基于T-S模糊模型的网络化控制系统的鲁棒容错控制

针对一类具有马尔可夫特性时延的非线性网络化控制系统,在建模的时候使用基于时延的准T-S模糊模型。当传感器和执行器发生故障失效的时候,由于系统的参数具有不确定的特征,分别构造了与时延概率分布相关的lyapunov泛函,设计了相应的容错控制器,并证明了该系统具有鲁棒完整性的充分条件。最后通过实例仿真对理论的有效性进行验证。     

T-S模糊系统事件触发传输机制H∞控制器设计

针对存在执行器故障的一类非线性网络控制系统(Nonlinear Networked Control System,NNCS),采用状态反馈控制策略,研究了事件触发机制下的H_∞容错控制器设计方案。采用T-S模糊模型对非线性系统进行建模,并按照李雅普诺夫稳定性理论推导出具有H_∞性能的容错控制器存在的充分条件,通过合同变换求解了容错控制器。最后通过仿真算例验证所提方法的有效性。     

基于事件触发的模糊传感网络系统的非脆性控制

研究了基于事件触发的T-S模糊传感网络系统的非脆性控制问题。首先针对T-S模糊传感网络系统的控制问题,引入一种可有效提高通信效率的分布式事件触发机制,在综合考虑参数非脆性和T-S模糊系统的前件变量异步问题的基础上,建立一个新的基于观测器的全局非脆性模糊控制器模型。利用李雅普诺夫泛函稳定性方法,得到了T-S模糊传感网络系统渐近稳定条件。此外,通过求解线性矩阵不等式,获得相关控制器参数。最后,利用一个非线性质量弹簧系统的仿真实例验证了设计方法的有效性。     

T-S连续模糊控制系统的稳定性研究

针对非线性系统的T-S模糊控制模型，在分析T-S离散模糊控制系统稳定性的基础上提出了新的模糊控制系统的二次稳定性条件和分析方法，将各个模糊控制子系统的相互作用表示在一个矩阵内，增加了稳定性条件的信息，从而保证了稳定性条件的宽松。     

基于事件触发网络控制系统的分布式控制

针对网络带宽有限造成的网络中传输信息量受限问题,引入分布式事件触发机制,即子系统只在它的局部状态误差超过了某个给定的阈值时才传输它的状态信息到它邻近的子系统,研究了网络控制系统基于事件触发机制的分布式控制策略的实现问题。首先,设计了事件触发机制,以保证整个网络系统的渐进稳定性;然后,将所得到的结果运用到线性时不变系统上;最后,通过模型仿真验证了所得到的结论。通过事件触发机制可以减少网络中的信息传输量,降低网络负载,从而提高网络传输效率。     

非线性网络化控制系统的鲁棒跟踪控制

研究了一类离散时间非线性网络化控制系统的鲁棒跟踪控制问题.在数据传输中,同时考虑了网络诱导时延和数据丢包等网络特征,并将连续时间控制系统的时滞输入方法用于离散时间网络化跟踪控制系统的建模中.利用并行分布补偿技术并且考虑到模糊鲁棒跟踪控制器的激活机制,建立了这类系统跟踪控制的符合系统运行机制的模糊模型.基于Lyapunov稳定性理论,首先针对这类跟踪控制系统的名义模型建立一个镇定条件,使得其满足一个给定的H∞跟踪性能,然后以线性矩阵不等式的形式给出鲁棒跟踪控制器的存在条件.仿真示例说明了所提跟踪控制方法的有效性.     

基于T-S模糊模型的时延网络控制系统的保性能控制

目的基于T-S模糊模型建立模糊网络控制系统的模型,设计模糊时延状态反馈控制器,使得闭环系统保持鲁棒稳定,并且满足给定的一个二次型性能指标,使其值不超过某个确定的界.方法运用Lyapunov方法和线性矩阵不等式,分析了系统的稳定性.结果提出了模糊时延状态反馈控制器的设计方法,得到了模糊时延网络控制系统鲁棒稳定的条件及保性能控制律的参数化表示.结论针对不确定的非线性时延网络控制系统,通过设计满足性能指标条件的控制器,使得系统性能有很大改善,根据保性能控制律的参数化表示,可使用Matlab工具箱进行仿真.     

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．     

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．     

基于事件触发和欺骗攻击的电力系统负荷频率控制

随着网络化电力系统复杂程度越来越高,传统的控制方案很难满足实际需求,带宽受限、网络安全,以及执行器饱和等问题成为影响电力系统稳定性的重要因素。针对带宽资源受限问题,引入改进的事件触发机制以提高带宽资源的利用率;同时,构造欺骗攻击和执行器饱和下的电力系统新的数学模型;基于该系统模型,根据Lyapunov理论推导出电力系统稳定的充分条件,并利用线性矩阵不等式（LMI）技术,给出安全控制器的设计方案;最后,通过一个电力系统实例来说明所提方案的有效性。     

基于状态观测器的事件触发预测控制

针对一类存在数据丢包的网络控制系统,在系统状态无法直接测量的情况下,基于状态观测器和事件触发机制,提出了一种事件触发预测控制算法。首先,在传感器端建立了基于输出信息的事件触发机制1,用来减少传感器端到控制器端的信息发送次数,减少数据量的发送。其次,在控制器端建立事件触发机制2和状态观测器,用来重构和预测系统的状态和未来的控制输入序列,并发送给执行器端。执行器从接收到的序列中选择合适的控制输入作用于被控对象。然后利用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式,同时设计出反馈矩阵和事件触发机制中的参数。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。     

具有不确定系数的T-S模糊控制系统的BIBO鲁棒镇定

研究了一类具有不确定系数的T-S模糊控制系统的鲁棒BIBO镇定问题,应用稳定的状态反馈控制,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,采用线性矩阵不等式(LMI)方法,给出了T-S模糊连续控制系统Robust有界输入有界输出镇定的充分条件;当参考的输入信号r(t)≡0时,给出了T-S模糊连续控制系统的零解鲁棒镇定的充分条件.     

具有不确定系数的T-S模糊控制系统的 BIBO鲁棒镇定

研究了一类具有不确定系数的T-S模糊控制系统的鲁棒BIBO镇定问题,应用稳定的状态反馈控制,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,采用线性矩阵不等式(LMI)方法,给出了T-S模糊连续控制系统Robust有界输入有界输出镇定的充分条件;当参考的输入信号r(t)≡0时,给出了T-S模糊连续控制系统的零解鲁棒镇定的充分条件。     

前提不匹配的T-S模糊系统的时滞相关镇定

为了降低T-S模糊时滞系统稳定性条件的保守性以及提高其控制器设计的灵活性,本文提出了在前提不匹配条件下考虑T-S模糊时滞系统的时滞相关稳定性以及控制器设计问题.首次通过构造包含三重积分的增广Lyapunov泛函的方法,提出一个新的具有较小保守性的时滞相关稳定性准则;同时在前提不匹配条件下,给出了保证该系统渐近稳定的控制器设计方法,该方法提高了控制器设计的灵活性,并且对于具有不确定隶属度函数的模糊系统同样适用.最后通过两个仿真例子验证本文所提出的方法的有效性.     

面向图形化编程的事件触发并发数据流模型

目前的许多图形化编程语言（又称为可视化语言）多是基于动态纯数据流DHDF(dynamic homogeneous dataflow)。由于DHDF的自然属性（数据驱动）与操作系统事件驱动模型不能很好地结合，导致了两个明显的不足；运行效率低，CPU占用率高；对外部事件响应速度慢，系统实时性差，文中提出了一种事件触发并发数据流ECDF(event triggered concurrent dataflow)模型，并给出了基于该模型的图形化编程语言的构建技术。ECDF模型通过引入多优先级线程以及事件触发机制，在很大程度上提高了系统的实时性与运行效率，并且使得基于该模型的图形化编程语言能够实现事件驱动、阻塞调用及重叠I/O等各种操作模式，通过一个面向测试系统的图形化程序实例表明：ECDF模型确实大大提高了图形化程序的运行效率和对外部事件的响应速度。     

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。     

自适应事件触发下网络控制系统鲁棒容错控制

针对一类存在执行器故障和参数不确定的网络控制系统,研究基于自适应事件触发机制网络控制系统的鲁棒容错控制问题。首先,引入自适应事件触发机制,根据系统实际状态自适应调节其触发条件;然后,建立闭环网络控制系统数学模型,运用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术,推出系统稳定的充分条件,进而给出控制器与自适应事件触发机制的协同设计方案;最后,通过示例仿真验证了提出方案的有效性。     

自适应事件触发下网络控制系统鲁棒容错控制

针对一类存在执行器故障和参数不确定的网络控制系统,研究基于自适应事件触发机制网络控制系统的鲁棒容错控制问题。首先,引入自适应事件触发机制,根据系统实际状态自适应调节其触发条件;然后,建立闭环网络控制系统数学模型,运用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术,推出系统稳定的充分条件,进而给出控制器与自适应事件触发机制的协同设计方案;最后,通过示例仿真验证了提出方案的有效性。