基于模糊双线性模型的非线性系统的跟踪控制

研究一种基于T-S模糊双线性系统的跟踪控制器设计及稳定性分析.使用分布并行补偿法(PDC)设计了模糊控制器,得到模糊双线性系统跟踪控制渐近稳定的充分条件,仿真结果验证了该方法改进了闭环系统的性能.     

基于动态并行补偿的一类非线性动态系统的H∞模糊跟踪控制

针对一类非线性动态系统,提出了一种H∞模糊跟踪控制器设计的新方案。首先利用T-S模糊模型表示一类非线性动态系统。然后基于DPDC(动态并行补偿)的基本思想设计控制器,使跟踪误差尽可能的小,并且对于任何有界参考输入,满足给定的H∞跟踪性能。最后将控制器的设计问题转化为LM IP(线性矩阵不等式问题)。仿真结果表明了本方法的有效性。     

一类非线性动态系统的混合H2/H∞模糊输出反馈跟踪控制

讨论一类非线性动态系统的混合H2/H∞模糊输出反馈跟踪控制问题。首先利用T-S模糊模型对系统进行建模,然后设计基于观测器的控制器,使跟踪误差尽可能的小,并且对于任何有界参考输入,满足给定的H∞跟踪性能,以及在满足给定的H∞跟踪性能下,达到H2次优控制性能,最后将观测器与控制器的设计问题转化为EVP(特征值问题)。     

基于神经网络的一类非仿射非线性系统自适应控制

针对一类带有不确定性的非仿射非线性系统,利用Backstepping设计方法,设计了一种神经网络自适应控制器．该控制器可以实现跟踪特性．基于Lyapunov函数,得出稳定的权学习算法．并利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统是一致最终有界的．仿真结果表明,这种控制器具有良好的鲁棒性和跟踪特性．     

一类基于模糊T-S模型的有执行器故障的自适应容错跟踪控制

研究了一类带有执行器故障的T-S模糊系统的容错跟踪控制问题。设计中,把模糊控制与自适应控制相结合,提出了一种新的容错控制方法。该控制器由正常控制器和一个自适应控制器组成,能够使得闭环系统稳定,故障状态模型渐近跟踪正常模型,并获得优化的控制性能。应用Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法,给出和证明了带有执行器故障的T-S模糊系统的稳定的充分条件。仿真结果进一步验证了所提出的方法的有效性。     

一类模糊T-S模型互联系统的自适应容错跟踪控制

针对一类带有执行器故障的T-S模糊互联的容错跟踪控制问题,提出了一种模糊自适应容错控制器。该控制器由一个模糊控制器和一个自适应控制器组成,模糊控制器能够保证系统没有故障时闭环系统渐近稳定,而自适应控制器能够补偿系统的执行器故障。所提出的容错控制方法不但使得闭环系统渐近稳定、系统的输出渐近跟踪给定的参考信号,并获得H∞控制性能。最后应用Lyapunov函数和线性矩阵不等式的方法,给出和证明了带有执行器故障的T-S模糊互联系统的稳定的充分条件。仿真结果进一步验证了所提出方法的有效性。     

一类非线性模糊脉冲系统的鲁棒H∞控制

针对一类非线性模糊不确定脉冲系统,提出了一种鲁棒H∞控制器设计的方案,采用并行分布补偿(PDC)的基本思想设计状态反馈控制器,利用Lyapunov方法,给出了闭环系统全局指数稳定且具有H∞性能的充分条件,基于LMI方法,将鲁棒H∞控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式问题(LMIP).     

利用模糊滑模控制的非线性不确定系统模型到达控制

研究了一类非线性不确定系统的模型到达控制问题。控制机构中采用了动态补偿器和模糊滑模控制律,并且在解模糊中采用了双二次函数插值算法。模糊滑模控制的应用,抑制了抖振,保证了系统的快速性和鲁棒性,模糊数模型和双二次函数插值解模糊算法,大大减少了计算量。仿真验证了本文的方法的有效性。     

基于T-S模糊模型的非线性不确定系统奇偶方程鲁棒故障诊断

针对T-S模糊模型描述的具有外部干扰的非线性不确定系统,构造了相应的测量冗余方程和奇偶方程,给出并证明了对特定传感器和执行器故障敏感的最优奇偶向量的存在条件和求解定理.采用奇偶方程故障检测与诊断方法,研究了非线性不确定系统的鲁棒故障检测和诊断.最后,通过仿真示例说明了本文所提出的方法是有效的.     

非线性系统的一种模糊滑模变结构控制方案

基于HM模型对非线性系统进行描述，采用Lyapunov方法设计出确保系统全局渐近稳定的滑模变结构控制器。对满足匹配条件和不满足匹配条件的情况均适用。并用一级倒立摆系统进行仿真验证。成功的将变结构控制应用于非线性控制系统中。     

基于T-S模型的Lurie混沌系统的模糊控制

针对Lurie混沌控制系统,进行了T-S模糊建模和模糊控制器设计,从而实现了Lurie混沌系统的稳定.在用T-S模糊模型精确重构Lurie系统结构的基础上,利用反馈同步思想,基于并行分布补偿(PDC)技术,得到了简单且易实现的控制器.仿真结果验证了该控制方法的有效性.     

基于模糊RBF神经网络的单位廉政风险评价研究

廉政风险防控是反腐败工作的新举措,对风险的评价是风险管理中一个不可缺少的流程.首先运用文献研究方法,提出廉政风险评价的初步指标,再运用帕累托理论得到经过约减的指标体系.建立基于模糊RBF神经网络的廉政风险水平评价模型.并在某军区对20个单位的廉政风险水平进行评价,与传统的评价模型相比,模型能够克服评估过程中的随机性和不确定性,以及计算过程中容易陷入局部极小的问题.     

随机变时滞模糊神经网络的均方指数稳定性

利用Lyapunov泛函和随机分析的方法,研究了一类具有变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性,得到了这类神经网络均方指数稳定性的充分条件.数值例子说明了得到的结果的有效性.     

Fuzzy Entropy： Axiomatic Definition and Neural Networks Model

The measure of uncertainty is adopted as a measure of information. The measures of fuzziness are known as fuzzy information measures. The measure of a quantity of fuzzy information gained from a fuzzy set or fuzzy system is known as fuzzy entropy. Fuzzy entropy has been focused and studied by many researchers in various fields. In this paper, firstly, the axiomatic definition of fuzzy entropy is discussed. Then, neural networks model of fuzzy entropy is proposed, based on the computing capability of neural networks. In the end, two examples are discussed to show the efficiency of the model.     

变时滞随机模糊细胞神经网络稳定性分析(英文)

本文旨在研究一类带变时滞的随机模糊细胞神经网络的稳定性.通过构造恰当的Lyapunov泛函并运用线性矩阵不等式(LMI)理论,作者给出了保证这类神经网络全局渐近稳定的充分条件.本文推导出两个定理:一个用以判定文中模型的全局渐进稳定性,一个用以判定该模型在均方意义下的全局渐近稳定性.     

基于T—S模糊模型的非线性不确定系统奇偶方程鲁棒故障诊断

针对T-S模糊模型描述的具有外部干扰的非线性不确定系统，构造了相应的测量冗余方程和奇偶方程，给出并证明了对特定传感器和执行器故障敏感的最优奇偶向量的存在条件和求解定理．采用奇偶方程故障检测与诊断方法，研究了非线性不确定系统的鲁棒故障检测和诊断．最后，通过仿真示例说明了本文所提出的方法是有效的．     

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.     

脉冲控制下复杂网络的同步

主要考虑非对称耦合复杂网络的脉冲同步问题.通过构造Lyapunov泛函,设计合适的脉冲控制器,并利用时滞脉冲系统理论,给出了网络脉冲同步新的判别准则.数值模拟表明所得结果是正确的.     

一类单时滞线性系统的模糊变结构控制

研究了一类单时滞线性系统变结构控制律的设计方法,基于模糊T-S模型把一类单时滞线性系统化为若干个时滞子系统,然后对时滞子系统设计变结构控制律,取全局控制作为系统的控制律,从而达到对单时滞线性系统系统进行控制的目的,给出了单时滞系统的滑模稳定的条件.仿真表明控制策略的有效性.