T-S模糊广义系统稳定性分析及控制器设计

针对T-S模糊离散广义系统稳定性判别条件严格,不具备更好适用性等问题,提出一种优化判据的新方法.该方法利用模糊Lyapunov函数分析了T-S模糊离散广义系统的稳定性问题,经过推导得出了更具一般性的稳定充分条件,并对得到的结论予以严格的数学证明;基于并行分布补偿(PDC)设计了模糊控制器,在原有T-S模糊模型的基础上,引入了Lyapunov函数,然后根据稳定性判别表达式不同的处理方式,提出了更宽松的T-S模糊离散广义系统稳定性判别条件,并对推论进行了证明.对T-S模糊离散广义系统的稳定性问题的优化,使得模糊离散广义系统具有更好的通用性,更贴近实际及更稳定的控制作用.     

Liu混沌系统的脉冲鲁棒镇定

本文研究Liu混沌系统的鲁棒镇定问题。利用脉冲控制的方法,使得受不确定扰动的Liu混沌系统渐近镇定到平衡点,并给出满足鲁棒镇定的充分条件;最后的数值仿真验证了该方法的有效性。     

基于T-S模糊模型的Nadolschi混沌系统同步控制

为了实现一类新型混沌系统的同步控制,提出一种基于T-S模型的模糊控制方法。利用T-S模糊模型对Nadolschi混沌系统进行精确描述;采用并行分布补偿技术设计状态反馈控制器;进而将Nadolschi系统的同步控制问题转化为误差模糊系统零平衡点的镇定问题。然后,利用精确线性化的方法将误差模糊系统转换成定常系统,最后,根据线性系统理论,得出使Nadolschi混沌系统达到渐近同步的充分条件。仿真结果验证了所提方法的有效性,所设计的模糊控制器具用结构简单,规则少,控制响应速度快等优点。     

带双输入的T-S离散模糊系统的稳定性分析

双输入控制系统的研究是控制理论中的重要问题之一,本文对带有双输入的T-S离散模糊系统的稳定性进行了分析,给出了T-S离散模糊系统稳定的一个充分条件．     

离散T-S模糊广义系统稳定性的一个新判别条件

利用离散广义Lyapunov方法和分段模糊Lyapunov函数,研究输入采用双交叠模糊分划的离散广义模糊系统的性质,得出新的判定离散T-S模糊广义系统稳定性的充分条件,即在最大交叠规则组内寻求公共正定矩阵,并用算例说明这种方法的有效性.     

离散T-S广义模糊系统的二次稳定性

本文研究一类非线性离散T-S广义模糊系统的二次稳定性问题,提出新的二次稳定性定义。通过在每个最大交叠规则组中分别寻找各自公共的正定矩阵,给出了保证该类离散T-S广义模糊系统二次稳定性的充分条件。该充分条件以线性矩阵不等式的形式给出,具有数值易解性,减少了求解一个公共矩阵的繁琐性。     

基于LMI的T-S模糊控制系统动态输出反馈镇定

研究了一类由T-S模糊模型表示的非线性系统输出反馈控制问题.提出了一种新的动态输出反馈控制器的设计方法,给出了模糊系统二次镇定的充分条件,将控制问题转化为线性矩阵不等式的求解问题.深入分析了各模糊子系统之间的作用关系,使所得的充分条件更加宽松.最后给出了一个倒立摆例子进行仿真说明,结果表明系统具有很好的快速性及鲁棒性.     

基于混杂脉冲切换控制的时滞混沌神经网络的镇定

针对一类离散时滞混沌神经网络,研究其基于混杂脉冲切换控制的镇定问题.利用切换Lyapunov函数方法和S过程技巧,得到了受控的神经网络的指数稳定判据.该结果反映了脉冲控制和切换控制对闭环系统的稳定性的影响.离散时滞Hopfield混沌神经网络例子表明了所给镇定方法的有效性.     

基于模糊Lyapunov-Krasovskii函数的T-S模糊系统的H∞控制

研究了离散时滞T-S模糊系统基于模糊Lyapunov-Krasovskii函数的H∞控制问题.通过构造离散型模糊Lyapunov-Krasovskii函数,首先给出了一个使得T-S模糊系统渐近稳定的充分条件,然后给出了相应的H∞控制器的设计方法,该设计方法保证了模糊闭环系统内部渐近稳定并满足从干扰输入到控制输出的H∞范数界约束,且具有较少的保守性.最后通过仿真实例,验证了该方法的有效性.     

基于T-S模糊模型的新型非线性系统控制器设计

针对非线性系统的镇定控制问题,设计了一种新型的基于T-S模糊模型的非-并联分布补偿(PDC)控制器.在控制器设计的过程中,采用了一种新颖的模糊李亚普诺夫函数和一种松弛变量技术.这些措施的应用可以为控制器的设计引入更多的自由度,因而可以获得比以往结果保守性更小的镇定条件.由于控制条件是以线性矩阵不等式形式给出的,因此可以...