传统控制理论发展到今天已非常成熟。然而,随着控制要求的不断提高,在一些复杂控制过程中,却遇到了越来越多传统控制理论无法解决的问题。这些复杂系统往往具有如下的特点:高度的非线性,复杂的任务要求,各种不确定性等,使得难以建立精确的数学模型。虽然常规自适应控制技术可以解决一些问题,但范围是有限的。正是由于以上的原因,基于模糊理论的模糊控制产生了。然而,普通的模糊控制并不具有适应过程持续变化的能力。这是因为在采用启发式规则实现的模糊控制,只能使模糊控制器限于在操作者富于经验的情况下应用。为了克服这种局限性,就必须使模糊控制器具有自适应和自学习的能力。 本文主要对一类非线性时滞系统利用自适应模糊控制进行了研究。文章首先介绍了有关模糊控制及自适应模糊控制的一些产生与发展概况。然后系统的讲解了自适应模糊控制的基础知识及其相关理论。在此基础之上,采用TS模糊模型对一类非线性时滞系统进行建模。由于TS型模糊推理模型的结论部分用线性局域方程取代了一般推理过程中的模糊集合,当采用最大值反模糊化或中心值反模糊化时,结论输出为常数,所以TS模型可用少量的模糊规则生成较复杂的非线性函数,这在处理多变量系统时能有效地减少模糊规则的个数,因而产生巨大的优越性。首先,文章对一类时滞非线性系统建立的TS模型。然后估计得出相同结构具有未知参数的估计模型,通过相减做差得出了等价的误差模型。为使误差能够渐近收敛为零,文章先利用Lypunov第二稳定性定理构造稳定矩阵,然后设计Lypunov函数。为保证Lypunov函数求导小于零,文章对估计模型的未知参数进行了设计,从中得出自适应律,保证了估计模型的状态渐进跟踪上原模型的状态。全文的最后展望了自适应模糊系统理论的发展前景以及作者在以后的工作中需要学习和努力的方向。