2001年 第27卷 第4期
2001, 27(4): 434-446.
摘要:
针对可重复轨迹跟踪问题,提出了一种PD型模糊学习算法.该算法集成两种控 制:作为基础的PD型模糊逻辑算法和改善系统性能的学习算法.模糊学习控制在模糊控制 基础上引入迭代学习算法,使得模糊PD控制器可以精确地跟踪可重复轨迹以及消除周期性 扰动.本文在能量函数和泛函分析的基础上,通过严格的推导表明PD型模糊学习算法可达 到:1)系统跟踪误差一致收敛到零;2)学习控制序列几乎处处收敛到理想的控制信号.
针对可重复轨迹跟踪问题,提出了一种PD型模糊学习算法.该算法集成两种控 制:作为基础的PD型模糊逻辑算法和改善系统性能的学习算法.模糊学习控制在模糊控制 基础上引入迭代学习算法,使得模糊PD控制器可以精确地跟踪可重复轨迹以及消除周期性 扰动.本文在能量函数和泛函分析的基础上,通过严格的推导表明PD型模糊学习算法可达 到:1)系统跟踪误差一致收敛到零;2)学习控制序列几乎处处收敛到理想的控制信号.
2001, 27(4): 447-459.
摘要:
对传统模糊控制的双重特性进行了深入探讨.定性和定量分析都显示出模糊控制 集中了相对应的线性控制和变结构滑模控制的特性.该双重特性可以通过改变属性函数和增 益来调整.高的增益和多个属性函数会导致强的变结构控制和弱的线性控制,反之亦然.仿 真结果证实了以上分析.因变结构控制更多地用于较复杂过程,而线性控制则用于较简单过 程,故独特的双重特性对模糊控制的设计和调整影响重大.对于简单过程,模糊控制的初始 增益可以用已调好的线性控制参数来设计;对于复杂过程,可用变结构控制理论来设计.模 糊控制的双重特性有助于解释其对复杂过程有较佳的鲁棒性.
对传统模糊控制的双重特性进行了深入探讨.定性和定量分析都显示出模糊控制 集中了相对应的线性控制和变结构滑模控制的特性.该双重特性可以通过改变属性函数和增 益来调整.高的增益和多个属性函数会导致强的变结构控制和弱的线性控制,反之亦然.仿 真结果证实了以上分析.因变结构控制更多地用于较复杂过程,而线性控制则用于较简单过 程,故独特的双重特性对模糊控制的设计和调整影响重大.对于简单过程,模糊控制的初始 增益可以用已调好的线性控制参数来设计;对于复杂过程,可用变结构控制理论来设计.模 糊控制的双重特性有助于解释其对复杂过程有较佳的鲁棒性.
2001, 27(4): 460-476.
摘要:
讨论可以用Trakagai-Sugeno模糊模型描述的系统的补偿器设计.这种被称之为 并行分布补偿(PDC)的控制器是基于参数并且影像了Trakagai-Sugeno模型的结构.通 过引进动态并行分布控制(DPDC)的概念,扩展了关于此类控制器状态反馈的已有结果. 提出三个新的结果.第一个结果给出了以往结果的宽松条件.这种条件是存在二次型稳定状 态反馈这类控制器的充分条件.第二个结果给出了类似的二次型稳定动态反馈控制器存在的 充分条件.第三个结果适用于Takagai-Sugeno模糊模型的基于性能的控制器设计.
讨论可以用Trakagai-Sugeno模糊模型描述的系统的补偿器设计.这种被称之为 并行分布补偿(PDC)的控制器是基于参数并且影像了Trakagai-Sugeno模型的结构.通 过引进动态并行分布控制(DPDC)的概念,扩展了关于此类控制器状态反馈的已有结果. 提出三个新的结果.第一个结果给出了以往结果的宽松条件.这种条件是存在二次型稳定状 态反馈这类控制器的充分条件.第二个结果给出了类似的二次型稳定动态反馈控制器存在的 充分条件.第三个结果适用于Takagai-Sugeno模糊模型的基于性能的控制器设计.
2001, 27(4): 477-494.
摘要:
针对二阶离散式模糊追踪系统,提出用于构造一种最优模糊追踪器的设计方式, 并用于追踪一类时变目标或任意模型目标.为了能让所提出的设计方法完整并达到总体最小 化,提出了一种近似线性化的离散模糊动态系统的表示法.另外,为了简化计算量,一个多 层分解方式被用于本文所提出的最优设计程序中,模拟结果显示,本文提出的最优模糊追踪 设计方式确能达到预期效果.
针对二阶离散式模糊追踪系统,提出用于构造一种最优模糊追踪器的设计方式, 并用于追踪一类时变目标或任意模型目标.为了能让所提出的设计方法完整并达到总体最小 化,提出了一种近似线性化的离散模糊动态系统的表示法.另外,为了简化计算量,一个多 层分解方式被用于本文所提出的最优设计程序中,模拟结果显示,本文提出的最优模糊追踪 设计方式确能达到预期效果.
2001, 27(4): 495-509.
摘要:
讨论了一类能用模糊动态系统模型表示的非线性系统的H∞输出反馈控制的设计. 分别基于一个共同的李亚普诺夫方程和一个分段微分的李亚普诺夫方程,给出了两种H∞ 输出反馈模糊控制的新设计方法.通过解一组线性矩阵不等式,可以得到H∞输出反馈控 制器.最后,举例说明了这两种新的设计方法.
讨论了一类能用模糊动态系统模型表示的非线性系统的H∞输出反馈控制的设计. 分别基于一个共同的李亚普诺夫方程和一个分段微分的李亚普诺夫方程,给出了两种H∞ 输出反馈模糊控制的新设计方法.通过解一组线性矩阵不等式,可以得到H∞输出反馈控 制器.最后,举例说明了这两种新的设计方法.
2001, 27(4): 510-520.
摘要:
提出一种新颖的基于DNA的进化算法(DNA-EA)来自动设计一类Trakagi-Sugeno (TS)模糊控制器.TS模糊控制器采用带有线性规则后项的TS模糊规则,连续输 入模糊集,Zadeh模糊逻辑和常用的重心反模糊器.TS模糊控制器被证明是带有可变增 益的非线性PI控制器.DNA-EA被用于自动获取TS模糊规则,并同时优化模糊规则前 项和后项中的设计参数.DNA-EA采用由生物DNA结构启发得到的DNA编码方法来编 码模糊控制器的设计参数.在DNA-EA中,引入了受微生物进化现象启发的基因转移和细 菌变异操作.另外,也引入了基于DNA遗传操作的框构变异操作.DNA编码方法非常适 合于复杂知识的表达,基于基因水平的遗传操作也很容易引入到DNA-EA中.染色体的长 度是可变的,且可插入或删除部分碱基序列.作为示例,给出了采用DNA-EA来自动设计 TS模糊控制器用于控制一类非线性系统的方法.DNA-EA能自动地构造模糊控制器.计 算机仿真结果表明,DNA-EA是有效的,且优化得到的模糊控制器是满意的.
提出一种新颖的基于DNA的进化算法(DNA-EA)来自动设计一类Trakagi-Sugeno (TS)模糊控制器.TS模糊控制器采用带有线性规则后项的TS模糊规则,连续输 入模糊集,Zadeh模糊逻辑和常用的重心反模糊器.TS模糊控制器被证明是带有可变增 益的非线性PI控制器.DNA-EA被用于自动获取TS模糊规则,并同时优化模糊规则前 项和后项中的设计参数.DNA-EA采用由生物DNA结构启发得到的DNA编码方法来编 码模糊控制器的设计参数.在DNA-EA中,引入了受微生物进化现象启发的基因转移和细 菌变异操作.另外,也引入了基于DNA遗传操作的框构变异操作.DNA编码方法非常适 合于复杂知识的表达,基于基因水平的遗传操作也很容易引入到DNA-EA中.染色体的长 度是可变的,且可插入或删除部分碱基序列.作为示例,给出了采用DNA-EA来自动设计 TS模糊控制器用于控制一类非线性系统的方法.DNA-EA能自动地构造模糊控制器.计 算机仿真结果表明,DNA-EA是有效的,且优化得到的模糊控制器是满意的.
2001, 27(4): 521-530.
摘要:
提出一种基于模糊聚类和滑动模控制的模糊逆模型控制方法,并将其应用于动力学 方程未知的机械手轨迹控制.首先,采用C均值聚类算法构造两关节机械手的高木-关野 (T-S)模糊模型,并由此构造模糊系统的逆模型.然后,在提出的模糊逆模型控制结构中, 离散时间滑动模控制和时延控制(TDC)用于补偿模糊建模误差和外扰动,保证系统的全局 稳定性并改进其动态和稳态性能.系统的稳定性和轨迹误差的收敛性可以通过稳定性定理来 证明.最后,以两关节机械手的轨迹跟随控制为例,揭示了该设计方法的控制性能.
提出一种基于模糊聚类和滑动模控制的模糊逆模型控制方法,并将其应用于动力学 方程未知的机械手轨迹控制.首先,采用C均值聚类算法构造两关节机械手的高木-关野 (T-S)模糊模型,并由此构造模糊系统的逆模型.然后,在提出的模糊逆模型控制结构中, 离散时间滑动模控制和时延控制(TDC)用于补偿模糊建模误差和外扰动,保证系统的全局 稳定性并改进其动态和稳态性能.系统的稳定性和轨迹误差的收敛性可以通过稳定性定理来 证明.最后,以两关节机械手的轨迹跟随控制为例,揭示了该设计方法的控制性能.
2001, 27(4): 531-542.
摘要:
介绍了一种利用模糊神经元网络实现车辆自动驾驶的设计方案.其基本设计思想 是首先通过模糊逻辑描述驾驶者的驾驶行为,然后利用驾驶者实际驾驶时采集的车辆运行情 况作为训练数据,通过神经元网络的自学习功能修改和改进模糊控制所需的输入/输出信 号的隶属度函数以及模糊推理的运算关系,做到简单控制实现与复杂学习算法的有效结合, 从而实现模糊神经元控制.本方案为智能车辆实现个性化自主或辅助自动驾驶提供了一种非 常有效的机制.
介绍了一种利用模糊神经元网络实现车辆自动驾驶的设计方案.其基本设计思想 是首先通过模糊逻辑描述驾驶者的驾驶行为,然后利用驾驶者实际驾驶时采集的车辆运行情 况作为训练数据,通过神经元网络的自学习功能修改和改进模糊控制所需的输入/输出信 号的隶属度函数以及模糊推理的运算关系,做到简单控制实现与复杂学习算法的有效结合, 从而实现模糊神经元控制.本方案为智能车辆实现个性化自主或辅助自动驾驶提供了一种非 常有效的机制.
2001, 27(4): 543-551.
摘要:
模糊推理协处理器VLSI芯片F200采用0.8μm CMOS工艺,作为一种模糊 控制器,主要用于实时过程控制和其它适合的应用场合,例如机器人控制、分类器、专家系 统等.F200芯片支持多个模糊知识库工作,支持最常用的两种模糊模型,Mamdani和 Trakagi-Sugeno模型.芯片精度12位,主频20MHz,推理速度约为每秒1.2M条模糊规则.
模糊推理协处理器VLSI芯片F200采用0.8μm CMOS工艺,作为一种模糊 控制器,主要用于实时过程控制和其它适合的应用场合,例如机器人控制、分类器、专家系 统等.F200芯片支持多个模糊知识库工作,支持最常用的两种模糊模型,Mamdani和 Trakagi-Sugeno模型.芯片精度12位,主频20MHz,推理速度约为每秒1.2M条模糊规则.
2001, 27(4): 552-566.
摘要:
因果关系在预测和推理中具有重要的作用.贝叶斯网络已被用于构建诊断和决策系 统.近年来模糊认知图得到了重视.模糊认知图为结构性知识与因果推理提供了又一个理论 框架.本文简单介绍贝叶斯网络与认知图及其推理方法在智能系统中的应用.
因果关系在预测和推理中具有重要的作用.贝叶斯网络已被用于构建诊断和决策系 统.近年来模糊认知图得到了重视.模糊认知图为结构性知识与因果推理提供了又一个理论 框架.本文简单介绍贝叶斯网络与认知图及其推理方法在智能系统中的应用.
2001, 27(4): 567-584.
摘要:
简要回顾了模糊PID控制器的研究发展状况,系统地归纳了模糊PID控制器的 基本形式.讨论了阻碍模糊控制技术发展的几个重要理论问题,包括系统化设计方法,控制 性能优于传统PID控制器的模糊控制器设计,模糊控制器非线性逼近能力及其量化指标,模 糊系统的规则爆炸.文中试图对有关问题的内涵进行重新定义,以及探求解决难题的关键. 如将模糊系统中的"规则爆炸"问题更正为"参数效率"问题.最后,提出了对模糊控制 理论与技术发展的思考,其中特别强调应把"简单性"作为智能控制器设计中的基本策略.
简要回顾了模糊PID控制器的研究发展状况,系统地归纳了模糊PID控制器的 基本形式.讨论了阻碍模糊控制技术发展的几个重要理论问题,包括系统化设计方法,控制 性能优于传统PID控制器的模糊控制器设计,模糊控制器非线性逼近能力及其量化指标,模 糊系统的规则爆炸.文中试图对有关问题的内涵进行重新定义,以及探求解决难题的关键. 如将模糊系统中的"规则爆炸"问题更正为"参数效率"问题.最后,提出了对模糊控制 理论与技术发展的思考,其中特别强调应把"简单性"作为智能控制器设计中的基本策略.
