基于模糊学习观测器的一类具有时变时滞的Takagi-Sugeno模糊系统的鲁棒故障估计

本文研究一类具有连续状态时变时滞、执行器故障和范数有界外部干扰的Takagi-Sugeno(T-S)模糊系统的鲁棒故障估计问题。利用H∞优化技术,构造了一种新颖的模糊学习观测器,实现了系统状态和执行器故障的同时估计。基于Lyapunov稳定性分析方法,以一组线性矩阵不等式(LMIs)的解形式给出了误差动态系统的稳定性分析和一个保守性更小的时滞相关的充分条件。最后,通过一个动态模型的仿真结果说明了所提方法的有效性。

基于遗传算法的广义Takagi-Sugeno模糊逻辑系统最优参数辨识

针对 Takagi- Sugeno模糊逻辑系统的隶属函数不具有自适应性且模糊规则数的确定带有很大的人为主观性 ,这里引入了一类广义 Takagi- Sugeno模糊逻辑系统 ;在模型实现上 ,以广义 Takagi- Sugeno模型为个体 ,采用简单、有效的矩阵编码方式 ,借助遗传算法得到一个次优的广义 Takagi- Sugeno模糊系统模型 ,该模型不仅能很好地逼近所要辨识的非线性系统 ,而且还具有较低的复杂度 .仿真结果表明了广义 Takagi- Sugeno模型及其参数辨识方法的正确性和有效性 .

用于食品冷冻温度控制的模糊控制系统设计

目的:提高食品进入冷冻隧道的速度控制回路和温度控制回路的设定值调整能力。方法:对传送带速度和温度控制回路进行了单独处理,设计用于食品冷冻温度控制的模糊控制系统。该控制系统包括用于食品传送带滚子转速的比例—积分—微分控制器、用于冷冻隧道温度调节的比例—积分控制器,并采用Takagi-Sugeno模糊控制器来设定温度调节比例—积分控制器的温度设定点。结果:待冷冻食品的质量流量从650 kg/h增加到700 kg/h、驱动辊的转速从1.62 r/min增加到1.75 r/min时,最终食品温度可快速恢复到约-18℃;食品入口发生+5℃的温度干扰时,模糊控制器动作,从而将食品的出口温度保持在预期值-18℃附近。结论:所设计的控制系统通过选择允许快速响应和相对较低超调的系统参数,可实现输出变量的值不会在设定值附近出现大幅波动。

基于Takagi-Sugeno型神经模糊控制系统仿真研究

提出了一种用神经网络实现基于Takagi_Sugeno型模糊系统结构 ,将神经网络的学习功能引入到模糊控制系统中 .MATLAB下的仿真研究表明 ,通过自学习过程 ,模糊控制器的隶属函数得到自动修正 。

一类新的Takagi-Sugeno模糊时滞系统的稳定性准则

本文提出一种新的时滞划分方法—变时滞划分法,以解决连续延时Takagi-Sugeno模糊系统的稳定性和镇定性问题.不同于已有的文献,用可变参数将时变时滞区间[0,d(t)]划分为若干个可变子区间,并得出模糊时滞系统的新的时滞相关稳定性准则.本文提出的新方法能充分利用时滞子区间的内部信息,因此新的时滞相关稳定性准则比以往结果具有更小的保守性.基于Lyapunov稳定性理论,以线性矩阵不等式形式给出T--S模糊系统的新的时滞相关稳定性准则,并将稳定性和镇定性研究结果扩展到具有不确定参数的T--S模糊系统.仿真实例证明了本文方法降低保守性的有效性.

基于分数阶Takagi-Sugeno模糊模型的分数阶Chen混沌系统的控制

本文研究了基于Takagi-Sugeno模糊模型的分数阶Chen混沌系统的控制问题。对分数阶Chen混沌系统建立了相应的Takagi-Sugeno模糊模型,基于分布补偿原理对分数阶Chen系统进行控制,对阶数α=0.95的Chen混沌系统进行了仿真,验证了分数阶Takagi-Sugeno模糊系统对分数阶Chen混沌系统控制的有效性。

用自适应模糊推理系统预测电力短期负荷

为寻求有效的电力系统负荷预测方法以提高预测结果的准确度,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,并用混合学习算法调整前件参数和结论参数,自动产生模糊规则。考虑气象、日期类型等因素后将学习样本分为3组进行训练和检测。该方法对于受天气影响较明显的电网,能有效防止不合理预测结果的出现。对于武汉地区实际负荷的预测结果的分析表明该方法有较高的预测准确度,取得了令人满意的结果。

T-S模糊控制系统稳定性分析及控制器设计

研究了在新型的模糊Lyapunov方法下连续T-S模糊控制系统稳定性和模糊控制器设计问题,首先,得出了自由系统新的稳定性充分条件,这个条件具有更大的宽松性;然后基于一系列线性矩阵不等式设计了模糊控制器,这些矩阵不等式可以利用凸优化技术来进行解决。通过对两个具体的实例的仿真验证了本算法的有效性。

一类不确定时延网络控制系统的模糊控制

针对网络控制系统(NCS)同时存在网络诱导时延和数据包丢失的情况,讨论了如何设计控制器的问题。首先,给出了一种新的闭环网络控制系统的建模方法——模糊T-S方法,利用这种模糊模型去逼近非线性网络控制系统,使之局部线性化,并在此模型的基础上应用平行分布补偿原理设计了网络控制系统模糊控制器。进而,应用Lyapunov理论和LMI方法,研究了模糊NCS的稳定性问题,同时基于线性矩阵不等式给出依赖状态时滞和网络诱导时延的状态反馈模糊控制器的设计方法,并获得使模糊NCS稳定的充分条件。通过两个仿真实例验证了该控制方法的有效性。

考虑重要输入变量选择的非线性系统模糊辨识

针对有数百个可能输入的复杂非线性动态系统模糊建模问题,本文提出一种新的考虑重要输入变量选择的模糊辨识方法.首先采用两阶段模糊曲线方法(TSFC)从大量可选择的输入变量中给出各输入变量与输出之间的关联度权重,根据输入变量指标快速选择出重要的输入变量,然后采用模糊聚类(FCM)和高斯(Gaussian)型隶属函数确定模糊模型前提参数,采用递推最小二乘(RLS)辨识出模糊模型结论参数.最后通过对Mackey-Glass混沌时间序列和Box-Jenkins煤气炉数据两个国际标准例题模糊建模验证了该方法的有效性,并将该方法应用到一个实际气动变载荷加载系统的模糊建模中,验证了该方法的实用性.

参数微扰激光超混沌系统模糊模型

研究了存在参数微扰的激光超混沌系统的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型的逼近性及建立问题。分析了存在参数微扰的激光超混沌系统的动力学特性。基于典型T-S模糊系统的建模原理,研究了激光超混沌T-S模糊系统的通用逼近性,通过确定非线性关键变量、模糊隶属度函数及模糊规则,建立了激光超混沌系统的T-S模糊模型。仿真结果表明,所建立的模糊模型能够有效逼近存在参数微扰的激光超混沌系统。

气动位置伺服系统的T-S型模糊控制研究

针对气动位置伺服系统特性随工作点位置和负载变化而变化的特点,提出采用基于Takagi-Sugeno模型(T-S模型)的模糊控制。以比例流量阀控摆动气缸位置伺服系统为例,研究了建立气动位置伺服系统的T-S型模糊控制器的一些关键技术,包括前提变量的确定、子系统的划分、模糊子集隶属函数的确定以及局部控制器的设计等。试验结果表明,采用所建T-S型模糊控制器,在较大范围内的任意负载下,执行元件行程范围内的任意位置,系统都具有良好的响应特性。

Takagi-Sugeno模糊模型的可辨识性问题

Takagi- Sugeno模糊模型广泛应用于对复杂系统的辨识 ,但可辨识性问题很少涉及。本文给出在规则数和规则前件确定的情况下 ,Takagi- Sugeno模糊模型的可辨识性条件。

混凝土强度模糊神经网络检测系统

为了提高检测精度,建立了模糊神经网络来综合评定结构的混凝土强度,充分利用了钻芯法和回弹法这两种常用混凝土测强方法的特点以及模糊神经网络的自学习、泛化和模糊逻辑推理功能。根据回弹值与钻芯值之间趋于幂函数关系的专家经验,将回弹值和钻芯值分别取常用对数作为模型的输入和输出,以提高建模精度。同时,模型参数采用一种混合学习算法确定,可以提高学习速度。实验结果表明,模型预测结果的平均相对误差为10.316%,相对标准差为12.895%,满足工程实际要求。该方法可以有效地映射出钻芯、回弹数据间复杂的非线性关系,为混凝土强度检测评定提供了一种有效的途径。

透光率脉动混凝投药模糊控制系统的试验研究

在变化的水质条件下,透光率脉动混凝投药控制系统设定值的在线自修正问题,一直影响这一技术在常规法度水中的应用。利用Takagi-Sugeno模糊推理形式,设计了透光率脉动混凝投药系统设定值在线自修正模糊逻辑推理系统,完成了基于SIEMENS小型可编程控制器的透光率脉动混凝投药模糊控制系统的编程。利用某处理量为400L/min的中试试验模型验证了该系统的性能。中试试验结果表明,根据水质参数变化,该系统能够及时调整系统设定值,调节投药量,并且在整个调节过程中沉淀出水稳定、合格。

前提不匹配的模糊时滞系统的稳定与控制

研究了基于Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型描述的非线性时滞系统的稳定性与控制问题。选择一个最近提出的基于自由权矩阵的积分不等式,以线性矩阵不等式(LMIs)形式给出了保守性较小的时滞依赖的稳定性准则。基于前提不匹配策略,结合Finsler引理,提出了更为灵活的模糊状态反馈控制器的设计方法,该方法不要求控制器和系统分享共同的前提隶属函数和规则数目。最后,给出两个仿真算例,证明了所提理论的先进性和有效性。

基于模糊神经网络逆系统的五自由度无轴承永磁同步电机自抗扰控制

为了实现五自由度无轴承永磁同步电机的高性能控制,提出一种基于Takagi-Sugeno(T-S)型模糊神经网络逆系统的自抗扰控制方法。首先,基于五自由度无轴承永磁同步电机(5-DOF BPMSM)的结构及运行原理,建立五自由度无轴承永磁同步电机的数学模型,并对数学模型进行了可逆性分析。其次,利用T-S型模糊神经网络的非线性逼近能力构建出五自由度无轴承永磁同步电机的逆系统,将构建的逆系统与原系统串接,使非线性的原系统解耦为六个单输入单输出的伪线性子系统。然后,考虑到伪线性子系统的特点,利用自抗扰控制理论设计了附加闭环控制器来保证伪线性子系统的稳定性。最后,对提出的控制方法与传统的基于逆系统的PID控制方法进行对比仿真和实验研究,结果表明提出的控制方法具有更出色的解耦性能、更高的控制精度以及更强的鲁棒性。

基于参数化LMI的随机模糊系统H_∞控制

应用参数化线性矩阵不等式(PLMI)设计方法,推导了随机T-S模糊控制系统状态反馈H∞控制器存在的充分条件.利用非线性随机系统的Lyapunov稳定性理论,导出了PLMI成立的若干线性矩阵不等式(LMI)条件.最后通过数值例子说明了这种方法的有效性.

模糊时滞系统的H_∞/L_2-L_∞控制

基于连续的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型,对一类时滞模糊系统进行H∞/L2-L∞控制问题的研究.以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出了带有时滞的模糊系统H∞/L2-L∞控制器存在的充分条件,以及控制器增益的设计方法.

含有分布时滞的T-S模糊系统的时滞依赖法鲁棒H_∞滤波

设计一个时滞依赖的模糊滤波器,使得滤波器不仅满足系统稳定性要求而且满足给定滤波误差系统的H∞性能要求。文章由线性矩阵不等式方法(LMI)得到了滤波器存在的充分条件,并给出了该类变时滞模糊系统的H∞滤波器设计方法,最后给出数值算例验证文中方法的有效性。