摘要：针对多输入多输出多重时延非线性系统,提出了一种自适应模糊跟踪控制方案．该方案有机综合了自适应控制和H∞控制.文中构建了一种自适应时延模糊逻辑系统用来逼近有多重时延的未知函数;设计了H∞补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动．根据跟踪误差给出了参数调节规律．构造了包含时延的李雅普诺夫函数,从而证明了误差闭环系统满足期望的H∞跟踪性能．仿真结果表明了该方案的可行性．

摘要：针对一类非线性系统,提出模糊混合H_2/H_∞采样控制方案.应用T-S模糊系统表征非线性系统,控制器是零阶保持采样信号.采用输入时延方法,闭环系统转换成连续时延系统.应用Lyapunov-Krasovskii函数和LeibnizNewton公式,由线性矩阵不等式给出模糊采样控制器存在的一个新充分性条件.所提出的模糊采样控制方案在确保系统稳定意义下取得了期望的H_2/H_∞性能.通过卡车拖车系统实验验证了采样控制设计方案的可行性和有效性.

摘要：针对一类复杂非线性系统,把模糊T-S模型和自适应模糊逻辑系统结合起来,提出了一种跟踪控制方案.首先,应用模糊T-S模型对非线性系统建模,设计观测器用来观测系统状态:其次,应用基于权值、中心和宽度3个参数可调节的自适应时延模糊逻辑系统补偿器来消除建模误差和不确定性.文中证明了闭环系统满足期望的跟踪性能.示例仿真结果表明了该方案的有效性.

摘要：针对一类非线性系统,把模糊T-S模型和自适应模糊逻辑系统两种模糊逻辑方式结合起来,提出了一种基于观测器的跟踪控制方案。首先,应用模糊T-S模型对非线性系统建模,设计观测器用来观测系统状态;由线性矩阵不等式得到模糊模型的控制律。其次,构建了自适应模糊逻辑系统;应用基于权值、中心和宽度三个参数可调节的自适应模糊逻辑系统作为补偿器来补偿建模误差。文中证明了闭环系统满足期望的跟踪性能,实现了跟踪目的。两连杆机械臂的仿真结果表明该方案消除了建模误差对跟踪的影响。

摘要：针对一类多输入多输出非线性多时延系统,提出了基于模糊逼近的自适应跟踪控制方案.该方案构建了基于模糊T-S模型的自适应时延模糊逻辑系统,用来逼近未知非线性时延函数.从而实现了对非线性系统的建模.根据跟踪误差给出了时延模糊逻辑系统的参数自适应律.设计了H∞补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动.基于Lyapunov稳定性理论,提出的控制方案保证了闭环系统的稳定性并获得了期望的H∞跟踪性能.机械臂的仿真结果表明了该方案的有效性.

摘要：针对非线性时变时延系统,采用输入时延和自由权重矩阵方法研究模糊采样最优控制问题.应用T-S模糊系统表征非线性系统,控制器是零阶保持采样信号.由线性矩阵不等式给出最优控制准则,所设计的模糊采样控制器在闭环系统渐近稳定意义下可保证期望最优控制性能.最后,通过卡车拖车系统实验验证模糊采样控制设计方案的可行性.

摘要：针对多输入多输出非线性多时滞系统,提出了一种直接自适应模糊跟踪控制方案.该方案有机综合了自适应控制和H∞控制,构建了一种自适应时滞模糊逻辑系统用来逼近有多重时滞的未知函数;设计了H∞补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动.根据跟踪误差给出了参数调节规律,构造了包含时滞的李亚普诺夫函数,从而证明了误差闭环系统满足期望的H∞跟踪性能.仿真结果表明了该方案的可行性.

摘要：针对多输入多输出非线性时变时延系统,提出了一种模糊自适应跟踪控制方案,该方案构建了基于模糊T-S模型的自适应时变时延模糊逻辑系统,用来逼近未知非线性时变时延函数,从而实现了对非线性系统的建模。根据跟踪误差给出了模糊逻辑系统的参数自适应律,设计了H∞补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动。基于Lyapunov稳定性理论,提出的控制方案保证了闭环系统的稳定性并获得了期望的H∞跟踪性能,机械臂的仿真结果表明了该方案的有效性。

摘要：针对一类有参数摄动和时延的非线性不确定性系统．提出了一种稳定性分析方法。控制方案将鲁棒控制和神经网络控制结合起来．首先由线性矩阵不等式(LMI)设计了参考模型即系统线性部分的鲁棒控制器,然后用神经网络来消除系统建模不确定非线性部分。稳定性分析中综合了参数摄动、时延和神经网络权值．合理地选择Lyapunov函数证明了误差闭环系统的稳定性．

摘要：针对一类非线性系统,把模糊T S模型和自适应模糊逻辑系统两类模糊逻辑方式结合起来,提出了一种基于观测器的控制方案.首先,应用模糊T-S模型对非线性系统建模,设计观测器来观测系统状态;由线性矩阵不等式得到模糊模型的控制律.其次,应用自适应模糊逻辑系统作为补偿器来补偿建模误差.证明了闭环系统满足期望的性能.仿真结果表明了该方案的可行性.