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基于T-S 模糊模型的采样数据网络控制系统H∞ 输出跟踪控制 总被引:1,自引:0,他引:1
研究具有采样数据的基于T-S (Takagi-Sugeno) 模糊模型网络控制系统H输出跟踪控制问题. 提出将采集器端数据采样周期、数据传输时滞和数据丢包转换为零阶保持器端数据更新周期, 在此基础上, 利用输入时滞法和PDC (Parallel distributed compensation) 技术, 建立网络环境下被控对象和参考模型合并的基于T-S 模糊模型的增广系统模型. 通过Lyapunov 方法, 并充分利用采样特性, 给出系统实现H输出跟踪的充分条件, 以及可靠模糊控制器的设计. 仿真结果表明所设计模糊控制器能够实现该类系统良好的跟踪. 相似文献
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基于T-S模糊模型非线性网络控制系统改进H∞跟踪控制 总被引:1,自引:0,他引:1
研究一类非线性网络控制系统改进H∞跟踪控制问题, 该类网络控制系统中非线性被控对象和被跟踪对象分别采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型和线性稳定参考模型描述. 首先通过综合考虑网络中的数据传输时滞和数据丢包影响, 采用输入时滞法和并行分布补偿技术, 建立基于零阶保持器刷新时刻的系统状态跟踪误差模型. 然后利用改进的自由权矩阵方法, 并结合Lyapunov直接法给出系统满足H∞跟踪性能的充分条件以及模糊控制器的设计方法. 最后仿真实例表明本文方法的有效性和相比已有方法的优越性. 相似文献
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肖会芹 《计算机工程与应用》2010,46(3):201-203
针对垃圾焚烧过程的非线性、时变性和大滞后特性,提出了一种结合蒸汽负荷粗调和炉温偏差细调的自适应模糊复合控制策略。首先根据蒸汽负荷的大小采用模糊PID控制器进行给料量的粗调,然后根据炉温偏差和偏差变化率采用自适应模糊控制器进行给料量的细调,再将两给料输出值相比较,确定出当前给料量变化值。实际运行结果表明,系统控制曲线相对平稳,炉温预报误差基本控制在±20℃以内。该方法为焚烧炉燃烧过程的智能控制提供了新的途径。 相似文献
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现代电力系统的传输信号存在的时滞,可能会导致系统控制设备失效,从而引起系统不稳定。考虑系统中多时滞耦合以及小扰动不确定因素,文章给出多时滞不确定电力系统鲁棒稳定新判据。其中,积分不等式新处理方法的应用和自由权矩阵的引入有效地降低结果的保守性,特别是Schur补定理的应用有效地处理了系统中不确定参数。最后,以单机无穷大系统、典型二阶单、双时滞系统为例,利用MATLAB中的线性矩阵不等式(LMI)工具箱对文章提出的判据进行仿真分析,验证了所提方法对不确定参数多时滞电力系统鲁棒稳定性分析的有效性和优越性。 相似文献
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针对AMT发动机换挡过程的复杂非线性特性,提出一种基于软切换的BangBang-神经网络PID发动机转速控制算法,根据软切换机制,选择BangBang控制器或者神经网络PID控制器,保证了发动机转速的快速性和平稳性.试验结果表明了该方法的有效性和优越性. 相似文献
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开发了极点配置、积分分离和最优跟踪控制3种控制策略,并描述了这些控制算法的基本内容、输入控制参数设计、实验目的和实验过程。实验证明,该系统是学生掌握控制理论与技术的一种切实可行的实验教学系统。 相似文献