基于LMI的模糊控制器设计方法

针对Ｔ－Ｓ模糊模型,提出同时满足稳定条件和控制受约束的模糊控制器的线性矩阵不等式设计方法。将稳定性及控制约束转化为满足Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定的凸优化问题,并提出了ＬＭＩ的模糊系统控制器设计和稳定性分析的系统框架。倒立摆的模糊控制器设计实例表明了设计方法的有效性。     

基于分段模糊Lyapunov方法的离散模糊系统分析与设计

研究了基于分段模糊Lyapunov函数的离散T-S模糊控制系统稳定性分析及控制器设计问题．首先,在定义离散型分段模糊Lyapunov函数的基础上,提出了一个新的判定开环离散T-S模糊系统稳定性的充分条件．该条件仅需在每个最大交叠规则组内分别满足模糊Lyapunov方法中的条件,从而降低了公共Lyapunov方法和模糊Lyapunov方法的保守性和难度．然后,利用并行分布补偿方法对闭环系统的稳定性进行了分析并设计了模糊控制器．最后,一个仿真示例说明了本文方法的有效性和优越性．     

模糊系统的稳定性分析与最优控制器设计

针对一类线性系统,首先设计了一种模糊控制器保证闭环系统的稳定性.根据得到的结果,如果只需满足稳定性条件,可以有很大的空间选择控制器参数.因此,本文根据Pontryagin最小值原理给出了一种最优模糊控制器的设计方法.     

一类T-S模糊控制系统的稳定性分析及设计

研究了一类输入采用双交叠模糊分划的T-S模糊控制系统稳定性分析及控制器设计问题.基于分段模糊Lyapunov函数,提出了一个新的判定开环T-S模糊系统稳定性的充分条件,该方法只需在各个模糊区间里满足模糊Lyapunov方法中的条件,其保守性比公共Lyapunov函数法和分段Lyapunov函数法的保守性更低.运用并行分布补偿法(PDC)进一步探讨了闭环T-S模糊控制系统的稳定性分析问题并设计了模糊控制器.最后,一个仿真示例说明了本文方法的有效性.     

基于模糊双曲正切模型的一类稳定的模糊控制器设计

提出一种基于模糊双曲正切模型的模糊控制器的设计方法：首先针对模糊模型的每一条模糊规则（即每个子系统）根据专家经验设计模糊控制器，然后利用对角稳定性的概念给出了全局系统稳定的一个充分条件。     

一类非线性网络控制系统的故障检测

针对远程被控对象为非线性模型，且具有输出诱导时延的一类网络控制系统（NCS），假设可能发生执行器故障，对系统进行故障检测：利用T—S模糊模型将对象线性化，建立了模糊观测器，并给出了观测器系统渐近稳定的条件。进一步地，又考虑到满足该观测器稳定条件的矩阵难以寻找到，因此利用模糊模型中的主导子系统思想，重新设计了观测器，并基于Lyapunov稳定性定理，推导出了整个观测器系统全局渐近稳定的充分条件。最后，通过一个仿真例子验证了方法的有效性。     

一类不确定时滞系统的模糊滑模控制

利用T-S模糊模型逼近一类非线性不确定时滞系统，将非线性系统模糊化为局部线性系统．基于李亚普诺夫稳定性定理设计出使模糊系统全局稳定的滑模控制器，该控制器对满足匹配条件和不满足匹配条件的不确定性系统均适用．最后以Truck—Trailer模型为例进行仿真研究，其结果验证了设计方案的可行性和有效性．     

鲁棒极点配置约束下的模糊控制系统设计

针对一类利用T-S模糊模型近似描述的不确定非线性系统,给出了一种具有鲁棒极点配置功能的模糊控制器和模糊状态观测器的设计方法.首先,利用并行分配补偿(PDC)设计思想和基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒极点配置理论,得到了使整个闭环系统全局渐近稳定并满足希望的动态性能的充分条件.然后将这些条件转化为标准的LMI问题.最后将该设计方法应用于倒立摆的平衡控制中,验证了本方法的有效性.     

基于模糊Petri网的服务发现框架研究

现有的主流服务发现方法不支持模糊逻辑推理，无法处理软计算语义，从而缺乏灵活性．为了弥补人类可理解的软计算逻辑和机器能够识别的硬逻辑的差异，提出了面向服务基于模糊Petri网的Multi-Agent服务发现框架．为支持这一框架。设计了一种模糊Petri网服务描述语言，其主要特点是变迁表示一个服务或者请求；变迁的输入库所表示服务执行前应满足的条件，变迁的输出库所表示只有在所需争件满足的情况下服务才能成功执行．变迁相关的CF值（certainty factor value）表示服务消费者对Agent所提供服务的置信度．其次，提出了支持软计算语义的松弛匹配机制，并且给出了模糊松弛匹配算法；借助于本体库（类库），通过计算命题的真实度，在不精确模糊信息情况下，可以实现服务和请求的模糊松弛匹配．     

具有松弛条件的一类切换模糊系统的稳定性分析

使用切换技术以及多Lyapuriov函数方法．研究一类切换模糊系统的稳定性问题．给出了有连续控制输入时该切换模糊系统的一种松弛稳定性条件，避免了并行分配补偿法中固模糊规则数较多而求解公共矩阵P的困难，同时给出了实现系统全局渐近稳定的切换策略．主要条件以LMI的形式给出，具有较强的可解性．空气调节系统的设计实例表明了所提出设计方法的可行性和有效性．     

Interval type-2 fuzzy inverse controller design in nonlinear IMC structure

In the recent years it has been demonstrated that type-2 fuzzy logic systems are more effective in modeling and control of complex nonlinear systems compared to type-1 fuzzy logic systems. An inverse controller based on type-2 fuzzy model can be proposed since inverse model controllers provide an efficient way to control nonlinear processes. Even though various fuzzy inversion methods have been devised for type-1 fuzzy logic systems up to now, there does not exist any method for type-2 fuzzy logic systems. In this study, a systematic method has been proposed to form the inverse of the interval type-2 Takagi-Sugeno fuzzy model based on a pure analytical method. The calculation of inverse model is done based on simple manipulations of the antecedent and consequence parts of the fuzzy model. Moreover, the type-2 fuzzy model and its inverse as the primary controller are embedded into a nonlinear internal model control structure to provide an effective and robust control performance. Finally, the proposed control scheme has been implemented on an experimental pH neutralization process where the beneficial sides are shown clearly.     

张恩勤,施颂椒,徐立鸿

针对一类不确定非线性系统提出一种新的模糊自适应控制方法。用模糊逻辑系统逼近未知函数,并根据前一步参考误差来修正模糊逻辑系统的输入,以此对逼近误差进行补偿。该方法不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛于原点或原点的一个小领域内。仿真结果验证了此方法的有效性。     

模糊相容图

本文提出了模糊开关函数极小化的新方法,建立了一种模糊相容图,用它求函数的极小覆 盖,既不用模糊本原蕴含总集,也不要分解短语,可有效地用于多变量函数的模糊逻辑开关系 统或连续逻辑开关系统的设计.     

Hybrid learning for interval type-2 fuzzy logic systems based on orthogonal least-squares and back-propagation methods

This paper presents a novel learning methodology based on a hybrid algorithm for interval type-2 fuzzy logic systems. Since only the back-propagation method has been proposed in the literature for the tuning of both the antecedent and the consequent parameters of type-2 fuzzy logic systems, a hybrid learning algorithm has been developed. The hybrid method uses a recursive orthogonal least-squares method for tuning the consequent parameters and the back-propagation method for tuning the antecedent parameters. Systems were tested for three types of inputs: (a) interval singleton, (b) interval type-1 non-singleton, and (c) interval type-2 non-singleton. Experiments were carried out on the application of hybrid interval type-2 fuzzy logic systems for prediction of the scale breaker entry temperature in a real hot strip mill for three different types of coil. The results proved the feasibility of the systems developed here for scale breaker entry temperature prediction. Comparison with type-1 fuzzy logic systems shows that hybrid learning interval type-2 fuzzy logic systems provide improved performance under the conditions tested.     

带有伸缩器和饱和器的一类非线性系统模糊自适应控制设计

本文针对一类带有未知齐次函数的非线性系统,首先基于伸缩器和饱和器的概念,将T-S型模糊逻辑系统的输入–输出进行改造而形成扩展模糊逻辑系统,然后利用扩展模糊逻辑系统给出一种带有可调伸缩因子参数的模糊自适应控制器的设计方法.由于该方法不依赖模糊规则数目,因而不仅能有效减少在线估计的参数数目,而且能够保证被控系统的状态一致终极有界.最后所给数值仿真算例说明了该设计方法的有效性.     

基于自适应模糊逻辑系统的一类混沌系统同步控制

针对一类带有未知函数和干扰的混沌系统,进行了基于自适应模糊逻辑系统的自适应同步控制器的设计。首先基于模糊逼近原理,通过对该混沌系统中未知函数的输入输出进行采样,根据采样数据信息设计出具有参数自适应功能的Mamdani型模糊逻辑系统;然后利用该模糊逻辑系统给出一种带有参数自适应的驱动响应同步控制器设计方法;最后通过数值仿真算例表明了该方法的有效性。     

基于遗传算法的自学习模糊逻辑系统

利用遗传算法实现模糊逻辑系统的自学习,提出了遗传算法和模糊逻辑系统的结合方式,并针对模糊逻辑系统的特点,提出了初始种群的生成方法,较大地提高了遗传模糊逻辑系统的自学习性能。仿真结果表明,该系统对复杂的非线性系统具有较好的学习效果。     

一类不确定非线性离散系统的模糊自适应控制器设计

针对一类不确定非线性离散系统,提出一种带有自动可调伸缩因子的模糊自适应控制方法.该控制器设计方法的优点是模糊逻辑系统的逼近精度不再依赖于模糊逻辑系统的结构和规则数目,参数自适应律调节与被逼近函数的特征和逼近精度有关,因此能有效减少在线估计的参数数目,且设计方法能够保证闭环系统的所有状态半全局一致终极有界.最后,通过数值仿真算例表明所提出方法的有效性.     

一类严格反馈非线性系统的间接自适应模糊控制

针对一类不确定严格反馈非线性系统,设计了间接自适应模糊控制方法．该方法用模糊逻辑系统逼近设计过程中的未知函数,基于时变宽度死区对模糊逻辑系统中的未知参数进行自适应调节,并对时变死区宽度设计了自适应律．证明了该方法能使闭环系统的所有信号有界,且可使跟踪误差收敛到原点的小邻域内．仿真算例验证了该方法的有效性．     

基于相序优化的多相位模糊交通控制

针对单交叉路口进行模糊交通控制算法的研究.首先提出一个简化的交叉路口交通流模型,设计一种基于相序优化的模糊控制器,然后以车辆平均延误时间为控制目标,采用模糊控制器和相序优化器联合进行交通控制.前者用来决定改变当前绿灯相位的时刻,后者从相序中根据优先权的大小决定下一个放行相位.仿真研究表明,该模糊控制器能更有效地对单路口进行多相位闭环控制,控制效果令人满意.