不确定时滞系统的模糊鲁棒H∞控制

讨论了一类具有时滞的不确定非线性系统的模糊H∞状态反馈控制问题。采用具有时滞和不确定项的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型对非线性系统进行建模，提出了一套基于LMI的模糊鲁棒控制器的系统设计方法，并给出了模糊H∞状态反馈控制器存在的充分条件，以保证闭环模糊系统渐近稳定并满足从干扰输入到输出控制输出的H∞范数界约束。示例仿真表明了该方法的有效性。     

非线性不确定时滞系统的模糊输出反馈H∞控制

为提高具有变时滞的非线性不确定动态系统的动态性能,研究了模糊鲁棒输出反馈H_∞控制问题。基于线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)技术和T-S模糊模型,首先利用Lyapunov稳定性定理,得到模糊输出反馈控制器存在的一个充分条件,在此基础上,通过构造算法,将该条件转化为易于实现的LMI形式,导出控制器设计方法。设计的模糊输出反馈控制器使得闭环系统渐近稳定且满足H_∞范数指标。实例仿真证明了该设计方法可行．     

航空发动机模型参考模糊自学习控制

模型参考模糊自学习控制方法利用一个参考模型作为被控对象的输出性能要求，并且根据参考模型的输出和实际对象的输出间的误差，经过一个逆模糊模型学习产生模糊控制系统的控制规则。本文基于该方法离线构造了某型发动机的模糊控制器，并在发动机的其它状态及飞行包线的其它点进行在线学习校正，以得到期望的性能。仿真结果表明用该方法设计的模糊控制系统获得了满意的控制效果。     

一类非线性系统的模糊自适应跟踪控制

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。     

一种基于改进遗传算法的模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种改进遗传算法的模糊建模方法。首先在标准的T—S模糊模型基础上，提出了扩展的T—S模糊模型。然后采用改进的遗传算法优化扩展的T—S模糊模型参数和规则数。最后．通过数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

一种变论域模糊自适应导引律研究

针对空空导弹的导引律问题，基于模糊逻辑和遗传算法．提出了一种论域自调整的进化模糊导引律。将导弹与目标的接近速度以及导弹的视线角速度作为模糊控制器的输入，指令加速度作为输出，并在传统的模糊逻辑控制基础上引入了一个非线性变论域函数，从而实现了模糊变量论域的动态改变，然后使用遗传算法对导引规则进行了寻优。以某型空空导弹模型为对象使用MATLAB对导弹攻击过程进行了仿真。仿真结果表明，该方法的机动过载小，拦截飞行时间短，是一种较为优越的制导方法。     

模糊推理在直升机模型辨识中的应用(英文)

直升机控制系统的设计、飞行模拟器的研制及计算机实时仿真都离不开直升机数学模型 ,但是建立可靠而且准确的直升机飞行动力学模型是十分困难的 ,而且也很难保证动力学模型计算的快速性、可靠性与实时性。本文基于模糊推理技术 ,根据飞行试验数据辨识了直升机飞行模型 ,可以在一定程度上保证所辨识模型的简单、准确与计算的实时性。为了提高模糊模型的精度 ,文中采用了一种新方法来处理矛盾规则。本文利用模糊聚类分析的方法对海量的试验样本数据进行处理 ,有效地减少了辨识模型的规则数量。最后的仿真辨识结果表明 ,辨识效果合理 ,方法可行。     

变体辅助的无人机栖落机动模糊控制设计

无人机（Unmanned aerial vehicle, UAV）的栖落机动是一种大幅度的俯仰运动,易引起升降舵操纵力矩饱和。本文以变体方式增强无人机的俯仰操纵能力,并研究其对应的控制设计方法。首先对栖落机动建立了纵向动力学模型,并通过采用轨迹线性化和张量积变换方法转换得到T-S模糊模型。基于Lyapunov稳定理论和平方和方法,设计了满足控制输入约束的栖落机动多项式模糊控制器。对非变体与变体下的栖落机动控制过程进行了仿真,结果验证了控制律的有效性,并且表明变体辅助的无人机具有更强的操纵性能,能提高栖落机动中升降舵的抗饱和能力。     

非定常气动力辨识的模糊逻辑方法

提出了用内部函数和二次型隶属函数对非线性非定常气动力进行模糊逻辑建模与辨识的方法 ,分别用 F- 18和 F- 16飞机强迫振荡的实验数据建立了非线性非定常气动力模型 ,讨论了隶属函数导数的连续性对模糊逻辑模型精度的影响 ,并与已有的 Fourier模型和非线性代数模型进行了比较。结果表明 ,文中提出的建模方法能够给出更为满意的结果。     

基于模糊罚函数的分布式并行遗传算法及其应用

本文将模糊理论用于优化中,提出了一种基于可行度的模糊罚函数法,并采用分布式并行遗传算法进行寻优操作,该方法可以将不同遗传操作的优点加以整合,通过并行运算提高优化效率。将基于模糊罚函数的分布式并行遗传算法应用到多目标结构优化中,仿真试验表明取得了很好的寻优效果。     

采用PQLF的不确定模糊系统最优保性能控制

对一类模有界的参数不确定T-S模糊系统的保性能控制问题进行了分析研究。一个二次指标函数表征了闭环系统的性能。采用分段二次Lyapunov函数(Piecewise quadratic Lyapunov function,PQLF)方法,在使闭环系统渐近稳定的前提下以线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)的形式给出了一种鲁棒最优保性能控制律。同时提出了一种新型分段并行补偿(Parallel distributed compensation,PDC)控制策略。该PDC控制器同样反映了模糊系统前提变量的规则结构信息。数值仿真显示,采用该设计方法所得到的闭环保性能值优于传统二次Lyapunov函数(Common quadratic Lyapunov function,CQLF)方法下的闭环保性能值,且系统动态性能良好,鲁棒性强。     

基于模糊集值统计的输出跟踪控制器设计

提出基于模糊集值统计下修改模糊推理模型的控制规则库方法。对于具有不确定因素的非线性系统,当外界条件和系统内部结构参数变化时,根据系统的输入输出数据对,首先建立控制规则库的估计函数,引入相似度概念,在线修改隶属函数,使实际输出跟踪期望值的变化。通过仿真验证表明,该方法对于非线性、不确定性复杂系统可以获得满意的跟踪控制效果。     

方坯叶片电解加工过程的模糊控制方法

采集方料毛坯叶片电解加工整个过程的电流信号,用小波变换法对信号进行降噪处理,得到一条电流随间隙减小而呈增大趋势的光滑曲线。设计了一种二维M andan i型模糊控制器,以所得光滑电流曲线作为标准曲线,以加工电压的增量为模糊控制器输出,控制实际加工电流,使其在多种扰动下跟踪标准电流曲线。在M atlab的S im u link模块中,通过对由模糊控制器和电解加工系统组成的联合模型进行仿真试验,整定模糊控制器的3个增益参数。仿真试验表明,该方法可使电解加工系统较好地重现预设的加工过程,实现对电解加工全过程的控制。该方法也可以应用于其他类型的电解加工过程控制。     

综合火力／飞行控制系统的模糊控制及其仿真研究

研究了综合火力／飞行控制系统（ＩＦＦＣＳ）的模糊控制问题，首先给出了飞机纵向运动的火力／飞行控制系统的数学模型，然后讨论了基本模糊控制器的结构方案和设计过程，在分析了不同量化因子及比例因子对控制特性的影响后，对基本模糊控制器进行了改进，提出了分段因子模糊控制器和经过一次修正的模糊控制器的设计思想，最后，对包含模糊控制器的ＩＦＦＣＳ进行了计算机仿真。仿真结果表明，对ＩＦＦＣＳ采用模糊控制方法是可行的     

一种自学习Fuzzy控制器

为了提高Ｐｕｚｚｙ控制器的性能，适当调整Ｆｕｚｚｙ控制规则是很重要的。本文利用参考Ｆｕｚｚｙ集的概念给出了一种便于规则调整的Ｆｕｚｚｙ控制算法。由于这种算法避免了输入和输出数值域上的离散化，所以具有较强的灵活性。为了估计Ｆｕｚｚｙ控制器的性能，本文利用了参考模型。通过参考模型与被控对象输出的偏差来实时调整Ｆｕｚｚｙ控制规则，构成了自学习Ｆｕｚｚｙ控制器。仿真结果表明，自学习性能是令人满意的。     

基于混合维云模型定性推理的调距桨螺距控制

云模型是采用期望值Ex，熵En和超熵He来描述定性概念的一种数学方法，它将定性概念所具有的模糊性、随机性有机地结合在一起，是实现定量与定性相互转换的一种新途径。文中阐述了定性概念的一维和二维云模型数学描述，提出了基于混合维云模型的混合推理方法、复杂控制规则的简化方法，设计了一种新型的智能控制器——云控制器，并将其应用于调距桨螺距控制过程中。仿真结果表明，该控制器简易、直观、控制性能良好、鲁棒性强，较常规模糊控制具有更好的控制品质。     

飞机自动驾驶仪俯仰控制系统仿真研究

分别对比设计了PID控制器、LQR最优控制器和模糊控制器,并建立了对应的Matlab控制模型进行仿真研究。阶跃响应仿真实验结果表明：飞机俯仰系统LQR控制器与模糊控制器比飞机俯仰系统PID控制器能更好地实现对飞机俯仰角的控制,具有响应快速、超调小、误差小的优点;飞机俯仰系统LQR控制器比模糊控制器响应更快,跟踪性能更好,而飞机俯仰系统模糊控制器在抗干扰鲁棒性、跟踪性能和稳态性能指标综合考虑上优于LQR控制器,更适用于实际的飞行环境。     

六维力/加工电流模糊控制电解加工间隙的方法

为了有效控制电解加工间隙,提高加工精度,以六维力和加工电流为模糊控制器输入的原始数据,结合在线检测加工间隙技术,得到测试间隙;设计控制加工间隙的二输入一输出的模糊控制器,把测试间隙与初始设定间隙形成偏差和偏差的变化量,作为模糊控制器的输入,机床主轴进给速度作为模糊控制器输出;在Matlab的Simulink模块中,通过对电解加工系统和模糊控制器组成的联合模型进行仿真试验,并调整加工间隙的初始设定值,得到结论:模糊控制电解加工过程稳定,鲁棒性好,加工过程很快达到平衡状态;在0.2～0.7 mm的加工间隙范围,随着加工间隙的增大,模糊控制器的超调量减小,控制效果好.     

神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能