TAILIEUCHUNG - Hệ thống điều khiển mờ - Thiết kế và phân tích P9

FUZZY MODELING AND CONTROL OF CHAOTIC SYSTEMS Chaotic behavior is a seemingly random behavior of a deterministic system that is characterized by sensitive dependence on initial conditions. Chaotic behavior of a physical system can either be desirable or undesirable, depending on the application. It can be beneficial in many circumstances, such as enhanced mixing of chemical reactants. Chaos can, on the other hand, entail large-amplitude motions and oscillations that might lead to system failure | Fuzzy Control Systems Design and Analysis A Linear Matrix Inequality Approach Kazuo Tanaka Hua O. Wang Copyright 2001 John Wiley Sons Inc. CHAPTER 9 ISBNs 0-471-32324-1 Hardback 0-471-22459-6 Electronic FUZZY MODELING AND CONTROL OF CHAOTIC SYSTEMS Chaotic behavior is a seemingly random behavior of a deterministic system that is characterized by sensitive dependence on initial conditions. Chaotic behavior of a physical system can either be desirable or undesirable depending on the application. It can be beneficial in many circumstances such as enhanced mixing of chemical reactants. Chaos can on the other hand entail large-amplitude motions and oscillations that might lead to system failure. The OGY method 1 2 for controlling chaos sparked a great number of schemes on controlling chaos in linear and or nonlinear control frameworks . 3 9 . In this chapter we explore the interaction between fuzzy control systems and chaos. First we show that fuzzy modeling techniques can be used to model chaotic dynamical systems which also implies that fuzzy systems can be chaotic. This is not surprising given the fact that fuzzy systems are essentially nonlinear. On the subject of controlling chaos this chapter presents a unified approach 10 - 14 using the LMI-based fuzzy control system design. Up to this point of the book we have mostly considered the regulation problem in control systems. Regulation is no doubt one of the most important problems in control engineering. For chaotic systems however there are a number of interesting nonstandard control problems. In this chapter we develop a unified approach to address some of these problems including stabilization synchronization and chaotic model following control CMFC for chaotic systems. A cancellation technique CT is presented as a main result for stabilization. The CT also plays an important role in synchronization and chaotic model following control. Two cases are considered in synchronization. The first one deals with the .

• Kĩ thuật Viễn thông
• Điều khiển mờ
• hệ thống điều khiển mờ
• thiết kế hệ thống mờ
• phân tích hệ thống mờ
• hệ thống kiểm soát mờ
• Lý thuyết điều khiển mờ
• Điều khiển tự động
• Lý thuyết điều khiển
• Tính phi tuyến của hệ mờ
• Luận văn tốt nghiệp
• Điều khiển mờ bằng MatLab
• Kỹ thuật điều khiển
• Kỹ thuật điện
• Nghiên cứu điều khiển mờ
• Hệ thống điều khiển mờ bằng MatlLab
• Bài giảng Logic mờ
• Ứng dụng Logic mờ
• Đặc điểm của điều khiển mờ
• Biến ngôn ngữ
• Xây dựng hàm thuộc
• Giải mờ bằng phương pháp trọng tâm
• Bài giảng Điều khiển mờ
• Tìm hiểu điều khiển mờ
• Các thuật ngữ trong logic mờ
• Phép toán trên tập mờ
• Đánh giá tri thức mờ
• Hệ điều khiển mờ
• Hệ cơ sở tri thức mờ
• Bộ điều khiển mờ
• Chương trình điều khiển nhiệt độ
• Lý thuyết mờ
• Các phép toán trên tập mờ
• Quan hệ mờ
• Điều khiển tối ưu
• Điều khiển thông minh
• Lý thuyết điều khiển hiện đại
• Mô hình mờ Tagaki Sugeno
• Hệ mờ nơron
• Phân loại bộ điều khiển mờ
• Hệ điều khiển mờ lai
• Mạng nơron nhân tạo
• Điều khiển cuốn chiếu mờ thích nghi
• Hệ định vị động tàu biển
• Thuật toán điều khiển cuốn chiếu mờ thích nghi
• Điều khiển backstepping
• Điều khiển backstepping thích nghi
• Điều khiển logic
• Ứng dụng điều khiển logic
• Logic mờ
• Thiết kế hệ thống điều khiển mờ