一类不确定混沌系统的模糊滑模控制与同步

针对一类具有不确定项的二阶连续时间混沌系统的定值跟踪控制和自混沌同步及异结构混沌同步问题,提出了一种模糊滑模变结构控制方法,设计了模糊滑模变结构控制器,并从理论上证明了控制系统的稳定性.在该控制器的作用下,可以实现两个相同或不同结构的混沌系统的控制与同步,且不受不确定性的影响,具有很强的鲁棒性.定值跟踪和同步控制的仿真结果表明,该控制器是有效的.     

基于不确定T-S模型的模糊滑模自适应控制

提出一种不确定T-S模型的模糊滑模自适应控制方法。通过变换将该模型转换成3个组成部分：线性标称系统,已知非线性部分和未知不确定部分。针对它们设计3个控制器,其作用分别为：强迫系统沿着滑模面运动,消除已知扰动对线性标称系统的影响,克服不确定扰动(采用模糊滑模自适应控制,无需知道不确定的界限)。该方法无需求正定矩阵就能保证系统全局稳定。     

基于输入输出模型的模糊神经网络滑模控制

1　引言在实际系统中,一般难以取到系统的状态.因此,如何仅利用输入输出模型来控制系统一直是控制理论工作者关注的话题.Narendra等人[1]通过加入两个‘状态’滤波器设计了一种基于输入输出的模型参考自适应控制方案,提出了一个很好的思想.在其后的数十年中,基于输入输出?..     

不确定混沌系统的自适应滑模变结构同步

针对一类不确定混沌系统,运用自适应滑模变结构控制方法,设计了相应的控制器和自适应律,实现了混沌系统的主从同步控制.通过构造Lyapunov函数在理论上证明了该同步方法的有效性,并且在不确定项上界未知的情况下,对系统未建模部分和噪声干扰具有很强的鲁棒性.最后以Duffing-Holmes系统为例,进行了混沌同步仿真,仿真结果表明该方法的有效性.     

不确定多输入非线性系统自适应模糊滑模控制器设计

针对一类不确定多输入非线性系统提出一种新的自适应模糊滑模控制器,该控制器在存在模型逻辑系统逼近误差的情况下使闭环系统跟踪误差小于预先给定常数,消除滑模控制中的抖振,缓解因系统维数增高所致的模糊规则爆炸现象,最后用仿算例验证了所提出方法的有效性。     

不确定混沌系统的模糊自适应控制

根据动态系统的输入输出数据，研究不确定混沌系统的建模及控制问题。利用高斯模糊隶属函数和最小二乘法，提出一种新的不确定混沌系统的智能模糊建模及其自适应控制策略。理论分析和仿真结果表明，采用所提出的控制方法建模拟合精度高，控制响应速度快，且具有良好的鲁棒性。     

非匹配不确定混沌系统的RBF神经滑模同步

对于非匹配不确定混沌系统,提出一种RBF神经滑模同步方法.设计滑模切换面,并将其作为神经网络的唯一输入,网络的权值依滑模趋近条件在线确定,使得同步跟踪误差渐进到零点.该方法简化了常规神经网络控制结构的复杂性,削弱了滑模控制的抖振程度,并且同步时间较短,对参数不确定性及外干扰具有较好的鲁棒性.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

基于模糊神经网络的滑模控制

研究了一类不确定性非线性系统的滑模变结构控制,提出了一种基于模糊神经网络（Ｆｕｚｚｙ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）的滑模变结构设计方法,设计了控制器的结构,利用动态反向传播算法实现滑模控制,这种方法与一般变结构控制相比不但具有强的鲁棒性而且还能有效地消除抖动现象,同时在设计中不需要知识系统中不确定性和扰动的上界,另外还运用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数从理论上分析上了系统的稳定性。仿真结果说明了本文所提     

不确定Willis脑动脉瘤系统的自适应模糊滑模控制

研究了具有不确定项的非线性Willis环上脑动脉瘤系统的混沌控制和同步问题,提出了一种自适应模糊滑模变结构控制方法,设计了模糊滑模变结构控制器及自适应控制律,并从理论上证明了控制系统的稳定性。在该控制器的作用下,受控Willis脑动脉瘤系统能够达到任意目标轨道,且不受不确定性的影响,具有很强的鲁棒性。定值跟踪和同步控制的仿真结果表明了控制器的有效性。     

一种模糊滑模变结构控制方案及其在混沌系统控制中的应用

采用模糊动态模型逼近非线性系统，将非线性 系统模糊化为局部线性模型．用Lyapunov稳定性理论设计出确保模糊动态模型全局渐近稳 定的变结构控制器．应用到两类混沌系统的稳定控制中，验证了方案的有效性．模糊控制器 简单，规则少．     

混沌范德玻—杜芬系统的T—S模糊控制

针对混沌ADVP（范德玻—杜芬）系统,进行了T-S模糊建模和模糊控制器设计,实现了系统的稳定。在用T-S模糊模型精确重构系统结构的基础上,利用反馈同步思想和极点配置方法,基于并行分布补偿（PDC）技术,进行了控制器设计。整个设计过程只需在模糊模型基础上作极点配置,简化了计算,得到了简单且易实现的控制器。仿真表明,受控系统能够快速达到收敛,验证了方法的有效性。     

分数阶永磁同步电机混沌系统模糊跟踪控制

针对不确定分数阶永磁同步电机混沌系统信号跟踪控制问题,提出自适应模糊控制策略．首先,采用模糊逻辑系统来逼近系统中复杂分数阶函数．然后,基于分数阶李亚普诺夫稳定性理论构造模糊控制器以及分数阶参数自适应律,并在保证所有变量有界的情况下实现系统对已知信号的有效跟踪．最后,通过数值仿真结果验证该方法的有效性．     

参数未知的统一混沌系统的同步

针对统一混沌系统,研究驱动系统参数未知,响应系统参数可以调整的自适应同步问题。基于Lyapunov稳定性理论,结合驱动法,提出采用多控制器和单一控制器两种方案实现自适应统一系统的新方法,给出控制律以及参数自适应律的解析表达式。数值仿真结果验证这两种方法的有效性与可行性。     

分数阶Rossler混沌系统的模糊同步控制

采用分数阶T-S模糊模型对分数阶Rossler混沌系统建模．使用并行分布式补偿方法设计模糊状态反馈控制器,使得闭环系统极点位于稳定区域内,从而保证闭环系统满足渐近稳定性条件．利用所设计的模糊状态反馈同步控制器实现了两个具有不同初始条件的分数阶Rossler混沌系统的同步．数值仿真结果表明该方案的有效性．     

基于T-S模型的Chua混沌系统模糊变结构控制

针对Chua混沌系统这一复杂的非线性系统给出一种基于T-S模型的模糊变结构控制律设计。首先采用T-S模糊动态模型描述非线性系统,得到混沌系统的全局模糊模型;然后采用Lyapunov稳定性理论设计出确保模糊动态模型全局渐近稳定的变结构控制器,将模糊控制与成熟的线性变结构控制相结合,来解决非线性系统控制问题。仿真验证了方案的有效性。模糊控制器简单,规则少。     

基于D-FNN的混沌铁磁谐振系统非线性补偿控制方法

针对电网混沌铁磁谐振系统产生的混沌现象,提出基于动态模糊神经网络的混沌铁磁谐振系统非线性补偿控制方法。该方法采用动态模糊神经网络来逼近系统的非线性部分,消除了过电压的混沌现象,将系统稳定到目标位置,实现了对系统的非线性补偿控制。Matlab仿真结果表明,基于动态模糊神经网络的非线性补偿控制方法控制结果正确,响应快速。     

基于模糊自适应PID的温度控制系统的设计

针对锅炉温度系统,研究设计了一种自适应模糊PID控制器。其突出优点是应用模糊控制适应系统的不确定性,能够提高对象模型不确定时PID参数的自适应能力。很大程度上改善了系统的控制品质,提高了系统的鲁棒性。实际运行结果证明了该方法的有效性。     

多变量系统模糊解耦自适应控制

对象模型难以确定的系统，采用经典控制方法难以实现解耦控制，作者应用模糊控制理论，研究了一种无需对象模型的模糊解耦自适应控制方法。本文介绍了这一方法，导出实现模糊解耦自适应控制的充要条件，并给出了仿真结果。     

基于Matlab的模糊预估控制系统的仿真

模糊预估模型在Matlab的环境下,应用模糊工具箱及Simulink对一纯滞后过程的模糊预估控制系统进行了仿真.并将其仿真结果与未用模糊预估器的仿真结果进行了比较,表明了基于模糊理论的模糊预估器对提高纯滞后系统的控制品质具有一定作用.     

基于模糊PlD的汽油发动机调速系统的研究设计

针对工业生产中,汽油发动机运动过程复杂,常规PlD难以控制的问题,提出一种自适应模糊PlD控制算法,对汽油机的输出转速进行参数自整定。首先介绍汽油机调速系统的组成,然后建立了汽油机以及执行器的数学模型,然后分析了模糊PlD控制原理,建立模糊控制规则表和模糊PlD控制系统仿真模型,并利用所设计的模糊PlD控制系统对汽油发动机进行调速仿真。仿真结果表明,所设计的模糊PlD控制方案能够有效改善汽油发动机转速的动态和稳态性能。