一、一种新的模糊控制器设计方法的研究（论文文献综述）
张青云[1]（2021）在《柔性空间闭链机器人非线性数学建模及智能控制算法研究》文中研究指明机器人朝高速、高精度及轻质化方向发展,使其运动不仅包含大范围的刚体运动,还存在柔性轻质构件变形产生的弹性振动运动。柔性构件变形引起的系统振动,将导致系统运动轨迹精度下降,并且过大的惯性力将使系统关节和构件损伤甚至破坏,降低系统使用寿命。构建柔性机器人的精确非线性数学模型是实现数值解优化的必要手段。同时,基于精确非线性数学模型开展控制算法研究可提高跟踪轨迹精度,且降低智能控制算法复杂度。本文以运动支链中既存在刚性构件,又存在柔性构件的空间闭链机器人为研究对象,对其数学模型构造方式、数值求解算法及控制算法问题进行了深入研究。本文主要研究工作及成果如下:一、针对柔性多体系统数学模型构建不精确问题,提出了一种新的柔性多体系统可计算模型。首先,利用有限元法和浮动坐标系法相结合,建立考虑耦合效应的柔性单元数学模型。其次,根据系统约束模型建立考虑微小位移的末端执行器数学模型。最后,将刚性系统模型、柔性单元数学模型及末端执行器数学模型进行装配即可得到精确柔性多体系统的可计算模型。该模型通用性强,可用于任意含柔性空间构件的柔性多体系统数学模型的构建。二、柔性多体系统可计算模型为时变、强耦合、高度非线性的微分代数方程。为克服数值求解过程中因初值估计不准确导致的数值发散问题及通过增加约束方程使模型维度增加,降低求解效率等问题,提出了通过模型降阶算法将微分代数方程问题转化为纯微分问题进行求解,并根据约束违约稳定算法（Baumgarte’s constraint violation stabilization methods,BSM）保证约束模型有效性。这种求解算法结构简单且易于实现,可提高复杂数学模型的求解效率,且保证解的精度。三、基于建立的非线性数学模型,采用前馈补偿与比例-微分（Proportion Derivative,PD）控制器相结合的控制算法,分析了系统末端执行器轨迹跟踪精度、扰动抑制情况以及外载荷为零倍臂杆质量、三倍臂杆质量和五倍臂杆质量下的单点轨迹跟踪精度。同时,为了避免建模过程中非线性未知项对控制性能的影响,利用模糊控制算法具有的逼近非线性系统特性对系统进行自适应逼近,以提高系统控制性能,并对其设计准则、稳定性、求解原则及有效性进行了详细说明和分析。四、提出一种将神经网络控制器和自适应滑模控制器相结合的新的控制算法。首先,利用自适应滑模控制器来保证轨迹精度,再根据神经网络无线逼近非线性系统的性能来逼近非线性误差和降低未知干扰的影响。在相同系统参数下,对比分析了自适应滑模神经网络和位置比例-积分-微分（Proportion Integral Derivative,PID）控制算法作用下的末端执行器轨迹精度。结果表明:所设计的自适应滑模神经网络控制器满足控制精度要求且与位置PID控制算法相比效果更佳,有效降低了末端执行器的轨迹跟踪误差。新控制算法只需较少隐层节点,说明该控制器结构简单、易于实现、通用性强。
王冬庭[2]（2020）在《不确定性非线性系统的模糊控制与故障估计研究》文中提出随着现代制造工业的快速发展,被控对象的不确定性、非线性、故障多样性等特征越来越明显,并且严重制约着整个控制系统的稳定运行水平的进一步提升。近年来,不确定性非线性系统的稳定性分析与控制设计问题已经成为控制科学与工程领域研究热点。特别地,得益于模糊系统在难以获取精确数学模型的不确定性非线性系统建模问题中的技术优势,基于模糊模型的不确定性非线性系统的稳定性分析与控制设计研究取得了重要进展。然而,绝大部分已有方法普遍采用并联分布补偿（PDC）技术进行模糊控制系统的稳定性分析与控制设计,导致理论结果保守性居高不下从而限制了模糊控制理论的广泛应用;与此同时,基于模糊模型的故障估计问题研究也面临同样的窘境。针对上述问题,本文开展了不确定性非线性系统的模糊控制与故障估计相关研究,分别提出了一种转移概率已知的马尔可夫跳变模糊系统（MJFS）鲁棒控制方法、一种基于可变权值切换机制的离散T-S模糊系统实时调度镇定控制方法、一种基于加权切换方法的模糊故障观测器设计方法。具体地,本文主要研究内容叙述如下:首先,针对具有多模态跳变特性的非线性系统,使用马尔可夫跳变模糊系统对其进行建模,提出了一种基于新型切换机制的非PDC型模糊状态反馈控制器,这样可以充分利用切换机制的相关知识,将归一化方法结合在控制器的设计上,并对应此机制设计了一种与之匹配的Lyapunov函数,并通过引入一组松弛矩阵变量最终给出一种转移概率已知的MJFS鲁棒控制方法,仿真结果成功验证了该方法比先前基于PDC技术的相关理论方法的保守性更低。其次,研究了基于离散时间T-S模糊系统的实时调度镇定控制问题。通过有效利用每一个采样时刻的归一化的模糊加权函数大小排名信息而提出一种新型的可变权值切换机制;基于这种切换机制设计出一种新的模糊切换控制器,它具有若干不同的激活模式并且在每一个采样时刻可以通过可变权值切换机制的输出值进行动态调整,能够显着降低模糊控制设计的保守性。更为重要的,这种基于可变权值切换机制的离散T-S模糊系统实时调度镇定控制方法在减少已有方法控制设计保守性的同时并不需要增加额外的离线或者在线计算负担,也就是说,所提出的方法具有很好的性能特征,增强了理论方法的适应范围和算法效率。最后,研究了基于离散时间T-S模糊系统的模糊故障估计问题。通过将归一化的模糊加权函数生成的空间划分为若干不重叠的子空间并设计出一种有效且快捷的加权切换方法来在线识别每一个采样时刻系统所处的具体子空间;在此基础上,又提出了一种切换型模糊故障观测器,它在不同的子空间具有不同的观测器增益矩阵因而能够充分地利用所处子空间的特性信息,因而与之前相关结果比具有更小的保守性。更为关键的是,该切换型模糊故障观测器的在线运行过程成功消除了之前方法的若干费时性在线计算负担,这也更加有利于理论方法的实际应用。
任立伟[3]（2020）在《基于离散多项式模糊模型的跟踪控制方法研究及应用》文中认为非线性系统的稳定性分析和控制器设计问题一直是国内外控制界的研究热点。得益于平方和（Sum of Squares,SOS）方法基于凸优化理论和数值解法的优势,多项式非线性系统的研究成果颇多。Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型,通过模糊隶属度函数能够以任意精度逼近实际复杂非线性系统,在非线性系统研究中地位举足轻重。多项式模糊模型作为T-S模糊模型的广义化形式,它集合了T-S模糊模型和多项式的优势,比T-S模糊模型具有更少的模糊规则数,却可以更有效地表示非线性系统。同时,多项式模糊模型相关的大部分研究问题亦可借助SOS工具轻松得到解决。正是由于多项式模糊模型的出现,将模糊逻辑系统的分析及其控制器设计的研究热潮又推向了一个全新阶段。伴随现实动力系统的多样性和复杂性,基于多项式模糊模型的分析和设计将面临新的挑战。本文跳出固有的SOS设计框架,分别基于反馈线性化这一经典的非线性控制方法以及新型的强化学习方法研究离散非线性系统的跟踪控制问题,设计相应地多项式模糊控制器,实现不同跟踪控制目标。本文的研究内容将包含如下方面:为了解决一类离散多项式模糊系统的完全跟踪问题,本文提出一种反馈线性化方法控制律设计方法,使得闭环系统输出实现对给定参考轨迹的完全跟踪。该设计方法为解析的。分析系统在原点处的局部稳定性,可作为一种定性检验离散多项式模糊模型质量的方法。更重要的是,为了分析一个任意给定的离散多项式模糊系统基于反馈线性化方法设计完全跟踪控制器的可行性,建立了一个充分的判定条件。此外,为了分析控制器输出有界性,建立了一个充要判定条件。为了解决一类离散多项式模糊系统的渐近跟踪问题,本文提出了一种部分反馈线性化控制律设计方法,使得闭环系统可以渐近跟踪阶跃参考轨迹,并且该方法能有效克服常值干扰问题。更重要的是,为了建立更宽松的判定条件,用于分析一个任意给定的离散多项式模糊系统基于反馈线性化方法设计跟踪控制器的可行性,利用全块S-procedure方法将一个非凸的矩阵不等式问题转化为一个线性矩阵不等式的凸问题。该判定方法具有广阔的应用空间。为了使所设计的多项式模糊控制器参数调整具备智能性,并且使系统实现最优跟踪性能,本文基于最优控制与最优跟踪控制问题间的联系,以及强化学习中的策略迭代算法展开研究,解决一类离散非线性系统的最优跟踪控制问题。首次将策略迭代学习算法与多项式模糊模型相结合,建立基于多项式模糊模型的执行器-评价器结构,对控制器参数进行学习调整同时实现值函数最小化的性能指标。基于实验室自主研制的二自由度旋翼式飞行模拟器系统展开理论分析和实验验证,该模拟器为研究控制问题提供了一个良好的实验平台。理论分析阶段:基于其物理结构和运动机理使用复数矢量结合拉格朗日方程法建立其动力学模型。此外,利用基于泰勒级数的多项式模糊模型建模方法得到其多项式模糊模型,并对其进行了模型验证,并与传统T-S模糊模型作了比较。实验验证阶段:通过系统实测输入输出数据进行参数拟合得到了实际系统模型参数,在此基础上,基于第四章提出的最优跟踪控制方法设计多项式模糊跟踪控制律,通过实验验证了二自由度旋翼式飞行模拟器俯仰角在该控制器作用下对不同期望轨迹的跟踪能力,并且通过干扰实验验证了控制器具有一定程度的抗干扰能力,所得实验结果证明了所设计多项式模糊控制器的正确性和有效性。
郭斌[4]（2020）在《具有执行器故障和干扰的非线性系统自适应容错控制研究》文中研究指明近年来,工业系统的自动化水平高速发展,控制要求不断提高。相应地,系统部件日益增多,非线性程度不断增加,这给系统的分析与综合带来了巨大挑战。一方面,系统长时间工作或人员不正确操作等因素会致使系统产生故障;另一方面,系统组件增多,干扰进入系统渠道增多,多源化、不匹配扰动对系统的作用更为复杂,进一步增加了控制难度。故障和干扰会降低系统的控制性能,甚至直接破坏系统的稳定性。因此,提高非线性系统的容错能力,补偿故障对系统的影响,抑制外界干扰,对非线性系统的稳定运行至关重要。本文针对非线性控制系统的执行器故障和干扰问题,开展容错控制研究,主要研究内容如下:1)研究了具有执行器故障的Lipschitz非线性系统的鲁棒容错控制方法。针对一类受到执行器故障以及干扰的Lipschitz非线性系统,提出了一种鲁棒滑模容错控制方法。首先,设计了一种综合观测器以同时估计系统的状态、故障以及干扰信号;其次,利用观测器获得的信息,设计了一种鲁棒滑模容错控制器。在该控制方法中,将干扰分为两部分分别进行处理,并基于Lyapunov理论分析了系统的稳定性。最后,通过仿真,验证了该算法的有效性。2)研究了基于综合观测器的仿射非线性系统容错控制方法。以电动汽车系统为背景,针对一类受到执行器故障以及干扰影响的四轮独立驱动电动汽车系统,提出了一种新的自适应滑模控制算法。首先,建立了该电动汽车系统在受到执行器故障以及干扰下的系统模型,基于上章观测器结构,设计了一种新的综合观测器,得到了该系统的状态以及集成干扰等估计信息。其次,利用观测信息,设计了一种自适应滑模容错控制策略,在该控制方法中,通过引入自适应参数,提高了系统的响应速度。最后,以电动汽车系统两种工况为例进行了仿真,结果表明了所提出方法的有效性。3)研究了一类非仿射性非线性系统的干扰抑制与滑模容错控制方法。以机械系统为背景,针对一类非仿射性非线性系统,讨论了一种自适应容错控制方法。首先,建立了该系统受到执行器故障以及干扰的模型。其次,设计了一种综合观测器,用以观测系统的状态、故障以及干扰等信息,在该综合观测器结构中,不需要干扰的上界信息。为了更好实现系统轨迹跟踪控制的目的,设计了一种新的自适应离散滑模容错控制器,并证明了其收敛性能。最后,通过案例仿真,验证了该方法的容错性。4)研究了基于事件触发的n自由度非线性系统容错控制方法。针对一类非线性系统,在其受到执行器故障以及外界干扰情况下,提出了一种基于事件触发的自适应容错控制策略。首先,设计了一种新的事件触发机制。其次,设计了一种新的综合观测器。在该观测器结构中,一方面,同上章一样,无需干扰信号上界信息;另一方面,采用输出触发值代替连续值,用较少的信息量对系统未知变量进行了观测。基于观测所得信息,构建了一种基于事件触发的自适应滑模容错控制算法,可以有效补偿故障以及干扰对系统的影响并减少系统的通讯传输负载。最后,通过案例仿真,验证了该方法的容错性。5)研究了基于模糊的非线性系统自适应事件触发容错控制方法。针对一类受到执行器故障以及干扰的n自由度非线性系统,为了减少故障对系统的影响以及抑制干扰,讨论了一种基于模糊的自适应滑模容错控制策略。首先,利用模糊逻辑原理,对系统的非线性部分进行模糊逼近;其次,构建了一种新的事件触发机制,并结合输出触发信息,设计了一种模糊综合观测器。在该观测器结构中,干扰信息可以为n阶可导的高阶信号,这更贴近实际系统。基于系统观测信息,结合构建的控制通道自适应事件触发机制,设计了一种新的基于事件触发的自适应滑模模糊容错控制方法。最后,通过实例仿真,验证了该方法的容错能力。
冯永孝[5]（2019）在《船舶航迹保持非线性模糊控制器的设计》文中研究指明随着世界经济一体化的不断加强,国际货物运输变得愈加频繁,这一运输方式涉及的货运总量巨大,而且货物的经济价值较高,为了能够更好的实现安全、高效、经济运输的目的,本文特设计一种非线性模糊航迹保持控制器。为了验证非线性馈饰（nonlinear feedback and decoration,NFAD）技术的有效性,我们先将其用于船舶的航向控制。选择的被控船舶是育鹏轮,对其建立数学模型,模型中带有非线性反馈补偿项,并且考虑了舵机特性。通过对建立的育鹏轮数学模型开展右满舵旋回仿真试验,将得到的结果和育鹏轮实船测试数据对比,验证了模型的有效性。采用非线性馈饰技术设计模糊PID控制器,通过理论分析证明了该技术对于系统稳态、动态和输出的影响在合理的范围内。仿真试验验证了 NFAD技术使模糊PID航向控制器的控制性能得到了改善。对船舶参数进行一定程度的调整后,再次试验,结果表明控制器可以实现航向保持控制和节能的效果,同时具有鲁棒性。采用经过改进的LOS（Line of Sight）航迹制导算法,结合模糊控制技术,并用可变的提前转向距离代替固定值,设计航迹保持控制器并试验。针对试验中船舶在极端转向点处发生明显外飘,提出一种通过设置内切圆来确定最佳起转点的新转向策略,这一方法的关键之处在于,合理确定大角度转向点处的内切圆半径。通过大量的仿真试验最终确定,对文中的试验船舶Mariner轮,当半径为船长的3.2倍时,控制效果理想。在该控制器的基础上加入NFAD技术,设计出非线性控制器。仿真结果表明,该控制器在大角度转向点处仍然可以较好地实现控制效果,而且可减小平均舵角的使用。通过使用NFAD技术设计非线性控制器,能够使船舶在直线航行阶段和小角度以及大角度转向时都能够很好地实现航迹保持控制的效果,并且在这一过程中实现了节能。达到了设计安全、高效、经济的航迹保持控制器的目的。
赵涛岩[6]（2019）在《二型模糊系统的建模与控制》文中提出传统的模糊集合在表达和处理不确定性问题时具有很大的局限性,针对这一问题,美国模糊控制领域的专家Zadeh教授在其基础上进行了扩展,首次引入了二型模糊集合的概念。它是对传统的模糊集合中的隶属度值再次进行模糊化处理,使其具有三维隶属度函数特性,这样可以扩展隶属度函数及模糊推理的设计自由度,能够更好的处理不确定性复杂问题。然而,二型模糊集合的三维隶属度函数特性也带来了计算复杂、计算量过大的问题。为此,提出了区间二型模糊集合的概念,其具有易于表达、结构简单和计算成本低的特点,由其组成的系统叫做区间二型模糊系统。目前,区间二型模糊系统是二型模糊系统的研究热点问题,在很多领域得到了大量地应用。本文以区间二型模糊系统理论为基础,充分利用其处理不确定性复杂问题的优势,以乙烯裂解过程为应用背景,重点研究区间二型模糊系统在复杂工业过程中的建模与控制方面的理论和应用。本文的主要研究工作如下:（1）针对非线性系统的辨识和复杂工业过程的建模问题,提出了一种改进的区间二型模糊神经网络建模方法。在改进的算法中,网络的模糊规则前件采用区间二型模糊隶属度函数,规则后件采用Mamdani模型。在解模糊计算中,设计一种能够学习的?因子可自适应的调节降型集合的左、右端点值替代常用的均值计算方法,以此来提升系统的精度。改进的区间二型模糊神经网络由结构和参数学习构成,网络模糊规则前件参数通过自适应模糊c均值算法确定,网络规则后件参数的初值为区间随机数。改进的区间二型模糊神经网络的前件参数、后件参数和权重因子?利用一种自适应梯度下降方法进行学习和调整。最后,通过一个非线性系统辨识的例子和建立乙烯裂解炉软测量模型,验证了所提出的改进区间二型模糊神经网络的有效性。（2）针对具有不确定性的复杂非线性系统的辨识和建模问题,提出了一种具有非对称隶属度函数的自组织区间二型模糊神经网络。首先采用具有四个不同模糊化参数的模糊c均值算法对输入数据进行划分获得模糊规则的不确定均值和标准差。然后根据聚类有效性标准可以确定模糊规则数,从而自动完成区间二型模糊神经网络的结构和规则前件参数辨识。网络的规则后件部分采用Mamdani模型,后件参数的初值为区间随机数。最后,将提出的具有非对称隶属度函数的自组织区间二型模糊神经网络应用到了非线性系统辨识和乙烯裂解炉收率预测问题上。实验结果与模糊神经网络和区间二型模糊神经网络相比较,证明了提出的方法拥有更好的性能。（3）针对复杂化工过程的软测量建模问题,提出了一种基于自组织递归区间二型模糊神经网络的软测量模型。它合并了区间二型模糊系统和递归神经网络的优点,可以避免数据的不确定性带来的困扰。高斯区间二型模糊隶属度函数用来描绘网络规则的前件,网络规则后件为Mamdani类型。一种基于高斯核有效性指标的自适应最优聚类数模糊核聚类算法用来确定网络的结构和参数,网络参数采用梯度下降法进行学习。最后,提出的自组织递归区间二型模糊神经网络应用到了乙烯裂解炉收率建模中。通过实验比较提出的方法与模糊神经网络和区间二型模糊神经网络,结果表明提出的方法拥有更佳的性能。（4）乙烯裂解炉出口温度控制系统存在非线性、多变量耦合、大时滞等干扰因素,使得它在实际的生产过程中很被难精确控制。为了解决这个问题,提出了一种基于区间二型模糊模型的逆控制器设计的控制策略。所提出的控制方案分为两部分:一部分是区间二型模糊模型的逼近结构,其用来逼近过程输出。另一部分是区间二型模糊模型逆控制器,其用来控制过程输出跟踪目标值。此外,大量的工业现场数据用来测试并取得了乙烯裂解炉平均出口温度控制系统的数学模型。最后,将提出的基于区间二型模糊模型的逆控制器设计方案用在了乙烯裂解炉平均出口温度控制系统中,仿真结果表明所提出的方法是可行的。（5）针对区间二型模糊控制器的降型过程损失系统不确定信息的问题,提出了一种基于遗传算法的改进区间二型模糊控制器。首先,利用区间二型模糊推理和Wu-Mendel不确定边界降型算法得到区间二型模糊输出的四个不确定边界值,然后对其进行再次优化。通过利用遗传算法优化区间二型模糊控制器的量化因子、比例因子和隶属度函数,构建遗传算法的适度函数作为性能指标,使其与系统输出直接相关,以此来提升整个控制系统的性能。最后,提出的方法应用在了乙烯裂解炉平均出口温度系统中,仿真结果表明所提出的方法是有效的。
张译文[7]（2019）在《基于高斯分布进行时滞分解的T-S模糊时滞系统的分析与控制器设计》文中研究表明随着技术的发展,特别是以机器人、无人机、无人驾驶等为代表的控制技术的发展和进步,对控制精度的要求变得更加严苛。在控制系统中,时滞控制系统一直是一个重要的研究对象,因为时滞对于系统的性能具有重大的影响,甚至可能导致系统不稳定。时滞存在于任何物理系统中,可以分为常时滞和时变时滞,对于时变时滞,传统的常时滞分析方法如特征根法等不再可行。在时变时滞系统中,L-K（Lyapunov-Krasovskii）泛函法和 L-R（Lyapunov-Razumikhin）函数法是主要的研究手段,国内外许多的研究基于这个理论,也产生了大量研究成果。非线性系统的控制一直是一个难题,模糊控制理论的出现对非线性控制具有重大的意义,但早期的Madamni模糊控制模型由于缺乏数学描述而发展乏力,T-S（Takagi-Sugeno）模糊控制模型的出现使得模糊控制系统获得大量学者的关注。T-S模糊控制系统将非线性系统分解成模糊控制模型下的线性子系统,借用状态空间法的大量研究手段,使得非线性系统的研究有了很大的进步。本文研究的对象为一类基于T-S模糊控制模型的区间时变时滞非线性系统,在过往相关学者的研究基础上,从以下几个方面进行了研究:（1）首先基于T-S模糊控制模型,本文考虑了一类具有区间时变时滞的非线性系统,并基于L-K稳定性分析理论,通过构造全新的L-K泛函,结合了近年提出的具有更严格约束的积分不等式,如Peng-Park积分不等式以及Han积分不等式等,分析了一类采用并行分布补偿（PDC,Parallel Distributed Compensator）反馈的具有区间时变时滞的T-S模糊系统的稳定性,以及一类具有参数不确定性的PDC反馈控制的T-S模糊系统的鲁棒稳定性。（2）在稳定性分析的基础上,本文还进行了模糊控制器的设计工作。基于以上提出的稳定性准则,本文分别研究了一类具有区间时变时滞的T-S模糊控制系统的PDC反馈控制器的设计,和一类具有参数不确定性和区间时变时滞的T-S模糊控制系统的鲁棒PDC反馈控制器设计。（3）基于2006年法国学者Gouaisaut提出的,后经过Cao等改进的时滞分解技术,本文使用了一种基于高斯分布进行划分时滞区间的方法,该时滞分解方法区别于其他文献中的平均分割、指数分割等方法,对减小保守性有一定的帮助,并在最后给出了数值分析结果。
高庆[8]（2013）在《非仿射类非线性系统的通用模糊控制器问题研究》文中提出Takagi-Sugeno （T-S）模糊模型是一种非线性系统建模与控制的极为有效的工具,因其具有相对简单的模型结构以及对非线性函数的良好逼近性能。对于任意给定非线性系统,通过构建其T-S模糊逼近模型,原非线性系统的稳定性分析与控制器设计问题能够利用传统的线性系统控制技术有效解决。但是最近的研究结果表明,常用T-S模糊模型只能用于逼近仿射类非线性系统。换句话说,大部分已有的基于常用T-S模糊模型的方法只能应用于仿射类非线性系统。如何基于T-S模糊模型去处理在实际中更加广泛存在的非仿射类非线性系统,仍是一个亟待解决的难题。本文将针对确定/随机非仿射类非线性系统提出一些基于T-S模糊模型的鲁棒镇定的新方法。研究重点将集中在确定/随机非仿射类非线性系统的通用函数逼近,通用模糊模型以及通用模糊控制器等问题上。这几个问题在模糊控制领域的一些重要的综述性文章中已被列为开放性问题,在现有文献中很少有比较系统的结果。本文所提出的方法主要优点在于,（i）控制器设计能够通过求解一组线性矩阵不等式完成,从而能够利用成熟的凸优化技术有效解决；（ii）相比大部分已有结果,本文所研究的非线性系统更为广泛。首先,基于一种广义T-S模糊模型,我们研究了非仿射类非线性系统的通用模糊模型问题和通用模糊控制器问题。我们首先证明了这类T-S模糊模型具有通用函数逼近性能。利用这一性质,我们证明了,在一些充分条件满足的情况下,这类T-S模糊模型是非仿射类非线性系统的通用模糊模型。然后,基于这类T-S模糊模型,我们提出了一种非仿射类非线性系统的鲁棒模糊镇定控制器的设计方法。最后,我们给出了两类非仿射类非线性系统的通用模糊控制器结论,并提供了系统的构建通用模糊控制器的方法。其次,我们将研究重点集中到Ito型随机非仿射类非线性系统的通用模糊模型问题和通用模糊控制器问题。我们首先系统地讨论了随机模糊逻辑系统的底层机制,并给出了一种具有新的随机模糊规则的随机广义T-S模糊模型。然后我们证明了这类随机广义模糊模型具有通用函数逼近性能。利用这一性质,我们证明了,在一些充分条件满足的情况下,这类随机模糊模型是随机非仿射类非线性系统的通用模糊模型。然后,基于这类随机广义T-S模糊模型,我们提出了一种随机非仿射类非线性系统的鲁棒模糊镇定控制器设计方法。最后我们给出了两类随机非仿射类非线性系统的通用模糊控制器结论,并提供了系统的构建通用模糊控制器的方法。然后我们的研究重点转移到了更为复杂的确定/随机非仿射类非线性系统的模糊滑模控制问题上。这类确定/随机非仿射类非线性系统由确定/随机T-S模糊时滞模型描述。已有文献中的大部分模糊滑模控制方法都基于一些非常严苛的假设。在本文中,我们提出了一种新的动态模糊滑模控制方法,去除了这些假设。使用一类动态模糊滑模控制器,滑模面能够在有限时间内到达,且相应滑动动态（sliding motion）的稳定性能由一组线性矩阵不等式的求解保证。此后,我们讨论了非仿射类非线性系统的通用模糊积分滑模控制器问题。已有文献中的大部分模糊积分滑模控制方法都假设T-S模糊模型的所有子系统具有相同的输入增益矩阵。我们提出了一种新的动态模糊积分滑模控制方法,去除了这一苛刻的假设。利用一类动态模糊积分滑模控制器,我们给出了两类非仿射类非线性系统的通用模糊积分滑模控制器问题结论,并提供了系统的构建通用模糊积分滑模控制器的方法。最后,我们进一步讨论了随机非仿射类非线性系统的通用模糊积分滑模控制器问题。我们提出了一种新的针对随机T-S模糊模型的动态模糊积分滑模控制方法,去除了已有结果中所需要的两个非常苛刻的假设。结果表明,通过使用一种新的动态模糊积分滑模控制器,闭环系统的状态轨迹能够自初始时间几乎必然地保持在积分滑模面上,且相应的滑动动态的随机稳定性能够由一组线性矩阵不等式的求解保证。利用这类动态模糊积分滑模控制器,我们给出了两类随机非仿射类非线性系统的通用模糊积分滑模控制器问题结论,并提供了系统的构建通用模糊积分滑模控制器的方法。
张志明,汪培庄[9]（1987）在《一种新的模糊控制器及其在工业机器人中的应用》文中认为本文在分析了机器人控制系统与一般模糊控制系统的区别后,结合Fuzzy逻辑,沿用常规PID形式,提出了一种新型的模糊控制算法,以便能把模糊控制应用到机器人控制系统中来,并简化了模糊控制器的设计过程。大量仿真实验表明,由此新算法所得到的新模糊控制器的各项性能优于或同于PID,并对第二种类型的机器人仿真结果证实了模糊控制应用于机器人的可行性。文中给出了众多的响应曲线、表格、仿真结果,并对结果进行了分析。
辛世杰[10]（2021）在《红外辐射基准载荷的高精度温控信息获取与处理技术》文中提出红外遥感技术是采集地球数据信息的重要技术手段,具有覆盖面积广、探测时间长、机动性强等诸多特点,因而被广泛应用于农业生产、土地利用、国土资源管理、大气监测以及地质灾害检测和调查等各个领域。随着技术的不断进步,气候变化观测和数值天气预报等领域对红外遥感数据提出了更高要求,特别是气候变化观测要求来自红外遥感载荷的测量数据不确定度水平优于0.1K,其10年内的稳定性要求优于0.04K。要实现如此高定量化水平的目标,不仅需要稳定可靠的红外探测设备,还需要高精度的在轨红外辐射源。其中红外探测设备的正常运行需要载荷为其提供稳定的工作环境温度,而辐射源的定标性能更是与其温度直接相关。基于上述重大应用需求,本课题研究设计了红外辐射基准载荷的高精度温控信息获取与处理系统。通过对红外辐射基准载荷的系统组成进行分析,选定其中对温控需求最高的红外辐射源作为本课题设计系统的主要控制研究对象,并研究了其基本架构及溯源链路。针对红外辐射源中的各项核心组件的需求进行了分析,并分配了该辐射源的温度不确定度。在空间应用中,由于电子器件老化及其性能易受环境温度波动的影响,现有的温度测量方法会出现非线性标定性能劣化的问题,导致测量结果出现偏差。本课题在阻值比率测温方法的基础上,提出了一种新的多参考阻值比率测温方法,实质上是将铂电阻与参考电阻的比率限定在较小的范围内,减小了当铂电阻阻值远离参考电阻阻值时,电路非线性对测温结果所造成的影响。将该方法电路与目前测温水平较高的单参考阻值比率测温电路置于恒温箱中进行比较实验,实验结果表明,在5℃～45℃的环境温度下,本方法的最大测量误差约为0.004℃,而单参考阻值比率测温电路的最大测量误差约为0.03℃。因此,该方法基本解决了非线性标定劣化的问题,无需载荷对其进行精密温控,减轻了载荷的热控成本,在环境温度变化剧烈场合中的非线性标定劣化程度更小,更加适合环境温度变化剧烈的应用场景。测量领域常用数字均值滤波器来降低测量噪声,但同时也会造成信号的失真,引入不确定度,现有滤波器评价工具难以对该滤波器对测量结果的影响进行量化。为解决该问题,本课题提出了一种数字均值滤波器不确定度评定方法,通过对温度缓变对象的温度变化率分布函数进行建模,利用该模型模拟生成温度测量序列并将其输入至滤波器中,最后利用不确定度A类评定方法来进行不确定度计算。对黑体实物进行了实验分析,得到了不确定度与采样周期、均值数目的关系曲线,该评定方法为数字均值滤波器设计提供新的考虑方向。针对红外辐射源升降温控制系统进行了热力学模型研究,提出了基于TEC散温器及驱动电压双反馈模型。相较于基于TEC驱动电压的单反馈模型而言,双反馈模型的优点在于考虑了TEC散温器温度波动对温度控制的干扰,可实现干扰的超前控制。设计了基于最长循环周期线性移位寄存器序列的温控系统模型辨识方案,采用增广最小二乘法对系统模型参数进行了辨识与分析,得到该红外辐射源升降温控制系统在制冷及加热模式下的精确数学模型。针对红外辐射源温控系统模型大时滞、非线性、参数时变的特点,研究并设计了一种简化变论域模糊PID控制器,该控制器在保证变论域优点的基础上,删减了变论域中输入变量论域变换的过程。将该控制器与普通变论域模糊PID控制器、模糊PID控制器、PID控制器进行对比实验,仿真实验表明:在不同温度控制幅度下,该控制器均无超调量,而其他控制器的超调量从3.44%至6.70%不等,同时该控制器的稳定时间也要优于其他控制器。为模拟天基应用环境,于在轨真空状态中对红外辐射源温控系统样机进行了性能测试,其温控范围为-20℃～60℃,温度稳定性优于0.027K,温度均匀性优于0.072K;对空间基准红外辐射源在10m处的亮温不确定度进行了评定,其扩展不确定度优于0.143K（k=2）。对样机上微型镓相变固定点的相变温度进行了测量,可根据该相变温度对红外辐射源上铂电阻进行校准,满足ITS-90国际温度标准定义,使得红外辐射源温度具备在轨溯源能力,对提高红外辐射基准载荷的定量化水平具有重要意义。本课题研究成果支撑了航天红外遥感温度量值溯源关键技术研究及应用项目,该项目获得了2020年度中国计量测试学会科学技术进步应用研究类一等奖。
二、一种新的模糊控制器设计方法的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种新的模糊控制器设计方法的研究（论文提纲范文）
（1）柔性空间闭链机器人非线性数学建模及智能控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 符号注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 模型构建 |
| 1.2.2 数值仿真 |
| 1.2.3 智能控制算法 |
| 1.3 本文主要研究目的和内容 |
| 1.3.1 本文研究目的 |
| 1.3.2 本文研究内容 |
| 第二章 一种新的柔性机器人可计算模型构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 刚性系统数学模型 |
| 2.2.1 模型特点 |
| 2.2.2 模型构建方法 |
| 2.2.3 仿真实验分析 |
| 2.3 柔性多体系统可计算模型 |
| 2.3.1 模型特点 |
| 2.3.2 可计算模型构造方法 |
| 2.3.3 组成单元数学模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于MATLAB的模型降阶算法及分析校准 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型降阶算法分析 |
| 3.2.1 模型概述 |
| 3.2.2 模型降阶算法设计 |
| 3.2.3 仿真实验分析 |
| 3.3 与ADAMS仿真模型比较 |
| 3.3.1 ADAMS模型 |
| 3.3.2 跟踪精度结果比较 |
| 3.3.3 应力参数仿真分析 |
| 3.3.4 驱动参数仿真分析 |
| 3.3.5 扰动参数仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 柔性多体系统跟踪控制算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 跟踪控制算法分析 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 算法设计 |
| 4.2.3 参数整定 |
| 4.2.4 算法稳定性分析 |
| 4.3 算法仿真及结果分析 |
| 4.3.1 单点跟踪精度仿真结果及分析 |
| 4.3.2 扰动抑制仿真结果及分析 |
| 4.3.3 与传统控制算法比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 柔性多体系统自适应模糊控制算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 自适应模糊控制算法 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 模糊算法设计 |
| 5.2.3 自适应算法设计 |
| 5.2.4 算法稳定性分析 |
| 5.3 自适应模糊控制算法仿真 |
| 5.3.1 模型构建 |
| 5.3.2 算法步骤 |
| 5.3.3 仿真结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 柔性机器人自适应滑模神经网络控制算法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 自适应滑模神经网络控制算法 |
| 6.2.1 问题描述 |
| 6.2.2 滑模变结构控制器设计 |
| 6.2.3 自适应神经网络控制器 |
| 6.2.4 算法稳定性分析 |
| 6.3 柔性多体空间闭链机器人联合仿真 |
| 6.3.1 机器人联合仿真模型 |
| 6.3.2 与传统控制算法对比 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文主要工作及结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 取得的科研成果 |
| 参与的科研项目 |
| 致谢 |
（2）不确定性非线性系统的模糊控制与故障估计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 主要应用领域 |
| 1.1.3 国内外研究现状 |
| 1.2 模糊系统研究 |
| 1.2.1 T-S模糊系统 |
| 1.2.2 Markovian跳变模糊系统 |
| 1.3 非线性系统切换控制研究 |
| 1.4 系统故障估计研究 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 内容组织机构 |
| 第二章 转移概率已知的MJFS鲁棒性能分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 构建系统模型 |
| 2.3 主要理论结果 |
| 2.4 仿真验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于可变权值切换机制的离散T-S模糊系统的实时调度镇定控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.2.1 T-S模糊控制系统 |
| 3.2.2 齐次多项式预备知识 |
| 3.3 主要结果 |
| 3.3.1 可变权重排序切换机制 |
| 3.3.2 变权排序切换机制的实时调度稳定性 |
| 3.4 实例仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于加权切换方法的模糊故障观测器设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.2.1 非线性系统 |
| 4.2.2 前提知识 |
| 4.3 研究成果 |
| 4.3.1 基于新的加权切换方法的故障估计观测器 |
| 4.3.2 模糊开关故障估计观测器离线设计条件 |
| 4.3.3 基于观测器的故障估计实现算法 |
| 4.4 数值仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（3）基于离散多项式模糊模型的跟踪控制方法研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 多项式模糊系统及其研究现状 |
| 1.3 反馈线性化控制方法及其研究现状 |
| 1.4 强化学习方法及其研究现状 |
| 1.4.1 现代强化学习 |
| 1.4.2 模糊强化学习 |
| 1.5 主要研究内容与论文结构 |
| 第2章 基于反馈线性化方法的完全跟踪控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 预备知识 |
| 2.3 离散多项式模糊系统及其局部稳定性分析 |
| 2.3.1 离散多项式模糊系统 |
| 2.3.2 基于Lyapunov第一法的局部稳定性分析 |
| 2.4 完全跟踪控制器设计 |
| 2.4.1 控制器设计方法 |
| 2.4.2 控制器存在性判定条件 |
| 2.4.3 控制器输出有界性分析 |
| 2.5 仿真研究 |
| 2.5.1仿真算例1 |
| 2.5.2仿真算例2 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于反馈线性化方法的渐近跟踪控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 离散多项式模糊系统 |
| 3.3 渐近跟踪控制器设计 |
| 3.3.1 控制器设计方法 |
| 3.3.2 控制器存在性判定条件 |
| 3.4 仿真研究 |
| 3.4.1仿真算例1 |
| 3.4.2仿真算例2 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于强化学习方法的最优跟踪控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于动态规划的离散最优控制 |
| 4.3 强化学习结构及其策略迭代算法 |
| 4.3.1 强化学习经典结构 |
| 4.3.2 强化学习策略迭代算法 |
| 4.4 最优跟踪控制器设计 |
| 4.5 基于多项式模糊模型的执行器-评价器结构 |
| 4.5.1 评价器实现 |
| 4.5.2 执行器实现 |
| 4.6 仿真研究 |
| 4.6.1 系统离散化模型 |
| 4.6.2 控制器设计过程 |
| 4.6.3 仿真结果 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 旋翼式飞行模拟器平台实验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 二自由度旋翼式飞行模拟器实验平台 |
| 5.2.1 硬件结构 |
| 5.2.2 软件平台 |
| 5.3 实验控制律设计及结果 |
| 5.3.1 实际系统参数拟合 |
| 5.3.2 俯仰角轨迹跟踪控制律设计 |
| 5.3.3 实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）具有执行器故障和干扰的非线性系统自适应容错控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 非线性系统容错控制研究现状 |
| 1.2.1 非线性系统故障问题容错控制研究现状 |
| 1.2.2 非线性系统干扰问题容错控制研究现状 |
| 1.3 预备知识 |
| 1.3.1 滑模控制理论 |
| 1.3.2 模糊逻辑理论 |
| 1.3.3 事件触发理论 |
| 1.3.4 自适应控制理论 |
| 1.3.5 观测器基本理论 |
| 1.3.6 重要引理 |
| 1.4 本文的主要贡献与创新 |
| 1.5 本论文的结构安排 |
| 第二章 含执行器故障的Lipschitz非线性系统鲁棒容错控制研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究问题说明以及控制器设计 |
| 2.2.1 研究问题描述 |
| 2.2.2 观测器设计 |
| 2.2.3 控制器设计及分析 |
| 2.3 结果分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于综合观测器的仿射非线性系统容错控制研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统问题描述以及模型建立 |
| 3.2.1 系统问题描述 |
| 3.2.2 系统故障模型 |
| 3.3 控制器设计 |
| 3.3.1 观测器设计 |
| 3.3.2 容错控制器设计 |
| 3.4 仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 一类非仿射非线性系统干扰抑制与滑模容错控制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统问题描述 |
| 4.3 控制器设计 |
| 4.3.1 观测器设计 |
| 4.3.2 容错控制器设计及分析 |
| 4.4 仿真案例及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于事件触发的n自由度非线性系统容错控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统问题描述 |
| 5.3 控制器设计 |
| 5.3.1 触发器设计 |
| 5.3.2 观测器设计 |
| 5.3.3 自适应滑模控制器设计 |
| 5.3.4 基于事件触发的自适应滑模控制器设计 |
| 5.4 仿真案例及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于模糊的非线性系统自适应事件触发容错控制研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统问题描述 |
| 6.3 控制器设计 |
| 6.3.1 观测器设计 |
| 6.3.2 自适应滑模控制器设计 |
| 6.3.3 基于事件触发的自适应滑模模糊控制器设计 |
| 6.4 仿真案例及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（5）船舶航迹保持非线性模糊控制器的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 模糊控制的发展 |
| 1.2.2 航迹保持控制的发展 |
| 1.3 论文的主要内容及章节安排 |
| 2 基础理论知识 |
| 2.1 模糊控制理论基础 |
| 2.1.1 模糊集合的表示方法 |
| 2.1.2 隶属度函数 |
| 2.1.3 量化因子和比例因子 |
| 2.2 航迹LOS制导算法原理 |
| 3 船舶操纵平面运动数学模型 |
| 3.1 船舶运动数学模型 |
| 3.2 外界环境干扰数学模型 |
| 3.2.1 风干扰模型 |
| 3.2.2 波浪干扰模型 |
| 3.2.3 流干扰模型 |
| 4 非线性航向保持控制器设计 |
| 4.1 育鹏轮船舶模型的建立 |
| 4.2 非线性航向保持模糊PID控制器设计 |
| 4.2.1 模糊PID控制器设计 |
| 4.2.2 非线性技术改进模糊PID控制器 |
| 4.3 仿真验证与结果分析 |
| 5 非线性模糊航迹保持控制器设计 |
| 5.1 模糊航迹保持控制器的设计 |
| 5.2 航迹保持控制转向策略的改进 |
| 5.3 非线性控制器的设计与仿真验证 |
| 5.3.1 非线性控制器的设计 |
| 5.3.2 非线性控制器的仿真验证 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（6）二型模糊系统的建模与控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 二型模糊集合及系统基本概念 |
| 1.2.1 二型模糊集合基本概念 |
| 1.2.2 二型模糊系统结构 |
| 1.3 二型模糊系统降型算法综述 |
| 1.3.1 区间二型模糊系统降型算法研究现状 |
| 1.3.2 广义二型模糊系统降型算法研究现状 |
| 1.4 二型模糊系统理论的研究现状与趋势 |
| 1.4.1 二型模糊系统理论研究 |
| 1.4.2 二型模糊系统与其它控制算法的结合 |
| 1.4.3 二型模糊系统的优化 |
| 1.4.4 二型模糊系统存在的问题与发展趋势 |
| 1.5 二型模糊系统的应用现状 |
| 1.5.1 二型模糊系统在系统辨识与建模中的应用 |
| 1.5.2 二型模糊系统在控制领域中的应用 |
| 1.5.3 二型模糊系统在数据分类、图像处理及模式识别中的应用 |
| 1.5.4 二型模糊在其它领域的应用 |
| 1.6 本文主要研究内容和结构 |
| 第二章 一种改进区间二型模糊神经网络设计及其应用 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 改进区间二型模糊神经网络(Improved IT2FNN)结构 |
| 2.3 Improved IT2FNN学习算法 |
| 2.3.1 Improved IT2FNN结构学习算法 |
| 2.3.2 Improved IT2FNN参数学习算法 |
| 2.4 仿真实例 |
| 2.5 基于Improved IT2FNN的乙烯裂解炉收率软测量模型建模 |
| 2.5.1 乙烯裂解过程的重要性 |
| 2.5.2 乙烯裂解过程描述 |
| 2.5.3 工业应用实例 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 具有非对称隶属度函数的自组织区间二型模糊神经网络及其应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 具有非对称隶属度函数的自组织区间二型模糊神经网络(SIT2FNN-AMF)结构 |
| 3.2.1 非对称高斯区间二型隶属度函数的构成 |
| 3.2.2 SIT2FNN-AMF结构 |
| 3.3 SIT2FNN-AMF学习算法 |
| 3.3.1 SIT2FNN-AMF结构学习算法 |
| 3.3.2 SIT2FNN-AMF参数学习算法 |
| 3.4 SIT2FNN-AMF稳定性分析 |
| 3.5 仿真研究 |
| 3.6 工业应用实例 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于自组织递归区间二型模糊神经网络的软测量建模研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 自组织递归区间二型模糊神经网络(SRIT2FNN)结构 |
| 4.3 SRIT2FNN学习算法 |
| 4.3.1 SRIT2FNN结构学习算法 |
| 4.3.2 SRIT2FNN参数学习算法 |
| 4.4 实验和结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于区间二型模糊模型的逆控制器设计研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 区间二型模糊模型(IT2FM) |
| 5.3 IT2FM逼近结构 |
| 5.4 区间二型模糊模型逆控制器(IT2FMIC)设计 |
| 5.5 仿真研究 |
| 5.5.1 IT2FM逼近乙烯裂解炉平均出口温度系统 |
| 5.5.2 IT2FMIC在乙烯裂解炉平均出口温度控制系统中的应用 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 一种基于遗传算法优化的改进区间二型模糊控制器设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 区间二型模糊控制器结构 |
| 6.3 一种基于遗传算法优化的改进区间二型模糊控制器设计 |
| 6.4 仿真研究 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
（7）基于高斯分布进行时滞分解的T-S模糊时滞系统的分析与控制器设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.1.1 问题的研究背景 |
| 1.1.2 主要研究问题 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 时滞系统—Lyapunov泛函分析法研究现状 |
| 1.2.2 时滞分解技术和基于高斯分布的时滞分解 |
| 1.2.3 T-S模糊系统的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 |
| 第二章 基础知识 |
| 2.1 T-S模糊控制模型 |
| 2.2 高斯分布模型 |
| 2.3 LYAPUNOV-KRASOVSKII泛函 |
| 2.4 相关基本引理和方法 |
| 2.5 LMIs和SIMULINK工具 |
| 第三章 一种基于高斯分布进行时滞分解的TS模糊时滞系统的稳定性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 T-S模糊控制模型的建立 |
| 3.3 一种基于正态分布的区间时滞分解思路 |
| 3.4 T-S模糊控制系统的稳定性分析 |
| 3.5 具有参数不确定性的T-S模糊控制系统的鲁棒稳定性分析 |
| 3.6 数例及仿真 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 一种基于高斯分布进行时滞分解的T-S模糊控制系统的控制器设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 T-S模糊控制系统的控制器设计 |
| 4.3 具有参数不确定性的T-S模糊控制系统的鲁棒控制器设计 |
| 4.4 数例及仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 |
（8）非仿射类非线性系统的通用模糊控制器问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景和动机 |
| 1.2 论文组织结构和贡献 |
| 第2章 非仿射类非线性系统的通用模糊模型与通用模糊控制器 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 非仿射类非线性系统的通用模糊模型 |
| 2.3 鲁棒镇定控制器设计 |
| 2.4 一类非仿射类非线性系统的通用模糊控制器 |
| 2.5 更一般的非仿射类非线性系统的通用模糊控制器 |
| 2.6 仿真算例 |
| 2.7 结论 |
| 第3章 随机非仿射类非线性系统的通用模糊模型与通用模糊控制器 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 随机广义T-S模糊模型 |
| 3.3 随机非仿射类非线性系统的通用模糊模型 |
| 3.4 鲁棒镇定控制器设计 |
| 3.5 一类随机非仿射类非线性系统的通用模糊控制器 |
| 3.6 更一般的随机非仿射类非线性系统的通用模糊控制器 |
| 3.7 仿真算例 |
| 3.8 结论 |
| 第4章 基于T-S模糊模型的滑模控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 非仿射类非线性系统的模糊滑模控制 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 滑模面与动态滑模控制器设计 |
| 4.2.3 滑动动态的稳定性分析 |
| 4.2.4 仿真例子 |
| 4.2.5 小结 |
| 4.3 随机非仿射类非线性系统的模糊滑模控制设计 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 滑模面与动态滑模控制器设计 |
| 4.3.3 滑动动态的稳定性分析 |
| 4.3.4 仿真算例 |
| 4.3.5 小结 |
| 4.4 结论 |
| 附图 |
| 第5章 非仿射类非线性系统的通用积分滑模控制器 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型描述与问题提出 |
| 5.3 动态积分滑模控制设计 |
| 5.3.1 积分滑模面与动态滑模控制器设计 |
| 5.3.2 滑动动态的稳定性分析 |
| 5.4 一类非仿射类非线性系统的通用模糊积分滑模控制器 |
| 5.5 更一般的非仿射类非线性系统的通用模糊积分滑模控制器 |
| 5.6 仿真算例 |
| 5.7 结论 |
| 第6章 随机非仿射类非线性系统的通用积分滑模控制器 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 模型描述与问题提出 |
| 6.3 动态积分滑模控制设计 |
| 6.3.1 积分滑模面与动态滑模控制器设计 |
| 6.3.2 滑动动态的稳定性分析 |
| 6.4 一类随机非仿射类非线性系统的通用模糊积分滑模控制器 |
| 6.5 更一般的随机非仿射类非线性系统的通用模糊积分滑模控制器 |
| 6.6 仿真算例 |
| 6.7 结论 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 论文主要贡献 |
| 7.2 具有研究潜力的未来研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（10）红外辐射基准载荷的高精度温控信息获取与处理技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 遥感技术发展现状 |
| 1.1.2 在轨辐射定标技术瓶颈 |
| 1.2 在轨辐射定标基准源研究现状及技术难点 |
| 1.2.1 研究现状 |
| 1.2.2 技术难点 |
| 1.3 高精度温控技术研究现状及技术难点 |
| 1.3.1 研究现状 |
| 1.3.2 技术难点 |
| 1.4 课题主要研究内容 |
| 第2章 红外辐射基准载荷的高精度温控应用需求研究 |
| 2.1 红外辐射基准载荷系统组成及分析 |
| 2.1.1 系统组成 |
| 2.1.2 高精度温控需求分析 |
| 2.2 空间红外基准辐射源基本原理 |
| 2.2.1 空间红外基准辐射源基本架构 |
| 2.2.2 空间基准载荷红外辐射源溯源链路 |
| 2.3 红外辐射源核心组件需求分析 |
| 2.3.1 温度测量组件 |
| 2.3.2 半导体制冷器及其散温组件 |
| 2.3.3 红外辐射源结构设计 |
| 2.3.4 绝热棉及多层绝热组件 |
| 2.3.5 微型相变固定点单元 |
| 2.4 不确定度分配 |
| 2.4.1 基本原理 |
| 2.4.2 空间基准载荷红外辐射源不确定度分配 |
| 第3章 面向红外辐射基准载荷应用的高精度测温技术研究 |
| 3.1 主流测温电路原理及局限性分析 |
| 3.2 测量电路非线性校正原理简介 |
| 3.3 基于电阻比率测温结构的多参考阻值比率测温方法研究 |
| 3.3.1 针对非线性误差问题的研究 |
| 3.3.2 针对铂电阻阻值计算不连续问题的研究 |
| 3.4 基于同激励源及同信号路径的可扩展式电阻阵列研究 |
| 3.4.1 工作原理 |
| 3.4.2 快速判定电阻区间算法 |
| 3.5 数字均值滤波器的不确定度评定方法研究 |
| 3.5.1 现有滤波器评价工具的局限性研究 |
| 3.5.2 温度测量系统信号模型的研究 |
| 3.5.3 典型温度信号序列的构建方法 |
| 3.5.4 数字均值滤波器的不确定度评定算法 |
| 3.5.5 黑体温度特性模型验证 |
| 3.5.6 均值滤波器的不确定度评定测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于多参考阻值比率结构的测控温系统电子学设计 |
| 4.1 低漂移高精度恒流源电路研究 |
| 4.1.1 恒流源电路基本原理及影响因素研究 |
| 4.1.2 低漂移高精度恒流源电路设计 |
| 4.2 测控温系统硬件设计 |
| 4.3 电路性能分析与实验 |
| 4.3.1 多参考阻值切换调节因子作用效果实验 |
| 4.3.2 温度测量稳定性等效实验 |
| 4.3.3 温度测量分辨能力等效实验 |
| 4.3.4 温度测量非线性标定劣化实验 |
| 4.3.5 温度测量电路校准与检定 |
| 4.3.6 热控驱动电路分辨能力实验 |
| 4.3.7 热控驱动电路输出稳定性实验 |
| 4.3.8 功率测量电路分辨能力实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 红外辐射源温控系统建模与研究 |
| 5.1 红外辐射源升降温控制系统热力学模型研究 |
| 5.1.1 半导体制冷器基本原理 |
| 5.1.2 红外辐射源温控系统的热力学模型研究 |
| 5.1.3 基于TEC散温器温度及驱动电压双反馈的模型研究 |
| 5.1.4 基于TEC驱动电压单反馈的模型研究 |
| 5.1.5 单反馈模型与双反馈模型的比较 |
| 5.2 红外辐射源温控系统模型辨识方法研究 |
| 5.2.1 基于最长循环周期线性移位寄存器序列的黑体温控系统模型辨识 |
| 5.2.2 基于增广最小二乘法的模型参数辨识 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 空间红外辐射基准源的温度控制技术研究 |
| 6.1 变论域模糊PID控制基本原理简介 |
| 6.2 针对输入变量的简化变论域研究 |
| 6.3 红外辐射源温控系统的控制器设计及其关键参数 |
| 6.3.1 模糊化和解模糊设计 |
| 6.3.2 模糊规则设计 |
| 6.3.3 模糊推理设计 |
| 6.3.4 基于简化变论域对模糊化环节的重设计 |
| 6.3.5 红外辐射源温控系统控制器关键参数 |
| 6.4 遗传算法对控制器关键参数的优化 |
| 6.4.1 基本原理 |
| 6.4.2 适应度函数设计 |
| 6.5 温控仿真结果 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 空间红外辐射基准源温控系统性能测试及评估 |
| 7.1 红外辐射源温控性能仿真实验 |
| 7.1.1 红外辐射源机械结构设计 |
| 7.1.2 辐射源温控性能仿真与分析 |
| 7.2 空间红外基准辐射源性能测试 |
| 7.2.1 短期稳定性及均匀性实验 |
| 7.2.2 温控曲线波动及异常扰动分析 |
| 7.2.3 长期稳定性及均匀性实验 |
| 7.2.4 微型镓相变固定点相变温度测量 |
| 7.2.5 相变温度随加热功率的变化关系研究 |
| 7.2.6 红外辐射源空腔发射率仿真 |
| 7.3 空间红外基准辐射源不确定度评定 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
四、一种新的模糊控制器设计方法的研究（论文参考文献）
- [1]柔性空间闭链机器人非线性数学建模及智能控制算法研究[D]. 张青云. 天津理工大学, 2021(01)
- [2]不确定性非线性系统的模糊控制与故障估计研究[D]. 王冬庭. 南京邮电大学, 2020(03)
- [3]基于离散多项式模糊模型的跟踪控制方法研究及应用[D]. 任立伟. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [4]具有执行器故障和干扰的非线性系统自适应容错控制研究[D]. 郭斌. 电子科技大学, 2020(07)
- [5]船舶航迹保持非线性模糊控制器的设计[D]. 冯永孝. 大连海事大学, 2019(06)
- [6]二型模糊系统的建模与控制[D]. 赵涛岩. 西北工业大学, 2019(04)
- [7]基于高斯分布进行时滞分解的T-S模糊时滞系统的分析与控制器设计[D]. 张译文. 杭州电子科技大学, 2019(01)
- [8]非仿射类非线性系统的通用模糊控制器问题研究[D]. 高庆. 中国科学技术大学, 2013(05)
- [9]一种新的模糊控制器及其在工业机器人中的应用[J]. 张志明,汪培庄. 模糊系统与数学, 1987(00)
- [10]红外辐射基准载荷的高精度温控信息获取与处理技术[D]. 辛世杰. 中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所), 2021(01)