复杂系统的粗糙模糊辩识与模糊遗传优化

研究基于模糊系统工程、神经网络和遗传算法等软计算技术的复杂非线性系统辨识与控制理论，并以列车运行、机械手位置跟踪和化工生产过程等作为模型进行了仿真研究。总结如下；提出了一种利用神经网络通过试验数据来优化构造模糊控制器的方法，克服了传统模糊控制器设计中模糊规则难以提取的缺点；提出了一种模糊遗传算法，改进了传统算法的性能指标，并将所提的模糊遗传算法应用于到模糊控制器的优化设计问题中；针对一类仿射非线性系统，提出一种自适应模糊滑模控制方法；将所提的自适应模糊滑模方法推广到了广义非线性系统的控制问题。