离散T-S模糊系统的状态反馈鲁棒镇定

利用模糊模型处理了非线性离散不确定系统的稳定性问题,针对一类离散不确定T-S模糊系统,使用一种新的T-S模糊系统放宽的二次稳定方法,研究并设计了T-S模糊离散控制器,在此基础上利用线性矩阵不等式给出了控制器的算法。最后,通过仿真示例说明了该方法的可行性。     

基于T-S模糊建模思想的一类双人非线性非合作微分博弈的Nash均衡解

基于T-S模糊建模思想,利用T-S模糊建模方法,将一类双人非线性非合作微分博弈问题的模型转化为一个局部线性、整体非线性的T-S模糊系统,再利用其局部线性的特点,求出原问题的Nash均衡解的形式.     

T-S模糊控制方法在生物流化床系统中的应用

针对生物流化床污水处理系统的非线性、时滞、时变等问题,提出采用T-S模糊控制方法,将复杂的非线性系统模糊化为局部线性模型,并引入积分环节,降低T-S模糊控制器维数,简化规则.最后,通过实验进行理论验证.实验结果表明,该方法可行且有效.     

基于T-S模型的非线性系统控制方法

采用T-S模糊模型逼近非线性系统,将非线性系统描述为多个局部线性系统的组合,采用极点配置的方法对每一局部线性系统进行设计,保证了局部线性系统的性能指标。利用线性矩阵不等式方法,将闭环控制系统的稳定条件、控制性能指标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。以倒立摆系统为例,对提出的设计方法进行了验证,仿真结果表明设计方法是有效的。     

基于T-S模型的自适应模糊预测函数控制

针对多变量非线性系统，提出一种基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应模糊预测函数控制方法.在T-S模糊模型结构已确定情况下，利用加权递推最小二乘法对T-S模糊模型后件参数进行在线辨识.对模糊模型在每一采样点进行线性化，将描述非线性系统的T-S模型转化为线性时变的状态空间模型，并假设输入基函数为阶跃函数，推导出预测控制律的解析式.仿真结果表明，该方法在求解控制律时，无需求解非线性优化问题，并且有效克服了模型失配对系统控制性能的影响，增强了系统的跟踪性能和鲁棒性.     

T-S模糊时滞系统H∞控制器一种新的设计方法

针对一类不确定非线性时滞系统,利用模糊T-S模型,通过状态反馈对时滞相关H∞控制问题进行了研究。利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,给出了此类T-S模糊时滞系统在时滞相关意义下的稳定性判据和控制器设计方法,并结合实例说明所提出的控制方法是有效的。由于采用了自由矩阵技术,所得的结果保守性更小。     

一类非线性时滞系统的输出反馈模糊控制

针对一类由T-S模糊模型表示的非线性时滞系统，提出一种输出反馈模糊控制器设计的新方案．首先采用PDC（并行分布补偿）的基本思想设计输出反馈控制器，然后利用T-S模糊模型扩展的稳定性条件，给出系统以稳定度口全局渐近稳定的充分条件，最后基于LMI（线性矩阵不等式）方法，将模糊控制器的设计问题转化为LMIP（线性矩阵不等式问题）．     

T-S模糊系统的改进型H_∞控制器

为了研究T-S模糊系统的H∞控制问题,提出了一种T-S模糊系统的改进型二次稳定条件.与已有的相关结论相比,该条件进一步考虑到模糊子系统之间的相互关系,并将其表示为一系列线性矩阵不等式,因此,具有更小的保守性.以改进型二次稳定条件为基础,给出T-S模糊系统H∞控制器存在条件,控制器参数可以通过求解一组线性矩阵不等式获得.仿真计算结果表明,所提方法是有效的,同时比已有方法具有更广的适用范围.     

基于观测器的时滞T-S模糊广义系统无源控制

目的研究一类时滞T-S模糊广义系统基于观测器的无源控制问题.方法利用Lyapunov函数方法、矩阵缩放理论以及线性矩阵不等式(LMI)技术研究了时滞T-S模糊广义系统的无源控制.结果给出了基于观测器的无源控制器存在的充分条件已确保闭环系统是容许且严格无源的.把这个充分条件表示成了线性矩阵不等式形式,从而无源控制器的求解问题转化成解线性矩阵不等式.结论所提出的方法能很好地解决时滞和干扰情况下,T-S模糊广义系统的无源控制问题,数值算例说明了所提方法的有效性和可行性.     

多时滞T-S模糊广义系统的保成本控制

针对时滞系统的控制问题,提出了一个多时滞的T-S模糊广义系统模型,并且基于Lyapunov稳定性理论和时滞无关的方法,研究了一类由多时滞T-S模糊广义系统模型描述的多时滞连续非线性广义系统的保成本控制问题.同时,以LMIs的形式给出了系统的稳定性条件和保成本控制器存在的充分条件.     

A kind of fuzzy control for chaotic systems

As for dynamic systems with complex,ill-condi-tioned,or nonlinear characteristics,the fuzzy modelbased on fuzzy sets is a very useful method to describethe properties of the dynamic system using fuzzy infer-ence rules.Many kinds of fuzzy models for modeli…     

Linearization of T-S fuzzy systems and robust H_∞ control

Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model is difficult to be linearized because of membership functions included. So, novel T-S fuzzy state transformation and T-S fuzzy feedback are proposed for the linearization of T-S fuzzy system. The novel T-S fuzzy state transformation is the fuzzy combination of local linear transformation which transforms local linear models in the T-S fuzzy model into the local linear controllable canonical models. The fuzzy combination of local linear controllable canonical model gives controllable canonical T-S fuzzy model and then nonlinear feedback is obtained easily. After the linearization of T-S fuzzy model, a robust H _∞ controller with the robustness of sliding model control (SMC) is designed. As a result, controlled T-S fuzzy system shows the performance of H _∞ control and the robustness of SMC.     

离散T-S模糊系统的鲁棒无源控制

通过应用Lyapunov稳定性理论,研究了具有参数不确定性的离散T-S模糊系统的鲁棒稳定性和无源性。假设系统中的参数不确定性是范数有界的。具有参数不确定性的T-S模糊模型可以以任意精度近似非线性不确定系统。利用Lyapunov稳定性理论给出了鲁棒无源控制器存在的充分条件。通过运用线性矩阵不等式方法设计出的鲁棒无源控制器能够保证对于T-S模糊系统中所有的参数不确定性闭环系统都是稳定的并且满足给定的无源性能指标。并且,通过求解带有约束条件的线性矩阵不等式问题,可以设计出具有最大耗散率的鲁棒无源控制器。数值算例证明了所提出的设计方法的有效性。     

基于改进T-S模型的热工过程模糊辨识算法

提出了一种实用的基于T-S模型的热工系统模糊辨识方法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型的结构,然后通过基于熵的聚类和竞争学习算法对热工过程的输入数据空间进行划分,在此基础上利用递推最小二乘辨识算法建立一个热工过程的T-S模型。文中给出了熟知的Box-Jenkins数据的辨识结果,并将该方法应用于辨识单元机组的协调控制系统。     

非线性系统模糊平滑切换多模型控制

研究了一类可以平滑切换时刻输出跳变的多模型切换控制器的设计问题,基于T-S模糊模型提出一种非线性系统模糊平滑切换多模型控制,将输入空间划分为若干个模糊区域,使区域边界模糊化,在每一区域内设计局部T-S模型和控制器,从而使控制器切换在模糊了的边界处进行,保证了切换过程中系统状态轨迹的平滑性.仿真结果证明了方法的有效性.     

基于T—S模型的不确定切换系统的鲁棒H∞可靠控制

提出一种基于局部T-S模型不确定切换系统的可靠控制方法,将输入空间划分为若干个区域,在每一区域内构建局部T-S模型并设计相应的控制器;这样由于模糊论域的变小而提高了逼近精度,然后再通过多模型切换控制,实现对整体非线性系统的逼近与控制．在此,利用并行分布补偿技术（PDC）,借助于LMI和凸优化方法,得出系统鲁棒凡可靠控制器的解析式．     

Robust State Feedback H∞Control for Dynamic Biped Robot Based on T-S Fuzzy Model

T-S fuzzy model was applied to describe nonlinear system and global fuzzy model was expressed by the form of uncertain system. Based on robust state feedback H∞control strategy, designed a global asymptotic steady fuzzy model. This control system can use the experimental input-output data pairs for the biped robot learning and walking with dynamic balance. It is proved by simulation result that robust state feedback H∞ control method based on T-S fuzzy model can effectively restrain the effect of model uncertainties and external disturbance acting on biped robot. From these works, we showed the satisfactory performance of joint tracking without any chattering.     

Robust non-fragile control for discrete-delay nonlinear large-scale systems

Time-delays,due to the information transmission between subsystems,naturally exist in large-scale systems and the existence of the delay is frequently a source of instability. This paper considers the problems of robust non-fragile fuzzy control for a class of uncertain discrete nonlinear large-scale systems with time-delay and controller gain perturbations described by T-S fuzzy model. An equivalent T-S fuzzy model is represented for discrete-delay nonlinear large-scale systems. A sufficient condition for the existence of such non-fragile controllers is further derived via the Lyapunov function and the linear matrix inequality( LMI) approach. Simulation results demonstrate the feasibility and the effectiveness of the proposed design and the proper stabilization of the system in spite of controller gain variations and uncertainties.     

非线性系统模糊平滑切换多模型控制

研究了一类可以平滑切换时刻输出跳变的多模型切换控制器的设计问题，基于T-S模糊模型提出一种非线性系统模糊平滑切换多模型控制，将输入空间划分为若干个模糊区域，使区域边界模糊化，在每一区域内设计局部T-S模型和控制器，从而使控制器切换在模糊了的边界处进行，保证了切换过程中系统状态轨迹的平滑性.仿真结果证明了方法的有效性.