一类非线性多时滞系统的模糊控制器设计

针对一类利用Takagi-Sugeno模糊模型构建的具有多时滞特征的非线性系统,研究其稳定性问题和参数化控制器设计方法.基于Lyapunov稳定性分析理论,采用状态反馈控制方法导出了稳定化模糊控制器存在的充分条件,并利用线性矩阵不等式方法将其转化为多变量的凸优化问题,从而给出了无记忆模糊控制器的设计和参数求解方法.数值仿真实验验证了这种控制器设计方法的有效性和理论结果的正确性.

一类不确定多时滞非线性系统的自适应H_∞鲁棒控制

针对一类更具一般性的不确定多时滞非线性系统 ,在不确定项范数有界 ,但是其上界未知的情况下 ,设计自适应鲁棒 H∞ 状态反馈控制器 ,论证了该类系统的自适应 H∞ 鲁棒控制器存在的充分条件 ,并利用耗散性原理证明了这些充分条件。仿真结果表明该方法能较好地估计未知参数 ,并对干扰输入具有较强的抑制能力。

不确定多时滞非线性系统的H∞鲁棒控制

针对一类更具一般性的含有不确定项的多时滞非线性系统,在不确定项范数有界的情况下,设计了鲁棒H∞状态反馈控制器和输出反馈控制器,给出了鲁棒H∞控制问题有解的充分条件,并利用微分对策原理和耗散性原理证明了这些充分条件.由于讨论的系统更广泛,所以设计的反馈控制器以及得到的H∞控制问题有解的充分条件比以往文献介绍的更具一般性.算例仿真说明了此H∞控制律的设计步骤和方法.仿真结果表明,此方法对不确定性参数在20%的范围内摄动时具有一定的鲁棒性,对干扰输入具有较强的抑制能力.

基于模糊模型和神经网络的多时滞不确定非线性系统的鲁棒H_∞控制(英文)

针对一类具有多时滞的不确定非线性系统 ,提出了一种基于模糊模型和神经网络的组合控制方法 .利用具有多时滞的模糊T S模型对系统进行近似建模并给出基于线性矩阵不等式(LMI)的模糊H∞ 控制律 .提出完全自适应RBF神经网络控制方法 ,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度 ,来对消系统的未知不确定性和模糊建模误差的影响 ,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 ,并证明了闭环系统的稳定性 .最后 ,将所提出的方法应用到一具有多时滞的非线性混沌系统 ,仿真结果表明了该方法的有效性 .