模糊控制系统的系统化设计与鲁棒稳定性研究

模糊控制系统的系统化设计与鲁棒稳定性研究

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时间:2019-05-23

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1、中南大学博士学位论文模糊控制系统的系统化设计与鲁棒稳定性研究姓名:肖晓明申请学位级别:博士专业:控制理论与控制工程指导教师:蔡自兴1999.12.1摘要近年来,虽然以模糊控制、神经网络控制、知识基专家控制等软计算技术为代表的智能控制理论方法及其综合集成为解决具有不确定性(包括结构不确定性和参数不确定性)、时变非线性以及多变量等特性的复杂难建模系统的控制问题提供了一条有效的途径.但目前尚缺乏通用的分析和设计智能控制系统的有效工具.本文借鉴传统控制理论(包括经典控制理论和现代控制理论)和神经网络等智能控制技术着重研究智能控制系统的一

2、个重要分支一模糊控制系统的系统化设计理论和鲁棒稳定性分析方法.f模糊控制经过三十多年来的发展,取得了不少理论和应用上的研究成果,但许多基本问题尚需进一步研究与探讨.系统化设计和鲁棒稳定性分析就是模糊控制系统的两个最重要的问题.由于模糊控制是基于语言变量和模糊推理的本质非线性控制,因此难于建立其系统化设计和稳定性分析的一般方法;而且模糊控制应用的场合大多是没有被控对象精确数学模型的情况,这就更增加了其系统化设计和稳定性分析的难度.本文正是针对这些基本问题,利用传统控制理论和神经网络等软计算技术,从基本模糊控制器的设计与性能分析、动

3、态模糊控制系统的系统化设计与鲁棒稳定性分析、自适应模糊控制系统的系统化设计与稳定性分析以及模糊神经网络控制系统的设计与稳定性分析等几方面对模糊控制系统的系统化设计与鲁棒稳定性分析理论与应用做了深入研究.全文共分为六章,主要内容和结论如下:第一章简要回顾了智能控制的产生与发展过程。总结了智能控制系统的功能特点,并对智能控制的基本理论、基本方法及其交叉综合以及模糊控制系统的设计与性能分析理论的研究现状做了详细的综述,给出了作者对模糊控制系统的设计与性能分析方法的一些看法.第二章在定义模糊集合和模糊逻辑的一些基本概念的基础上,给出了基

4、本模糊控制器的结构并提出了其设计方法,指出了其存在的不足.然后根据随机过程原理,提出了通过改变输入变量的隶属函数形状,并考察由此引起的控制输出变化来分析模糊控制系统鲁棒性(鲁棒性意味着存在允许数量的不确定性的前提下,闭环控制系统仍能保持稳定)的方法.基于描述函数法、相平面法和线性系统理论,提出了基本模糊控制器的几种模型结构及其稳定性分析方法.第三章研究了基于模糊模型的动态模糊控制系统的设计和鲁棒稳定性分析方法.基于线性系统理论、Lyapunov稳定性理论和变结构控制理论,提出了动态模糊控制系统的第一种设计与分析方法.该方法是先将

5、动态模糊控制系统表述为一组局部模糊状态空间模型,然后由局部状态反馈控制器来构造全局闭环控制器,分析了整个闭环模糊控制系统的稳定性并提出了利用补偿控制(基于变结构控制理论)来保证闭环模糊控制系统鲁棒稳定的分析方法,还简要讨论了模糊状态观测器的设计和分析方法.利用并行分布补偿和线性矩阵不等式概念.提出了动态模糊控制系统的另一种设计与分析方法.该方法是先对模糊控制器进行并行分布补偿设计.其基本思想是导出每一条控制规则以便补偿模糊系统的每一条规则;然后提出了基于线性矩阵不等式的闭环模糊控制系统的稳定性分析与控制器设计方法.并通过对倒立摆

6、系统的平衡控制问题的仿真研究证明了所提方法的有效性.。第四章探讨了自适应模糊控制系统的设计与稳定性分析方法.通过引入模糊滑模,提出了一种模糊控制器的新颖设计方法一自适应模糊滑模方法.该方法综合了模糊控制技术和滑模控制技术两者的优点,相互取长补短,大大地提高了模糊控制系统的性能.提出并证明了保证自适应模糊滑模控制系统稳定的稳定性定理.通过对倒立摆平衡系统跟踪问题的仿真研究说明了所提方法的有效性.第五章研究了模糊神经网络控制系统的设计与稳定性分析方法.首先在深入分析模糊神经网络控制的研究现状的基础上,针对其典型结构和一般学习算法中所

7、存在的不足。提出了两种基于不同模糊模型的模糊神经网络结构和改进的BP学习算法(MBP).然后利用Lyapunov稳定性理论,对该两类模糊神经网络控制系统的稳定性作出了深入地分析,给出并证明了稳定性定理,推导了保证闭环系统收敛的学习率调节范围。为模糊神经网络控制系统的稳定性设计提供了有力手段.第六章总结全文,给出了本文的主要结论和需进一步研究的课题和方向.模糊控制系统的系统化设计和鲁棒稳定性分析理论的研究刚刚开始,许多问题尚待进一稳定性,变结构控制,自适应模糊控制·滑模控制,模糊桫络控制·II·一=一岁瓤侧厂俳譬丐一淼~ABSTR

8、ACTInrecentyears.althoughintelligentcontroltheoryincludingfuzzycontrol,neuralnetworkcontr01.andknowledgebasedexpertcontrolhasprovid

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