模糊滑模控制系统的研究

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1、模糊滑模控制系统的研究摘要滑模变结构控制是一种在理论上非常优秀的控制设计方法，在系统模型不确定和扰动上界可得条件下，滑模控制能获得完全的鲁棒稳定性，但滑模控制面临抖摄的严重问题，而这个问题的出现和鲁棒性的获得紧密相关。另一方面，基于模糊逻辑的控制设计方法已得到大量研究和应用，这又包括两个方面，一是模糊逻辑发挥启发式人工智能和软计算的功能，二是作为非线性系统的建模工具。在滑模控制中同时引八模糊逻辑的这两方面功能将有助于抖振问题在一定程度上的解决。目前关于滑模控制各专题的研究均隐含了系统状态或输出精确可测的条件，若量测噪声实际存在但对其不予考虑，这将使滑模稳定性受到

2、不利影响，因此有必要引入新的智能工具来压缩控制过程中因量测噪声而产生的信息不确定性。总结全文工作：)《要包掊苇函几个方面砸篱容·7研究了具有启发式特征的模糊滑模控制FSMC．介绍了Mamdani型模糊滑模控制FSMC的基本方法，展示了控制器设计对系统信息的不依赖性和一定范围内的鲁棒性，基于指定参数滑模产生条件和高层滑模概念，提出了两种形式的单输入FSMC，实现了控制系统的简化。不仅如此，针对前者，面向一类特定非线性系统进行了滑模稳定性分析，这是FSMC稳定性证明的重要一步，／。·研究了自适应模糊滑模控制j／介绍了两种自适应模糊滑模控制设计方法，介绍了滑模稳定结论

3、的获得过程，指明了自适应模糊系统在这两个应用背景中逼近能力的复杂性质。针对一类具有部分模型不确定性的非线性系统，基于连续状态可测条件提出了一种完全间接的模糊滑模控制方法．．．／研究了基于模糊神经网络的滑模控制，／介绍了几种典型的模糊神经网络．f介绍了仿射非线性系统基于T-S模糊神经网络的滑模控制方法。改进了一种基于双神经网络的滑模控制方案，具体工作是改进了神经网络结构及其自学习算法，基于高层滑模原理将控制器网络的输入降为一维。、7提出了基于非线性系统动态逆模糊神经网络的滑模控制方法。／D·’研究了基于D_s证据推理的信息融合技术在量测噪声环境下滑模控制中的应用。

4、／介绍了信息融台的概念、分类和应用，详细介绍了基于Dempst．er—Shafer证据推理的信息融合方法。面向普遍的二阶非线性系统，首次建立了一个完整的量测噪声环境中基于信息融合的滑模控制方法框架，基于量测噪声独立且正态分布的情形，应用了后验概率作为基本可信数，并在数值积分的基础上用模糊系统作为基本可信度函数的代替者．在基本方法框架基础上提出厂融合结果自适应补偿的改进方法，改进方法极大改善了控制性能，而且籍此提出了一个应用信息融合的重要思想。夕，，¨奶关键词：滑模控制，模糊逻辑t模糊渭模控制，自适《模糊神经网络，动态逆，信息融合，D—S证据推理●RESEARCH

5、oFFUZZYSLIDINGMODECoNTROLSYSTEMSABSTRACTSlidingmodevariablestructurecontrolisaveryexcellentmethodforcontroldesignintheory．Withupperboundofsystemmodel’suncertaintyanddisturbanceavailable，slidingmodecontrolcanestablishabsoluterobuststability，butslidingmodecontrolhasbeenfacedwithaseriou

6、sproblem，thechattering，whichhassomethingtodowiththeestablishmentoftherobustness．Ontheotherhand，lotsofresearchandapplicationoffuzzylogicbasedcontrolhavebeenreported，andthiscontainstwoaspects，thefirst，fuzzy10西cfulfilsthefunctionofheuristicartificialintelligenceandsoftcomputationandseco

7、ndly，fuzzylogicactsasamodelingtoolfornonlinearsystems．Simultaneousintroductionsofthesetwoaspectstoslidingmodecontrolwouldbenefittheweaknessandeliminationofchatteringtosomeextent．Bynow，aprecondition，thestatesoroutputsaremeasurableaccurately，isincludedinresearchfieldsofslidingmodecontr

8、ol，butneglec