一类MIMO系统的自适应模糊观测器设计

针对一类MIMO非线性状态不可测系统,提出一种基于观测器的自适应模糊控制方法。该方法应用＂主导输入＂的概念,同时考虑了函数逼近误差和系统外扰的存在,假设了该系统逼近误差和系统外扰有界但界未知的情况;并探讨了自适应模糊控制器的参数自适应律由跟踪误差和逼近误差共同进行调节。基于李亚普诺夫函数证明了闭环系统的所有信号是有界的,并且跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一类非线性系统的混合自适应模糊辨识与控制

采用非线性模糊系统(即第二类模糊逻辑系统)来实现一类非线性系统的模糊辨识和控制,结合模型辨识过程中的模型误差和模型控制过程中的跟踪误差,提出了一个混合自适应律,运用BP算法对该自适应律进行了在线调整,使辨识参数和控制参数同时达到最优;利用Lyapunov方法证明了该控制算法的稳定性,改善了跟踪速度等性能.     

基于模糊干扰观测器的抗饱和自适应反步控制

针对一类输入受限的非匹配不确定非线性系统,提出了一种抗饱和自适应反步控制方法.利用模糊干扰观测器在线逼近系统的未知非匹配不确定及干扰,采用反步控制方法设计自适应控制器.控制系统设计中引入限幅滤波器,有效降低了控制输入饱和对系统稳定性的影响,并且控制器设计无需对虚拟控制律进行重复求导.利用李亚普诺夫稳定性定理,证明了闭环系统渐近稳定.仿真结果表明了该方法的有效性.     

非线性系统的直接自适应模糊Backstepping控制

研究了一类单输入单输出非线性系统的自适应跟踪问题,提出了一种直接自适应模糊Backstepping控制策略,与传统的Backstepping自适应控制方法相比,控制器的设计更为简单。通过理论分析,证明闭环系统是半全局一致终结有界的;跟踪误差收敛到一个小的残差集内.仿真结果表明了该方法的有效性。     

一类非线性系统基于滑模原理的模糊自适应控制

针对一灰非线怀系统，设计出了一各自适应控制方案，用模糊逻辑逼近非线性函数，滑模原理及李雅普诺夫函数设计出自适应控制器。然后，用模糊推理进行修正，以克服一般滑模控制具有的抖动现象，保证闭环系统的稳定性和跟踪误差收敛于零的某邻域内。     

基于观测器的单输入单输出非线性系统的模糊自适应输出反馈控制

在假设系统状态不可测的条件下针对一类单输入单输出非线性系统提出了直接模糊自适应滑模控制方案。其主要特点是(i)不需要假设非线性系统的用于反馈的所有状态都是可测的，而是引入观测器来估计它们。(ii)保证了闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性。     

基于观测器设计的随机非线性时滞系统模糊自适应动态面控制

针对一类状态不可测的非线性随机时滞系统,提出了一种模糊自适应输出反馈控制策略。首先设计了非线性观测器使其对系统的状态进行估计,设计模糊状态观测器估计不可测状态。利用所设计的观测器,动态面控制技术以及自适应backstepping控制方法,设计了一种自适应输出反馈控制器。并且证明了闭环随机系统在概率意义下半全局一致最终有界稳定。此外,选择合适的参数还能使观测误差和系统输出任意的小。仿真实例验证了提出方案的有效性。     

基于观测器的永磁同步电机模糊自适应混沌控制

针对混沌现象能够影响永磁同步电动机驱动系统稳定性的问题,本文根据模糊自适应控制和反步设计法的原理,研究了具有不确定参数的永磁同步电动机混沌系统位置跟踪控制,设计了一种新型的降维观测器来估计系统的转子角速度,并利用模糊逻辑系统对永磁同步电动机混沌系统中的非线性函数进行逼近,同时采用反步设计方法,构造了模糊自适应控制器,并在Matlab环境下进行仿真。仿真结果表明,该控制方法能够避免永磁同步电动机出现混沌现象,确保系统可以快速跟踪期望的信号,并对永磁同步电动机混沌系统进行有效控制,该控制策略能够克服永磁同步电动机参数不确定性的影响,实现了对永磁同步电动机的位置跟踪控制。该研究具有实际应用价值。     

一种非线性模糊自适应控制方法

利用模糊逻辑,提出了一种非线性模糊自适应控制方法,其特点是利用非线性系统的估计模型已知,存在模糊逻辑系统来描述误差模型及控制作用的条件来设计控制方案及自适应调节律,在模糊逻辑系统中参数都是任意可调的,并证明了在一定条件下,该控制器能跟踪所给定的有界信号。     

基于自适应模糊逻辑系统的一类非线性系统跟踪控制设计

针对一类未知的非线性系统,基于模糊逼近原理,进行了基于自适应模糊逻辑系统的跟踪控制器的设计,实现了该非线性系统对给定信号的跟踪.首先,通过对该非线性系统中未知函数的输入输出进行采样,根据采样数据信息设计出具有参数自适应功能的Mamdani型模糊逻辑系统.然后将设计好的自适应模糊逻辑系统引入到某些模糊控制器中,得到了模糊...     

基于高增益观测器的SISO非线性系统模糊自适应输出反馈控制

针对一类状态不可测的SISO非线性不确定系统,提出一种新的模糊自适应Backstepping输出反馈控制,利用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,设计模糊自适应高增益观测器对系统未知状态进行观测,利用模糊自适应Backstepping控制方法设计模糊自适应输出反馈控制器。通过理论分析证明了闭环系统是半全局一致最终有界的;观测误差和跟踪误差都分别收敛到零的一个小邻域内。     

一类多变量非线性系统的自适应模糊控制

基于状态观测器,结合自适应模糊系统、H^∞控制和滑模控制,针对一类不确定非线性多变量系统,提出了一种稳定的自适应模糊控制算法。这种控制方法不需要系统状态可测的条件,而且具有良好的控制性能。     

一类不确定非线性系统的模糊自适应容错控制

针对一类不确定非线性系统提出了间接模糊自适应容错控制器的设计方法。利用模糊逻辑系统来逼近未知函数包括故障项,用滑模控制补偿模糊逼近误差,通过改变控制器结构来补偿执行器故障所带来的影响,同时基于Lyapunov方法进行了稳定性分析。通过仿真验证该方法的有效性。     

一类多变量不确定非线性系统的自适应模糊监督控制

针对一类不确定非线性多变量系统,应用带有监督控制功能的间接型自适应模糊控制方法,在不要求被控系统增益矩阵可逆的条件下设计了自适应控制器.这种自适应控制器不仅能够保证闭环系统的所有信号有界,而且使跟踪误差收敛到原点的一个小领域内.仿真结果表明了该方法的有效性.     

非线性系统模糊神经网络直接自适应控制

提出一种基于模糊神经网络的自适应控制方法。由模糊神经网络构成非线性预测器，利用使预测输出等于参考输出，生成实时控制信号。对自适应算法进行了理论分析，结合实例进行了仿真。     

基于K滤波的自适应模糊Backstepping容错控制

针对一类不满足匹配条件的状态不可测非线性不确定故障系统,研究了一种自适应模糊输出反馈容错控制器的设计方法。设计中,利用模糊逻辑系统在线逼近系统的故障函数,使用K滤波技术,并结合Backstepping和模设计原理,建立了一种新的自适应模糊输出反馈容错控制方法。证明了所提出的自适应模糊容错控制方法能够保证闭环系统所有信号是半全局一致有界的,且跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内。仿真结果验证了该方法的有效性。