T混沌系统的反馈控制与分析

提出了一种具有三维自治常微分方程组形式的新的T混沌系统,运用非线性系统理论和Routh Hurwitz定理分别对系统平衡点的稳定性作了研究,得到了相关的定理.同时运用线性反馈、非线性反馈、微分反馈、延迟反馈对系统进行了反馈控制,并利用Lyapunov稳定性理论,通过构造V函数对受控系统进行了分析,给出了各反馈参数的范围...     

非线性广义系统时滞相关的模糊控制

研究T-S模糊广义时滞系统的时滞相关稳定性问题．通过定义新的Lyapunov函数,给出时滞相关稳定性判据．进一步考虑模糊权重的作用,将不同子系统间的相互影响考虑到一个矩阵中,给出放宽的模糊控制器设计方案．数值算例表明所得结论较已有文献具有较小的保守性．     

模糊控制的系统化设计和稳定性分析

给出了一种模糊控制系统的系统化设计方法,它采用一组局部T-S模糊模型来表示模糊系统,对每个局部模型,利用状态反馈进行控制器设计,最后给出了全局模糊系统的稳定性分析.通过对一个典型的非线性球-棒控制系统的仿真研究,表明该方法是有效的,它的性能指标优于现有文献的结果.     

基于遗传算法的混沌系统模糊控制

本文提出一种基于遗传算法的自学习模糊控制方法控制混沌系统。用一种改进的遗传算法学习模糊控制器的隶属度函数，以改善２模糊控制器的性能，使其感到良好的控制效果。用此方法控制Ｈｅｎｏｎ系统的混沌行为，效果良好。     

基于模糊树模型的间接自适应模糊控制

提出了一种基于模糊树模型的间接自适应模糊控制器的设计方法. 采用模糊树辨识方法离线辨识系统中的未知非线性函数, 得到初始的控制器, 然后在线调节模糊树模型中的线性参数, 改善控制器的性能, 实现对有界参考信号的跟踪控制. 通过对倒立摆系统进行数值仿真, 验证了所提方法的有效性和优越性.     

连续混沌系统类随机性的符号熵分析法

采用符号熵分析法,分析和讨论了经典的Lorenz连续混沌系统和Rossler连续混沌系统的类随机性强弱。先将连续混沌系统产生的实数序列转化为二进制序列,然后进行编码,计算其符号熵,绘制其符号熵图,并深入讨论了系统参数和初始值对符号熵的影响。数值仿真分析表明,符号熵法能定量区别不同连续混沌系统类随机性的强弱。同时作为随机源,Lorenz混沌系统比R?ssler混沌系统好。     

一类非线性系统的模糊变结构控制

研究了一类非线性系统的模糊变结构控制问题，并给出了稳定性证明。通过将非线性系统化为多个精确T—S模型来建立非线性系统精确的T—S模糊模型，将模糊理论与成熟的线性变结构控制理论相结合设计一种模糊变结构控制器，用Lyapunov稳定性理论证明该控制器能确保模糊动态模型全局渐近稳定，从而使非线性系统稳定。仿真结果表明了该设计方法的有效性。     

一类复杂非线性系统的模糊控制

针对一类复杂非线性系统,把模糊T-S模型和自适应模糊逻辑系统结合起来,提出了一种跟踪控制方案.首先,应用模糊T-S模型对非线性系统建模,设计观测器用来观测系统状态:其次,应用基于权值、中心和宽度3个参数可调节的自适应时延模糊逻辑系统补偿器来消除建模误差和小确定性.文中证明了闭环系统满足期望的跟踪性能.示例仿真结果表明了该方案的有效性.     

反馈控制实现Lorenz系统混沌同步

该文对Lorenz混沌系统的同步问题进行了理论分析,并进行线性反馈控制设计,基于Lyapunov函数提出了反馈控制同步规则,仿真结果证实了规则的可行性及有效性。     

采用反馈控制实现Chen系统混沌同步

本文对Chen混沌系统进行线性反馈控制设计,基于Lyapunov函数提出了两种反馈控制同步规则,仿真结果证实了规则的可行性及有效性.     

基于T-S模型的Chua混沌系统模糊变结构控制

针对Chua混沌系统这一复杂的非线性系统给出一种基于T-S模型的模糊变结构控制律设计。首先采用T-S模糊动态模型描述非线性系统,得到混沌系统的全局模糊模型;然后采用Lyapunov稳定性理论设计出确保模糊动态模型全局渐近稳定的变结构控制器,将模糊控制与成熟的线性变结构控制相结合,来解决非线性系统控制问题。仿真验证了方案的有效性。模糊控制器简单,规则少。     

基于T-S模糊模型的离散混沌系统变结构控制

研究了离散混沌系统模糊变结构控制问题.采用T-S模糊模型描述离散混沌系统,将离散混沌系统模糊化为局部线性模型.依据Lyapunov稳定性定理和线性系统变结构控制趋近律设计方法,设计了一种新型的离散变结构控制器,该控制器不仅能保证局部线性模型渐近稳定,而且能确保模糊动态模型全局渐近稳定.利用Matlab对确定Henon系统和不确定Henon系统进行数值仿真,结果表明所设计的控制器不但有效,而且具备很强的鲁棒性.     

基于T-S模糊模型的采样系统鲁棒耗散控制

研究基于T-S (Takagi-Sugeno)模糊模型的采样控制系统鲁棒耗散控制问题. 利用2阶B-L (Bessel-Legendre)不等式和整个采样间隔 $\left[ {{t_k},{t_{k + 1}}} \right)$的特征信息, 提出一个基于B-L不等式的双边时间相关不连续L-K (Lyapunov-Krasovskii)泛函. 使用提出的L-K泛函和改进的自由矩阵不等式, 建立了确保系统严格($\mathcal{Q}$, $\mathcal{S}$, $\mathcal{R}$)-$\gamma$-耗散的充分条件. 基于所得耗散条件, 给出了T-S模糊采样控制器的设计方法, 并用于处理卡车拖车的控制问题. 仿真结果表明所提出的控制器设计方法非常有效.     

Boost变换器的T-S模糊建模与控制

针对Boost变换器的非线性特性,考虑变换器参数不同情况对系统模型的影响,分别建立了参数确定和参数不确定条件下Boost变换器的等价T-S模糊模型。基于建立的等价T-S模糊模型,利用Lyapunov函数方法和线性矩阵不等式方法,给出了Boost变换器并行分配补偿模糊控制器的参数化设计方法。仿真结果表明,所建立的Boost变换器T-S模糊模型是可靠的,所设计的模糊控制器与模糊PI相比具有较强的鲁棒性和抗扰性。     

非线性系统基于T-S模型的广义预测控制

对一类非线性系统,采用一种快速的模糊辨识方法离线建立系统的T—S模型,在采样点处根据辨识模型进行动态线性化处理,进而采取广义预测控制策略,同时为了适应系统的不确定性和扰动引起的变化,进一步提高控制效果,提出以模糊补偿作为在线辅助修正的策略。仿真研究表明所提方法有效。     

Sliding Mode Control for T-S Fuzzy Systems

A sliding mode control scheme for a class of complex nonlinear systems with T-S fuzzy models is proposed in this paper. It is shown that, by using the concept of extreme matrices to determine the upper bound information of the interactions of the fuzzy subsystems, a simple, yet constructive sliding mode control scheme can be developed to guarantee the asymptotic stability and robustness of the closed-loop system. Simulation results are presented in support of the proposed scheme.     

基于T-S模型的网络控制系统故障诊断

针对一类参数不确定并具有时延和丢包情况的非线性网络控制系统,为达到快速准确的进行故障诊断的目的,提出了一种基于T-S模糊模型的故障诊断方法.通过建立此系统的T-S模糊模型,利用平行分布补偿时延的思想设计了满足系统稳定性条件的状态反馈控制器,以及通过引入随机切换系统表示数据有无丢失情况下的基于模糊观测器的鲁棒故障诊断方法,然后基于 Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法给出了该闭环网络控制系统渐近稳定的充分条件,最后通过仿真例子验证了该方法能够使闭环控制系统渐进稳定以及能够准确的进行故障诊断,验证了所设计方法的有效性.     

一种基于T-S模糊模型的自适应预测函数控制

针对离散时间非线性系统,提出了一种基于T-S模糊模型的自适应预测函数控制算法。该算法利用加权递推最小二乘法在线辨识T-S模糊模型后件参数,以克服模型失配对系统性能的影响。根据辨识得到的模型参数直接递推计算模型的预测输出,而不需要求解Diophantine方程,进而直接递推求解预测控制律,而不需要求解矩阵逆。仿真结果表明,该算法具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

T-S模糊模型在跳汰机排料系统中的应用

针对常规的PID控制难以解决实际工业系统的时滞性、非线性等问题,文章提出了一种基于T-S模糊模型的跳汰机排料系统的设计方案,介绍了跳汰机自动排料控制系统的组成,分析了T-S模糊模型辨识原理,详细阐述了基于T-S模糊模型的跳汰机排料系统的建模及仿真。实验结果表明,T-S模糊模型能够比较精确地反映出被控系统中输入与输出之间的关系,也证明了T-S模糊模型可用于非线性控制系统的建模仿真,是现代控制理论与非线性控制系统之间进行沟通的有力工具。     

输入采用一般模糊划分的T-S模糊控制系统稳定性分析

通过定义一种对输入空间的一般模糊划分(General fuzzy partition, GFP), 研究了输入采用GFP的T-S模糊系统的性质, 以充分利用规则前件变量的结构信息. 通过构造连续分段光滑Lyapunov函数, 提出了新的T-S模糊控制系统的稳定性条件. 该条件同时考虑了各局部子系统之间的相互关系, 降低了现有稳定性条件的保守性和求解难度. 通过严格证明和数值示例, 比较了所得稳定性条件之间的保守性关系及其与以往充分条件之间的关系. 对运用并行分布补偿(Parallel distributed compensation, PDC)和线性矩阵不等式(Linear matrix inequalities, LMI)方法所设计的T-S模糊控制系统进行计算机仿真研究, 结果验证了所得稳定性条件的有效性和优越性.