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离散模糊系统分析与设计的模糊Lyapunov方法 总被引:17,自引:3,他引:17
研究离散T-S模糊控制系统基于模糊Lyapunov函数的稳定性分析及控制器设计问
题.首先,构造出离散型模糊Lyapunov函数,模糊Lyapunov函数是系数与T-S模糊系统的模糊
规则权重相对应的复合型Lyapunov函数.然后,得到了开环系统新的稳定性充分条件,与公共
Lyapunov方法的结果相比,这一条件更为宽松.进而,基于一系列线性矩阵不等式设计出模糊
控制器.最后,仿真实例说明了该方法的算法和本文条件的优越性. 相似文献
3.
针对应用公共Lyapunov函数方法、模糊Lyapunov函数方法和分段模糊Lyapunov函数方法进行T-S模糊系统稳定性分析的保守性问题,通过定义有效最大交叠规则组,并基于离散型分段模糊Lyapunov函数,提出一个判定开环离散T-S模糊系统稳定性的充分条件.该条件仅需在每个有效最大交叠规则组内分别满足模糊Lyapunov方法中的条件,从而降低上述判定方法的保守性和难度.仿真实例验证了所提出条件的有效性和优越性. 相似文献
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一类T-S模糊控制系统的稳定性分析及设计 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了一类输入采用双交叠模糊分划的T-S模糊控制系统稳定性分析及控制器设计问题.基于分段模糊Lyapunov函数,提出了一个新的判定开环T-S模糊系统稳定性的充分条件,该方法只需在各个模糊区间里满足模糊Lyapunov方法中的条件,其保守性比公共Lyapunov函数法和分段Lyapunov函数法的保守性更低.运用并行分布补偿法(PDC)进一步探讨了闭环T-S模糊控制系统的稳定性分析问题并设计了模糊控制器.最后,一个仿真示例说明了本文方法的有效性. 相似文献
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应用模糊控制系统探讨船舶航向控制器设计问题.建立船舶航向控制系统的离散T-S模糊模型,并基于输入采用双交叠模糊分划的模糊控制系统的性质,通过在最大交叠规则组中构造分段离散型Lyapunov函数,提出一个新的判定闭环离散T-S模糊控制系统稳定性的充分条件,该条件仅需在每个最大交叠规则组中分别寻找各自公共的正定矩阵.较之以往稳定性判定方法,所提出的方法不仅克服了需要寻找一个公共矩阵的不足,而且也大大减少了求解Lyapunov不等式的个数.应用并行分布补偿方法(PDC)设计一种船舶航向离散模糊控制器.仿真例子验证了此方法的有效性和优越性. 相似文献
6.
针对普通二次Lyapunov函数方法判定T-S模糊系统稳定性存在的保守性和难度,利用T-S系统的模糊前提规则和隶属度函数分别构造分段二次Lyapunov函数和模糊Lyapunov函数,且通过将模糊Lyapunov函数引入到分段二次Lyapunov函数所得到的分段模糊区域中定义了分段模糊Lyapunov函数;研究一类T-S模糊系统的鲁棒控制问题,以线性矩阵不等式的形式给出了单一与非单一鲁棒控制器的参数化设计方法。仿真结果表明,非线性系统在非单一鲁棒控制器作用下能够获得比单一鲁棒控制器更好的控制性能。 相似文献
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不确定离散时滞模糊系统的广义H2控制 总被引:1,自引:2,他引:1
针对一类利用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型,构建了具有状态和输入时滞的不确定离散时间非线性系统,研究了其广义H2稳定和控制器的设计问题。基于分段二次李雅普诺夫(Lyapunov)函数稳定性分析理论,设计出了分段静态输出反馈控制器,使闭环系统对于允许的不确定参数广义H2稳定。数值仿真例子验证了这种控制器的设计方法的有效性和其理论结果的正确性。 相似文献
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针对一类 Takagi-Sugeno (T-S) 连续模糊系统, 在分析模糊系统前提规则结构信息的基础上, 研究了其稳定性和保性能设计问题. 通过将模糊 Lyapunov 函数 (FLF) 和分段二次 Lyapunov 函数 (PQLF) 结合, 构造出分段模糊 Lyapunov 函数 (PFLF), 并提出了一种新的并行分配补偿 (PDC) 控制器. 基于 PFLF 方法, 得到了线性矩阵不等式 (LMI) 形式的模糊系统分析与设计的求解方法. 该方法继承了 FLF 与 PQLF 的优点. 仿真实例表明: 该方法所得稳定性判据更为宽松, 具有更好的保性能控制效果. 相似文献
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Generalized H2 (GH2) stability analysis and controller design of the uncertain discrete-time Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems with state delay are studied based on a switching fuzzy model and piecewise Lyapunov function. GH2 stability sufficient conditions are derived in terms of linear matrix inequalities (LMIs). The interactions among the fuzzy subsystems are considered. Therefore, the proposed conditions are less conservative than the previous results. Since only a set of LMIs is involved, the controller design is quite simple and numerically tractable. To illustrate the validity of the proposed method, a design example is provided. 相似文献
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