基于模糊变结构的空间飞行器姿态控制

根据空间飞行器姿态系统具有非线性、强耦合、多输入多输出的特点,对飞行器姿态模型的非线性和不确定性,提出分散模糊变结构控制方法。利用模糊系统对不确定性函数进行逼近,将获得的模糊系统函数作为系统不确定性界函数,对模糊逼近所带来的误差以及外部干扰项,采用控制补偿方法。理论分析和仿真研究表明,提出的控制方法具有姿态跟踪精度高,实时计算量小,便于工程实现等优点。     

基于ANN与FNN的飞机防滑刹车系统设计

飞机防滑刹车问题的关键是滑移率。为了使飞机刹车以最佳滑移率工作,防止陷入深度打滑和获得最大的刹车结合系数,提出一种智能飞机刹车系统,该系统由两部分组成:①利用神经网络(ANN)构造的,能实时获得最佳滑移率的最佳滑移率识别器;②利用模糊神经网络(FNN)构造的,能快速逼近目标滑移率的FNN控制器。计算机仿真结果表明系统的控制精度、稳定性和对复杂工况的适应性都得到了提高。     

TSK模糊神经网络及其约束优化学习算法

针对非线性动态系统特点,提出了一种基于TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊模型的动态回归模糊神经网络DRFNN(Dynamic Recurrent Fuzzy Neural Network),该模糊神经网络由静态网络和动态网络两部分组成,其中静态网络用来实现规则的条件部分和解模糊部分的计算,由FIR动态滤波器实现的内反馈回归网络用来实现规则的结论部分,为了加快网络收敛速度,给出了基于约束优化算法的网络参数迭代算法,把网络结构优化和参数学习作为一个约束优化问题来解决.应用于非线性系统的辨识和控制仿真试验说明了DRFNN网络及其算法对解决非线性系统问题的有效性.     

基于自适应反演的导弹滑模控制

阐述了在导弹系统存在不确定性情况下,基于自适应反演控制技术和模糊神经网络理论,提出了一种导弹滑模控制系统设计方法。设计过程中将不确定性对系统的影响合成为一项,然后应用模糊神经逼近器来逼近系统的不确定项;考虑了已知信息,利用自适应模糊神经控制理论和滑模控制设计了控制器,应用Lypunov稳定性理论保证了闭环系统的稳定性,并推导出模糊神经逼近器各参数的自适应调节律。     

非线性系统的在线鲁棒故障检测

提出了一种具有建模不确定性的非线性系统在线故障检测方法。故障被假定为状态变量和输入变量的函数，该系统仅是输入、输出可测量的。一种基于RBF神经网络的在线非线性估计器用来跟踪系统中的出现的故障，该估计器对有建模不确定性的非线性系统的故障检测具备良好的鲁棒性。文中所提出的方法的收敛性在理论上进行了较详细证明。仿真实例说明了该故障检测方法的有效性和实用性。