一类离散非线性不确定互联系统的模糊分散控制

对一类离散非线性不确定互联系统给出了模糊状态反馈分散控制设计的方法。设计中，首先采用模糊T—S模型对离散非线性不确定互联系统进行模糊建模，应用并行分布补偿算法(PDC)，给出分散反馈分散控制的设计。基于李亚普诺夫方法，给出了模糊闭环分散系统的稳定性分析。     

基于区间二型模糊逻辑系统的非线性大系统模糊自适应分散控制

针对一类状态可测的非线性大系统,提出了基于二型模糊逻辑系统的模糊自适应分散控制方法。在设计中,应用二型模糊逻辑系统逼近系统中的未知函数,结合模糊自适应和非线性分散控制设计理论,给出了一种新的二型模糊自适应分散控制方法,基于李亚普诺夫函数方法证明了整个闭环系统的稳定性,而且取得很好的控制跟踪性能。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。     

基于Backstepping设计的非线性大系统模糊自适应输出反馈分散控制

针对一类高频增益符号未知,仅有输出可测的非线性大系统提出了一种模糊自适应Backstepping分散控制方法。在backstepping递推设计中,采用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,利用Nussbaum增益方法解决未知高频增益符号未知问题。利用所提出的模糊自适应分散控制方法,可以使得闭环系统的信号是一致终结有界（UUB）。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。     

基于区间二型模糊逻辑系统的非线性大系统模糊自适应输出反馈分散控制

针对一类状态不可测的非线性大系统,首先设计一种误差观测器,然后设计一种自适应输出反馈模糊控制器。在设计中,应用二型模糊逻辑系统逼近系统中的未知函数,结合模糊自适应和非线性分散控制设计理论,给出了一种新的二型模糊自适应分散控制方法,基于李亚普诺夫函数方法证明了整个闭环系统的稳定性,而且取得很好的控制跟踪性能。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。     

基于自适应模糊系统的非线性系统故障诊断

提出了一种基于模糊退火的自适应模糊系统学习算法,该算法进行非线性系统建模,建模精确度高,可以收敛到全局最优点,具有良好的性能。用这种学习算法建立某伺服机构的模型,并构造基于模型的故障诊断系统,通过实验取得了较好的结果。     

含有执行器故障的非线性切换互联大系统的自适应模糊Backstepping容错控制

本文研究了一类存在执行器故障的非线性互联切换大系统的自适应模糊Backstepping容错控制.首先定义了一个分段右连续函数作为系统的切换信号,系统依据切换信号改变模型.不失一般性,考虑执行器发生两种类型的故障,即卡死故障和失效故障,通过模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,并设计自适应模糊容错控制器补偿执行器故障给系统带来的影响.通过Lyapunov定理证明了系统及相关变量的有界性,并基于数值仿真,验证了所提出方法的有效性.     

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。     

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。     

非线性时滞系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类带有未知非线性函数和时滞项的非线性不确定系统,提出了一种新的自适应模糊跟踪控制。用模糊逻辑系统来逼近系统中未知的非线性不确定函数,基于自适应方法和Backstepping设计模糊自适应控制器。设计的模糊自适应控制器确保了闭环系统的所有信号是一致有界的,也保证了跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域内;另外设计的模糊跟踪控制器不涉及模糊基向量函数的计算,使其在系统的控制过程中将极大地降低系统的在线计算负担。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

非线性时滞关联大系统的分散控制

研究了一类带有时变时滞的双线性关联大系统的分散状态反馈控制问题.通过定义新型的Lyapunov函数,导出了闭环关联大系统时滞相关渐近稳定的充分条件.通过并行分布补偿算法(PDC)和求解线性矩阵不等式得到分散模糊控制器.理论证明和仿真例子都说明在所设计控制器的作用下,关联大系统是渐近稳定的.     

一类非线性时变时滞互联系统模糊分散输出反馈控制

针对一类状态不可测的连续模糊时滞互联系统,提出了一种基于观测器的模糊分散输出反馈控制方法,给出了模糊分散观测器和基于观测器的模糊分散输出控制器的设计,应用Lyapunov函数法及线性矩阵不等式（LMIs）方法给出了保证模糊分散控制系统稳定的新条件。仿真结果进一步验证了所提出模糊分散控制方法的有效性。     

非线性不确定系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类带有未知非线性函数的非线性不确定系统,提出了一种新的自适应模糊跟踪控制方案。模糊逻辑系统用于系统中的未知的非线性函数建模,然后基于backstepping方法和自适应技术设计模糊自适应控制器。所设计的模糊自适应控制器确保闭环系统的所有信号是一致有界的,同时跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域内。另外所设计的控制器不涉及模糊基向量函数,因此所提出的控制器用于控制系统时,将极大地降低系统的在线计算负担。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

一类非线性系统的自适应模糊滑模控制设计

针对一类含非匹配不确定项的非线性系统提出一种稳定的自适应模糊滑模控制方法。构造线性切换面确保滑动运动稳定，利用趋近率构造理想控制，用监督控制确保系统状态有界，用模糊逻辑系统逼近其连续项，用补偿切换来消除逼近误差，该方法有效地结合了自适应模糊控制和滑板控制的优点，控制器构造简单，稳定条件弱，控制性能好，仿真结果也证明了此方法的有效性。     

一类离散切换模糊组合系统的分散控制

针对一类离散的切换模糊组合系统,利用单Lyapunov函数方法和多Lyapunov函数方法设计出分散切换律和控制器,给出了利用矩阵不等式表达的系统在分散切换律和分散控制器作用下的可镇定条件,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.     

非线性纯反馈时滞系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类不确定非线性纯反馈时滞系统的自适应模糊跟踪控制问题,本文采用模糊逻辑系统来逼近系统中未知的非线性函数,利用自适应方法和Backstepping方法构造出一种自适应模糊控制器,并给出了非线性纯反馈时滞系统跟踪控制问题可解的充分条件.仿真结果表明,所设计的自适应模糊控制器,保证闭环系统的所有变量有界,并确保系统输出有效跟踪给定的参考信号,跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域之内,同时其他闭环信号保持有界.该控制方法可以有效地减少系统在线计算负担.     

非线性动态系统的模糊神经网络自适应H∞鲁棒控制

针对非线性动态系统不稳定性,提出了一种基于模糊神经网络的H∞鲁棒直接自适应控制方法,通过设计非线性动态系统的H∞控制器,采用模糊神经网络在线学习对动态系统的建模不确定性产生的误差,可保证不确定闭环稳定并具有H∞性能,并证明了模糊神经网络H∞鲁棒直接自适应控制系统的稳定性,仿真算例也表明了该方法具有较好的抗干扰性能、鲁棒性较好.     

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。     

基于Backstepping设计的非线性系统自适应模糊输出反馈控制

对一类单输入单输出动态不确定非线性系统,提出一种模糊自适应Backstepping和动态信号相结合的输出反馈控制方法。设计中,首先用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,然后引入模糊自适应观测器估计系统的状态。其次把模糊自适应控制和Backstepping控制设计技术相结合,给出了基于观测器的模糊自适应输出反馈控制设计方法。最后基于Lyapunov函数和动态信号证明了整个闭环系统的稳定性,同时使得输出收敛到原点的一个较小区域内。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。     

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。