一类非线性不确定系统的鲁棒自适应模糊跟踪控制

针对一类单输入单输出非线性不确定系统，提出一种稳定的间接自适应模糊控制方法。该方法考虑了跟踪误差和逼近误差对参数自适应律的共同影响，并对模糊逼近误差和外扰采用H∞补偿控制。仿真结果表明本文所提出的方法具有良好的跟踪性能。     

卫星姿态跟踪的间接自适应模糊预测控制

对含模型不确定性和未知干扰的卫星姿态系统提出了具有间接自适应模糊补偿的广义预测跟踪控制方法. 首先基于卫星姿态动力学模型设计了非线性广义预测控制律, 再利用自适应模糊系统逼近预测控制律中的模型不确定项, 使得所得到的预测控制算法可实施.证明了当卫星姿态模型中不确定项满足一定条件时, 所设计的控制律可使卫星姿态跟踪误差收敛到原点的小邻域内,并仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

鲁棒自适应仿生模糊滑模控制

针对一类非线性系统,将生物个体对外界环境的适应对策弓J入滑模控制中,在模糊滑模控制的基础上提出了仿生模糊滑模控制方法.该法利用生物随外界环境变化的主动适应性来设计控制器.在实际问题中往往出现建模误差、外界干扰等不确定因素,为了补偿模糊控制器与理想控制器的误差,增加了一个鲁棒控制器.这样使系统具有更强的鲁棒性和抗扰动性,有效避免抖振和消除误差,达到理想状态.同时,利用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统的全局稳定性.最后对线性系统和倒立摆系统进行了仿真,结果表明了方法的有效性和可行性.     

仿生模糊直接自适应控制

针对一类不确定非线性系统,设计了一种具有仿生特性的模糊直接自适应控制方法.方法将反应生物特性的生态位态势理论函数作为模糊规则的后件,将生物个体对外界扰动的适应对策引入控制器设计中,利用超稳定理论设计自适应控制律,保证了闭环系统的稳定性和收敛性.仿真结果表明了方法的有效性,比常规控制方法有更好的控制效果.     

鲁棒自适应仿生模糊滑模控制北大核心

针对一类非线性系统,将生物个体对外界环境的适应对策弓J入滑模控制中,在模糊滑模控制的基础上提出了仿生模糊滑模控制方法.该法利用生物随外界环境变化的主动适应性来设计控制器.在实际问题中往往出现建模误差、外界干扰等不确定因素,为了补偿模糊控制器与理想控制器的误差,增加了一个鲁棒控制器.这样使系统具有更强的鲁棒性和抗扰动性,有效避免抖振和消除误差,达到理想状态.同时,利用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统的全局稳定性.最后对线性系统和倒立摆系统进行了仿真,结果表明了方法的有效性和可行性.     

线性模型中误差方差估计的随机加权逼近

本文利用对样本随机加权的思想,构造了线性模型中误差方差估计的抽样分布的一种新的逼近,与传统的Boostrop方法相比,随机加权逼近不需要样本独立同分布的假设,在很广泛的条件下,我们证明了新逼近方法的相合性。     

鲁棒的间接型模型参考自适应控制

本文对于一般系统yp=Gp(s)(1+△m(s))(up+du),考虑具有规范化自适应律的间接型模型参考自适应控制方案,严格地证明了闭环系统的所有信号都有界,且跟踪误差满足e∈X(f0+△2∞+△2+△2 1+d 2 0 +1/a 2 0 ).     

自适应稀疏伪谱逼近新方法

自适应稀疏伪谱逼近法是广义混沌多项式类方法的最新进展,相对于其它方法具有计算精度高、速度快的优点.但它仍存在如下缺点：1）终止判据对逼近误差的估计精度偏低;2）只适用于单输出问题.本文提出了适用于多输出问题且具有更高逼近精度的自适应稀疏伪谱逼近新方法.本文首先提出了新型终止判据及基于此新型终止判据的自适应稀疏伪谱逼近新方法,并以命题的形式证明了新型终止判据相比于现有终止判据具有更高的估计精度,从而使基于此的逼近函数精度更接近于预期精度;进而,本文基于指标集的统一策略和新型终止判据,提出了适用于多输出问题的自适应稀疏伪谱逼近新方法,该方法因能充分利用各输出变量的抽样结果,具有比将单输出方法直接推广到多输出问题更高的计算效率.多个算例验证了本文所提出新方法的有效性和正确性.     

自适应模糊变结构控制的研究

本文主要研究一类具有未知常数控制增益的非线性系统的自适应模糊控制问题,提出了一种能够利用专家的语言信息和数字信息的自适应模糊变结构控制器的设计方案。通过理论分析,证明了模糊变结构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     

关于线性模型误差方差估计的Bootstrap逼近的一点注记

[3]对线性模型误差方差的估计建立了Bootstrap逼近。本文用另一种方法对此估计建立了Bootstrap逼近,证明了逼近的相合性定理,得到了逼近的速度达到o(n~(- 1/2))的结论。     

基于生物适应对策的间接自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统,提出了一种基于生物适应对策的间接自适应模糊控制方法.方法在控制器的设计中,将生态位态势理论函数作为模糊规则的后件构造模糊系统,给出了基于生物适应对策的自适应控制器.控制器的设计既体现了生物对环境的适应性,又体现了生物开发和利用环境的能力.通过实例仿真说明,控制器与常规控制器相比,具有更好的控制效果,而且具有良好的抗干扰性.     

自适应Fuzzy系统及其逼近性能分析

本文提出了一种新的Fuzzy推理方法——自适应Fuzzy推理方法,基于该方法构造了自适应Fuzzy系统,证明了该系统不但具有泛逼近性,而且具有光滑性.基于该方法也得到了一种构造Fuzzy系统推理前件Fuzzy集的方法.使用该前件,CRI方法也具有光滑性,这使得CRI方法具有更广泛的意义.     

基于观测器的直接自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统,利用H∞控制技术和T-S模糊系统,提出了一种基于观测器的直接自适应模糊控制方法。该方法不需要系统的状态变量完全可测。通过引入最优逼近误差补偿项,取消了最优逼近误差平方可积的假设条件。基于Lyapunov稳定理论,证明了闭环自适应模糊系统是半全局一致终结有界的,且跟踪误差渐近收敛到零。仿真结果表明所提设计方法的有效性。     

Parameter Estimation of Multivariate Regression Model with Fuzzy Random Errors

In many real-world problems, observations are usually described by approximate values due to fuzzy uncertainty, unlikeprobabilistic uncertainty that has nothing to do with experimentation. The combination of statistical model and fuzzy set theory is helpful to improve the identification and analysis of complex systems. As an extension ofstatistical techniques, this study is an investigation of the relationship between fuzzy multiple explanatory variables and fuzzy response with numeric coefficients and the fuzzy random error term. In this work we describe a parameter estimation procedure carrying out the least-squares method in a complete metric space of fuzzy numbers to determine the coefficients based on the extension principle. We demonstrate how the fuzzy least squares estimators present large sample statistical properties, including asymptotic normality, strong consistency and confidence region. The estimators are also examined via asymptotic relative efficiency concerning traditional least squares estimators. Different from the construction of error term in Kim et al.\cite{21}, it is more reasonable in the proposed model since the problems of inconsistency in referring to fuzzy variable and producing the negative spreads may be avoided. The experimental study verifies that the proposed fuzzy least squares estimators achieve the meaning consistent with the theory identification for large sample data set and better generalization regarding one single variable model.     

多输入多输出非线性最小相位系统的自适应模糊控制

针对多输入多输出非线性最小相位系统,把自适应模糊控制和自适应模糊辨识结合起来,提出了一种自适应模糊控制方案.设计辨识器用来辨识系统的未知部分;然后由跟踪误差和辨识误差给出了参数调节规律,两种误差同时调节参数改善了系统性能.模糊逻辑系统用来估计未知函数.控制方案保证了系统的稳定性,实现了有界跟踪.仿真结果表明了该方案的可行性.     

非线性时滞系统自适应模糊动态面控制

针对未知非线性系统控制器设计过程中引入逼近器过多的问题,提出一种简化的自适应模糊动态面控制器设计方案.在控制器设计过程中,仅采用一个模糊逻辑系统作为逼近器,使得所有的未知项得到补偿,同时采用自适应技术在线辨识未知参数和逼近误差上界.文中的控制方案克服了传统backstepping控制器中"复杂性膨胀"的问题.通过构造合适的Lyapunov函数,证明闭环系统的所有信号为半全局最终一致有界.仿真实例验证所提出的控制方案的有效性.     

Adaptive Estimation of Distributions Using Exponential Sub-Families

Abstract

An algorithm is presented that, for a large-dimensional exponential family G, finds a lower dimension exponential sub-family of G which contains distributions best fitting groups of identically distributed observations within a set of data. The data are therefore fitted to a family of distributions that has been adaptively chosen as representative of them. The algorithm is implemented in the special case in which G is a logspline family of distributions. An example data set is analyzed using the method.