一种非线性自适应逆噪声控制器设计及其仿真

基于模糊神经网络算法研究了非线性系统的噪声消除问题,设计了一类非线性自适应逆噪声消除控制器。该文利用模糊神经网络融合算法所具有的对任意函数的精确逼近性,对非线性系统进行建模和逆建模,从而为非线性自适应逆噪声控制器的有效性提供了保障。最后将所设计的控制器用于仿真实例,研究表明该噪声控制器能有效地消除非线性被控对象的噪声污染。说明了该方法的可行性和有效性。     

基于模糊CMAC网络的非线性自适应逆控制

针对非线性自适应逆控制中非线性对象的建模和逆建模的精确性这一问题,提出一种基于模糊小脑模型关节控制器(Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller, FCMAC)网络的非线性自适应逆控制方案.将模糊逻辑思想嵌入到CMAC中构成FCMAC来对非线性对象进行较精确的逆建模,从而构建逆控制系统.在对象特性未知的情况下,选用BP网络来对象进行正建模,并由BP网络的辩识结果来对FCMAC的参数进行调整.仿真实验表明了该方案的有效性,且验证了其控制效果较单纯的CMAC网络逆控制更理想.     

一种时变非线性系统的自适应逆控制仿真

对一种非线性时变系统提出了基于神经网络的自适应逆控制方案。该方案中用两个动态神经网络分别作为模型辨识器和自适应逆控制器,详细推导了在线训练自适应逆控制器的BPTM(backpropagationthroughmodel)和RTRL(realtimerecursivelearning)算法。根据大幅面喷墨打印机的结构特点,建立了打印头车架系统的时变非线性动力学模型作为仿真对象,在Matlab/Simulink平台下进行了算法仿真验证。结果表明了该方案收敛快,能有效控制该时变非线性对象。     

一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法

提出了一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法。该方法以经模拟退火粒子群算法优化的小波神经网络实现非线性模型的逆,能够更加细致地逼近非线性模型,并针对自适应控制的鲁棒性与瞬态性能差的缺点,将滑模控制与自适应控制相结合共同补偿逆误差,提高了自适应控制的鲁棒性与瞬态性。仿真结果表明:所设计的自适应模糊滑模大包线飞行控制器具有优良的控制性能。     

基于一种新型动态神经网络的非线性自适应逆控制

根据生物神经元的机能,提出了一种具有动态激励函数的新型神经元模型,由此构成的神经网络(DAFNN)应用在非线性自适应逆控制中时只需要确定隐层神经元个数,从而克服了用NARX回归神经网络时需确定输入和输出延时阶数及隐层神经元个数等多个参数的不足。通过对单输入单输出(SISO)及多输入多输出(MIMO)非线性系统的自适应逆控制仿真研究,证实了DAFNN是一种很好的非线性系统建模和控制工具。     

一种基于自适应小波网络的非线性控制设计

针对含有未建模动态的非线性系统,结合非线性动态逆和小波网络提出了一种新的非线性控制方法。根据小波网络的逼近特性,利用具有在线学习能力的单隐层小波网络来补偿动态逆的误差,建立了基于自适应小波网络的控制结构,用李雅普洛夫函数导出了小波网络权值的自适应调整規则。通过自适应调节,使控制系统能对受控对象及时地作出反应。最后分析了小波网络的结构和输入。     

基于EKF永磁同步电机FMRAC方法的仿真研究

结合传统模型参考自适应方法控制性能优越的特性和模糊控制不依赖对象精确数学模型的优势,将模糊控制器植入模型参考自适应控制系统构架中。主模糊控制器用于取代传统模型参考自适应控制中的反馈控制器,模糊逆模型结合自适应调整算法取代复杂的常规自适应规则,利用模糊控制良好的非线性学习特性,构建模糊自适应控制机构。以永磁同步电机为例,在MATLAB/Simulink环境下建立双闭环控制系统,基于扩展卡尔曼滤波设计速度观测器,基于模糊模型参考自适应方法设计速度控制器,仿真结果表明:控制系统运行平稳,速度跟踪快速准确,具有良好的动、静态特性。     

基于自适应动态逆的着舰控制器设计

针对舰载无人机着舰过程中存在参数不确定、舰尾流干扰等问题,设计了一种基于自适应动态逆的着舰控制律.通过动态逆消除了非线性以及多变量耦合,在此基础上加入自适应律,分别设计了俯仰姿态控制器和速度控制器,并应用Lyapunov稳定性原理修正了自适应律并用来处理动力受限时的速度控制问题,保证动力补偿系统的稳定性.仿真验证结果表...     

多变量非线性系统的直接自适应模糊预测控制

对一类多变量非线性系统提出了直接自适应模糊预测控制方法,此方法首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直接利用模糊系统设计预测控制器,并基于时变增益自适应律对控制器中的未知向量和逼近误差估计值进行自适应调整。证明了此方法可使跟踪误差收敛到原点的一个邻域内,仿真结果验证了此方法的有效性。     

非线性系统自适应逆设计及应用

对于一类存在输入未建模动态的非线性系统,提出了一种基于RBF神经网络的自适应逆补偿器设计方法。首先应用两个神经网络设计了补偿器,一个用来估计输入未建模动态,另一个用来作为未建模动态的自适应逆补偿器。该设计放宽了对未建模动态的一些苛刻的要求,如相对度为零,满足小增益条件等。仅要求D(u)逆稳和连续光滑。然后应用反演设计技术设计了控制器,并应用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络权重向量的调节律,同时证明了闭环系统的渐进稳定性。最后给出的BTT导弹纵向控制系统设计仿真实例证明了该设计方法的有效性。     

基于自适应模糊神经技术的质子交换膜燃料电池建模与控制

质子交换膜燃料电池(PEMFC)是21世纪最有生命力的发电技术之一。本文从PEMFC实际应用的角度出发,应用自适应模糊神经网络技术对PEMFC系统进行建模与控制。在建模与控制过程中,将训练好的网络模型作为PEMFC控制系统的参考模型,并在线对控制模型参数进行自适应调整。所设计的控制器的性能在仿真和试验结果中得以证明。     

基于改进T-S模型的模糊辨识算法及其应用

热工过程往往具有非线性和不确定性,用传统的描述热工过程动态数学模型的方法(如传统函数等)难以建立非线性模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。该文提出了一种基于改进T-S模型的热工系统模糊辨识方法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型的结构,然后通过基于熵的聚类和竞争学习算法对热工过程的输入数据空间的划分,在此基础上利用加权递推最小二乘法(WRLSA)建立热工过程的T-S模型。仿真结果表明基于改进T-S模型的非线性模糊模型,不仅能精确地描述过程的非线性,而且算法简单、快速。     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

一类非线性系统的模糊变结构控制方案

针对一类特殊非线性系统的模糊变结构控制及稳定性问题,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出一种模糊变结构控制器,提出了使全局模糊模型稳定的充分条件,并用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。     

一类非线性系统的自适应模糊滑模控制

针对一类非线性系统的控制,把模糊自适应和滑模控制相结合,设计了一种新型的全局滑模控制器,以全局模糊滑模面为滑模控制器的输入,通过模糊推理处理了非线性和减少了抖振,基于Lyapunov函数的稳定性分析,求出模糊控制规则的自适应律,构成一个全局模糊控制器,有效解决了传统滑模控制中,需要确定参数摄动和外部干扰上确界的问题,同时削弱了系统得抖振,仿真结果显示了该方法的有效性。     

基于观测器和小增益定理的自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统,利用输入到状态实际稳定理论(ISpS)、小增益定理,结合T-S模糊逻辑系统在线逼近系统的未知函数,在状态向量不完全可测的情况下,提出一种基于观测器的直接鲁棒自适应模糊控制的新方法。理论分析证明了闭环系统半全局一致终结有界,只有两个参数需要在线调节,同时避免了在一些自适应控制中由于采用线性反馈技术而可能引起的控制增益的奇异问题。仿真结果表明了该方法的有效性。     

Decentralized model reference adaptive sliding mode control based on fuzzy model

1.INTRODUCTIONIn recent years,decentralized control of interconnect-ed systems has become an i mportant and challengingtopic[1~3].However,it is usually difficult to modelthe systemexactly due to the complex real environ-ment.In the past several years,active research hasbeen carried out in controller design based on univer-sal approxi mators,such as fuzzy control and neuralnetwork control[4~6].For a class of SISO nonlinearsystems,adaptive fuzzy control approaches were pro-posed based on …     

一种基于小波网络模型参考自适应控制系统的设计与应用

根据神经网络内模控制的思想,提出了一种基于小波网络的模型参考自适应控制方法。该方法选用两个小波神经网络,分别作为系统模型的辨识器和控制器。此外,为了减小系统误差,在控制器和辨识器之间加入一个小波神经网络,作为非线性自适应滤波器。仿真结果和应用实例表明了该方法的有效性和合理性。     

一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

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。