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.     

非线性关联大系统的控制器设计

对一类由Takagi-Sugeno双线性模型描述的带有时变时滞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算法,导出了闭环关联大系统时滞相关渐进稳定的充分条件,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约束的凸优化问题.     

一类连续非线性时滞大系统的鲁棒分散控制

针对状态可测的一类连续非线性时滞大系统的鲁棒分散控制问题,采用T-S模型对其进行建模.根据李雅普诺夫稳定性理论及大系统分散控制理论,基于线性矩阵不等式（LMI）,利用分散化并行分布补偿（PDC）的方法设计控制器,给出了保证该非线性时滞大系统闭环渐近稳定的充分条件.     

不确定关联时滞系统的鲁棒分散控制

研究了不确定关联时滞系统的鲁棒分散控制器设计问题．通过构造广义匹配条件，使每一个子系统控制器的求解归结于一个Ｒｉｃｃａｔｉ方程的求解；对于不匹配系统，进行不确定性分解，给出控制器设计的充分条件．算例表明本方法可以适用范围更广的不确定系统．且简单有效．     

变时滞随机大系统的输出反馈分散控制

研究了一类具有严反馈形式的变时滞随机非线性大系统,其互联项满足线性增长约束,选择了适合这类组合非线性系统的分散状态观测器,应用Backstepping方法,通过选取适当的四次型控制Lyapunov-Krasovskii泛函,并参照Lyapunov-Krasovskii泛函定理,设计了输出反馈分散控制器,使得其闭环系统的平衡点在概率意义下时滞无关渐近稳定。通过仿真实验,其结果表明了该控制算法的有效性。     

基于Backstepping设计的非线性大系统模糊自适应输出反馈分散控制

针对一类高频增益符号未知,仅有输出可测的非线性大系统提出了一种模糊自适应Backstepping分散控制方法。在backstepping递推设计中,采用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,利用Nussbaum增益方法解决未知高频增益符号未知问题。利用所提出的模糊自适应分散控制方法,可以使得闭环系统的信号是一致终结有界（UUB）。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。     

基于区间二型模糊逻辑系统的非线性大系统模糊自适应分散控制

针对一类状态可测的非线性大系统,提出了基于二型模糊逻辑系统的模糊自适应分散控制方法。在设计中,应用二型模糊逻辑系统逼近系统中的未知函数,结合模糊自适应和非线性分散控制设计理论,给出了一种新的二型模糊自适应分散控制方法,基于李亚普诺夫函数方法证明了整个闭环系统的稳定性,而且取得很好的控制跟踪性能。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。     

具有输入饱和的高阶关联大系统的分散控制

针对一类具有输入饱和且关联项是关于系统状态高阶多项式的关联大系统,设计了一种新的分散自适应模糊控制方法.该方法通过对高阶关联项的处理,使得具有饱和非线性输入的关联大系统各个子系统仅根据自己的信息就能确定相应的控制量,真正实现了分散控制.基于Lyapunov稳定理论,分析证明了闭环系统半全局一致终结有界.仿真结果表明了所设计控制方法的有效性.     

一种关联时滞大系统的状态反馈控制器的设计

基于线性矩阵不等式 (LMIs)方法 ,对具有N×N个任意未知常时滞的线性连续大系统 ,研究了关联矩阵在一般分解条件下的稳定化控制器的设计问题 ,给出了分散无记忆状态反馈控制器存在的充分条件 ,在此基础上 ,提出了具有较小反馈增益的分散状态反馈控制器的设计方法 ,最后用两个示例说明了本文方法具有较少的保守性     

基于区间二型模糊逻辑系统的非线性大系统模糊自适应输出反馈分散控制

针对一类状态不可测的非线性大系统,首先设计一种误差观测器,然后设计一种自适应输出反馈模糊控制器。在设计中,应用二型模糊逻辑系统逼近系统中的未知函数,结合模糊自适应和非线性分散控制设计理论,给出了一种新的二型模糊自适应分散控制方法,基于李亚普诺夫函数方法证明了整个闭环系统的稳定性,而且取得很好的控制跟踪性能。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。     

一类非线性时变时滞互联系统模糊分散输出反馈控制

针对一类状态不可测的连续模糊时滞互联系统,提出了一种基于观测器的模糊分散输出反馈控制方法,给出了模糊分散观测器和基于观测器的模糊分散输出控制器的设计,应用Lyapunov函数法及线性矩阵不等式（LMIs）方法给出了保证模糊分散控制系统稳定的新条件。仿真结果进一步验证了所提出模糊分散控制方法的有效性。     

一类离散非线性不确定互联系统的模糊分散控制

对一类离散非线性不确定互联系统给出了模糊状态反馈分散控制设计的方法。设计中，首先采用模糊T—S模型对离散非线性不确定互联系统进行模糊建模，应用并行分布补偿算法(PDC)，给出分散反馈分散控制的设计。基于李亚普诺夫方法，给出了模糊闭环分散系统的稳定性分析。     

非线性时变时滞不确定关联系统的分散鲁棒容错控制

针对一类系统状态、关联项和控制输入均含有时变时滞以及系统带有非线性扰动的不确定关联系统,研究其分散鲁棒容错控制问题．通过构造适当的Lyapunov函数,运用线性矩阵不等式（LMIs）的方法,给出了系统分散鲁棒容错控制的充分条件,以及在此条件下的分散状态反馈控制律,它对执行器发生故障时具有完整性．然后求解一个具有LMIs约束的凸优化问题,作为设计具有尽可能小反馈增益的分散鲁棒容错控制律的系统化方法,从而得到更符合实际的分散鲁棒容错控制律．     

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.     

关联大系统的分散模型参考自适应控制

本文针对一类由相互关联的子系统组成的大规模互联系统,提出了一种新的分散鲁棒模型参考自适应控制方法。考虑各子系统存在有界扰动时的情况,为了增强系统的鲁棒性,改进了自适应控制结构;并且,采用大系统稳定性分析的分解－集结”方法,对整个关联大系统的全局稳定性进行了分析和证明。同有关文献相比较,本文的方法可用于参考模型输入和扰动为任意有界函数的情况。因而它更具有一般性和实用性。最后,利用MATLAB对一实际大系统进行了仿真。仿真结果表明,本文所提方案有效地增强了系统的鲁棒性、提高了系统性能