自适应模糊控制几个基本问题的研究进展

综述了模糊控制系统的稳定分析、系统设计及系统性能提高三个基本问题的研究，简述了应用研究，最后对自适应模糊控制的理论和应用进行了展望。     

一类区间控制系统鲁棒绝对稳定性的LMI方法

本文对于区间Lurie控制系统，基于区间矩阵的等价描述和S-过程，构造了关于Lurie型Lyapunov函数中正定矩阵和积分项系数等自由参数的线性矩阵不等式(LMI)，通过LMI的解构造的Lyapunov函数来保证系统的鲁棒绝对稳定性，不必选择和调整参数。不仅讨论了无穷扇形角的情形，而且还讨论了有限扇形角的情形，所获得的结果适用于系统具有多个非线性执行机构的情形。最后给出一个实例说明本文方法的有效性，并通过实例分析了扇形角的大小与鲁棒稳定度的关系。     

一种改进的非线性MIMO系统鲁棒自适应反推控制

针对一类具有模型不确定性和未知外界干扰的严反馈非线性MIMO系统,提出一种基于RBF神经网络和反推控制的鲁棒控制律设计方法。应用RBF神经网络在线逼近模型的不确定性,引入低通滤波器消除反推设计方法中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题。同时,在控制律设计中引入一个自适应鲁棒控制项来补偿神经网络逼近误差和未知外界干扰的影响,提高系统的鲁棒性,使整个系统获得更好的跟踪控制性能。基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号半全局一致终结有界;通过适当选择设计参数及初始化误差变量,跟踪误差可收敛到原点的一个任意小邻域内,且跟踪误差的L∞跟踪性能被保证。数值仿真验证了方法的有效性。     

一类不确定混沌系统的自适应同步控制

研究了一类不确定混沌系统的自适应同步控制问题。基于Lyapunov稳定性理论和微分不等式技巧,提出了一种新的自适应控制器的设计方法。该控制器仅用到了不确定性的导数信息。即使不确定性是时变的或无界的,只要其导数有界,自适应控制器就能保证误差系统的状态收敛到平衡点附近很小的邻域内。特别地,当不确定性是慢变时,该控制器就能保证误差状态渐近稳定。最后,以Lorenz系统为例进行数值仿真,结果证明了该方法的有效性。     

一类不确定非线性系统变结构自适应鲁棒控制

本文针对一类不确定非线性系统,在假设系统模型参数和不确定性界都未知的情况下,提出了一个变结构自适应鲁棒控制算法,该算法在确保闭环系统稳定的前提下,在线对系统模型参数和不确定性界进行估计.最后以船舶减摇鳍非线性控制系统为例,进行了变结构鲁棒自适应控制器的设计,经仿真研究表明,所提出的算法是有效的.     

一类MIMO非线性系统的自适应模糊输出反馈控制

针对一类MIMO非线性状态不可测系统,提出了一种稳定的基于观测器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,而是通过设计模糊观测器来估计系统的状态.证明了所提出的控制方法可保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性.仿真结果进一步验证了该控制方法的实用性和有效性.     

New Stability Condition of T-S Fuzzy Systems and Design of Robust Flight Control Principle

Unlike the previous research works analyzing the stability of the T-S (Takagi-Sugeno) fuzzy model, an extension on the stability condition of T-S fuzzy systems with a different strategy is provided. In the strategy a new variable, which is relative to the grade of fuzzy membership function, is introduced to the stability analysis and a new stability conclusion is deduced. The definition of stability condition in this paper is different from previous works, though they are similar in form. With the proposed method, the simulation in flight control law shows a better effectiveness.     

几种鲁棒自适应波束形成算法的对比

自适应波束形成器可以根据接收信号自适应地调整权矢量,增强期望信号,并有效抑制干扰。在实际环境中,由于波达角估计、阵列校准等误差因素的存在,导致传统自适应波束形成算法性能严重下降,因此,如何提高自适应波束形成算法的鲁棒性是一个重要的研究问题。本文对鲁棒自适应波束形成算法进行研究,对算法进行仿真、分析和比较,总结出各算法的性能优缺点,最后对鲁棒自适应波束形成算法的发展趋势提出自己的几点见解及展望。     

飞翼无人机的一种鲁棒自适应控制律设计方法

针对飞翼无人机纵向全包线飞行时非线性特性明显和操纵效率变化显著的问题, 采用鲁棒伺服LQR(RSLQR)与L1自适应相结合的综合自适应控制方法(RSLQR-L1), 以C*(加速度、角速率)为被控变量, 设计了飞翼无人机纵向飞行控制系统。结合无人机实际飞行控制品质需求, 采用RSLQR方法, 设计无人机纵向主控制器;在RSLQR控制器的基本结构上扩展设计L1自适应输出反馈补偿控制器。在系统阐述RSLQR-L1综合自适应控制原理和设计方法的基础上, 通过数值仿真验证了控制结构的先进性和鲁棒性, 满足了飞翼无人机的控制要求。     

雷达天线伺服系统自适应离散控制探究

为了提高雷达系统的性能,要求雷达天线伺服控制系统稳定性高、动态特性好、稳态误差小以及鲁棒性强。针对如上需求,提出了一种自适应离散控制方案,它由位置反馈控制器、自适应零相差前馈控制器（ZPETC）和自适应零相差滤波器（ZPEF）组成。计算机仿真结果表明,所提出的控制方案可实现雷达天线快速、精确的跟踪,而且具备针对参数摄动的较强适应性。     

一类离散时间系统的间接自适应模糊滑模控制

提出了适用于一类不确定离散时间系统的间接自适应模糊滑模控制策略。首先,根据指数趋近律得到离散滑模控制的理想控制律,然后,用两个模糊系统近似其中的未知函数,用第三个模糊系统近似切换控制。模糊系统的参数向量由带参数投影的自适应律在线调整。证明了该控制算法可以保证闭环系统状态有界,且跟踪误差收敛到原点的小邻域内。仿真结果在表明算法有效性的同时具备减轻振颤的能力。     

机载雷达伺服系统模型参考自适应控制的设计与实现

推导了信号综合模型参考自适应律。进行了计算机系统仿真：确定自适应参数，在满足Ｌｉａｐｕｎｏｖ稳定理论的基础上，对自适应机构进行简化以便于工程实现，并对该自适应系统进行了鲁棒性分析。最后，这种自适应控制系统被用于机载雷达伺服速度回路中，并取得了满意的结果。     

非线性系统的自适应模糊控制器设计

针对非线性系统,为获得更好的控制控制效果,设计了模糊自适应控制器。在模糊控制器的基础上根据反馈控制和调整参数向量的自适应律的求解,综合李雅普诺夫稳定理论设计了模糊自适应控制器,以满足系统的稳定性和控制效果。为验证控制器的有效性,将该控制器应用到二级倒立摆系统的稳定控制,仿真结果表明该控制器的控制效果良好,并与传统的控制方法相比较,其控制效果更佳。     

Criteria for Stability of Linear Control Systems

As it is well known,it is significant to know whether a matrix is an H-matrix or not in stability analysis of linear control systems. However,to distinguish H-matrices is difficult in real applications. In this paper,a practical extension of the sufficient conditions for H-matrices is investigated under some conditions. A larger scale of H-matrices which can be judged by the proposed method is shown by the numerical examples.     

混沌光学系统的神经网络自适应控制研究

提出一种用于混沌光学系统控制的神经网络自适应控制技术。以一前向神经网络作为受控混沌光学系统的系统辩识器，由此神经网络系统辩识器与受控混沌光学系统输出差值作为负反馈对受控混沌光学系统控制参数进行调整达到控制目的。由于所使用神经网络系统辩识器在常规ＢＰ算法的支持下可从受控混沌光学系统的输出时间序列进行动力学模型重构，因而特别适用于对未知动力学表述的混沌光学系统进行控制。以对布喇格声光双稳混沌系统的系统辩识及自适应控制为例，对此神经网络自适应控制技术可行性进行了示例证明。     

Synchronization and Parameters Identification of Chaotic Systems via Adaptive Control

Based on Lyapunov stability theory, a novel adaptive controller is designed for a class of chaotic systems. The parameters identification and synchronization of chaotic systems can be carried out simultaneously. The controller and the updating law of parameters identification are directly constructed by analytic formula. Simulation results with Chen‘s system and Roessler system show the effectiveness of the proposed controller.     

控制增益符号已知的MIMO非线性时滞系统自适应控制

针对一类具有死区模型并且控制增益符号已知的不确定多输入多输出非线性时滞系统,基于滑模控制原理提出了一种稳定的自适应神经网络控制方案。该方案通过使用Lyapunov-Krasovskii泛函抵消了因未知时变时滞带来的系统不确定性。通过利用积分型李亚普诺夫函数,并且构造逼近连续函数,闭环系统证明是半全局一致终结有界。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于在线神经网络的自适应鲁棒飞行控制

一般的自适应神经网络,因为没有长期学习性与全局适应性,只能适应当前的瞬时状态,满足不了导弹高精度飞行的要求.基于李亚普诺夫稳定理论和神经网络的非线性函数的拟合特性,设计了具有背景学习功能的在线自适应神经网络鲁棒控制器.首先分析了逆误差产生的原因,然后用神经网络来补偿系统逆模型误差,并利用李亚普诺夫稳定性理论推导了在线网...     

适应性指挥控制组织设计与研究综述

近年来,适应性指挥控制组织设计已经成为指挥控制领域的研究热点之一.分析了指挥控制组织设计的理论和方法,包括计算数学组织理论、Agent组织模型、Petri网、系统工程技术等,归纳总结相关技术的各自优势和不足之处.特别针对适应性和鲁棒性分析、组织测试、组织结构和任务计划识别3个指挥组织设计研究的新动向进行了细致阐述,指出...     

一类神经网络指数鲁棒稳定性分析

文中研究了一类变时滞区间神经网络的全局指数鲁棒稳定性。取消了变时滞参数为可导函数的假设,通过构造合适的Lyapunov函数,利用Halanay不等式和矩阵范数不等式,得到了一个新颖的区间神经网络全局指数鲁棒稳定的充分条件,该条件与系统的时滞参数无关。根据所得结论,还得到了一个线性矩阵不等式条件,该条件可以用LMI工具箱验证,便于在实际中的应用。最后通过一个数值例子和相应的计算机仿真结果验证了所得结果的有效性。