T-S离散模糊控制系统的二次稳定性研究

研究了Takagi-Sugeno离散模糊控制系统的二次稳定性问题。运用Lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式技术,在一个由模糊子系统的系数矩阵构成的负定矩阵中,充分考虑模糊子系统间的相互作用,得到了在并行分布补偿控制器作用下,闭环离散模糊系统二次稳定的充分条件。这些稳定性条件以线性矩阵不等式的形式给出,因而具有数值易解性。

T-S离散模糊控制系统的稳定性研究

本文主要研究对离散模糊控制系统的二次稳定性条件,放松以前的文献结果的条件.这些条件使用S-procedure,利用模糊控制系统的前提部分的信息,扩大了这类模糊控制系统,在一个矩阵里表示各个模糊子系统的相互作用,用线性矩阵不等式求解,从而保证了稳定性.

带有饱和执行器的T-S离散模糊系统的LQ模糊控制

研究了带有饱和执行器的Takagi-SugenoT-S离散模糊系统的LQ模糊控制问题,利用Lyapunov稳定理论、PDC(平行分配补偿)技术以及线性矩阵不等式方法,得到了闭环模糊系统的渐近稳定的充分条件,给出了闭环系统的LQ模糊控制律的设计方法和吸引域的一个估计,并建立了闭环系统的LQ性能函数上界的计算公式.进一步,针对两类优化问题,即:LQ性能最小化问题和吸引域最大化问题,给出了相应的带有线性矩阵不等式约束的计算方法.最后,一个仿真例子说明了所给方法的有效性.

离散T-S模糊控制系统的稳定性分析与系统化设计

研究了离散T-S模糊控制系统的稳定性判定方法和系统化设计方法:在所有的最大交叠规则组中构造出分段离散型Lyapunov函数,每个离散Lyapunov函数是各自最大交叠规则组中的一个Lyapunov函数。在此基础上,提出了一个新的判定系统稳定性的充分条件,该条件仅需在每个最大交叠规则组中分别寻找各自公共的正定矩阵。较之以往稳定性判定方法,此方法不仅克服了需要寻找一个公共矩阵的不足,而且也减少了求解Lyapunov不等式的个数。文中利用并行分布补偿方法设计了模糊控制器,仿真示例说明了此方法的有效性和优越性。

车辆主动悬架自适应变论域T-S模糊控制研究

针对传统变论域模糊控制存在过度依赖专家经验、伸缩因子参数不能自适应调整的问题,提出一种车辆主动悬架自适应变论域T-S模糊控制策略,从而提高车辆的行驶平顺性。结合神经网络和T-S模糊推理建立基于自适应神经模糊推理的一阶T-S模糊控制器,利用神经网络的自学习特性产生完善的模糊规则,进而在传统函数型伸缩因子的基础上,将系统误差和误差变化率作为动态参数引入伸缩因子中,实现伸缩因子参数的自适应调整,解决了传统函数型伸缩因子因参数确定难度大导致控制效果差的问题。通过随机工况下的仿真分析和基于相似理论的缩尺实验,对所提出算法的有效性和工况自适应性进行了验证。结果表明,所提出的自适应变论域T-S模糊控制策略具有较强的工况适应性,在不同车速、路面激励下均可有效提高车辆的平顺性并保证轮胎接地安全性。

离散T-S模糊控制系统的稳定性研究

在分段模糊Lyapunov函数的基础上研究了输入采用双交叠模糊分化的模糊控制系统的性质,并提出了最大交叠域的概念.在此基础上提出了一个新的判定T-S模糊系统稳定性的充分条件,该条件就是在最大交叠域中分别寻找公共的正定矩阵,减少了以往稳定性判定方法的保守性和难度.具体实例说明了本条件的有效性和优越性.

离散T-S模糊广义系统的H∞控制

研究了离散T-S模糊广义系统的H_∞控制问题.首先引入辅助矩阵变量得到新的容许性条件,解决了由于矩阵P的不定性,无法运用Schur补引理处理非线性Lyapunov不等式的问题,进而得到严格不等式表示的H_∞控制条件.基于模糊Lyapunov函数方法,分别研究了状态反馈控制器、静态输出反馈控制器、动态输出反馈控制器的构造方法.所得结论可推广到系统具有范数有界不确定性的情况.最后通过算例验证方法的有效性.

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。

比例型T-S模糊控制系统稳定性分析与设计

讨论了比例型T-S模糊控制系统(TSS)的稳定性与设计问题。利用具有乘积可换性状态矩阵的T-S系统的公共P阵构造方法及鲁棒稳定域条件,给出了TSS系统的满足全局Lyapunov稳定的正定矩阵P的递推求解方法。

离散广义T-S模糊系统H_∞控制

研究一类离散广义T-S模糊控制系统的H∞控制器设计问题。首先,通过广义描述符方法,把离散广义T-S模糊控制系统整理为一个扩张的广义模糊系统,然后利用线性矩阵不等式(LMI)变换技术来完成离散广义T-S模糊系统H∞控制设计,给出了基于LMI的控制器设计条件以确保控制系统具有指定的H∞性能指标,在这些条件中对于增加的松弛矩阵变量的结构保守性更小。最后,一个具体的数值实例显示了所提出结果的有效性和较小的保守性。

一种混沌鲁里叶系统的T-S模糊控制方法

研究鲁里叶混沌系统的稳定控制问题,提出一种新型模糊控制方法。利用李亚普诺夫指数稳定定理和反馈控制思想,在用T-S模糊模型重构系统结构的基础上,给出连续T-S模糊模型指数稳定的充分条件,并设计出一种基于并行分布补偿技术的状态反馈控制器。再用线性矩阵不等式求出模糊控制器的参数。仿真结果良好,验证了控制器的有效性。

离散T-S模糊系统状态反馈最优H∞控制器设计

为了研究离散T-S模糊控制系统的状态反馈H∞控制问题。考虑了受控输出中输入变量系数不为零的情况,对离散T-S模糊控制系统系统提出了一状态反馈最优H∞控制的新方法,基于系统状态完全可以测量的前提下,把闭环系统的扰动抑制度γ的最优问题转化为一个矩阵的最大特征值的最小化问题;同时通过相关的LMI定理,把H∞控制器增益存在的充分条件归结为一组线性矩阵不等式(LMI)问题,该线性矩阵不等式问题可以通过凸优化技术得以解决,给出的结果更具一般性意义。此外,利用隶属度函数的特点近一步降低了控制器增益存在的条件的保守性。最后,一个具体的仿真例子说明了该算法的可行性。

混沌范德玻—杜芬系统的T-S模糊控制

针对混沌ADVP(范德玻—杜芬)系统,进行了T-S模糊建模和模糊控制器设计,实现了系统的稳定。在用T-S模糊模型精确重构系统结构的基础上,利用反馈同步思想和极点配置方法,基于并行分布补偿(PDC)技术,进行了控制器设计。整个设计过程只需在模糊模型基础上作极点配置,简化了计算,得到了简单且易实现的控制器。仿真表明,受控系统能够快速达到收敛,验证了方法的有效性。

T-S连续模糊控制系统的稳定性研究

针对非线性系统的T-S模糊控制模型,在分析T-S离散模糊控制系统稳定性的基础上提出了新的模糊控制系统的二次稳定性条件和分析方法,将各个模糊控制子系统的相互作用表示在一个矩阵内,增加了稳定性条件的信息,从而保证了稳定性条件的宽松。

基于广义T-S模糊辨识模型的混沌系统模糊控制

该文针对混沌系统辨识引入广义T-S模糊模型,并对T-S模糊模型自适应参数进行遗传退火算法优化,使系统具有最佳结构和参数。在此基础上给出了广义T-S模糊模型使系统渐近稳定模糊控制算法,并证明了广义T-S模型有足够的精度,控制的精度就能得到满足,系统可以跟踪目标。控制的目标可以为周期轨道,也可以为连续变化的目标函数。以一维的Logistic系统和二维的Henon系统为例进行仿真分析,结果表明该方法的有效性和可行性。

具有不确定系数的T-S模糊控制系统的BIBO鲁棒镇定

研究了一类具有不确定系数的T-S模糊控制系统的鲁棒BIBO镇定问题,应用稳定的状态反馈控制,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,采用线性矩阵不等式(LMI)方法,给出了T-S模糊连续控制系统Robust有界输入有界输出镇定的充分条件;当参考的输入信号r(t)≡0时,给出了T-S模糊连续控制系统的零解鲁棒镇定的充分条件。

离散时间T-S模糊系统的新型状态反馈控制设计

针对离散时间T-S模糊系统的控制设计问题,设计了一种新型的非-PDC型模糊状态反馈控制器.在模糊状态反馈控制器设计过程中,采用了一种全新的模糊李亚普诺夫函数和一种新颖的松弛变量技术,可以为状态反馈控制设计引入更多的自由度,因此可以获得比以往结果保守性更小的模糊镇定控制条件.特别是以线性矩阵不等式形式给出的模糊镇定控制条件可以很方便地利用Matlab工具箱来进行求解.最后,使用一个经典的仿真算例验证了所得结果的有效性.

典型混沌系统的T-S模糊控制研究

混沌系统由于非线性,直接控制比较困难。应用模糊控制理论解决混沌系统的控制问题,可以有效避免传统控制方法要求参数精确已知的限制。阐述混沌系统T-S模糊化之后,成为若干个局部线性子系统,分别对这些子系统运用PDC方法设计控制器,即可实现对混沌系统的控制。对Chen系统的仿真表明,控制效果良好。

实时T-S型模糊控制器设计及其在CAN总线控制系统中的应用

本文提出了一种实时模糊控制算法,并应用到基于CAN总线的运动控制系统中,且给出了系统的整体结构和现场控制单元的设计方案。实验结果表明,该控制系统具有实时性强、响应速度快、精度高的特点,在现场控制中有效可行。

离散T-S模糊系统稳定性分析及控制器设计

针对离散T-S模糊控制系统稳定性分析及控制器设计问题,在Lyapunov直接方法把稳定性的判据归结为在所有的子系统中寻找一个公共的正定的矩阵P基础上,基于模糊Lyapunov方法提出了一种新的稳定性判别条件,把常规Lyapunov方法中的一个公共矩阵的寻找分解为r个矩阵的寻找,使该条件具有更大的宽松性;利用离散T-S模糊系统模型和模糊Lyapunov函数,通过矩阵变换,解决了控制器设计时的双线性矩阵不等式问题,使得稳定性的判定和控制器的增益计算都可以直接利用线性矩阵不等式,通过利用MATLAB中的LMI工具箱对系统进行了仿真,仿真实例给出了由具体规则描述的模糊系统,仿真结果说明了该算法的有效性和优越性。