Takagi-Sugeno模糊连续系统的模糊采样控制

研究了T-S模糊连续系统的模糊采样控制问题．利用广义系统的描述方法、Lyapunov-Krasovikii泛函以及线性矩阵不等式(LMI)方法,建立了LMIs形式的依赖于采样时间间隔的模糊采样镇定条件,同时给出了模糊采样控制律的设计方法．所设计的模糊采样控制律可以镇定T-S模糊系统．而且,当连续时间模糊控制律可以镇定T-S模糊系统时,对于足够小的采样时间间隔,带有同样增益矩阵的模糊采样控制律也可以镇定T-S模糊系统．最后,通过两个仿真实例说明了所给方法的有效性．     

分段线性函数应用于线性时变系统的最优控制

本文给出了分段线性函数的一些运算性质,利用这些性质求解线性时变系统基于二次型性能指标的最优反馈控制律,推导出了形式简明的求解算法,该算法较之于方块脉冲函数算法具有更高的计算精度。     

非线性系统的模糊混合$H_{2}$/H∞采样控制

针对一类非线性系统,提出模糊混合$H_{2     

非线性时延网络控制系统的模糊建模与控制

针对时变网络诱导时延小于一个采样周期的非线性时延网络控制系统,讨论系统的稳定性及控制器的设计方法.利用基于“IF-THEN”规则的模糊模型近似系统中的非线性,将时延的不确定性转化为系统参数的不确定性,从而将此类非线性网络控制系统建模为一类具有参数不确定性的离散Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型.基于建立的模型,利用Lyapunov方法和线性矩阵不等式方法,分析了系统的稳定性及模糊状态反馈控制器的设计方法,最后通过仿真实例验证了所提出方法的有效性.     

非线性系统的鲁棒采样最优控制

采样系统控制作为一种数字控制的直接设计方法,近年来引起了广泛的重视,另一方面系统的时域约束在工业控制中是不可避免的。利用实用稳定性理论,研究了具有输出约束的一类非线性系统的鲁棒采样最优控制问题,结果表示为一些矩阵不等式,最后给了出了一个迭代算法。     

不确定时变时滞模糊大系统的采样分散可靠H∞双曲控制

研究了时变时滞不确定连续模糊大系统的采样可靠双曲控制. 首先对一类复杂大系统进行模糊双曲建模, 然后根据李亚普诺夫直接方法和大系统的分散控制理论, 得出了基于线性矩阵不等式的条件, 该条件不仅在所有控制元件都有效工作时, 而且在执行器可能存在故障的情况下都能保证系统的性能. 且不需要执行器的精确故障参数, 只需要故障参数的上下界. 该条件只依赖于时滞的上界, 不依赖于时变时滞的导数. 因此得到的条件有更小的保守性. 最后应用两个例子验证了设计过程及其有效性.     

状态时滞系统的输入多采样最优控制

本文针对离散状态时滞系统，首先将其变形为无时滞形式，设计出最优控制器；然后运用离散提升技术对输入进行多采样，得到扩展的离散系统模型，再运用最优控制技术对扩展系统进行最优设计。最后对系统进行仿真，结果表明，该算法具有较好的控制效果。具有较好的稳定性。     

具有时变时延的网络化LPV系统的容错控制

针对一类具有时变时延以及Lipschitz非线性项的网络化线性参数变化系统,研究了系统中存在外部扰动、执行器和传感器同时发生随机故障时的容错控制问题。用Bernoulli分布序列描述执行器和传感器发生的随机故障,利用自由权矩阵方法处理时变时延。根据Lyapunov-Krasovskii稳定性定理和线性矩阵不等式（LMI）方法求出◢H◣▼∞▽容错控制器存在的充分条件,然后通过利用近似基函数和网格化技术将无限维的LMI求解问题转换为有限维的LMI问题,得到了相应的容错控制器增益。最后,通过数值仿真验证了所设计方法的有效性。     

T-S模糊时变时滞系统的稳定性分析

考虑具有时变时滞的Takagi-Sugeno模糊系统稳定性分析的问题.基于Lyapunov 稳定性理论,定义一个新的Lyapunov-Krasovskii泛函,使用恰当的界定技术处理Lyapunov-Krasovskii泛函求导过程中产生的积分项,以线性矩阵不等式的形式给出一个决策变量少、运算效率高、保守性小的时滞相关稳定性准则;此外,在理论推导过程中避免了一些现有文献理论推导过程中出现的问题.最后通过给出的数例验证了该稳定性准则的有效性.     

一类区间时变时滞T-S模糊系统的鲁棒控制

针对一类区同时变时滞T-S模糊系统,研究了其时滞相关渐近稳定性以及控制器设计问题.基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)工具,并结合自由权矩阵方法,设计一个包含时滞区间均值在内的新Lyapunov-Krasovskii泛函,给出了改进的时滞T-S模糊系统渐近稳定的时滞相关准则.同时,根据并行分布补偿算法,给出了带有记忆的状态反馈模糊控制器的设计方法.最后,实例仿真表明了方法的有效性.     

基于T-S模糊模型的采样系统鲁棒耗散控制

研究基于T-S (Takagi-Sugeno)模糊模型的采样控制系统鲁棒耗散控制问题.利用2阶B-L (Bessel-Legendre)不等式和整个采样间隔[t_k, t_k+1)的特征信息,提出一个基于B-L不等式的双边时间相关不连续L-K (Lyapunov-Krasovskii)泛函.使用提出的L-K泛函和改进的自由矩阵不等式,建立了确保系统严格(Q,S,R)-γ-耗散的充分条件.基于所得耗散条件,给出了T-S模糊采样控制器的设计方法,并用于处理卡车拖车的控制问题.仿真结果表明所提出的控制器设计方法非常有效.     

一类多时变时滞T-S模糊广义系统的容许控制

研究了一类具有多时变时滞的T-S模糊广义系统的容许控制问题。首先,给出了多时变时滞的T-S模糊广义系统数学模型,并且利用Lyapunov稳定性分析方法,得到了多时变时滞的T-S模糊广义系统的容许的一个充分条件,所得的结果对时变时滞的变化率没有限制。该充分条件可以通过严格线性矩阵不等式来求解。然后基于所给出的容许性定理,提出了状态反馈控制器的设计方法.最后,使用算例说明了所给方法的可行性和有效性。     

Non-fragile sampled-data control of network systems subject to time-delay

This paper studies the consensus problem of non-linear network systems subject to time-delay through aperiodic sampled-data control, which is more desirable and flexible than periodic sampling control. By receiving the relative information of the neighboring nodes, each node can obtain control input signals at the discrete sampling instants. A new stability criterion is established for network systems via using a time-dependent Lyapunov functional and the free-weighting matrix method. The maximum upper bound of sampling interval can be achieved by solving Linear matrix inequality optimization problem. Under the basic work of a non-fragile sampled-data controller, network systems with time-delay are asymptotically stable. In the end, two numerical simulation examples can be provided to illustrate the validity of the application of the proposed algorithm.     

基于T-S模型的双时变时滞不确定系统的鲁棒H∞容错控制

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。     

变时滞T-S模糊系统的L∞静态输出反馈控制

针对一类具有状态变时滞的 T-S 模糊非线性系统, 通过定义一类时滞相关 Lyapunov 函数, 引入基于 L∞ 范数理论的鲁棒性能指标, 并利用线性矩阵不等式(LMI), 给出了模糊鲁棒输出反馈控制器的设计方法和存在的充分条件, 保证整个闭环系统的渐近稳定性. 最后, 倒车控制系统的仿真表明了本方法的有效性.