基于T-S模型的模糊控制器设计

讨论了一类由T-S模糊模型表示的不确定时滞非线性系统的模糊控制器设计问题。刻画了系统的不确定性,采用并行分布补偿的基本思想设计了状态反馈控制器,分析了现有T-S型模糊控制器设计方法计算复杂且难以求解的原因,在此基础上,提出了一种与系统实时输入相关的动态模型简化算法。同时,利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式等有关工具,得出了该不确定时滞非线性系统的稳定条件,并给出了系统以衰减率α全局渐近稳定的充分条件,从而相应得出T-S型模糊状态反馈控制器。仿真实例表明,该设计方法的有效性。     

混沌系统的一种模糊变结构控制方案

研究了复杂非线性系统（如混沌非线性系统）的稳定控制问题。采用T－S模糊动态模型描述非线性系统，将将非线性系统模糊化为局部线性模型。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系统变结构控制相结合，来解决非线性系统控制问题。应用到两类混沌系统的稳定控制中，验证了方案的有效性。     

参数不确定Chen混沌系统鲁棒模糊控制器的设计

基于TS(Takagi-Sugeno)模糊模型，研究具有参数不确定性Chert混沌系统的鲁棒控制器设计。首先构建含有参数不确定性的TS模糊模型：然后利用并行分布补偿的方法，设计使模糊系统在平衡点附近渐近稳定的鲁棒模糊控制器。该设计通过解一组线性矩阵不等式(LMI)得到局部区域控制器，进而设计TS模糊系统的鲁棒控制器。该鲁棒模糊控制器的渐近稳定性条件更为宽松，能够降低控制器设计的保守性。最后的仿真结果表明所设计的鲁棒模糊控制器对参数不确定Chert混沌系统具有良好的控制效果。     

T-S模糊模型控制器的LMI设计方法

为了探讨模糊控制系统的稳定性分析和设计方法,依据模糊控制理论,把离散T-S模糊模型看成是一个线性不确定系统,提出了基于线性矩阵不等式和分段Lyapunov函数的模糊控制器设计方法.将闭环控制系统的稳定要求、性能指标约束条件统一到线性矩阵不等式的框架内,通过求解线性矩阵不等式族获得控制器参数.该方法能够保证系统全局稳定,并且具有良好的动态和稳态性能.     

时变时滞系统的模糊控制器存在条件与稳定性分析

针对一类采用T-S模糊模型表示的复杂非线性不确定时滞系统，应用并行分配补偿法，得到了存在稳定模糊控制器的充分条件，并推算出了系统全局渐近稳定相应的LMI形式，将T-S模糊模型方法推广到具有范数有界、时变参数不确定和时变时滞系统的稳定控制中。研究的被控对象具有系统矩阵和输入矩阵的不确定性和时变时滞，结论具有普遍性。     

基于模糊T—S模型的最优励磁控制

采用传统线性化方法,将单机无穷大系统线性化,求得多个平衡点的线性化模型,再通过隶属度函数把各个子系统联系起来,建立系统的全局模型——模糊T-S模型。设计各个子系统线性最优励磁控制器以后。采用并行分配补偿技术设计全局系统的控制规律,将原来的固定系数反馈改进为随系统状态变化而变化的动态反馈。利用Matlab进行了仿真,结果表明本文设计的控制器能较好改善系统的静态和暂态稳定性能。     

一类模型不确定非线性系统的反演预测控制

针对一类模型不确定的单输入单输出仿射非线性系统,设计一种使得闭环系统稳定且滚动时域性能指标在线最小化的预测控制器。运用反演(Backstepping)设计思想获得具有待定参数的控制器表达式,其误差导数中的未知函数采用模糊逻辑系统来逼近,通过直接估计模糊系统最优参数向量的范数上界来设计控制器和自适应律,大大降低了在线计算量。理论证明该方法设计的控制器保证了闭环系统所有信号是半全局有界的,并且跟踪误差收敛于零的某一邻域。仿真算例验证了所提出算法的有效性。     

基于模糊T-S模型的最优励磁控制

采用传统线性化方法,将单机无穷大系统线性化,求 得多个平衡点的线性化模型,再通过隶属度函数把各个子 系统联系起来,建立系统的全局模型--模糊T-S模型. 设计各个子系统线性最优励磁控制器以后,采用并行分配 补偿技术设计全局系统的控制规律,将原来的固定系数反 馈改进为随系统状态变化而变化的动态反馈.利用Matlab 进行了仿真,结果表明本文设计的控制器能较好改善系统 的静态和暂态稳定性能.     

SVC的模糊滑模控制器的设计

提出了一种静止无功补偿器(SVC)的模糊滑模控制器的设计方法，控制目标是改善系统的功角稳定。对单机无穷大系统进行了计算机仿真，结果表明该模糊滑模控制器能够明显地改善系统的功角稳定，并且可以削弱一般变结构控制系统的抖振现象。     

多馈入交直流输电系统的模糊控制器协调优化算法

设计了一套阻尼区域间功率振荡的模糊控制器。在多馈入交直流输电系统的直流功率控制系统和发电机励磁系统中同时采用了该模糊控制器,并对影响其性能的关键参数进行了协调优化。为了解决优化结果容易限于局部最优的问题,采用了遗传算法进行全局并行寻优,同时引入序优化理论在概率意义上保证优化解的质量。仿真结果表明:与常规阻尼控制器相比,模糊控制器能更好地提高交直流互联系统的动态稳定性且具有鲁棒性。序优化遗传算法比传统遗传算法具有更稳定的性能,可作为多馈入交直流输电系统的模糊控制器参数协调优化的一种有效方法。     

非线性系统的最优模糊保代价控制及在永磁同步电动机混沌系统中的应用

研究了具有不确定参数非线性系统的稳定最优模糊保代价控制问题。采用T-S模糊模型描述非线性系统，对具有范数有界，时变参数不确定性的非线性系统，得到了存在稳定最优模糊保代价控制器的充分条件，并推算出了相应的线性矩阵不等式(LMI)形式。建立了永磁同步电动机混沌系统的T-S模型，采用最优模糊保代价控制器进行控制，针对不含参数不确定性和含有参数不确定性两种情况进行仿真研究，均得到满意的控制效果。     

永磁直线电机保证稳态精度的模糊控制

由于PD型模糊控制器缺少积分项,所以稳态的控制精度不容易得到保证。本文提出了一种保证稳态精度的模糊控制方法以提高传统模糊控制器的稳态控制精度。这种模糊系统能够选择运行一个传统的模糊控制器或者一个积分控制器,当运行积分控制器的时候,此积分控制器与一个稳态输出值的和为控制系统输出。根据不同的状态水平,在传统模糊控制器和稳态值输出之间可以进行平滑的切换。对于PMLM控制系统,当接近稳定状态的时候,保证稳态精度的模糊控制系统的输出是稳态值和变量值这两部分的和。实验结果显示这种保证稳态精度的模糊控制系统比传统的PID控制器和单个传统的模糊控制器在速度控制中可以获得更好的动态和静态性能。     

离散模糊系统的二次稳定控制器设计

为了研究离散T-S模糊系统的二次稳定控制问题,在输入采用双交叠模糊分划的模糊系统的相关性质的基础上,从最大交叠规则组中构造一个离散型的分段Lyapunov函数,并证明了一个新的判定闭环离散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,此方法不仅克服了需要寻找一个公共矩阵的不足,而且也减少了求解Lyapunov不等式的个数.应用并行分布补偿原理设计出使模糊系统全局渐近稳定的控制器,并以一个船舶运动系统为例进行仿真,结果验证了该控制器的有效性.     

具有不确定参数的混沌系统的模糊保代价控制

研究了具有不确定参数混沌系统的稳定模糊保代价控制问题。采用T-S模糊模型描述混沌非线性系统，对具有范数有界，时变参数不确定性的混沌系统，得到了存在稳定模糊保代价控制器的充分条件。并推算出了相应的线性矩阵不等式(LMI)形式。     

机炉协调系统的模糊增益调度预测控制

多变量锅炉-汽机协调系统的动态特性随着工况而变化，文中提出了一种新型的模糊增益调度预测控制策略来控制这个非线性过程。基于模糊集合理论建立了机炉协调系统的非线性离散全局模糊模型，并设计了一种基于全局模糊模型的新型扩展状态空间预测控制器。它能方便地处理控制作用的受限优化问题，同时它卓越的滚动优化能力又确保了机炉协调系统在全工况范围内的最优控制品质。仿真试验表明：文中所提出的全局非线性预测控制器在控制作用幅值、速率均受限的情况下仍具有满意的全工况负荷跟踪性能。     

基于模糊多模型330MW单元机组协调控制系统

针对330MW单元机组的仿真模型,绘出了其相对非线性测度曲线,并据此得出了单元机组在多个典型工作点的线性化模型;然后对线性化模型设计动态解耦控制器,并用T-S模糊模型合成出协调控制系统的全局控制器;最后对此协调控制系统的全局稳定性进行了证明。仿真研究证明了控制算法设计的有效性。     

Robust 2DOF fuzzy gain scheduling control for DC servo speed controller

This paper proposes a new design method called “robust 2DOF fuzzy gain scheduling control” for a DC servo speed control system. The proposed technique utilizes the basic concept of 2DOF robust loop shaping, whose time‐domain specifications are combined during the controller design using a reference model. In addition, the local controllers are fixed‐ structure robust controllers whose structure can be specified as for a simple controller. A fuzzy approach is adopted in both system identification process and global control structure to accomplish an entirely robust system. Although the design of robust control in a fuzzy system is not easy, genetic algorithms (GAs) simplify the control design problem to design the fuzzy controller such that the average stability margin is minimized. Implementation of a DC servo speed control was adopted to investigate the effectiveness of the proposed controller. As seen from the results, the proposed controller has more robust performance and can be adopted in applications with a wide operating range. © 2016 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.