一类非线性系统的模糊变结构控制

研究了一类非线性系统的模糊变结构控制问题，并给出了稳定性证明。通过将非线性系统化为多个精确T—S模型来建立非线性系统精确的T—S模糊模型，将模糊理论与成熟的线性变结构控制理论相结合设计一种模糊变结构控制器，用Lyapunov稳定性理论证明该控制器能确保模糊动态模型全局渐近稳定，从而使非线性系统稳定。仿真结果表明了该设计方法的有效性。     

基于模糊逼近的一类不确定非线性系统的容错控制

针对一类不确定非线性系统,提出了一种模糊容错控制方案.采用模糊T-S模型来逼近非线性系统,由线性矩阵不等式设计模糊模型的控制律.构建了模糊逻辑系统作为补偿器来抵消对非线性系统的建模误差和因故障引起的不确定性,并证明了闭环系统能够满足期望的跟踪性能.仿真实例表明了所提出容错控制方案的有效性.     

基于T-S模型的稳定自适应FNN控制器的设计

对一类不确定非线性系统,提出一种基于T-S模型的自适应FNN控制器.首先用 权值固定的FNN作为非线性系统的近似模型,然后再应用自适应FNN逼近建模误差,并引 入滑模项增加控制器的鲁棒性.通过稳定性理论设计自适应律,保证了系统的全局稳定,跟 踪误差收敛到零.     

一类具有未建模动态的非线性系统模糊自适应鲁棒控制

针对一类单输入单输出未建模动态不确定非线性系统,提出一种模糊自适应backstepping控制方法.设计中利用模糊逻辑系统逼近系统的未知函数,应用非线性阻尼项抵消系统的非线性不确定项,通过引入一个动态信号克服未建模动态.该模糊自适应控制方法保证了整个闭环系统的有界性,输出信号可调节到零的小邻域内.仿真结果进一步验证了该方法的有效性.     

基于Popov超稳定性理论的模糊自适应控制器设计方法

对一类常见的非线性系统,利用Popov超稳定性理论得到一种模糊自适应控制方 案,该方案在模型匹配的条件下能保证闭环系统的(渐近)稳定性.当模型匹配条件不满足时, 通过引入一个辅助控制量使系统仍保持稳定.因此,文中提出的方法普遍适用于一类非线性 离散或连续控制系统的设计.     

基于模糊子集合拟合对非线性系统的模糊控制

实际受控系统都存在非线性和不确定性，使得参数化模型控制算法难以实施．为此，提出一种非参数化模型的模糊控制算法，即在非线性系统中对局部过程实施模糊分段线性化，对分段线性化的过程进行联接，将分段线性化的模糊模型集合拟合为全局非线性模型．其控制律是由局部线性化的模糊控制律经模糊联接而构成整体非线性系统的模糊控制律．通过稳定性证明和仿真验证，论证了所给算法的有效性．     

基于模糊双曲模型的积分滑模控制

针对一般形式的非线性系统,提出一种基于模糊双曲模型(FHM)的积分滑模控制器设计方法.利用模糊双曲模型来表述这类连续非线性系统.构建出积分滑模面,利用线性矩阵不等式(LMI)方法得到滑模动态渐近稳定的充分条件.设计了积分滑模控制器,保证了系统的状态轨迹能够在有限时间内到达滑模面上并且保持在它上面运动.仿真结果表明了该方法的有效性.     

一种模糊系统稳定性的分析方法

针对T-S型模糊系统进行局部稳定性分析．首先指出模糊系统全局渐近稳定充分条件的不足，证明了此条件不是必要条件；然后将模糊集合的隶属度函数代入模糊系统表达式，得到一个特殊的非线性离散系统，从系统分析的区域、判定稳定的条件及稳定范围3方面确定稳定区域；最后对不稳定的系统给出了不稳定判据．仿真实例证明了这种方法的有效性．该方法对系统稳定点附近局部稳定性的判定有着很强的实用价值．     

基于多模糊模型的非线性预测控制

研究了基于多模糊模型的非线性预测控制问题 ,提出了基于多模型融合的非线性预测控制方法 .首先根据实际对象在不同运行点附近的状态建立了非线性系统的线性多模糊模型表示 ,然后给出了基于多模糊模型的预测控制原理结构框图 .非线性多模糊模型被用来作为预测模型 ,CSTR过程的仿真研究表明是一种有前景的非线性预测控制方法 .     

基于观测器非线性不确定系统的自适应模糊控制

针对一类单输入单输出不确定非线性系统，提出一种稳定的自适应模糊控制方法，该方法不需要系统状态可测的条件，而是通过设计模糊状态观测器来估计系统的状态，证明了所提出的控制方法不但能使闭环系统稳定，而且输出误差可取得H∞跟踪控制性能，仿真结果进一步验证了该控制算法的实用性和有效性。