基于观测器的模糊Delta算子系统的控制器设计

对于非线性模糊系统控制器和观测器的分析和设计,提出一种统一方法。利用Delta域离散T—S模糊模型对非线性系统建模,并基于李雅普诺夫稳定性理论给出模糊状态反馈控制器和观测器的设计策略,将所得结果归结为求解一组线性矩阵不等式。同时结论表明:分离性原理对Delta算子T—S模糊系统仍然成立。所得结果可将现有关于连续和离散T—S模糊系统的相关结论统一于Delta算子框架内。     

具有数据丢失的网络化控制系统的基于观测器的镇定

研究具有数据丢失的网络化控制系统的基于观测器的镇定问题。受控对象是由T-S模糊模型描述的非线性时滞系统。把数据丢失过程建模成独立同分布过程。利用模糊Lyapunov函数方法得到了闭环系统随机稳定的充分条件,其基于观测器的反馈控制器可通过求解一组线性矩阵不等式来设计。一个仿真例子说明方法的有效性。     

基于Delta算子离散化方法的质子交换膜燃料电池过氧比H_∞控制

在建立质子交换膜燃料电池(PEMFC)供气系统数学模型的基础上,采用Delta算子离散化方法对PEMFC的供气系统过氧比H_∞控制器的设计问题进行研究,通过求解线性矩阵不等式(LMI)得出其H_∞控制器参数.在此基础上,把基于Delta算子离散化方法所设计的H_∞控制器性能与基于传统Z变换方法所设计的控制器性能进行分析比较.结果表明:快速采样时,相比传统Z变换方法,基于Delta算子方法所设计的PEMFC过氧比H_∞控制器不但能更好保证系统的稳定性,具有更好的抗干扰性,可以克服负载变化对PEMFC性能的影响,实现过氧比的有效控制,而且其控制性能趋近于基于连续系统方法所设计的H_∞控制系统的性能.     

Delta算子框架下混沌系统的自适应滑模控制北大核心CSCD

针对DoS攻击和网络故障下的非线性耦合混沌系统,提出了一种Delta算子框架下自适应滑模控制方法.首先,对连续时间和离散时间的非线性耦合混沌系统,依据Delta算子理论,建立Delta算子框架下的统一模型.其次,对提出的Delta算子框架下的非线性混沌系统设计线性滑模面,并利用线性矩阵不等式方法给出滑模面存在的充分条件.再次,对上述系统提出自适应滑模控制器的设计方法,使之能够快速到达滑模面,实现在DoS攻击和网络故障下的非线性耦合混沌系统的鲁棒镇定.最后,仿真算例结果表明在所设计的自适应滑模控制器下,非线性耦合混沌系统状态稳定,并渐近趋向于零,说明了所提方法的可行性和有效性.     

基于Delta算子离散化方法的永磁同步电机H_∞控制系统

在建立永磁同步电机(PMSM)Delta算子离散化模型的基础上,利用线性矩阵不等式(LMI)方法对PMSM的H_∞控制问题进行研究.以LMI形式给出了PMSM H_∞控制器参数存在的充分条件,通过求解LMI得出PMSM H_∞控制器参数.最后对PMSM H_∞控制系统的稳定性问题进行分析,并给出负载和给定转速发生变化时PMSM H_∞控制系统的速度响应曲线,结果表明,快速采样时基于Delta算子离散化方法所设计的H_∞控制器不但能保证PMSM闭环系统的稳定性,而且能较好的改善PMSM的跟随给定和抗干扰能力.     

关于空间扩张算法的注释

为了求解不可微函数的极小值,Shor引入了空间扩张算子,并依此而构造了一类沿梯度空间扩张(Space Dilation along the Gradient)算法,简记为SDG算法。本文将指出SDG算法具有二次有限终止性,同时也指出了SDG算法与共轭方向法的关系。设可以表示成由(1)式易知根据(1)式定义算子R_a(ξ)被称为沿方向ξ、系数为a的空间扩张算子。容易验证算子R_a(ξ)的矩阵表示如下:     

基于观测器的模糊时滞系统指数稳定的一种设计方法

研究了一类模糊时滞系统的指数稳定问题.首先利用T-S模型对非线性不确定性时滞系统进行建模,在此基础上设计了基于观测器的模糊状态反馈控制器,通过巧妙选取Lyapunov函数给出了模糊闭环时滞系统的条件及稳定裕度且模糊反馈增益和模糊观测器增益可通过求解线性矩阵不等式获得.     

平面运动n级倒立摆的鲁棒保成本模糊控制

针对参数不确定平面运动n级倒立摆系统,研究了鲁棒保成本模糊控制器设计问题。给出了将系统动力学模型转化为一种新型广义T-S模糊模型的方法,由此避免了求逆矩阵的过程。为获得保守性更低的系统稳定性设计条件,通过引入松弛变量矩阵来解耦Lyapunov函数中的系统矩阵,增加了设计条件的自由度。然后讨论了最优鲁棒保成本模糊控制器的设计条件,并将这些条件转换成了线性矩阵不等式(LMI)的凸优化问题。最后,在仿真实验中以平面运动二级倒立摆系统为例验证了本文方法的有效性。     

偏好信息为模糊互反判断矩阵的模糊多属性决策法

研究只有部分权重信息且决策者对方案的偏好信息以模糊互反判断矩阵形式给出的模糊多属性决策问题。提出了一种基于目标规划模型的模糊多属性决策方法。该法首先基于模糊互反判断矩阵，利用转换函数将决策信息一致化，建立了一个目标规划模型．通过求解该模型确定属性的权重，然后运用加性加权法求出各方案的模糊综合属性值，并利用已有的三角模糊数排序公式求得决策方案的排序。文章最后把该法应用于解决风险投资领域中的项目评估问题。     

基于改进目标函数聚类法的模糊最优划分判定模型

针对聚类分析的Fuzzy模式未解决的问题:模糊划分空间中模糊最优划分的判定问题,以改进的目标函数聚类法为基础,建立与定义指标集对应的模糊最优划分判定模型,求解最优划分矩阵.     

Indirect adaptive fuzzy observer and controller design based on interval type-2 T-S fuzzy model

This paper presents the design scheme of the indirect adaptive fuzzy observer and controller based on the interval type-2 (IT2) T-S fuzzy model. The nonlinear systems can be well approximated by IT2 T-S fuzzy model, in which the fuzzy rules’ antecedents are interval type-2 fuzzy sets and consequents are linear state equations. The proposed IT2 T-S fuzzy model is a combination of IT2 fuzzy system and T-S fuzzy model, and also inherits the benefits of type-2 fuzzy logic systems, which is able to directly handle uncertainties and can minimize the effects of uncertainties in rule-based fuzzy system. These characteristics can improve the accuracy of the system modeling and reduce the number of system rules. The proposed method using feedback control, adaptive laws, and on-line object parameters are adjusted to ensure observation error bounded. In addition, using Lyapunov synthesis approach and Lipschitz condition, the stability analysis is conducted. The simulation results show that the proposed method can handle unpredicted disturbance and data uncertainties very well in advantage of the effectiveness of observation and control.     

基于模糊与神经网络技术的复杂非线性跟踪控制

针对一类具有不确定性、多重时延和状态未知的复杂非线性系统,把模糊T-S模型和RBF神经网络结合起来,提出了一种基于观测器的跟踪控制方案.首先,应用模糊T-S模型对非线性系统建模,设计观测器用来观测系统状态,并由线性矩阵不等式得到模糊模型的控制律;其次,构建了自适应RBF神经网络,应用自适应RBF神经网络作为补偿器来补偿建模误差和不确定非线性部分.证明了闭环系统满足期望的跟踪性能.示例仿真结果表明了该方案的有效性.     

一类不确定非线性系统的执行器故障模糊容错控制

针对一类状态不完全可测的不确定非线性系统,研究了带有执行器故障的容错控制问题.采用 T-S模型对非线性系统进行模糊建模,利用并行分布补偿(PDC)算法设计了状态现潮器和基于状态现 潮器的客错控制,给出了保证该模糊容错控制系统稳定的充分条件.根据李雅普诺夫稳定性理论和线性 矩阵不等式(LMI),证明了所提出的模糊容错控制方法不但使得模糊控制系统渐近稳定,而且能够取得 H∞性能指标.计算机仿真结果进一步验证了所提出方法的正确性.     

Improved stability criteria for time-varying delayed T-S fuzzy systems via delay partitioning approach

This paper focuses on the stability analysis for uncertain Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems with interval time-varying delay. The uncertainties of system parameter matrices are assumed to be time-varying and norm-bounded. Some new Lyapunov-Krasovskii functionals (LKFs) are constructed by nonuniformly dividing the whole delay interval into multiple segments and choosing different Lyapunov functionals to different segments in the LKFs. By employing these LKFs, some new delay-derivative-dependent stability criteria are established for the nominal and uncertain T-S fuzzy systems in a convex way. These stability criteria are derived that depend on both the upper and lower bounds of the time derivative of the delay. By employing the new delay partitioning approach, the obtained stability criteria are stated in terms of linear matrix inequality (LMI). They are equivalent or less conservative while involving less decision variables than the existing results. Finally, numerical examples are given to illustrate the effectiveness and reduced conservatism of the proposed results.     

T-S模糊系统的脉冲稳定性

针对模糊控制系统提出了一种新的稳定性设计方法.该方法在传统T-S模型的局部子系统中引入脉冲控制项,构造了具有脉冲影响的模糊控制系统.然后,通过去模糊化技术,把具有脉冲影响的模糊系统转化为脉冲微分系统.这样,借助脉冲微分方程的比较原理和线性矩阵不等式技术,给出了模糊系统的脉冲稳定的充分条件.从而建立了模糊系统的简单脉冲控制策略.     

基于观测器的一类时滞不确定非线性离散系统的鲁棒模糊控制

讨论一类基于Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型的具有时滞的不确定非线性离散系统的模糊鲁棒控制问题。在系统状态不可测的情况下。设计模糊观测器。利用LMI方法,得到模糊控制系统鲁棒稳定的充分条件。     

模糊不确定时滞系统的保成本控制

讨论了基于T-S模型的不确定时滞系统的保成本控制问题.文章采用并行补偿状态反馈控制方法和时滞相关稳定性分析方法,通过引入一个带调节因子的Lyapunov-Krasovskii泛函,利用线性矩阵不等式的形式给出了状态反馈控制器存在的充分条件.当调节因子取不同值时,最小保成本值和反馈增益也是不同的,不同的反馈增益导致不同的动态性能,因此,可以通过选取合适的调节因子来优化闭环系统的动态性能. 最小保成本值可以看作调节因子的函数,因此,可以通过求解一个凸优化问题来求得最小的保成本值和最优的调节因子,文章给出了一个求解最小保成本值的算法.并利用仿真示例验证了所给方法的有效性.     

Reliable control for nonlinear systems with stochastic actuators fault and random delays through a T-S fuzzy model approach

This paper considers the reliable control design for T-S fuzzy systems with probabilistic actuators faults and random time-varying delays. The faults of each actuator occurs randomly and its failure rates are governed by a set of unrelated random variables satisfying certain probabilistic distribution. In terms of the probabilistic failures of each actuator and time-varying random delays, new fault model is proposed. Based on the new fuzzy model, reliable controller is designed and sufficient conditions for the exponentially mean square stability (EMSS) of T-S fuzzy systems are derived by using Lyapunov functional method and linear matrix inequality (LMI) technique. It should be noted that the obtained criteria depend on not only the size of the delay, but also the probability distribution of it. Finally, a numerical example is given to show the effectiveness of the proposed method.