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1.
针对多时滞不确定系统,利用T-S模型进行建模,提出了模糊保性能H∞控制问题.基于Lyapunov稳定理论,得到一种通过模糊状态反馈实现的具有干扰抑制的保性能H∞控制.当被控对象存在多时滞和不确定性及外部干扰统计特性未知时,该模糊控制器能保证闭环系统稳定和一定的二次型性能指标上界,同时具有H∞下的干扰抑制作用.控制器的设计可通过转化为线性矩阵不等式的求解问题.数值仿真表明,该控制器具有所期望设计的性能. 相似文献
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不确定非线性系统的模糊鲁棒跟踪控制 总被引:7,自引:0,他引:7
提出了一种基于T-S模糊型的鲁捧自适应跟踪控制方法.整个控制方案在结合所有的局部线性状态反馈控制器的基础上,引入了基于自适应神经网络的鲁棒控制器.所提出的模糊自适应鲁棒控制器设计方法不需要求取李亚普诺夫方程的公共解,不要求系统的不确定性项满足任何匹配条件或约束条件所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,可以有效地对消系统的未知不确定性的影响.同时通过自适应补偿项来在线估计神经网络的近似误差边界,弥补了神经网络的不足.所提出的方案保证了闭环系统的稳定性,有效地提高了系统的鲁棒性和跟踪性能.仿真实例表明了所提出方法的有效性. 相似文献
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一类不确定时滞模糊系统的鲁棒H∞控制 总被引:1,自引:1,他引:0
对于一类不确定非线性时滞系统,研究使系统二次稳定的状态反馈控制方法。利用T—S模糊模型对时变时滞不确定非线性系统进行建模,采取分段光滑(PSQ)的Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法给出使系统二次稳定的模糊状态反馈控制器存在的充分条件,避免并行补偿法中求解公共矩阵P的困难。仿真试验证明,通过该方法设计的控制器具有良好的鲁棒性,控制效果良好。 相似文献
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用T-S(Takagi-Sugeno)模糊方法研究了带有参数不确定的非线性网络化系统的鲁棒控制.首先,考虑到诱导时延和数据丢包等网络因素的影响,基于事件驱动的保持器的更新序列建立闭环反馈系统的采样模型,并将其转化为状态中附加两个时滞变量的连续T-S模糊系统.然后,利用时滞系统方法,分析不确定闭环模糊系统的鲁棒H∞性能,并设计相应的鲁棒H∞模糊控制器.最后,仿真例子表明了方法的有效性. 相似文献
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基于T-S模糊模型的非线性网络化控制系统H∞鲁棒容错控制 总被引:8,自引:0,他引:8
针对一类具有参数不确定的非线性网络化控制系统,同时考虑网络延时和丢包的影响,基于T-S模糊模型建模,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出了确保非线性网络化控制系统在执行器或传感器发生失效故障时具有H_∞鲁棒完整性的时滞依赖充分条件,并以求解线性或非线性矩阵不等式的方式给出了控制器的设计方法.最后,仿真算例验证了所提方法的可行性和有效性. 相似文献
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在研究一类多时滞主从混沌系统的鲁棒非脆弱H∞容错同步控制问题的基础上,针对混沌系统无故障和故障这两种情况,分别设计了非脆弱控制器和非脆弱容错控制器.运用Lyapunov函数理论验证了混沌同步误差系统的稳定性,同时得到了系统渐近稳定及满足指定H∞性能指标的充分条件.仿真对比分析证明了系统故障估计算法的有效性和可行性. 相似文献
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基于自适应神经网络的不确定非线性系统的模糊跟踪控制 总被引:6,自引:1,他引:6
提出了一种基于模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方法.在系统具有未知不确定非线性特性的情况下,首先利用T_S模糊模型对系统的已知特性进行近似建模,对基于模糊模型的模糊H∞跟踪控制律进行输出跟踪控制.并在此基础上,进一步采用RBF神经网络完全自适应控制,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,从而有效地消除系统的未知不确定性和模糊建模误差的影响,保证了非线性闭环系统的稳定性和系统的H∞跟踪性能,而不要求系统的不确定项和模糊建模误差满足任何匹配条件或约束.最后,将所提出的方法应用到一非线性混沌系统,仿真结果表明了所提出的方案不仅能够有效地稳定该混沌系统,而且能使系统输出跟踪期望输出. 相似文献
12.
基于非线性系统的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型,研究了一类结构不确定非线性系统H∞控制问题.利用线性矩阵不等式(LMI)方法,得到了模糊H∞输出反馈控制器的系统化设计方法.考虑到子系统之间的相互作用,给出了H∞输出反馈控制器存在的充分条件.这个充分条件只用一个矩阵不等式表示,形式简洁,放宽了控制器存在的充分条件.最后,以洛伦兹混沌系统为例,说明了该方法的有效性. 相似文献
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基于模糊模型的非线性不确定时滞系统的H∞鲁棒容错控制 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了一类具有不确定时滞的非线性系统的H∞鲁棒容错控制问题.采用T-S模糊模型来描述非线性系统,并对执行器失效且具有扰动的情形,基于Lyapunov稳定性理论和LMI方法,给出了系统H∞鲁棒容错控制器存在的充分条件,保证了系统的鲁棒稳定性.仿真实例验证了本文提出方法的有效性. 相似文献
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为了解决系统在含有执行器局部或者完全失效故障情况下的鲁棒H∞容错控制问题, 针对一类状态和控制输入同时存在时变时滞的不确定非线性系统, 采用T-S模糊模型来描述, 利用并行分布补偿(PDC)算法设计了模糊状态反馈控制器, 结合Lyapunov稳定性理论给出了保证该模糊容错控制系统渐近稳定的充分条件, 不但保证了系统输出的鲁棒稳定性, 而且能够满足给定的鲁棒H∞性能指标。最后通过MATLAB仿真对比系统中有外部干扰和无外部干扰情况下的系统输出曲线, 验证了所提出方法的可行性。 相似文献
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针对一类具有参数不确定的非线性网络化控制系统,同时考虑网络延时、丢包及有限能量外部扰动的影响,采用动态输出反馈控制策略,基于T-S模糊模型建模,在对时延分段处理的情形下,通过构造适当的增广型Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出确保非线性网络化控制系统在执行器或传感器失效故障时分别具有H∞鲁棒完整性的时滞依赖充分条件,并通过求解LMIs,给出了最优控制器的设计方法.采用动态输出反馈策略,克服了状态反馈在实际工程应用中的局限性而更具现实意义,证明中未进行模型变换又引入了适当的自由权矩阵变量,特别是时延的分段处理,使所得结果具有较少保守性.最后以一个仿真算例验证了文中所述方法的可行性和有效性. 相似文献
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李阳 《计算技术与自动化》2013,(1):22-24
给出一类时变不确定状态多时滞离散系统,通过构造Lyapunov函数,仅需求解一个关于线性矩阵不等式组(LMIs)的优化模型,就可设计出保证闭环系统稳定的无记忆状态反馈鲁棒控制器,最后通过数值例子说明该方法的正确性和有效性。 相似文献
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文章首先提出了多时滞系统满足H∞性能指标的充分条件及带不确定性Riccati不等式具有鲁棒性的充分必要条件,然后提出了带不确定性多时滞被控对象经状态反馈后满足H∞鲁棒设计指标的充分条件。 相似文献
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基于自适应神经网络的一类不确定非线性系统的鲁棒H∞控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类不确定非线性多输入时变系统,提出了一种新的鲁棒H∞控制方案.通过引入2个自适应神经网络逼近器,提出了一个简化的Hamilton—Jaeobi—like不等式,并据此设计了非线性H∞控制器和匹配不确定项补偿控制器,消除了输入摄动项和估计器最优逼近误差的有界性假设.机器人系统的鲁棒跟踪控制仿真算例证实了所提出控制方案的有效性. 相似文献
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研究了具有多个输入时滞的不确定系统H∞控制问题。本文同时考虑了系统的输入时滞和不确定性,基于Lyapunov稳定性理论,采用线性不等式方法得出了系统的H∞反馈控制器。未引入自由权矩阵和模型变换,减少了计算的复杂性。仿真结果证实了方法的有效性。 相似文献
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针对状态和控制输入同时具有多个时滞的线性离散时间系统,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法(LMI),采用无时滞记忆的状态反馈控制律,研究了执行器故障情况下,离散多时滞系统的H∞容错控制问题.在采用连续执行器故障模型条件下,给出了系统没有干扰输入时存在无时滞记忆的状态反馈容错控制器的充分条件;进一步,给出了在H∞扰动衰减指标约束下,系统存在无时滞记忆的状态反馈H∞容错控制器的充分条件,并将结论推广到离散故障模型的情况.仿真结果证明了所提H∞容错控制器设计方法的正确性和有效性. 相似文献