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.     

T-S模糊系统的随机采样控制

研究了T-S模糊系统的随机采样控制问题.考虑具有两个不同采样周期的随机采样,它满足伯努利分布,采样的概率是给定的常数.利用输入时滞方法和积分不等式,给出了 T-S 模糊系统随机采样控制的均方渐近稳定性条件,并以线性矩阵不等式的形式给出了控制器设计方法.通过一个仿真例子说明了所给方法的有效性.     

双线性随机系统广义预报控制算法

以模型递推法实现双线性随机系统的多步预报,即重复利用受控对象模型自身包含的一步递推预报关系,依次得出对象输出的多步预报值,并证明了在一定条件下此预报值具有近似最小方差性。进而,利用适当的简化假设,按多步广义最小方差控制性能指标导出了双线性随机系统的广义预报控制算法。数字仿真证明,此控制算法在线计算量少,稳态精度高,通过适当地选取参数估计初值和调整预报步长,可以作到启动平稳、迅捷、几乎无超调,且抗阶跃扰动性能强,对变时延有良好的鲁棒性。     

双线性系统随机多输入间接自适应前馈控制器及其应用

本文针对随机双线性多输入系统，提出了一种适用于具有多种扰动对象的随机多输入间接自适应的前馈控制器，其特点是通过引入改进的广义最小方差最优控制律来克服双线性对系统的影响，该控制器采用间接算法实现，并适用于延时未知系统，它不仅具有渐的最优的控制的效果，可以对可测干扰实行有效的动静态补偿，消除隐态跟踪误差，使随机干扰对系统的影响最小，而且即使用于不稳定和（或）逆不稳定系统也具有全局收敛特性。文中还介绍了     

具有随机时变滞后系统的稳定性

利用李雅普诺夫—拉祖米亨泛函，给出了一类具有随机时变滞后的随机系统零解几乎必然稳定及几乎必然渐近稳定的判别准则，讨论了此类大系统的分解问题，给出了大系统零解稳定的充分条件，并举例说明了本文的应用     

一类非线性时变时滞随机大系统的稳定性

讨论了线性时滞随机系统平凡解的几乎必然渐近稳定性,并推广到非线性多时滞随机大系统的几乎必然渐近稳定性.提出了非线性多时滞随机大系统几乎必然渐近稳定性的代数判据.最后,用仿真例子说明了主要结果的可行性与有效性.     

二维双线性系统的稳态模型辨识方法

针对二维双线性系统,文章提出了一种辨识其稳态模型的方法,该方法仅利用设定点的阶跃信号作为辨识信号,因而简单实用,仿真结果也显示了该方法的有效性。     

一类有记忆T-S模糊系统的渐近稳定性

基于带有状态不确定项的T-S模糊系统,通过设计有记忆反馈控制器,利用Lyapunov稳定性理论实现系统的全局渐近稳定性,首先通过构造Lyapunov二次函数,证明在此有记忆反馈控制器下,形成的闭环系统是全局渐近稳定的,其次,通过利用matlab中的LMI工具箱求解控制器的反馈增益矩阵,最后通过仿真算例说明文章所用方法的有效性。     

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.     

基于广义系统模型的网络控制系统问题

首先研究了当被控对象为广义系统时，基于模型的网络控制系统的运行特性.基于模型的网络控制系统的特点是在传感器与控制器之间添加了一个模拟模型，利用被控对象经过网络传输后的带有误差的信息(包括被控对象的状态量)来对被控对象的原始状态量进行模拟.随后建立了针对广义系统对象的基于模型的网络控制系统数学模型.当网络诱导时延为小于一个采样周期的常数时，对系统的稳定性进行了分析.最后，通过一个数值算例说明了建模方法和稳定性分析判据的有效性.     

模糊双线性关联系统的反馈控制

为了分析一类基于Takagi-Sugeno双线性模型的非线性关联大系统的分散静态输出控制反馈问题,提出了一种改进的李雅普诺夫函数方法.通过构造新型的李雅普诺夫函数,得到了闭环关联大系统渐近稳定的充分条件.在证明过程中,通过放松约束条件使该方法得到的稳定条件比现有结果具有更小的保守性.利用线性矩阵不等式设计出相应的分散模糊控制器.理论分析和仿真结果表明,该方法具有更好的稳定性能.     

基于RLS的改进双线性模型的稳定性分析

双线性多项式的非线性特征只能靠输入-输出交叉项表达,无法精确地表达高阶非线性系统.为此,对改进双线性多项式模型的稳定性进行了研究.利用迭代最小二乘法辨识改进双线性模型的参数,在复数域中,推导该算法的迭代公式,并验证了系统模型的稳定性.结果表明,通过迭代最小二乘法辨识得到的系统模型为有界输入-有界输出稳定.     

一类连续T-S模糊控制系统的稳定性分析

研究了一类连续T-S模糊控制系统的稳定性,在分段Lyapunov函数的基础上提出了新的稳定性充分条件通过示例验证这种方法的有效性．     

基于T—S模糊模型时滞系统问题的研究

研究一类用T—S模糊模型描述的不确定时滞系统问题。基于线性矩阵不等式（LMI）的可解性，经理论证明得出了T—S模糊时滞系统时滞相关稳定性准则。     

基于控制器切换的一类模糊系统的稳定性

基于T -S 模糊模型研究了一类不确定时滞模糊系统的稳定性问题。使用控制器切换技术及Ly apunov 函数方法, 在已给定的平行分布补偿PDC 控制器中, 设计适当的控制律使的对于所有允许的不确定和时滞, 相应的闭环系统渐近稳定。主要条件以凸组合的形式给出, 具有较强的可解性。计算机仿真结果表明, 设计方法是可行和有效的。     

离散T-S模糊控制系统的稳定性研究

在分段模糊Lyapunov函数的基础上研究了输入采用双交叠模糊分化的模糊控制系统的性质,并提出了最大交叠域的概念．在此基础上提出了一个新的判定T-S模糊系统稳定性的充分条件,该条件就是在最大交叠域中分别寻找公共的正定矩阵,减少了以往稳定性判定方法的保守性和难度．具体实例说明了本条件的有效性和优越性．     

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。     

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…     

一类免疫系统的稳定性及其Hopf分支

比较深入地研究了免疫系统的Marchuk模型的解的性态。以时滞r为参数，利用解析的方法分析了Marchuk模型平衡点的稳定性，不仅得到了在平衡点处产生稳定性和Hopf分支的充分条件，而且得到了平衡点稳定性的存在范围，是对现有结果的改进和推广。     

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。