基于模糊Lyapunov-Krasovskii函数的离散时滞T-S模糊模型的非二次镇定条件

研究了离散时滞T-S模糊模型基于模糊Lyapunov-Krasovskii函数的稳定性分析及控制器设计问题.首先,构造出离散型模糊Lyapunov-Krasovskii函数,此函数是系数与T-S模糊模型的模糊规则权重相对应的复合型Lyapunov-Krasovskii函数.然后,基于一系列线性矩阵不等式,得到了开环系统稳定的充分条件,进而又基于非二次PDC控制律,设计出了模糊控制器.最后,仿真实例验证了该方法的有效性和优越性.     

风机调速系统模糊预测控制器的设计与仿真

针对煤矿通风系统的非线性、强耦合、多干扰等特性,设计了一种模糊预测控制器来实现对风机的变频调速,使矿井内风压保持恒定。该控制器的设计在动态矩阵控制的基础上将模糊控制和预测控制相结合,先利用T-S模糊模型预测系统输出,再利用模糊推理修正模糊模型的预测输出,最终使控制器的输出满足系统要求。最后对系统进行仿真,结果表明：所设计的控制器具有较好的稳态精度和动态特性,有效改善了矿井内风压的控制性能。     

基于T-S模型的模糊预测控制在列车速度控制器中的应用研究

针对列车的速度控制特点,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的模糊预测函数控制方法.设计了一种列车速度模糊预测函数控制器,并针对不同运行状况以及列车在启动、停止以及运行过程中的特点采取相应的控制策略,将整个控制过程分为多个子空间,每个子空间对应一个线性预测模型,通过仿真研究,验证了该控制器具有良好特性曲线跟踪能力.     

一类非线性系统的模糊自适应控制器设计

针对一类非线性系统，构造了具有高斯隶属度函数的T-S函数逼近器．根据逼近误差和控制要求，运用Lyapunov稳定性理论设计了一种模糊自适应控制器．该控制器不仅可以调节模糊规则参数，同时也能调节隶属度函数的参数．将这种模糊自适应控制器应用到倒立摆系统的跟踪控制，仿真结果表明，它具有良好的控制性能，从而验证了该方法的有效性．     

两轮智能车跟踪控制系统的研究

自平衡式两轮机器人是多变量、强耦合对象,文章针对斜坡上的两轮智能车的目标跟踪问题,设计了基于T-S模糊控制器的跟踪控制系统,该系统包括底层平衡控制器、底层转弯控制器和全局运动控制器。底层的平衡控制应用T-S模糊控制器,并利用LQR线性控制器来简化控制器的参数设计。底层转弯控制器采用PI算法,在此基础上运用李雅普诺夫函数方法,进行了全局运动控制器的设计,得出了具有全局渐近稳定的控制律。最后通过仿真验证了该方法的正确性和可行性。     

热障涂层加热系统的自适应模糊预测控制

针对航空发动机热障涂层加热过程中的时变、大惯性、滞后以及高度非线性等问题,提出了一种基于T-S模糊模型的广义预测控制策略来控制涂层的温度。首先,针对模糊C均值(FCM)算法容易陷入局部最优的问题,采用自适应遗传粒子群优化(GA-APSO)算法来优化模糊C均值(FCM)算法的全局寻优能力,并对T-S模糊模型的前件参数进行辨识;其次,采用自适应遗忘因子的递推最小二乘法来估计T-S模糊模型的后件参数。 最后,根据得到的T-S模糊模型设计模糊预测控制器并进行仿真实验。仿真结果表明,在利用自适应遗传粒子群算法对FCM算法进行优化后,算法的初始适应度值、收敛适应度值以及辨识模型的均方误差都有较大程度的降低,说明改良后算法的全局寻优能力得到了很大提升,对样本的模糊聚类效果也更好。在有干扰的情况下利用PID控制器和模糊预测控制器分别跟踪期望温度,相比传统的PID控制,模糊预测控制的控温精度更高,达到稳定期望温度所需时间更短,仿真结果验证了控制方法的有效性。     

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模型的局部通风机风量模糊预测控制算法

针对目前比例-积分-微分(PID)控制、模糊控制以及模糊自适应PID控制方法在局部通风机风量控制系统中的不足,提出一种基于T-S模型的局部通风机风量模糊预测控制算法。首先建立了局部通风机系统的T-S模糊模型,并进行拟合度验证实验,然后提出基于T-S模型的模糊预测控制算法局部通风机风量控制策略,并对算法进行了实验验证。结果显示,局部通风系统中,该控制算法相对于PID控制、模糊控制以及模糊自适应PID控制具有更好的控制效果,并且该算法能够根据瓦斯的历史浓度做出先见性的控制。     

基于IT2-PCM的上肢外骨骼系统T-S模糊建模与预测控制

针对动态特性复杂的上肢外骨骼系统的模型建立、高精度控制和复杂约束处理问题,提出基于T-S模糊算法的改进多变量约束预测控制方法 .提出区间Ⅱ型可能性C-均值聚类算法,获取数据建模过程中的样本隶属度矩阵,建立上肢外骨骼的数学模型.对系统复杂约束问题提出一种约束简化方法,将复杂约束转化为关于参数矩阵μ的约束.提出一种加权基函数法,将基函数思想引入预测控制,推导出上肢外骨骼预测控制器.仿真结果验证了该算法的优越性与有效性.     

模糊变时滞系统的保性能控制和稳定性分析

研究了连续不确定T-S模糊时滞系统的保性能控制问题,基于Lyapunov方法给出了系统稳定的充分条件,采用并行分散补偿方法(PDC)设计了满足保性能控制要求的模糊控制器,使得系统渐近稳定,并且得到了成本函数的最小上界.     

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.     

基于T-S模型的模糊预测控制在聚合釜中的应用

针对具有大滞后、大惯性、强非线性的工业过程,提出了基于Takagi-Sugeno（T-S）模型的预测函数控制（Predictive Functional Control,PFC）方法。设计了一种适用于聚合釜的模糊预测控制器;将各分阶段定义为多个子空间,每个子空间对应一个预测模型。仿真结果验证了该控制器具有较好的适应性和鲁棒性。     

基于T-S模糊模型的半主动悬架控制研究

在1／4车辆悬架数学模型的基础上，分别采用T-S和Mamdani模糊控制策略，建立模糊模型的半主动悬架控制系统，分析和比较了两种控制系统的性能，设计了基于CIP-51为核心的单片机控制器，并进行了半主动台架试验．计算和试验结果表明，模糊控制器均能有效地控制半主动悬架系统，提高车辆的乘坐舒适性，改善车辆的性能．与普通Mamdani模糊控制相比，T-S模糊控制器具有设计简单，运算速度快，便于实时控制的优点，验证了T-S模糊控制方法的有效性和优越性．     

一类基于T-S模糊模型的非线性广义系统的鲁棒H_∞控制

目的解决一类时滞T-S模糊广义系统的鲁棒H∞控制问题.方法利用Lyapunov函数方法、矩阵缩放理论以及线性矩阵不等式(LM I)技术研究了一类基于T-S模糊模型的非线性广义系统的鲁棒H∞控制.结果首先给出了基于观测器的H∞控制器存在的充分条件,保证了闭环系统是容许且具有H∞性能.通过矩阵缩放理论把这个充分条件表示成了线性矩阵不等式形式,得到了H∞控制器设计方法.结论在系统状态未知并且具有时滞和干扰情况下,所提出的方法很好地解决一类基于模糊模型的非线性广义系统的鲁棒H∞控制问题,通过一个数值算例说明了所提方法的有效性和可行性.     

基于T-S型模糊系统的复杂系统镇定控制器

针对局部可用非线性系统描述的复杂系统问题,基于T-S(Takageno-Sugeno)模糊模型,给出了一种设计非线性镇定控制器的方法.该方法所依赖的稳定性假定只涉及其中一个特定的模糊子系统和隶属函数的选取,而模糊规则库中的隶属函数可以依照一个明确的方向选择,所得到的非线性控制器依赖于隶属函数的选取,保证了全局模糊逻辑系统渐近稳定.通过仿真验证了该非线性控制器的有效性.     

T-S模糊模型的时滞相关稳定性分析及镇定

研究了连续时滞T-S模糊模型基于Lyapunov-Krasovskii函数的稳定性分析及控制器设计问题.构造出连续型Lyapunov-Krasovskii函数,然后基于一系列线性矩阵不等式,得到了开环系统稳定的充分条件,该条件具有较少的保守性.进而给出状态反馈控制器设计方法,所设计的控制器能保证闭环系统渐进稳定.最后通过仿真实例验证了该方法的有效性和优越性.     

基于动态全局模型的模糊控制系统稳定性分析

针对目前国内外尚缺乏模糊控制系统设计与性能分析的一般方法,研究了基于动态全局模型的模糊控制系统的系统化设计与稳定性分析方法．被控的模糊系统由一组动态模糊状态空间模型表示,该模型可看作是T-S模糊模型的扩展．整个模糊系统的模糊控制器的设计思路是根据期望的闭环极点找到每一子系统的局部状态反馈控制器,然后由主导局部子系统来构造全局模糊控制器．分析了整个闭环模糊控制系统的稳定性并提出了利用补偿控制来保证该闭环模糊控制系统稳定的新方法．仿真实例验证了所提方法的有效性．该方法为模糊控制系统的设计与性能分析开辟了一条新的途径．     

基于T-S模糊理论的车辆主动转向系统多目标控制

主动转向系统能通过主动转角补偿的方式实现横摆力矩控制,以改善车辆转向稳定性。针对横摆力矩控制,提出了基于T-S模糊理论的LQR多目标控制器的主动转向系统。该系统综合考虑主动转向系统的有效工作区间和车辆操纵模型中轮胎的非线性问题,采用T-S模糊理论建立了主动转向系统模型,并基于横摆角速度和车辆侧偏角这两个控制变量,设计了LQR多目标控制器。仿真分析结果表明,所提出的基于T-S模糊理论的LQR多目标控制器的主动转向系统整体上能降低横摆角速度、车辆侧偏角和侧向加速度,并快速达到稳定状态。该系统能有效改善车辆的转向稳定性,从而为主动转向系统的设计和应用提供理论参考与方法依据。     

基于T-S模型的模糊PID控制系统设计

在对T-S模型的结构及稳定性分析研究的基础上，提出了一种基于T-S模型最简的模糊PID控制系统；该系统克服了非线性系统设计的困难，借助于线性系统理论解决非线性系统设计中的问题；还把三维模糊PID控制系统设计用两个二维的模糊控制器或是二维模糊控制器加上积分环节来替代，使模糊PID控制系统的设计得到大大的简化．仿真结果表明：这种模糊PID控制系统具有结构简单，规则数少，稳定性高的特点．     

基于粒函数的浅层轨道交通精准停车控制的设计与仿真

设计了一种新型的浅层轨道交通，该系统适用于人口密集、交通拥挤区域的地下浅层，表面使用透明玻璃封顶，浅层沟内运行小型轨道列车.基于这种新型浅层轨道交通系统建立对应列车模型，提出基于粒函数的模糊控制算法，并分别设计了比例-积分-微分（PID）控制器和模糊粒函数控制器对其精准停车进行车速控制.仿真实验表明：该设计的跟踪性能强于PID控制器，停车精度也较高.