基于定性状态模型的定性控制方法研究

针对某些复杂系统难以获得精确数学模型来实现有效控制这一问题,采用定性状态模型来描述含有不确定性的非线性系统,提出了一种定性控制方法。首先通过对系统状态的定性划分,采用基于定性推理的自动机建立被控系统定性状态模型,然后设计基于系统定性状态模型的定性控制器,并给出了控制器设计的一般步骤。最后以液位控制系统为例,建立了液位对象的定性状态模型并设计了定性控制器,仿真结果表明该方法的有效性及其理论价值和应用前景。     

基于定量模型的定性控制

本文定义了定性量及定性运算,对模型中含有不确定性因素的非线性系统给出了基于定量模型的定性控制方法。文中首先给出控制的“期望曲线”,然后对对象输出及其它重要项做定性划分,而后利用不精确模型,运用定性运算,求取控制的定性值以使对象输出逼近“期望曲线”,最后实时控制时对控制量自学习调整,所设计系统品质优良。     

定性控制系统动态行为的仿真研究

本文初步讨论了如何以数学语言描述定性模型,并提出一种闭环定性控制系统,仿真结果表明,定性控制系统行为可以较好逼近定量控制系统行为,说明实现基于定性模型的智能控制是可能的。     

一种基于模型参数范围已知的定性控制

对模型中含有不确定性因素的非线性系统给出一种定性控制方法,避免了模型控制器设计中存在的主观性和模糊规则难以获取等缺点。先将状态进行定性划分,再对每个定性状态根据期望约束利用不精确模型求出控制的参考范围及初值,最后对控制量在线自学习调整。此方法具有模糊控制的控制效果。     

一种定性和定量信息混合控制法

基于精确数学模型的定量控制,虽精度高,但控制质量受限于对象参数的变化;定性控制具有较强的鲁棒性,但精确性稍差.结合两者优点,本文提出了一种无需对象精确数学模型的定性、定量信息混合控制新算法.该算法首先建立无因果划的键图模型,使用改进的键图理论,分析并给出键图模型中知识的定性表达方程,并对该定性表达方程进行适当的化简导出控制方程.对比PID控制的仿真结果证实:该算法具有较好的鲁棒性和动态性能,尤其在对象参数时变和含有非线性环节时.     

定性—PID控制方法

针对模型中含有不确定因素的非线性系统给出了两种定性－PID控制方法,克服了定性控制存在定性零点的缺陷。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一种非线性系统的模糊自适应控制

针对一类非线性系统提出一种模糊自适应控制方案，设计中用模糊逻辑系统逼近非线性函数，骨于滑模原理及Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数方法给出了闭环系统的稳定性分析。     

输入饱和下非线性系统的事件触发控制器设计

本文研究了具有输入饱和的非线性系统事件触发控制策略设计问题.首先,针对输入饱和下非线性系统,建立混杂系统模型.其次,当非线性函数满足Lipschitz条件下,给出闭环混杂系统局部一致渐近稳定性的稳定判据,并设计了事件触发饱和控制器.然后,当非线性函数满足扇区条件时,给出闭环混杂系统框架下满足局部一致渐近稳定性的LMI条件,并设计了事件触发饱和控制器.进一步地,在事件触发饱和控制器作用下,分析了非线性系统的半全局鲁棒镇定性.最后,结合两个仿真实例说明了所提出事件触发控制策略的有效性.     

一类时滞系统的绝对稳定性问题研究

基于线性矩阵不等式处理方法,研究了一类具有扇形非线性关联的时滞系统绝对稳 定性问题.导出了用一个线性矩阵不等式系统的可行性表示的绝对稳定性滞后依赖型条件,进 而,通过求解一组线性矩阵不等式,给出使得闭环系统绝对稳定的无记忆状态反馈控制律设计 方法,最后用例子验证了文中提出的结果.     

一种新的数据驱动的非线性自适应切换控制方法

针对一类非线性离散时间动态系统, 提出了一种新的非线性自适应切换控制方法. 该方法首先把非线性项分解为前一拍可测部分与未知增量和的形式, 并充分利用被控对象的大数据信息和知识, 把非线性项前一拍可测数据与未知增量都用于控制器设计, 分别设计了线性自适应控制器, 带有非线性项前一拍可测数据补偿的非线性自适应控制器以及带有非线性项未知增量估计与补偿的非线性自适应控制器. 三个自适应控制器通过切换函数和切换规则来协调控制被控对象. 既保证了闭环系统的稳定性, 同时又提高了闭环系统的性能. 分析了闭环切换系统的稳定性和收敛性. 最后, 通过水箱液位系统的物理实验, 实验结果验证了所提算法的有效性.     

Qualitative Event-Based Expert Supervision for Transient Condition Monitoring

This paper addresses the following supervisory problem: a continuous plant (P) is to be supervised via symbolic (or quantised) actions. These symbolic actions suggest the set points for the lower level control loops. The system dynamic is analysed on the supervisory level (K) by a qualitative approach. The relationships between variables and the steady-state references are known. These problems are especially common in chemical process control. The supervisor handles start-up and shut-down procedures and takes appropriate action to solve the sequential or parallel tasks of a basic procedure. The object of this paper is to introduce an approach to solving the problem of how to derive a set of rules from a physical process.The solutions for supervising start-up and shut-down operations in close loop are suitable for large industrial systems, as are as the batch and semi-continuous processes used in order to maintain operations in a dynamic mode. This paper considers the qualitative event-based expert supervision approach to distillation column problems. The development of a general supervision in this work is based on an events generator and a corrective actions generator. The qualitative symbols are based on fuzzy sets. In particular, there are mechanisms for processing the changes in the system variables from qualitative symbols.     

含未知扰动情况下的定性控制

针对模型中含有不确定因素的含未知扰动的非线性系统给出了一种基于定量模型的定性控制方法 ,此方法具有模糊控制的控制效果 ,避免了模糊控制器设计中存在主观性和模糊规则难以获取等缺点。仿真表明了该方法的有效性     

Nonlinear state feedback controller for nonlinear systems:Stability analysis and design based on fuzzy plant model

This paper presents the stability analysis of a fuzzy-model-based control system consisting of a nonlinear plant and a nonlinear state feedback controller and the design of the nonlinear gains of the controller. The nonlinear plant is represented by a fuzzy model having p rules. A nonlinear state feedback controller is designed to close the feedback loop. Under this design, the stability condition is reduced to p linear matrix inequalities. An application example on stabilizing a mass-spring-damper system will be given     

线性系统的定性控制方法

根据被控对象的定性数学模型，设计一种定性控制器，精确数学模型是很难得到的，然而有很多对象，可知道它的工作机理，根据这种机理，能够建立定性数学模型，如果系统是线性的，将得到一种定性控制算法。     

定性仿真方法发展与应用研究

定性仿真是处理不完备信息的有效方法,随着其理论研究的不断深入,在工业、医疗、人工智能、生态环境、社会学、非线性系统等越来越多的领域中得到了大量的应用,国内在该领域的研究起步较晚,应用研究成果相对较少,主要局限于理论方面的研究,为此,结合国内外在该领域的研究和应用状况,比较系统地阐述了定性仿真的产生与发展过程,概述了目前主要的研究方法和一些领域的应用情况,最后对定性仿真的发展方向进行了展望。     

Stable and robust fuzzy control for uncertain nonlinear systems

Presents the stability and robustness analysis for multivariable fuzzy control systems subject to parameter uncertainties based on a single-grid-point (SGP) approach. To perform the analysis, we represent a multivariable nonlinear system using a TS-fuzzy plant model. Three design approaches of fuzzy controllers are introduced to close the feedback loop. By estimating the matrix measures of the system parameters and parameter uncertainties, stability and robustness conditions for different cases are derived. Application examples are given to show the design procedures and the merits of the proposed fuzzy controller     

智能RLED动态目标中机器手的模糊鲁棒控制系统

给出了一种电机驱动机器手中非线性机电模型的模糊鲁棒闭环控制系统,此控制系统可处理非结构环境下的三个主要的智能机器人导航问题：自动化规划、快速连续导航中的避障、处理结构和（或）非结构不确定性。     

Output-feedback sampled-data polynomial controller for nonlinear systems

This paper presents the stability analysis and control synthesis for a sampled-data control system which consists of a nonlinear plant and an output-feedback sampled-data polynomial controller connected in a closed loop. The output-feedback sampled-data polynomial controller, which can be implemented by a microcontroller or a digital computer, is proposed to stabilize the nonlinear plant. Based on the Lyapunov stability theory, stability conditions in terms of sum of squares are obtained to guarantee the stability and to aid the design of a polynomial controller. A simulation example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed control approach.