自适应模糊滑模控制器的设计与分析

研究一类非线性系统的自适应模糊控制问题,根据滑模控制原理并利用I型模糊系统的逼近能力,提出了一种自适应模糊滑模控制器的设计方案.通过理论分析,证明了闭环模糊控制系统的全局稳定的,跟踪误差可收敛到零的一个领域内.     

一类非线性系统的间接自适应模糊控制器的研究

研究一类不确定非线性系统的间适应模糊控制问题。基于Wang提出的监督控制方案，利用Ⅰ型模糊系统的逼近能力，提出一种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的上确界已知的条件，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。     

具有模糊监督控制器的积分变结构间接自适应控制

针对一类不确定非线性系统, 基于变结构控制原理, 并利用具有非线性可调参数的模糊系统去逼近过程未知函数, 提出一种具有模糊监督控制器的积分变结构间接自适应控制方案. 该方案通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界. 进一步, 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. 理论分析证明了跟踪误差收敛到零. 仿真结果表明了该方法的有效性.     

分散自适应模糊滑模控制器的设计与分析

研究了一类具有函数控制增益的耦合大系统的分散自适应模糊控制问题 ,提出了能够利用专家的语言信息和数字信息的分散自适应模糊滑模控制器的设计方案 .通过理论分析 ,证明了分散自适应模糊控制系统是全局稳定的 ,跟踪误差可收敛到零的一个邻域内     

一类非线性系统的间接自适应模糊滑模控制

基于启发式知识的模糊控制是一种解决非线性系统控制问题的有效方法。然而其设计缺乏系统性,并且系统的稳定性和鲁棒性难以保证。本文利用滑模控制的概念和Lyapunov综合方法提出一种针对一类非线性系统的间接自适应模糊滑模控制（IAFSMC）方法。仿真研究表明即使在缺少系统先验知识和不确定性干扰的情况下,系统性能也十分理想。     

分散自适应模糊滑模型控制器的设计与分析

研究了一类具有函数控制增益的耦合大系统的分散自适应模糊控制问题,提出了能够利用专家的语言信息和数字信息的分散自适应模糊滑模控制器的设计方案,通过理论分析,证明了分散自适应模糊控制系统是全局稳定的,跟踪误差可收敛到零的一个领域内。     

一类非线性系统的自适应模糊滑模控制

对一类具有不确定性的非线性系统,根据滑模控制原理并利用模糊系统的逼近能力,提出了一种自适应模糊滑模控制系统的设计方法.控制结构中采用模糊系统自适应朴偿过程的不确定性.利用李雅普诺夫理论,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邻域内.     

一类MIMO非线性系统的直接自适应模糊滑模控制

针对一类具有下三角形函数控制增益矩阵的非线性系统, 基于滑模控制原理, 并利用Ⅱ型模糊系统的逼近能力, 提出了一种直接自适应模糊滑模控制器设计的新方案. 通过引入积分型李雅普诺夫函数及逼近误差自适应补偿项, 证明了闭环系统是全局稳定的, 跟踪误差收敛到零. 仿真结果表明了该方法的有效性.     

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。     

一类大系统的间接自适应分散模糊控制

针对一类未知非线性大系统,将模糊控制、模糊逻辑系统及滑模控制相结合,提出了一种间接自适应模糊控制策略,仿真结果证明了所提出的算法是有效的.     

基于一种修改的李亚普诺夫函数的自适应模糊滑模控制

针对一类不确定非线性系统,基于一种修改的李亚普诺夫函数并利用Ⅱ型模糊系统的逼近能力,提出了一种稳定自适应模糊控制器设计的新方案.该方案能够避免现有的一些自适应模糊/神经网络控制器设计中对控制增益一阶导数上界的要求.通过理论分析,证明了闭环模糊控制系统是全局稳定的,跟踪误差收敛到零.     

稳定的多级自适应控制器设计

本文设计了一种电液伺服系统的多级自适应控制器，用正实的概念，给出了控制器的设计程序。并用仿真方法对这种控制器进行了研究。     

FUZZY SLIDING MODE CONTROLLER DESIGN: INDIRECT ADAPTIVE APPROACH

In this paper, using the concept of sliding mode control SMC, a fuzzy sliding mode controller FSMC, which is synthesized by linguistic control rules, is proposed. Two sets of fuzzy rule bases are utilized to represent the controlled system. The membership functions of the THEN-part, which is used to construct a suitable equivalent control of SMC, are changed according to adaptive law. In particular, only one adaptive factor is characterized to adapt the membership functions instead of several ones in conventional adaptive approaches. Under this design scheme, we not only maintain the distribution of membership functions over state space but also reduce considerably computing time. The proposed indirect adaptive FSMC is synthesized through the following stages. First, we construct the fuzzy rule bases according to the common sense of SMC to describe the model of the controlled system, and define the fuzzy sets whose membership functions are equally distributed in state space. Then, the derived adaptive law is used to adjust the membership functions of the THEN-part to approximate an equivalent control without knowing the mathematical model of the controlled system. Third, a hitting control is developed to guarantee the stability of the control system. Finally, we smooth the hitting control via proposed heuristic control rules. We apply this FSMC to controlling a nonlinear inverted pendulum system to confirm the validity of the proposed approach.     

机器人多级自适应控制器的设计与数字仿真

本文提出了用多级自适应控制的方法实现机器人关节系统的自适应控制,并给出了两级自适应控制器的设计方法.最后以某机器人关节系统为对象对两级自适应控制器进行了仿真分析.     

非线性系统的鲁棒自适应模糊控制

针对反馈线性化后的不确定非线性对象,提出了一种鲁棒自适应控制方法.采用模糊模型逼近不确定项,用逐步后推技术构造出自适应律,在线调节模糊模型的参数,同时处理存在估计误差时的干扰抑制问题.该方法还用于感应电动机速度控制的仿真.用李亚普诺夫方法证明了整个系统的稳定性和鲁棒性.该方法适用于任意有界时变干扰,通过模糊模型还可以加入对干扰的经验知识.     

腿轮式机器人的自适应模糊控制

提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的腿轮式机器人轨迹跟踪控制方法．在利用常规P D控制器提取初始模糊规则的基础上,利用专家经验对初始规则进行补充,最后再利用误差的 反向传播算法对参数进行在线的自适应调整．仿真计算证明该方法具有良好的轨迹跟踪精度 和抗干扰能力．     

模糊控制的系统化设计和稳定性分析

给出了一种模糊控制系统的系统化设计方法,它采用一组局部T-S模糊模型来表示模糊系统,对每个局部模型,利用状态反馈进行控制器设计,最后给出了全局模糊系统的稳定性分析.通过对一个典型的非线性球-棒控制系统的仿真研究,表明该方法是有效的,它的性能指标优于现有文献的结果.