T-S模糊控制系统的稳定性研究

针对非线性系统的T-S(Takagi-Siugeno,T-S)模糊控制模型,在分析模糊控制系统稳定性的基础上提出了系统新的稳定性条件和分析方法,减小了以往稳定性判定方法的局限性,增加了稳定性条件的信息,从而保证了判稳条件的宽松.     

变时滞离散模糊控制系统的镇定性分析

研究了变时滞离散模糊系统的镇定性问题.首先,利用Takagi-Sugeno模糊模型来描述这个变时滞离散的非线性系统,通过构造适当的李亚普诺夫函数,利用线性矩阵不等式(LMI)的性质得到了关于这个问题的一个充分条件.取决于模糊控制系统本身性质,得到m个(即模糊规则数)基于LMI的镇定性条件.最后,还给出了含范数有界参数不确定的变时滞离散模糊系统的镇定性条件.这种基于线性矩阵不等式的充分条件可以通过求解线性矩阵不等式的控制工具箱得到数值结果.仿真结果表明,该方法是有效的.     

不确定中立型Lurie控制系统的鲁棒稳定性

研究了不确定中立型非线型Lurie控制系统的鲁棒绝对稳定性,借助于Lypunov泛函构造方法,得到了系统绝对稳定的充分性条件.该条件将Lyapunov泛函中的正定矩阵和积分项系数等自由参数的选取归结为一个矩阵不等式的求解,使得Lyapunov泛函中参数矩阵选取不再具有盲目性,因而降低了稳定性判断的保守性.并通过实例分析了系统的鲁棒性与角域大小的关系,说明了其结果的可行性.     

一类不确定性中立型多延迟微分方程的鲁棒稳定性

针对控制系统中应用十分广泛的不确定性问题进行了研究,主要研究了含范数有界参数不确定性中立型多延迟微分系统的鲁棒稳定性。通过对此类方程进行合适的模式转换后,利用Lyapunov第二方法得到了方程解析解依赖于延迟的稳定性判别条件,此条件是通过线性矩阵不等式表示的。     

带有两个时滞的不确定神经网络的渐近稳定性分析

研究一类具有两个时滞和不确定性神经网络的全局渐近稳定性问题,通过构造新的Lyapunov函数,运用线性矩阵不等式理论将T-S模糊模型扩展到带有两个时滞的含有不确定项模糊神经网络,并给出系统稳定的充分条件。仿真实例验证了结论的有效性。     

存在时延和数据丢包的网络控制系统稳定性分析

该文对存在时延和数据掉包的网络控制系统进行建模,并分析系统的指数稳定性。将具有网络诱导时延和数据丢包的系统建模为具有事件率约束的异步动态开关系统,利用李亚普诺夫方法和线性矩阵不等式推导系统的指数稳定性条件,通过求解线性矩阵不等式可行解的方法判断系统的稳定性,最后通过仿真分析,说明该方法是有效的。     

新的量化反馈网络控制系统稳定性判据

研究了通过量化状态反馈的离散网络控制系统稳定性问题.通过放松的矩阵不等约束条件,得到了一个少保守性的稳定性判据.数值例子说明了此方法的优点和有效性.     

一般Lurie型非线性非定常控制系统的绝对稳定性

研究了一般Ｌｕｒｉｅ型非线性非定常控制系统的绝对稳定性，我们引用了（１）中集合绝对稳定的概念，并介绍了关于某个变元绝对稳定的新概念。借助于Ｍ矩阵，楔函数和Ｄｉｎｉ导数，对上述系统得到了一些新的结果。     

Lurie网络化控制系统动态输出反馈控制器设计

在时延、丢包、乱序的情况下,将Lurie网络化控制系统建模为一个多时滞的Lurie系统,利用添加自由权矩阵的方法给出时滞依赖的稳定性条件,并通过增加一等式约束将它转化为线性矩阵不等式表示的可解性问题,从而获得动态输出反馈控制律. 最后以两个仿真实例说明了该设计方法的可行性和有效性.     

改进的T-S模糊时滞系统的鲁棒稳定性分析

基于Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型方法,研究一类不确定非线性常数时滞系统的鲁棒稳定性问题。基于一组线性矩阵不等式的可解性,给出非线性时滞系统时滞相关稳定和鲁棒稳定的充分条件。通过构造新的包含三重积分的增广的Lyapunov泛函,降低了稳定性准则的保守性。三个数值实例表明本方法的有效性和较小的保守性。     

一类非线性系统的模糊自适应控制

针对一类非线性系统,把模糊T S模型和自适应模糊逻辑系统这两种模糊逻辑方式结合起来,提出了一种自适应控制方案.首先,采用模糊T S模型来对非线性系统建模,由线性矩阵不等式得到模糊模型的控制律.其次,构建了自适应模糊逻辑系统,应用自适应模糊逻辑系统补偿器来消去建模误差.证明了闭环系统满足期望的H∞性能,仿真结果表明了该方案的可行性.     

多输入多输出非线性系统的间接自适应模糊跟踪控制

针对多输入多输出非线性系统,把自适应模糊控制和自适应模糊辨识结合起来,提出了一种间接自适应模糊控制方案.由跟踪误差和辨识误差给出了参数调节规律,两种误差同时调节参数改善了系统性能.应用推广的模糊逻辑系统来估计多维未知函数,补偿器可抵消模糊逼近误差和外部扰动.控制方案保证了系统的稳定性,实现了跟踪.     

模糊自适应鲁棒控制的耗散理论设计

针对一类非线性不确定连续系统,在用T-S模糊系统对未知函数进行逼近的基础上,利用系统的耗散理论,系统地提出了一种模糊自适应鲁棒控制算法的综合方法,所提出的算法不仅使自适应学习参数的数目减少至最低,便于工程实现,而且还确保闭环系统渐近稳定。最后以船舶减摇鳍非线性控制系统为例,进行了模糊自适应鲁棒控制器的设计,经仿真研究表明,所提出的算法是有效的。     

非线性系统的广义模糊控制

提出了一种基于T-S 模糊模型的非线性系统的鲁棒跟踪控制方案. 首先将系统的模糊模型等价变换为广义系统模糊模型,然后设定跟踪性能指标,结合线性矩阵不等式方法设计了鲁棒跟踪控制器. 该方法不仅减少了求解复杂度,而且因减弱了对待定矩阵的限制而降低了保守性. 将该方法应用于倒立摆系统,实现了角度和角速率的 精确快速跟踪控制,从而表明了方法的有效性.     

中立型分布参数系统的滑模稳定性

摘要：针对一类中立型分布参数系统研究滑模稳定性．首先，设计了线性滑模面．其次，通过构造适当的李雅普诺夫泛函，结合散度定理，利用线性矩阵不等式（LMI）方法给出了中立型分布参数系统在所设计的滑模面上是渐近稳定的充分条件．该充分条件以线性矩阵不等式的形式给出，很容易利用Matlab中的LMI工具箱进行求解．最后，给出的数值算例验证了该方法的有效性．     

时滞系统输出反馈无源控制器设计

研究一类线性时滞系统的输出反馈无源控制问题.通过采用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,给出了使闭环系统二次稳定且严格无源的静态或动态输出反馈控制器存在的充分条件,这两种控制律的设计问题最终转化为线性矩阵不等式的可行解问题.     

中立型时滞系统的渐近稳定性

利用Lyapunov泛函方法，对具有离散和分布时滞的中立型系统的稳定性进行分析，得到了系统渐近稳定的两个时滞相关充分条件，这两个条件用线性矩阵不等式（LMI）表示，易于验证。最后通过一个实例验证了所得结果的有效性。     

带有非线性不确定参数的线性时滞系统的鲁棒稳定性

研究一类带有非线性不确定参数的线性时滞系统的鲁棒稳定性问题,针对不确定矩阵满足非结构不确定性、强结构不确定性、矩阵多胞形结构不确定性等情形,利用Lyapunov方法、不等式技巧及线性矩阵不等式,获得该系统渐近稳定的一系列充分条件。     

基于T-S模型的智能PID控制

提出一种基于分段线性模糊模型的T-S模型,并与传统PID控制器相结合设计了一种模糊神经网络PID控制器,它具有模糊系统非线性、可解释性的特点,神经网络的自学习和自组织功能.对其进行非线性时变系统仿真,仿真结果表明该控制器较常规PID控制器的调整时间可明显缩短.