摘要：针对一类未知的非线性互联大系统 ,设计间接自适应模糊控制器以实现跟踪控制。采用模糊控制、模糊逻辑逼近和模糊滑模控制相结合的方法 ,对维数较低的子系统未知动态和维数较高的互联项未知动态分别采用两类模糊规则进行逼近 ;对系统的外部干扰及模糊逼近误差采用模糊滑模控制予以抵消 ,基于 L yapunov方法实现模糊系统中的参数自适应律并在线调节。所设计的间接自适应控制器使系统在 L yapunov意义下稳定 ,且跟踪误差趋近于 0。仿真结果表明了该设计方法的正确性。

摘要：针对一类非线性不确定组合大系统 ,利用模糊逻辑系统具有充分逼近连续函数的性质 ,分析和研究了这类系统自适应状态观测器设计问题 ,并在较弱的假设条件下 ,证明这种观测器与被控系统状态间的误差及各参数估计误差一致终极有界 .最后的仿真实例说明了本文所提出方法的有效性 .

摘要：利用非线性不确定系统的动态数学模型和模糊逻辑系统,对不确定性的输出信息,设计出被控系统的自适应鲁棒跟踪控制器和模糊逻辑系统参数估计的自适应律.在较弱的假设条件下,证明了这种控制器能使被控系统的状态及参数估计误差一致终极有界.仿真实例表明,所提出的方法是有效的.

摘要：结合PLS和减聚类算法设计了一种新型的模糊逻辑系统混合训练算法。通过将全部样本数据作为模糊规则选入系统,并引入PLS作为训练算法,从而有效的抑制样本数据中的严重噪声;为了使训练后的系统结构得以简化,利用减聚类算法合并系统中相似的规则。还通过仿真验证了该方法相比于传统OLS训练算法的优点;并将其应用于湿法冶金萃取组分含量软测量建模中,得到了满意的效果。

摘要：介绍区间二型模糊集的定义及相关理论,提出一种多重多维区间二型单点Mamdani模糊逻辑系统。在KM算法的理论基础上,设计模糊推理,类型简化,解模糊化等模块。在BP算法的理论基础上,调整区间二型单点Mamdani模糊逻辑系统中前件的参数。最后给出了本文的总结和进一步研究问题的展望。

摘要：介绍了区间二型模糊集的定义及相关理论,提出一种多重多维高斯型区间二型非单点二型Mamdani模糊逻辑系统。在KM算法的理论基础上,设计模糊推理,类型简化,解模糊化等模块。在BP算法的理论基础上,调整高斯型区间二型非单点二型Mamdani模糊逻辑系统中前件、后件、输入模糊集的参数。用所设计的模糊逻辑系统对混沌状态下的Mackey-Glass系统状态变量时间序列进行预测。最后给出了本文的总结和进一步研究问题的展望。

摘要：在模糊逻辑系统及控制的设计中,为了避免生成过多的模糊规则影响系统的效果,有必要进行模糊规则的筛选。本文将遗传算法与模糊逻辑系统相结合,使用遗传算法进行规则筛选,并调整模糊神经网络系统的参数,以此来提高模糊逻辑系统的精确性。将选择出来适应度最高的规则作为规则基,设计模糊逻辑系统。为了检验系统的可行性,将设计的模糊逻辑系统应用于丹麦克朗/人民币汇率的预测中,并将遗传算法与最小二乘法进行比较,仿真结果表明,所提出的方法是有效的,取得了更好的效果。

摘要：利用模糊逻辑系统具有充分利用专家语言信息和逼近连续函数的性质,分析和研究了一类具有未知不确定界的非线性系统的自适应状态观测器设计问题。观测器和自适应律的构成直接利用了系统的数学结构信息和模糊逻辑系统对不确定性的输出信息,在较弱的假设条件下,这种观测器与被控系统状态间的误差及各参数估计误差一致终极有界。最后的仿真实例说明了所采用的方法的有效性。

摘要：本文改进了（ｌ）的自适应模糊控制系统的设计方法。提出了一种不需监督控制的自适应模糊控制系统的设计方法（方法Ａ）和一种简单的用于实时控制的方法（方法Ｂ）。理论推导和仿真表明本文方法可行并具有一定的优越性。

摘要：实际工程应用中,预测动态系统的状态通常是一类比较重要的问题。卡尔曼滤波器已经被证明是处理该类问题的一个有效的工具。在系统特性能够较好把握的前提下,卡尔曼滤波器的预测准确性很大程度上取决于测量噪声协方差矩阵R的实时取值情况。但由于工作状况的各种不确定性,使得R矩阵的值会持续地受到不确定的干扰,从而极大地影响了卡尔曼滤波器的工作性能。针对上述问题,考虑到变论域自适应模糊逻辑系统的独特优点,提出了一种基于变论域自适应模糊逻辑系统动态实时调整R矩阵的方法。通过对滤波新息序列的实时监测,利用其实际值与理论值之间的偏差,采用变论域自适应模糊逻辑系统动态地对卡尔曼滤波器进行实时调整,通过仿真算例,验证了此种方法的优越性。应用此方法,在提高卡尔曼滤波器的预测精度的同时,也简化了模糊逻辑系统的设计,从而为更加方便、有效地应用卡尔曼滤波器提供了一种新的思路。