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基于模糊树模型的自适应模糊滑模控制方法 总被引:1,自引:1,他引:0
本文针对单输入–单输出仿射非线性系统提出了一种基于模糊树模型的具有监督控制器的模糊滑模控制方法. 该方法用模糊树模型逼近非线性系统中的未知非线性函数, 得到初始的控制器, 然后在线调节模糊树模型中的线性参数, 改善控制器的性能, 实现对有界参考输入信号的跟踪控制. 模糊树辨识方法自适应划分输入空间, 大大减少模糊规则的数目, 在一定程度上可以缓解困扰模糊控制中的”规则爆炸”问题. 该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界. 通过理论分析, 证明了跟踪误差收敛到零. 用倒立摆进行仿真验证, 结果表明该方法用较少的模糊规则, 就能得到满意的控制效果, 有推广应用价值. 相似文献
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率相关迟滞非线性系统的智能化建模与控制 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的率相关迟滞非线性系统的建模方法,并对其在超磁致伸缩作动器建模中的应用进行了研究.与已有的方法比较,所建的模型结构简单.与实验结果对比,模型可以很好地描述作动器对于复合频率输入信号的迟滞非线性.基于模糊树模型,结合神经网络中的逆向学习和专门化学习,提出了一种直接逆模型控制器设计方法.首先离线辨识对象的逆模型作为初始的控制器,然后与对象串联,用LMS算法在线调节控制器中的线性参数.将该方法应用到超磁致伸缩作动器的跟踪控制中,数值仿真结果表明了方法的正确性和可行性. 相似文献
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杨永滨 《自动化技术与应用》1992,11(1):24-27
本文提出了基于模糊模型的自适应控制,自适应性是通过对模糊过程模型的在线辨识而取得的。从粗糙的良初模型开始,自适应控制将模型调整到与过程相符合,以便自校正控制器。 相似文献
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针对非线性辨识问题,基于改进的T-S模型,提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先,基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数,并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次,利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁,逼近能力强,能够显著提高辨识精度,并且辨识的模糊模型简单有效。最后,将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识,仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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如何控制燃料电池温度性能是燃料电池的一个重要问题。首先基于模糊辨识建模方法建立质子交换膜燃料电池温度性能的T-S模型。模型结构简单,精度高,方便地应用于质子交换膜燃料电池系统控制中。其次针对该模型设计电堆温度的模糊自适应控制器。最后在Matlab平台进行仿真,模糊自适应控制器在较大幅度变化的系统参数下都得到较好的控制性能,证明模糊自适应控制系统具有很好的鲁棒性和良好的控制品质,能够满足质子交换膜燃料电池温度控制系统的要求。 相似文献
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一种新的自适应模糊滑模控制器设计方法 总被引:4,自引:0,他引:4
对一类非线性系统提出一种新的自适应模糊滑模控制器设计方法。将自适应模糊控制与滑模控制有效地结合在一起,先用滑模控制使跟踪误差进入边界层内,然后启动自适应模糊控制器。该控制器可消除滑模控制器中出现的抖振,并可在存在模糊逻辑系统逼近误差情况下使系统跟踪误差小于预先给定的任意常数。仿真算例验证了所提出方法的有效性。 相似文献
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针对磁悬浮系统开环不稳定、强烈非线性等特性,结合PID控制和模糊控制的优点,提出一种改进的模糊自适应PID控制方法(IFPID).将微分环节从模糊控制器中剥离出来,只对比例和积分参数进行模糊整定.设计时采用非线性模糊化,利用S-函数建立磁悬浮系统的非线性模型并进行仿真.仿真结果表明,IFPID控制系统的抗干扰和适应参数变化的能力都优于常规PID控制,具有较好的动态特性和稳定性. 相似文献
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基于模糊模型的非线性内模控制策略研究 总被引:6,自引:1,他引:6
针对一类非线性动态过程提出了基于模糊模型的非线性内模控制算法(NFIMC)。NFIMC控制器包括逆模糊模型控制器和滤波器。过程的模糊模型和逆模糊模型均可由模糊辨识获得。CSTR的仿真结果表明:该算法可以对强非线性过程实现有效控制,并且具有结构简单、计算效率高等优点,有利于在线应用。 相似文献
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The paper presents a general methodology of adaptive control based on fuzzy model to deal with unknown plants. The problem of parameter estimation is solved using a direct approach, i.e. the controller parameters are adapted without explicitly estimating plant parameters. Thus, very simple adaptive and control laws are obtained using Lyapunov stability criterion. The generality of the approach is substantiated by Stone-Weierstrass theorem, which indicates that any continuous function can be approximated by fuzzy basis function expansion. In the sense of adaptive control, this implies the adaptive law with fuzzified adaptive control parameters. The proposed control algorithm may be viewed as an extension of classical adaptive control for linear plants, but compared to the latter it provides higher adaptation ability and consequently better performance if the plant is nonlinear. The global stability of the control system is assured and the tracking error converges to the residual set that depends on fuzzification properties. The main advantage of the approach is simplicity that suits control engineers since wide range of industrial processes can be controlled by the proposed method. In the paper, the control of heat exchanger is performed. 相似文献
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基于T-S模型的自适应模糊广义预测控制 总被引:1,自引:0,他引:1
对一类非线性系统,利用一种基于模糊规则的快速模糊辨识方法建立起系统的T—S模型,并基于该模型应用局部递推最小二乘方法根据采样值对模型参数进行在线修正,根据系统动态线性化模型采取广义预测控制策略,从而实现了基于T—S模糊模型的非线性系统自适应模糊预潮控制。与以往的模糊广义预测控制算法相比,此方法简单,而且较大地减少计算量,适合于在线控制。通过仿真研究验证所提方法的有效性。 相似文献
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In this paper, a fuzzy dynamic characteristic modeling and adaptive control method is proposed for a class of nonlinear systems. By employing fuzzy dynamic characteristic model, the controlled plant is described as a slowly time-varying fuzzy system, wherein the parameters are estimated online by using recursive Least-Squares algorithm. Under this framework, a fuzzy adaptive controller is constructed, and the stability condition of the closed-loop system is also derived. The main advantage of the proposed m... 相似文献