知的齿隙和摩擦非线性，利用Backstepping方法设计了神经网络控制器，得到了同时使系统跟踪误差、驱动子系统间同步误差及网络权值的一致有界权值调整策略。仿真表明，所提出的控制策略是有效的。