作为现代控制领域中的一个重要分支,基于模糊建模的非线性系统的鲁棒自适应变结构控制技术近年来受到了国内外控制界的广泛重视。本文就此领域的相关问题展开系列研究,主要研究了单输入单输出(SISO)、多输入多输出(MIMO)等不确定非线性系统的控制器的设计问题。以李亚普诺夫(Lyapunov)稳定、自适应控制、模糊逼近、变结构控制等理论为基础对闭环控制系统进行设计与分析。主要工作: 首先:利用T-S模糊模型逼近一类非线性系统,将非线性系统描述成多个局部线性系统的组合,考虑对每一局部线性系统不满足匹配条件的不确定项,用Lyapunov稳定性理论设计稳定的变结构控制器。 其次:针对一类具有外部扰动的单输入单输出不确定非线性系统,提出了一种直接自适应神经网络控制器设计的新方案。模型的控制增益是未知函数的,基于滑模原理,利用神经网络的逼近能力,在监督控制的设计中用饱和函数代替符号函数,基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了闭环系统是全局稳定的,跟踪误差收敛到零。 再次:研究一类具有未知函数控制增益的非线性系统,利用Ⅰ型模糊逻辑系统的逼近能力,提出了一种间接自适应模糊控制器设计的新方案。该方案中引入积分型变结构切换函数及逼近误差自适应补偿项,基于李雅普诺夫稳定性理论,设计稳定的变结构控制器。 最后:针对一类系统状态不可测的非线性系统,基于滑模原理,并利用模糊逻辑系统的逼近能力,提出了一种间接自适应模糊滑模控制器设计的新方案。通过引入积分型变结构切换函数及高增益误差观测器,基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了闭环系统是全局稳定的,输出跟踪误差都收敛到零。 通过本文的研究,较好的解决了几类不确定非线性控制系统的设计与分析问题。在考虑系统误差的情况下,通过监督控制、等价控制、自适应控制等方法保证了闭环控制系统的稳定性和跟踪效果,相关仿真实验进一步表明了它们的有效性。