T-S型模糊推理建模方法的插值同质性

本文从插值角度对T-S模糊推理建模进行了进一步阐述,揭示了它与数值微分推导T-S模糊推理建模结果的一致性。在选择全交叠三角形隶属函数的特定情况下,T-S型模糊推理模型是插值的另外一种表现形式。T-S型模糊插值推理建模因满足插值性而在逼近性方面优于普通的T-S模糊系统。最后利用仿真实验对理论分析进行了有效性与可行性验证。     

基于T-S模型的Lurie混沌系统的模糊控制

针对Lurie混沌控制系统,进行了T-S模糊建模和模糊控制器设计,从而实现了Lurie混沌系统的稳定.在用T-S模糊模型精确重构Lurie系统结构的基础上,利用反馈同步思想,基于并行分布补偿(PDC)技术,得到了简单且易实现的控制器.仿真结果验证了该控制方法的有效性.     

非线性网络控制系统的保性能控制

针对网络诱导时延小于一个采样周期的非线性网络控制系统,研究了系统的稳定性和保性能控制问题.对于T-S模糊模型描述的非线性被控对象,将时延的不确定性转化为系统参数的不确定性,从而将这一类非线性网络控制系统建模为具有参数不确定性的离散T-S模糊模型.基于建立的模型,提出了存在稳定保性能控制器的充分条件,并得出了相应的线性矩阵不等式(LMI)形式.最后通过对永磁同步电动机混沌系统进行控制和仿真研究,验证了所提出方法的有效性.     

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.     

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。     

基于模糊双线性模型的非线性系统的跟踪控制

研究一种基于T-S模糊双线性系统的跟踪控制器设计及稳定性分析.使用分布并行补偿法(PDC)设计了模糊控制器,得到模糊双线性系统跟踪控制渐近稳定的充分条件,仿真结果验证了该方法改进了闭环系统的性能.     

Hénon混沌系统的模糊广义预测控制与同步

针对Hénon混沌系统,本文给出了一种基于T-S模糊模型的混沌系统广义预测控制算法。该方法将模糊辨识和广义预测控制结合起来应用到Hénon混沌系统中。首先,应用T-S模糊模型对Hénon混沌系统进行辨识,模糊聚类法辨识模型的前件参数,递推最小二乘法辨识结论参数。基于辨识模型,采用广义预测控制算法对其进行控制,实现了系统的跟踪与同步。仿真结果表明,与其它算法相比,该算法能够保证系统输出快速、有效地跟踪设定值。     

线性变参数系统事件触发插值预测控制

针对带有不确定性有界扰动的线性变参数约束系统,提出了一种事件触发插值模型预测控制方法.引入插值策略令优化问题的解将表现为当前时刻系统预设的反馈控制律的参数化形式,以降低优化问题求解变量的数量进而减少系统的计算负担.通过将来自系统调度参数变化的乘性扰动和每一时刻输入的加性扰动叠加构建有限步紧缩约束集,求解名义系统的优化问题得到最优解,并以名义系统和实际系统出现足够大的偏差作为触发条件,与插值系数和鲁棒约束集相关的触发阈值将在线计算.证明了所提出方法的递归可行性以及区域输入-状态稳定性,最后以一个数值例子验证了该方法.     

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.     

离散非线性时滞系统的鲁棒耗散控制

针对一类基于T-S模型表示的具有范数有界不确定性离散非线性时滞系统,研究了鲁棒耗散模糊控制问题.对可用T-S模糊模型表示的非线性时滞系统,考虑系统具有范数有界参数不确定性时,应用并行分布式控制方法,得到使得系统稳定且严格耗散的模糊耗散控制器存在的充分性条件.进而通过建立和求解LMI(线性矩阵不等式)约束的凸优化问题,给出了耗散控制律的设计方法.数值算例表明了此方法的可行性和有效性.     

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.     

边缘线性化方法构造的Fuzzy系统及其逼近性能分析

给出了基于边缘线性化方法构造的Fuzzy系统输出函数的一般表达式,揭示了该方法的插值机理,证明了由其构造的Fuzzy系统输出函数可归结为插值函数的形式,在此基础上,分析了该方法所构造的Fuzzy系统的逼近误差.仿真实验表明,边缘线性化方法构造的Fuzzy系统对非线性连续函数具有很高的逼近精度.     

基于一阶Takagi-Sugeno系统的Pi-Sigma网络的改进神经-模糊梯度学习算法

This paper presents a Pi-Sigma network to identify first-order Tagaki-Sugeno（T-S） fuzzy inference system and proposes a simplified gradient-based neuro-fuzzy learning algorithm.A comprehensive study on the weak and strong convergence for the learning method is made,which indicates that the sequence of error function goes to a fixed value,and the gradient of the error function goes to zero,respectively.     

Modelling on fuzzy control systems

A kind of modelling method for fuzzy control systems is first proposed here, which is called modelling method based on fuzzy inference (MMFI). It should be regarded as the third modelling method that is different from two well-known modelling methods, that is, the first modelling method, mechanism modelling method (MMM), and the second modelling method, system identification modelling method (SIMM). This method can, based on the interpolation mechanism on fuzzy logic system, transfer a group of fuzzy inference rules describing a practice system into a kind of nonlinear differential equation with variable coefficients, called HX equations, so that the mathematical model of the system can be obtained. This means that we solve the difficult problem of how to get a model represented as differential equations on a complicated or fuzzy control system.     

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.     

基于逐点优化模糊推理的模糊控制器及其插值机理

本文从直观优化思想出发,提出一种逐点优化模糊推理方法,称之为POFI方法. 首先分别给出了基于POFI方法的Mamdani蕴涵算子、代数积蕴涵算子和Zadeh蕴涵算子的FMP算法与FMT算法中寻求推理后件(或前件)的计算表达式.然后分别获得了基于POFI方法的Mamdani蕴涵算子模糊控制器、代数积蕴涵算子模糊控制器、Zadeh蕴涵算子模糊控制器及加乘算子模糊控制器的插值表示,由此发现这些模糊控制器具有函数逼近的泛性.其次指出在基于POFI方法的单输入单输出情况下,Mamdani蕴涵算子模糊控制器、代数积蕴涵算子模糊控制器及加乘算子模糊控制器三者相互等效,并且在基于POFI方法的双输入单输出情况下,Mamdani蕴涵算子模糊控制器与代数积蕴涵算子模糊控制器是等效的.     

Modelling and control of flexible joint robot based on Takagi–Sugeno fuzzy approach and its stability analysis via sum of squares

This article proposes a Takagi–Sugeno (T-S) fuzzy model of single-link rotary flexible joint robot. The proposed control method is based on parallel distributed control. The parameters of T-S controller are improved by distributed population genetic algorithm (GA) with chaos GA. Using Hermite–Biehler theorem in distributed population, GA is made to have a fast convergence. Dividing search space into several sub-spaces causes a better response, and chaos disturbance helps the whole algorithm to reach a best answer. The stability of the controller is analysed via the sum of squares programming, and finally, it is implemented on the plant.     

基于三Ι算法的模糊系统及其响应性能

给出了基于三Ⅰ算法和α-三Ⅰ算法的几种典型模糊系统的插值表达式．指出,基于三Ⅰ算法和α-三Ⅰ算法的模糊系统对于某些蕴涵算子具有函数逼近的泛性,而对于不少蕴涵算子只具有阶跃输出能力,而不具有函数逼近的泛性．此外,证明了基于三Ⅰ算法的模糊系统在一定条件下对于模糊逻辑系统中推理与聚合的次序交换无关．