模糊自适应控制理论及其应用PDF电子书下载

第1章 模糊自适应控制概述 1

1.1 多变量模糊控制理论 1

1.1.1 分层多变量模糊控制器 2

1.1.2 自学习模糊控制器 4

1.1.3 基于模型的多变量模糊控制方法 5

1.1.4 多变量模糊解耦控制 8

1.1.5 基于神经网络的模糊控制 10

1.2 模糊控制器的结构分析 12

1.2.1 模糊控制器是时变参数P1D控制器 12

1.2.2 模糊控制器作为滑模变结构控制器 13

1.2.3 模糊控制器与多值继电控制器的关系 14

1.2.4 模糊控制器的极限结构理论 14

1.2.5 MIMO模糊控制器的结构分解 14

1.3 模糊控制系统的稳定性分析 15

1.4 其他复合模糊控制方法 17

第2章 模糊控制理论基础 18

2.1 引言 18

2.2 普通集合及其运算 18

2.2.1 集合的概念及定义 18

2.2.2 集合的直积 19

2.2.3 关系与映射 20

2.2.4 集合的运算性质 20

2.2.5 集合的表示法 21

2.3 模糊集合及其运算规则 22

2.3.1 模糊集合的定义 22

2.3.2 模糊集合的表示法 23

2.3.3 模糊集合的运算 24

2.4 隶属函数 26

2.4.1 隶属函数的确定方法 27

2.4.2 常用的隶属函数 27

2.5 模糊矩阵与模糊关系 29

2.5.1 模糊矩阵 29

2.5.2 模糊关系 32

2.6 模糊向量 36

2.6.1 模糊向量的笛卡尔乘积 36

2.6.2 模糊向量的内积与外积 37

2.7 模糊逻辑与模糊推理 38

2.7.1 模糊逻辑 38

2.7.2 模糊语言 43

2.7.3 模糊推理 48

3.2 模糊模型的构成 53

3.1 引言 53

第3章 T-S模型的模糊辨识方法 53

3.3 模糊辨识方法 56

3.3.1 结论参数的辨识 56

3.3.2 前提参数的辨识 57

3.3.3 前提结构的辨识 59

3.4 辨识精度的考核 70

3.5 提高模糊辨识速度的一种方法 73

3.5.1 第2种形式的模糊模型 74

3.5.2 前提参数辨识的快速算法 74

3.5.3 结论结构和结论参数的辨识 79

3.6 采用遗传算法的广义T-S模糊模型的辨识 87

3.6.1 问题的引出 87

3.6.2 广义T-S模糊模型及逼近性理论分析 87

3.6.3 几种改进型遗传算法的比较分析 91

3.6.4 一种快速综合性的遗传算法 92

3.6.5 基于快速综合性遗传算法的广义T-S模型辨识方法 95

3.6.6 仿真示例 96

3.7 小结 98

第4章 关系模型的模糊辨识方法 99

4.1 模糊关系模型的描述 99

4.2 模糊关系模型的建立方法 100

4.3 模糊关系模型辨识的进一步改进 102

4.4 多变量模糊关系模型的动态辨识 104

4.4.1 问题的提法 104

4.4.2 参考模糊集合的确定 105

4.4.4 使用模糊模型 106

4.4.3 辨识算法A1——确定R 106

4.4.5 模糊模型的自学习 107

4.4.6 举例 109

4.5 采用模糊聚类分析方法辨识关系模型 110

第5章 采用神经网络技术的模糊辨识方法 115

5.1 模糊神经网络 115

5.1.1 推理合成方法 115

5.1.2 学习算法 120

5.2 利用模糊神经网络的模糊建模 121

5.3 仿真 122

第6章 模糊双曲正切模型的建模方法 127

6.1 引言 127

6.2 双曲正切模型及其建模过程 128

6.3.1 模糊双曲正切模型神经网络实现 132

6.3.2 反向传播算法模糊双曲正切模型参数辨识方法 132

6.3 模糊双曲正切模型神经网络实现及模型参数辨识方法 132

第7章 基于粗糙集的模糊模型辨识方法 136

7.1 粗糙集理论的基本概念 136

7.1.1 粗糙集中对知识的理解 136

7.1.2 粗糙集的下逼近、上逼近、边界区 136

7.1.3 粗糙集数据分析、不可分辨关系、依赖关系和简约 137

7.2 模糊模型辨识 139

7.3 辨识步骤 140

7.4 仿真研究 140

7.5 小结 143

第8章 基于T-S模型的多变量模糊自校正控制方法 144

8.1 多变量自校正控制系统的设计思想 144

8.2 单元机组负荷系统的辨识 145

8.3 模糊模型的等价转换 150

8.4 多变量模糊自校正控制系统及性能分析 152

8.4.1 多变量过程的最优输出预测 152

8.4.2 多变量广义预测控制规律 153

8.4.3 多变量模糊自校正控制系统的闭环稳态分析 154

8.4.4 多变量模糊自校正控制系统的闭环稳定性分析 156

8.5 单元机组负荷系统的模糊自校正控制 156

8.5.1 模糊自校正控制系统及其动态响应 156

8.5.2 模糊自校正控制系统与常规的锅炉跟随系统的比较 158

8.5.3 模糊自校正控制系统的鲁棒性 160

8.6 模糊广义预测控制系统的稳定性分析 161

8.7 基于手动控制数据的自适应控制方法 162

8.7.1 基于控制作用模型的单元机组负荷系统的控制 163

8.7.2 仿真研究 165

9.1.1 精确量的模糊化 167

9.1 简单模糊控制器的设计 167

第9章 单变量模糊自校正控制方法 167

9.1.2 模糊推理算法 169

9.1.3 输出信息的模糊判决 172

9.2 简单模糊控制器参数与控制系统响应特性关系 172

9.2.1 EK对系统性能的影响 173

9.2.2 CEK对系统性能的影响 173

9.2.3 UK对系统性能的影响 173

9.3 模糊自校正控制方法 174

9.3.1 一组模糊子集的隶属函数的定义 175

9.3.2 模糊自校正控制器的粗调部分 177

9.3.3 模糊自校正控制器的微调部分 178

9.4 仿真研究 179

9.4.2 系统抗扰动Ⅰ性能比较 180

9.4.1 系统抗扰动Ⅱ性能比较 180

9.4.3 扰动Ⅰ和扰动Ⅱ同时作用时性能比较 181

9.5 模糊自校正控制系统的鲁棒性 181

9.6 模糊状态作用表或查询表的自动生成 183

第10章 两种不确定性的模糊推理及控制方法 189

10.1 问题的提出 189

10.2 几个基本概念的定义和计算方法 190

10.2.1 贴近测度SM 190

10.2.2 知识表示的模式匹配 191

10.2.3 修正函数MF 193

10.3 置信度CF的作用和整体推理方法 193

10.4 合成规则的模糊推理 195

10.5 THFDP的应用示例 195

10.6 考虑两种不确定性的模糊控制方法 197

11.2.1 极点配置法 202

11.2 控制器的设计 202

第11章 基于模糊双曲正初模型的稳定控制器的设计 202

11.1 引言 202

11.2.2 H2控制器的设计 205

11.2.3 鲁棒控制器的设计 208

11.3 模糊Lyapunov分析 211

11.4 小结 213

第12章 基于模糊基函数的多变量鲁棒自适应控制器 214

12.1 引言 214

12.2 一种MIMO非线性系统模型及控制问题 214

12.3 模糊系统描述 216

12.4 鲁棒控制器的设计及稳定性分析 218

12.5 仿真研究 220

12.6.2 热泵空调控制模型描述 222

12.6.1 热泵空调控制的现状分析 222

12.6 热泵空调系统中的应用 222

12.6.3 热泵空调系统的控制研究 227

12.7 小结 231

第13章 改进的模糊滑模软切换控制及其应用 232

13.1 引言 232

13.2 模糊切换控制 232

13.2.1 利用模糊规则表的切换控制 232

13.2.2 自适应模糊切换控制 234

13.3 自适应模糊增益调节的等效控制 235

13.3.1 基于系统在线信息的模糊增益调节 236

13.3.2 基于ACEN和△ACEN的模糊增益调节 237

13.3.3 基于GA的模糊增益调节 238

13.4 软切换控制 239

13.5 仿真实验及结果分析 240

13.6 小结 243

第14章 基于T-S模糊模型的分散控制器设计 244

14.1 引言 244

14.2 连续非线性系统的模糊控制系统的结构与稳定性 244

14.2.1 平衡态 244

14.2.2 平衡态的稳定性 245

14.2.3 模糊控制器设计 247

14.3 非线性离散系统的模糊控制器设计与稳定性 248

14.4 仿真研究 250

第15章 一类多变量模糊系统全局稳定性分析 254

15.1 引言 254

15.2.2 控制器设计 255

15.2.1 模糊控制系统描述 255

15.2 T-S模型系统的一种定性分析方法 255

15.2.3 稳定性分析 256

15.2.4 仿真研究 257

15.3 多变量离散模糊控制系统描述与控制器设计 260

15.3.1 多变量离散模糊控制系统描述 260

15.3.2 控制器设计 260

15.3.3 稳定性分析 261

15.3.4 多变量离散模糊控制系统D稳定性分析 264

15.3.5 仿真研究 266

15.4 小结 267

第16章 模糊直接自适应控制及其应用 268

16.1 问题的描述 268

16.2 基于模糊逻辑的直接自适应控制器的设计 270

16.3 鲁棒性和稳定性分析 273

16.4.1 新风机组空调控制问题及系统模型描述 275

16.4 新风机组空调控制的仿真研究 275

16.4.2 某游泳馆的新风机组模糊自适应控制 277

第17章 基于PMV的空调系统模糊自适应控制 283

17.1 引言 283

17.2 人体舒适度指标PMV及其室内温度设定 283

17.3 基于PMV的空调模糊自适应控制 286

17.3.1 空调控制系统描述 286

17.3.2 空调系统模糊模型的建立 288

17.3.3 空调控制系统的模糊控制模型的建立 291

17.3.4 基于模糊模型的空调系统自适应控制及仿真研究 292

17.4 小结 296

18.2 PID和Fuzzy控制策略剖析与方案选择 297

18.2.1 PID控制的特点 297

18.1 引言 297

第18章 电加热炉Fuzzy-PID控制器设计 297

18.2.2 模糊控制的特点 298

18.2.3 电加热炉温度Fuzzy-PID控制算法 298

18.3 Fuzzy-PID控制器的设计 298

18.3.1 模糊自整定PID参数控制器的结构及工作原理 299

18.3.2 模糊自整定PID参数控制算法 299

18.3.3 PID控制算法 302

18.4 控制算法仿真及在温度控制系统中的应用 303

18.5 电加热炉模型辨识与Smith预估 306

18.5.1 Smith预估器的设计思想 307

18.5.2 模糊辨识 308

18.5.3 仿真研究 311

参考文献 312