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多变量非线性连续系统的自适应模糊控制

朱清  
【摘要】: 本文首先对两类结构相似的具有下三角形矩阵函数控制增益的多变量非线性连续系统,基于一种修改的李亚普诺夫函数,并利用第一类模糊系统(即具有线性可调参数的模糊系统)的逼近能力,分别提出一种分散自适应模糊控制器设计的方案。该方案通过逐层递推的方法,分别针对每一个子系统单独设计控制器,将本层之前已设计的多项控制输入作为等价干扰。运用李亚普诺夫第二方法,先证明了闭环模糊控制系统全状态有界,再证明了跟踪误差收敛到零。 其次对同样的两类系统,利用第二类模糊系统(即具有非线性可调参数的模糊系统)的逼近能力分别提出另一种自适应模糊控制器设计的方案。同样证明了闭环模糊控制系统全状态有界和跟踪误差收敛到零。 最后针对一类不确定多关节机器人(机械臂)系统,提出两种模糊控制方案。一种方案是基于李亚普诺夫第二方法,利用第二类模糊系统的逼近能力设计自适应模糊控制器。证明了闭环模糊控制系统全状态有界和跟踪误差收敛到零。另一种方案是结合遗传算法设计自适应模糊控制器。在加入监督控制项保证闭环控制系统状态有界的前提下,应用遗传算法调节模糊控制器参数,使得控制器参数在概率意义上收敛到最优值。 通过本文的研究,较好地解决了上述几类多变量非线性连续系统的控制问题。提出的模糊控制器设计方案在建模误差存在的情况下,能够保证闭环系统全局稳定,且系统跟踪误差收敛到零;能够改善控制系统的性能,提高控制系统的鲁棒性。


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