转移速率部分未知的模糊广义Markov跳变系统的稳定性

[目的]为了得到时变时滞T-S模糊随机广义系统的稳定性与耗散性,建立一个符合现实情况的Markov跳变系统.[方法]设计一个积分型滑动曲面函数,选择一个适当的Lyapunov函数,通过线性矩阵不等式技术,得到系统的稳定性.通过运用加减项的等价处理方法,得到的结果降低了保守性.通过对滑模动力学的分析,设计一个滑模控制器.针对匹配不确定性上界未知的情况,设计一个自适应滑模控制器.[结果]在转移速率不完全已知的情况下得到系统的随机容许性条件并且系统受限于滑动曲面具有良好的稳定性和耗散性.在有限时间内系统的状态轨迹驱动到预先定义的滑动曲面并保持运动.[结论]数值实验结果表明该方法是有效的.     

Markov跳变系统有限短时间控制研究综述

Markov跳变系统是一类能有效描述参数突变的随机系统,其稳定性及控制问题引起了科研人员的兴趣.特别地,考虑工程中的暂态性概念,基于有限短时间稳定性的Markov跳变系统控制问题得到了极大的关注.综述Markov跳变系统有限短时间控制问题的研究.回顾连续、离散时间Markov跳变系统及有限短时间稳定性的基本定义,介绍Markov跳变系统有限短时间控制的研究现状,展望该问题未来的研究方向.     

非线性广义Markov跳变系统的异步耗散控制

研究了一类在Takagi-Sugeno模糊规则下的连续时间非线性广义Markov跳变系统的严格异步耗散控制问题.首先，通过构造保守性较小的模态独立Lyapunov函数，推广到相应的广义系统并给出随机稳定且严格耗散的充分条件.然后，引入在实际中应用广泛的隐Markov模型，通过将状态转移概率与隐Markov模型的相关的条件概率相结合，并通过Schur变换，设计了可以与原系统异步运行的模糊状态反馈控制器，以保证闭环系统的随机稳定和严格耗散.最后，数值仿真使用Matlab中线性矩阵不等式(LMI)的工具箱来验证，说明结论的有效性.     

执行器饱和的随机Markov跳变系统非脆弱有限时间镇定

研究了带有执行器饱和与转移概率部分已知的随机Markov跳变系统的非脆弱有限时间镇定问题.转移概率部分已知包含转移概率完全已知和转移概率完全未知两类特殊的情况.首先基于参数依赖型Lyapunov函数和自由权矩阵方法,对随机Markov饱和跳变系统的镇定进行了研究,提出了有限时间稳定的充分条件.然后利用线性矩阵不等式的方法实现了非脆弱有限时间状态反馈控制器与吸引域最大估计值的求解.最后通过四模态随机Markov跳变系统的数值例子验证了结论的有效性.     

模糊神经网络及其在系统建模与控制中的应用

模糊神经网络是模糊系统和神经网络的有机结合,它吸取了两者的优点.给出了两个具体的模糊神经网络结构以及相应的学习算法;介绍了利用模糊神经网络建立T-S模糊模型的方法;讨论了基于T-S模糊模型的控制系统分析和设计.     

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.     

Markov跳变的非线性脉冲系统指数稳定性

研究了具有Markov跳变的随机脉冲系统的p阶矩指数稳定性和几乎必然指数稳定性.首先, 利用平均停留时间, 基于Lyapunov函数,建立了这类系统指数稳定的充分条件;然后,基于M-矩阵,给出了指数稳定的代数判据;最后,给出一个例子说明本文结果的有效性.     

广义随机Markov跳变系统的耗散控制

本文研究了带有布朗运动的广义随机Markov跳变系统的耗散控制问题.首先给出了系统随机容许性的充要条件和系统严格耗散性的充分条件.在此基础上给出了基于严格线性矩阵不等式的状态反馈控制器的设计方法,使得相应的闭环系统是随机容许的和严格耗散的.最后用数值算例验证了所得结论的正确性.     

基于模糊逻辑的Markov链模型辨识方法

提出一种采用模糊Markov模型(FMM)，根据系统实际输入一输出建模的新方法，用于线性及非线性的随机动态系统辨识．讨论了动态系统的Markov链描述，给出了一阶受控Markov链的具体描述及其转移概率矩阵的计算方法；在传统模糊系统的基础上，探讨了建立FMM的方法，给出了FMM的仿真框图和建模的具体步骤；并给出了随机动态系统仿真的应用实例．基于模糊逻辑的Markov链模型解决了传统模糊系统不能处理随机现象的问题，同时也提高了Markov链模型辨识的速度．     

基于在线模糊聚类的故障检测和容错控制

提出了一种新的基于T-S模糊模型在线辨识的非线性系统的故障诊断与容错控制策略.在闭环控制中,根据在线产生的数据对T-S模糊模型进行辨识,当故障引起系统动态的结构性变化时,在线模糊聚类算法能够辨识出系统的重大改变并产生新的模糊规则描述系统新的动态,同时基于T-S模型的控制律也会做出相应的调整.分析了T-S模糊模型结构和参...     

基于T-S模糊建模方法的近空间飞行器姿控系统传感器故障调节技术研究

针对近空间飞行器从近空间空域返回地面再入大气层的飞行过程中其姿态控制系统发生传感器故障的情况,研究了基于广义扩张系统方法的传感器故障调节问题。首先,将再入飞行阶段的近空间飞行器非线性姿控系统用一组T-S模糊模型来表示,并基于此模糊模型引入传感器故障模型。然后,将含有传感器故障的T-S模糊模型利用广义扩张系统方法将其转化为T-S模糊奇异系统,进而设计一个全维状态观测器来得到被控系统的状态向量和传感器故障信号的估计值,并在此基础上提出了一个利用传感器故障补偿技术的反馈控制策略,使得闭环控制系统能够渐近调节传感器故障的影响。最后,通过数值仿真验证了所提方案的有效性。     

改进的T-S模糊模型建模方法及其应用

针对一般的仿射非线性系统,提出了一种改进的建立T-S模糊模型的方法. 使建立的模糊系统与原非线性系统具有相同的响应特性,避免了平衡点线性化产生的系统误差的不利影响,同时也适用于含有多个非线性项的系统. 将这种建模方法应用到GMAW系统,建立了改进基于T-S模糊模型GMAW系统,并且建立的模糊系统和原系统具有相同的响应特性. 仿真结果证明了该方法的有效性.     

T-S模糊控制在乙型病毒性肝炎传播过程中的应用

基于微分代数方程描述的乙型病毒性肝炎传播模型,构造了相应的广义T-S模糊模型。利用T-S模糊广义系统控制方法,设计状态反馈控制器,以抑制传染病的发展,使乙肝病毒传播模型在无病平衡点达到稳定状态。通过数值模拟验证了结论的合理性。     

关于T-S模糊系统稳定性的一个代数判据

引用一个特定的矩阵测度,基于M矩阵的基本性质,分析T S模糊系统的稳定性问题·结果表明:利用T S模糊系统子系统的系数矩阵构造一个判断矩阵,该判断矩阵的稳定性蕴涵着原T S模糊系统的全局稳定性·这个代数判据不同于现有的Lyapunov稳定性框架之下的分析结果·然后,根据PDC算法,给出一种基于该代数判据的模糊状态反馈控制器的设计方法,并给出闭环T S模糊系统判断矩阵稳定的一个必要条件·最后,通过一个数值算例说明如何利用该代数判据来设计模糊状态反馈控制器·     

Hammerstein-Wiener非线性系统的模糊预测控制

针对输入和输出受约束的Hammerstein-Wiener型非线性系统,提出一种基于T-s模糊模型的非线性预测控制算法,并用Lyapunov函数分析系统稳定性.通过建立T-S模糊模型,将预测控制器设计中的非线性优化问题转化为相应的线性优化问题;通过离线设计状态反馈控制律,在线实施符合条件的反馈控制律,极大程度地提高了在...     

基于Delta算子离散化方法的连续T-S模型混沌化

针对一类连续时间T-S模糊模型的混沌化问题,提出一种新的混沌化方法.首先采用Delta算子离散化的方法将连续时间T-S模糊模型全局离散化,然后,在此离散时间T-S模糊模型的基础上,设计了一个线性状态反馈控制器,最后对整个闭环系统作一次溢出非线性函数运算以保证系统状态的有界性.可以证明,当控制器增益取得合适的情况下,系统可以产生Devaney意义下的混沌.数值仿真结果验证了所提方法的有效性.     

一类参数不确定T-S模糊系统的鲁棒控制及仿真

针对一类具有参数不确定的T akag i-Sugeno(T-S)模糊系统,基于模糊区域的概念研究了其鲁棒控制问题。通过将不确定T-S模糊模型转换为不确定T-S模糊区域模型,并利用Lya-punov稳定性理论,导出了线性矩阵不等式(LM I)形式的鲁棒控制器设计方法。相对于传统设计方法,降低了采用线性矩阵不等式方法求解的难度,并具有良好的鲁棒性能。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于软传感器技术的海水富营养化监测

藻类的繁殖生长状态很难用一种传感器在线、实时地直接测量出来。影响藻类生长的环境理化因子众多,这些环境因子之间又相互作用,海洋生态环境是一个高度复杂的非线性系统,很难用传统的机理建模方法来描述。文中用T-S模糊神经网络描述这种复杂的非线性系统,通过构造软传感器来测量藻类的繁殖生长状况。将叶绿素a的含量作为描述藻类生长状态的直接指标,并作为系统的输出变量,通过相关性分析,将影响藻类繁殖生长的主要环境因子作为系统的输入变量,通过对样本的学习训练,构造基于T-S模糊神经网络的软传感器模型。实验结果表明,这种软传感器模型能较好地描述可测环境因子与海水叶绿素a含量之间的非线性映射关系,验证了这种软传感器在监测海水水质异常变化时的有效性。     

一类HIV/AIDS传播模型的T-S模糊控制

为抑制疾病的发展,构造了针对艾滋病传播相应的T-S模糊模型。利用T-S模糊控制方法,设计基于疫情发展的模糊控制器,使艾滋病传播模型在平衡点达到稳定状态。数值模拟结果验证了模糊控制器的合理性。     

变时滞不确定模糊系统鲁棒观测器的设计

T-S模糊模型可以对复杂非线性系统提供有效的表达方式。文中，利用模糊T-S模型对非线性不确定时滞系统进行建模，在此基础上，提出了通过模糊状态反馈和基于观测器的模糊反馈控制器镇定不确定非线性时滞系统的方法。用短阵不等式给出了模糊反馈增益和模糊观测器增益的存在的充分条件，并将这些条件转化为线性矩阵不等式（LMI）的可解性，仿真结果表明了文中所提出的模糊控制方法是有效的。