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。     

联合粉磨系统基于T-S模糊模型广义预测控制

针对磨机负荷多变量、强耦合、大滞后的控制难题,利用磨机电流的历史数据进行T-S模糊建模,对所建模型设计广义预测控制器,采用对控制器模糊加权的方法调节控制器输出,通过Matlab进行仿真比较。结果表明:广义预测控制达到稳态所需时间约为25 s,而PID控制需要约90 s,广义预测控制跟踪设定值的快速性更好,能更快达到控制要求;该方法避免了反复求解不同丢番图方程的繁琐过程,简化了控制器运算步骤。     

基于优化列车模型上的多模软切换的高速列车速度控制

针对高速列车速度控制的快速性、精度以及多模态切换控制的振荡等问题,提出一种基于T-S型模糊加权的多模软切换控制方法.在建立高速列车运动学模型的过程中,结合真实的列车参数进行了模型参数寻优设计;传统的单质点模型不考虑列车长度,在变坡点会出现较大的速度计算误差,因此结合真实的线路数据提出了附加阻力优化计算方法.再采用T-S型模糊推理对模糊控制、模糊PID控制及PI控制进行软切换控制设计.根据分析结果可知,附加阻力优化计算方法有效地提高了变坡点附近受力计算的精度,减小了速度控制的误差.针对优化后的列车模型所设计的多模软切换控制在兼顾多种控制方法优点的同时,克服了切换控制的振荡问题,提高了高速列车速度控制的精度和舒适度.     

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．     

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T-S模型的模糊广义预测控制

对非线性系统建立了T－S模糊模型,并用正交最小二乘法（OLS）对模糊规则的后件参数进行辨识,然后在每一个采样点对系统进行局部动态线性化,根据得到的系统线性化模型对系统采取广义预测控制（GPC）方法得到当前的控制动作,仿真的结果表明了该方法的有效性。     

基于Buck变换器T-S模型的模糊滑模控制器的设计

为了解决Buck变换器非线性特征在控制器设计中带来的困难,在电感电流连续模式下,构建了Buck变换器的T-S模糊模型;同时考虑到系统参数摄动和外部扰动等因素,在T-S模糊模型的基础上,利用Lyapunov函数方法和线性矩阵不等式(LMI)方法构造全局模糊滑模面,并设计模糊滑模控制器.仿真结果表明:应用模糊滑模控制器的Buck变换器的上升时间和调节时间均在15ms左右,跟踪效果好,抗扰性强,具有良好的动态性能.     

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模糊模型的自适应重构控制

针对建模误差,外界干扰及操作故障等因素对重构控制的影响,提出了一种基于T-S模糊模型的自适应重构控制方案。整个方案基于模糊T-S模型,在与神经网络的学习能力相结合后,使模糊控制器能自动调整它的隶属度函数,为模糊控制器增加了相当的灵活性,可重构的控制律又使系统在故障情况下的输出精确跟踪期望参考模型的输出,可以有效地补偿故障引起的非线性因素的影响。仿真结果表明了所提出的方法的有效性。     

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...     

一类模糊系统的有记忆保成本控制

在控制过程中,采用有记忆的状态反馈控制器,能够使系统具有更好的性能和较小的保守性。采用带有状态不确定项的T-S模糊系统描述非线性控制系统,通过设计有记忆模糊反馈控制器,应用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式,实现闭环系统的稳定性,同时找到保成本函数的一个上界。     

基于T-S模型的医学生物系统的模糊脉冲研究(英文)

在脉冲控制基础上,应用脉冲微分方程理论和模糊控制进行理论分析,给出了T-S模糊模型上的模糊脉冲的充分条件.采用T-S模糊动态模型描述医学肌型血管系统,研究了此模型的模糊脉冲控制问题.用Lyapunov稳定性理论设计出全局渐近稳定的模糊脉冲控制器.该控制器的结构简单,规则少.最后,仿真验证了方案的有效性.     

步长自调整的预测模糊控制器的研究

在介绍灰色模型(GM)建模的基础上,把预测控制的思想引入到模糊控制器中。模糊控制器的两个输入变量为设定值,与灰色预测模型的输出值之间比较得到预测误差及其预测误差的变化率。并根据过程状态提出了一种预测步长自调整的模糊决策机制,进一步改善系统的控制性能,即把由模糊决策器得到的预测步长作为灰色预测模型的一个输入来控制。仿真结果表明,该方法具有良好的控制性能和实用价值。     

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。     

基于模糊聚类方法的T-S模糊系统建模

提出了用一个聚类验证准则设计模糊C均值聚类算法，这个聚类验证准则是用来确定模糊C均值算法中合适的聚类数．针对T—S模糊模型，由模糊c均值聚类算法确定其逻辑前件参数，进而采用最小二乘算法确定模糊推理规则的后件参数．最后，应用本文建模方法对一个非线性实例进行仿真计算，并与其它方法进行了比较，结果表明本文方法是有效的．     

三容水箱的T-S模糊PID控制研究

三容水箱是较为典型的非线性、时延对象,具有很强的代表性和工业背景.结合非线性模型线性化方法、PID控制结构及基于T-S模型的模糊控制技术.提出了三容水箱的T-S模糊PID控制策略.在Matlab下建立三容水箱控制的仿真模型并进行仿真研究.结果验证了控制策略的有效性和正确性.     

T-S模糊广义系统的次优控制

基于T-S模糊系统模型,对一类非线性广义系统进行建模,给出了使得模糊广义系统二次稳定的模糊状态反馈控制器存在的充分条件,同时求出了该控制器下系统二次性能指标的上界;以线性矩阵不等式(LMIs)的形式给出了使系统二次性能指标上界最小的优化设计方法,同时给出了使得模糊广义系统二次稳定的模糊状态反馈控制器的设计方法;最后,通过一个数值例子证明了该控制器设计方法的有效性和可行性.     

基于T-S模糊模型的网络控制系统的镇定

研究了一类带有丢包的非线性网络控制系统。利用T-S模糊模型和平行分布补偿技术建立了非线性网络控制系统的模型，经由一种丢包依赖的Lyapunov泛函方法，得到了带有任意丢包的非线性网络控制系统的稳定性条件，并以线性矩阵不等式的形式给出了一种镇定模糊控制器设计方法。     

一种基于T-S模糊模型的自适应建模方法及其应用

提出了一种改进的基于T-S模糊RBF神经网络模型的辨识算法和自适应方法,采用模糊C均值聚类(FCM)算法划分输入输出数据空间,最后将该算法应用于丙烯腈收率的预报,仿真结果表明了这种基于T-S模糊模型的自适应建模方法的有效性。