摘要：研究了非线性系统存在非匹配不确定性时控制器的鲁棒镇定问题 .基于对象的模糊动态模型 ,提出了一种状态反馈控制器的设计 ,给出控制器在建模不确定性等各种非匹配不确定性存在下仍能够镇定非线性系统的一个充分条件 .仿真结果表明了设计方法的正确性 .

摘要：采用模糊动态模型对连续时间非线性系统进行模糊控制 ,对闭环模糊系统的稳定性进行分析 ,并给出系统化的控制器设计程序 ;在一系列局部模型通过模糊隶属函数连接得到的连续的全局模型中 ,全面考虑其它关联子系统对标称线性系统的摄动 ,并利用向量Lyapunov函数的概念和方法 ,得到了闭环模糊系统稳定的充分条件 ;

摘要：采用模糊动态模型对多变量复杂非线性系统进行模糊控制 .首先针对局部线性动态模型设计状态反馈控制器 ,然后利用模糊推理确定整个系统的控制 ;在一系列局部模型通过模糊隶属函数连接得到的连续的全局模型中 ,全面考虑其它关联子系统对标称线性系统的摄动 ,并利用大系统分散控制关联稳定性的概念和方法 ,得到了闭环模糊系统稳定的充分条件 .仿真例子验证了该设计方法的正确性 .

摘要：为了解决传统滑模控制中采用指数趋近律产生的抖振问题,提出一种采用云模型趋近律的智能滑模控制方法。提出将云模型和趋近律相结合,利用云模型推理方法,动态调整趋近速度,保证系统状态快速、稳定地到达滑模面。将所设计的滑模控制器用于平行单级双倒立摆的稳定控制,仿真结果验证了设计方法的有效性,对系统摄动和外部干扰都有很强的鲁棒性。

摘要：采用模糊动态模型研究大范围、高阶非线性系统的自适应模糊控制问题。通过模糊推理选择起主导作用的局部子系统的状态反馈控制作用于整个系统 ,结合不确定系统的变结构控制理论 ,给出了通过增加监督控制确保闭环模糊系统稳定的定理 ,自适应模糊控制律在系统存在摄动和扰动时能使闭环系统具有鲁棒稳定性。仿真结果表明了该设计方法的正确性。

摘要：风筝发电机组是一种新型风力发电技术.采用yo-yo结构对风筝的动态进行建模,通过作用在两风筝线上的拉力控制风筝的飞行.风筝的一个发电周期可分为发电状态和电动状态,要求在发电阶段发电量最大、在电动阶段耗电量最小,每一个阶段的控制器设计均可归结为一个约束优化问题.为解决非线性实时优化的困难,采用预测函数控制原理设计风筝发电机组的最大发电控制器,具体分析了风筝发电机组一个发电周期各阶段的控制目标,给出了闭环控制系统的实现方案.仿真结果验证了控制策略的正确性和有效性,可以满足对控制算法速度的要求.

摘要：为了解决设计模糊逻辑控制器中的一些问题,提出一种采用解耦矢量云模型的智能控制方法。通过云模型的定性控制机理,给出定性语言的定量化表示,保证自然语言的不确定性传递。利用解耦矢量算法将复杂非线性控制系统的多个输入变量融合为单个输入变量,使得云模型控制规则得到简化,并保证了闭环系统的稳定性。将所设计的解耦矢量云控制器用于球棒系统的控制,仿真结果验证了设计方法的有效性。

摘要：分析了区间振荡和暂态能量函数的关系,通过削减系统的区间振荡暂态能量为控制目标来制定阻尼控制策略,设计了高压直流(HVDC)模糊逻辑协调控制器,以提高交直流并联电力系统动态稳定性水平。该控制方案不需要精确的模型参数,充分考虑HVDC系统整流侧直流电流调制和该侧发电机的励磁控制特性,通过模糊规则去协调两个控制系统,实现对系统低频振荡的有效抑制。仿真结果表明,该控制器能有效提高交直流并联系统的动态稳定性水平。

摘要：对电力系统中多个FACTS阻尼控制器之间以及与电力系统稳定器之间的协调设计进行研究 ,提出序优化和遗传算法相结合的智能计算方法解决阻尼控制器参数的鲁棒最优整定。根据矩阵的迹和其特征值的关系提出一种易于计算的近似目标函数 ,利用序优化方法评估对比各个解之间的优劣。遗传算法中个体的适应度由序优化方法排序确定 ,并给出线性排序选择算子 ,可以大大加速评估和选择的过程 ,减少计算量 ,提高效率。给出了基于智能计算方法协调设计多个阻尼控制器的流程。

摘要：提出了基于提升格式的M带自适应小波设计方法。首先设定M带提升小波预测算子与更新算子的基本形式,然后根据提升结构及所选取的误差准则来自适应地调整预测算子及更新算子的系数,从而得到适合给定应用的最优M带提升小波。与目前对M带小波的研究相比较,采用提升格式得到的M带自适应小波既保持了提升方法的快速、简单及可直接在时(空)域上运算的特点,又具有根据实际问题设计出优化小波的优势。给出了两个3带自适应提升小波的设计实例。