基于T S模糊模型的非线性网络化控制系统H∞鲁棒容错控制

针对一类不确定系统, 提出一种基于自组织模糊小脑模型( SOFCMAC) 神经网络的 H ∞鲁棒 自适应控制方法。通过设计标称系统的 H ∞控制器, 并采用 SOFCMAC 神经网络在线对消系统的建模

随着计算机技术、通信技术和控制技术的发展,传统的控制领域正经历着一场前所未有的变革,开始向网络化方向发展。控制系统的结构从最初的CCS(计算机集中控制系统),到第二代的DCS(分散控制系统),发展到现

在令牌型总线网环境下, 提出折衷网络带宽资源占用和传输周期抖动的两步优化调度算法. 在满足实时性 要求的前提下, 通过确定网络化控制系统中各控制闭环节点的采样周期及其在最小倍周期时段内的数据传输序列,

长时延网络控制系统的鲁棒预测控制，刘安东，俞立，针对具有输入约束和不确定长时延的网络控制系统(NCSs)，研究了使得闭环系统渐近稳定且滚动时域性能指标在线最小化的鲁棒预测状态反

具有饱和约束的非线性时滞系统的鲁棒自适应控制

t-s模糊控制,基于网络控制系统输出反馈控制,对我们学习有很大用处

针对干扰条件下的无人翼伞飞行器路径跟踪控制问题,提出一种基于非线性干扰观测器的反馈增益鲁棒反步控制方法.采用二阶跟踪-微分器设计干扰观测器对系统复合干扰进行估计和补偿,设计了反馈增益反步跟踪控制律,通

为了提高永磁同步电机调速系统的控制性能,提出了一种基于非线性干扰观测器的鲁棒滑模速度控制器。首先建立了包含负载扰动的永磁同步电机数学模型,为了减少扰动量的影响,采用非线性干扰观测器进行在线估计,并以此

提出一种新型的基于T-S 模糊模型和小世界优化算法的广义非线性预测控制策略. 采用基于混沌遗传算 法的T-S 模糊模型描述复杂非线性系统的动态特性, 构成模糊多步预报器. 同时, 针对现有基于二进制和

主要是对非线性系统的各种控制方法，以及非线性控制运用的一些实例，对于学控制的人，帮助是非常大的，因为这些资料都是从国外著名大学研究生学习的教材。