基于T-S双线性模型的非线性关联大系统的分散控制

对一类由Takagi-Sugeno(T-S)双线性模型描述的非线性关联大系统,研究了其分散状态反馈控制问题.根据Lyapunov稳定性分析理论和并行分布补偿(PDC)算法,导出了闭环关联大系统渐近稳定的充分条件,该条件比现有结果具有更小的保守性.设计出了相应的分散模糊控制器,并将其转化成为一个受线性矩阵不等式(LMIs)约束的凸优化问题.最后,通过仿真例子验证了所提方法的有效性.     

Guaranteed Cost Control for Uncertain Nonlinear Time-Delay Neutral Systems Based on T-S Fuzzy Model

1 IntroductionDuring the last decade, the robust stability andstabilization problem for uncertain dynamic systemswith time delay have received much attention. Manyarticles focusing on time-delay systems have beenreported [1-4]. Delays frequently lead to instability andare sources of oscillations in many systems. For ex-ample, the trivial solution of the equationasymptotically stable, but thatof the equation for neutral systemunstable for any delayd > 0, so the study of the stability of neutral…     

基于LMI的T-S型模糊系统的H∞鲁棒控制

针对T-S型模糊系统,从理论上研究了其H∞状态反馈控制器的设计问题,给出了一个新的H∞鲁棒控制的充分条件,其条件不仅包含了子系统间的相互作用还包括了系统的不确定性,最后通过求解等价的一组线性矩阵不等式的可行解来得到H∞控制器.控制器设计实例表明了设计方法的有效性.     

基于双边闭环函数的T-S模糊模型非线性系统网络跟踪控制

研究了一类基于T-S模糊模型的非线性系统网络跟踪控制问题。首先基于输入时滞法,建立了考虑网络诱导时滞和数据丢包的T-S模糊模型非线性系统跟踪误差模型;然后利用采样区间[tk,tk+1)信息,构建了一个新的双边闭环Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函,并使用新的L-K泛函和自由权矩阵积分不等式,得到了非线性网络系统H∞跟踪控制的稳定性判据,以及控制器的设计方法。仿真结果表明,在相同网络条件下,所设计模糊控制器产生的跟踪误差相比已有文献结果明显更小;在相同的H∞跟踪性能要求下,比已有文献具有更大的输入时滞上界,表明相较于现有方法,所提方法的保守性更低。     

基于观测器的时滞T-S模糊广义系统无源控制

目的研究一类时滞T-S模糊广义系统基于观测器的无源控制问题.方法利用Lyapunov函数方法、矩阵缩放理论以及线性矩阵不等式(LMI)技术研究了时滞T-S模糊广义系统的无源控制.结果给出了基于观测器的无源控制器存在的充分条件已确保闭环系统是容许且严格无源的.把这个充分条件表示成了线性矩阵不等式形式,从而无源控制器的求解问题转化成解线性矩阵不等式.结论所提出的方法能很好地解决时滞和干扰情况下,T-S模糊广义系统的无源控制问题,数值算例说明了所提方法的有效性和可行性.     

基于时滞不等分法T-S模糊时滞系统稳定性准则

提出一种新的时滞分解方法—时滞不等分法,研究了T-S模糊常时滞系统的稳定性准则问题。基于Lyapunov稳定性理论,构造恰当的Lyapunov-Krasovskii泛函,以线性矩阵不等式形式给出一个决策变量少、运算效率高、保守性小的时滞相关稳定性准则。最后给出数例说明该方法的有效性。     

T-S模糊不确定系统鲁棒稳定

研究一种基于T-S模糊线性时滞不确定系统指定衰减度鲁棒稳定问题.首先利用模糊T-S模型对线性时滞不确定系统进行模糊建模.通过应用Razumikhin定理、Lyapunov定理,借助线性矩阵不等式方法,得出该系统鲁棒稳定且具有指定衰减度的充分条件,在此基础上,进一步得出具有指定衰减度的无记忆状态反馈鲁棒镇定控制率存在的充分条件及相应的控制器设计方法.     

一类非线性时滞系统的输出反馈模糊控制

针对一类由T-S模糊模型表示的非线性时滞系统，提出一种输出反馈模糊控制器设计的新方案．首先采用PDC（并行分布补偿）的基本思想设计输出反馈控制器，然后利用T-S模糊模型扩展的稳定性条件，给出系统以稳定度口全局渐近稳定的充分条件，最后基于LMI（线性矩阵不等式）方法，将模糊控制器的设计问题转化为LMIP（线性矩阵不等式问题）．     

基于动态输出反馈的时滞T-S模糊系统无源可靠控制

目的研究一类时滞T-S模糊系统执行器部件发生故障情况下动态输出反馈的无源可靠控制问题.方法运用Lyapunov稳定性理论、故障替换和线性矩阵不等式(LMI)方法研究了时滞T-S模糊系统的无源可靠控制.结果给出了动态输出反馈无源可靠控制器存在的充分条件,给出了控制器的设计方法,通过求解线性矩阵不等式可以获得输出反馈控制器的系数矩阵.结论采用所设计的可靠控制器,在执行器部件出现故障或状态不完全可测时,均能保证闭环时滞T-S模糊系统鲁棒稳定,保持原有的无源性能指标.最后通过求解数值算例,绘制出闭环模糊系统状态响应曲线,验证了所设计方法的有效性.     

基于T-S模糊模型的直接自适应预测控制

提出一种基于T-S模糊模型的直接自适应预测控制算法。该算法利用加权递推最小二乘法在线辨识T-S模糊模型的后件参数。用已经辨识好的参数,进行直接迭代计算,直接得到模型的预测输出。此算法很好地解决了非线性预测控制中,建模与优化两大难题,为非线性系统的高精度控制提供了保证。计算机仿真表明,该算法具有较好的跟踪性能。     

基于T-S模糊系统的鲁棒容错控制器的设计

研究了部分执行器可能失效的T-S模糊系统鲁棒容错控制问题。对于所给系统,给出了鲁棒容错控制器存在的一个新的稳定条件。在此条件下所设计的控制器,可使闭环系统渐近稳定。通过矩阵分解把系统的非严格矩阵不等式约束转化为严格矩阵不等式,可以直接使用LMI工具箱求解器,仿真例子说明了所给方法的可行性和有效性。     

T—S模糊控制在乙型病毒性肝炎传播过程中的应用

基于微分代数方程描述的己型病毒性肝炎传播模型,构造了相应的广义T-S模糊模型。利用T-S模糊广义系统控制方法,设计状态反馈控制器,以抑制传染病的发展,使乙肝病毒传播模型在无病平衡点达到稳定状态。通过数值模拟验证了结论的合理性。     

一类非线性多时滞系统的模糊控制器设计

针对一类利用Takagi—Sugeno模糊模型构建的具有多时滞特征的非线性系统，研究其稳定性问题和参数化控制器设计方法．基于Lyapunov稳定性分析理论，采用状态反馈控制方法导出了稳定化模糊控制器存在的充分条件，并利用线性矩阵不等式方法将其转化为多变量的凸优化问题，从而给出了无记忆模糊控制器的设计和参数求解方法．数值仿真实验验证了这种控制器设计方法的有效性和理论结果的正确性．     

离散T-S模糊系统的鲁棒无源控制

通过应用Lyapunov稳定性理论,研究了具有参数不确定性的离散T-S模糊系统的鲁棒稳定性和无源性。假设系统中的参数不确定性是范数有界的。具有参数不确定性的T-S模糊模型可以以任意精度近似非线性不确定系统。利用Lyapunov稳定性理论给出了鲁棒无源控制器存在的充分条件。通过运用线性矩阵不等式方法设计出的鲁棒无源控制器能够保证对于T-S模糊系统中所有的参数不确定性闭环系统都是稳定的并且满足给定的无源性能指标。并且,通过求解带有约束条件的线性矩阵不等式问题,可以设计出具有最大耗散率的鲁棒无源控制器。数值算例证明了所提出的设计方法的有效性。     

基于T-S模型的自适应模糊预测函数控制

针对多变量非线性系统，提出一种基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应模糊预测函数控制方法.在T-S模糊模型结构已确定情况下，利用加权递推最小二乘法对T-S模糊模型后件参数进行在线辨识.对模糊模型在每一采样点进行线性化，将描述非线性系统的T-S模型转化为线性时变的状态空间模型，并假设输入基函数为阶跃函数，推导出预测控制律的解析式.仿真结果表明，该方法在求解控制律时，无需求解非线性优化问题，并且有效克服了模型失配对系统控制性能的影响，增强了系统的跟踪性能和鲁棒性.     

基于改进T-S模型的热工过程模糊辨识算法

提出了一种实用的基于T-S模型的热工系统模糊辨识方法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型的结构,然后通过基于熵的聚类和竞争学习算法对热工过程的输入数据空间进行划分,在此基础上利用递推最小二乘辨识算法建立一个热工过程的T-S模型。文中给出了熟知的Box-Jenkins数据的辨识结果,并将该方法应用于辨识单元机组的协调控制系统。     

基于T-S模糊模型的水轮机调节系统辨识

针对水轮机调节系统的复杂性、非线性和难以用明确数学模型表达的特点,建立了该系统的T-S模糊模型.考虑到T-S模糊模型的结构与参数间的密切关联性,提出基于混沌优化策略的结构和参数一体化辨识.该方法用混沌优化策略辨识模型的前件参数,用最小二乘法辨识模型后件参数,实现了模糊模型结构的自适应优化.试验结果表明,该T-S辨识模型具有较高的辨识精度及较强的泛化能力,实现了水轮机调节系统的有效辨识.     

基于遗传算法的广义T-S模糊模型预测函数控制

提出了一种基于遗传算法的广义T-S模糊模型预测函数控制算法。首先利用减法聚类确定隶属度函数中心和模糊规则数,然后利用遗传算法同时对广义T-S模型的其他前提参数和结论参数进行辨识,并进行全局寻优。最后将本文提出的算法应用在具有强非线性特性的pH中和过程中。仿真结果表明:本文算法具有较小的超调和较好的跟踪能力。     

Pendulation reduction on ship-mounted container crane via T-S fuzzy model

Ship-mounted container cranes are challenging industrial applications of nonlinear pendulum-like systems with oscillating disturbance which can cause them unstable. Since wave-induced ship motion causes the hoisted container to swing during the transfer operation, the swing motion may be dangerously large and the operation must be stopped. In order to reduce payload pendulation of ship-mounted crane, nonlinear dynamics of ship-mounted crane is derived and a control method using T-S fuzzy model is proposed. Simulation results are given to illustrate the validity of the proposed design method and pendulation of ship-mounted crane is reduced significantly.