具有饱和执行器跳变系统的鲁棒模型预测控制

针对一类具有饱和执行器的不确定离散Markov跳变系统,提出鲁棒模型预测控制器设计方法。为便于工程应用,考虑被控跳变系统各模态下的动态系统参数以及各模态间的跳变转移模态均存在不确定性的情形,这些不确定性均以凸多面体的形式给出。预测控制器的求解通过在每一个采样时刻优化无穷时域的最坏二次性能指标实现,该预测控制序列在每个采样时刻表现为具有饱和特性的状态反馈控制律,从而使得所形成的闭环系统鲁棒均方稳定。为方便求解,将控制器的求解转化为以线性矩阵不等式形式给出的正半定规划(SDP)问题。数值示例验证了所提方法的有效性。     

随机时延网络控制系统的Markov建模及H∞控制

利用Markov跳变理论讨论了一类具有随机时延以及数据包丢失的网络控制系统的建模方法.其中,系统中的传感器、控制器采用时间驱动,执行器采用事件驱动,传感器的数据采用单包传榆.针对网络控制系统被控对象状态无法直接测量得到的问题,提出了一种静态输出反馈H∞控制器设计方法;根据线性矩阵不等式相关理论,通过建立和求解一个凸优化问题,得出了静态输出反馈H∞曩优控制律.最后,用仿真例子验证了该方法的可行性以及理论的正确性.     

MIMO网络控制系统的容错控制

针对被控对象为多输入多输出的网络控制系统,设传感器与控制器均为时间驱动,未能成功传输数据的传感器节点视为暂时失效,将网络控制系统建模为一类具有时变传感器"故障"的系统。此类系统相当于一个有限子系统的切换系统,借助容错控制和切换系统的理论,基于共同的Lyapunov方法,给出了闭环系统渐近稳定的充分条件以及控制器和观测器的协同设计方法。最后的仿真验证了方法的有效性。     

具有输入约束的模糊Markov跳变系统H∞控制

针对由Takagi-Sugeno模糊模型描述的非线性Markov跳变系统,讨论其在控制输入受约束情况下的H∞控制问题。基于不变集理论,通过模态依赖的椭圆状态集合,实现对控制输入的范数约束,并提出使得模糊跳变系统随机稳定且满足一定输入输出H∞增益的模态依赖的控制器存在条件。结合线性矩阵不等式变换,给出状态反馈最优H∞控制器的设计方法,仿真示例说明了设计方法的有效性。     

基于模糊模型的无线网络控制系统故障检测

考虑控制器与被控对象之间采用无线传输,且被控对象为非线性模型的一类网络控制系统,对其进行故障检测。首先基于T-S模糊模型将对象线性化,利用模糊主导子系统规则,设计了模糊观测器,并得出了观测器误差方程。然后将误差方程等效为与无线传输跳数相关的离散切换系统,并证明了误差系统的稳定性。最后,通过仿真实例验证了所提方法的有效性。     

分散自适应模糊滑模控制器与车辆跟随控制

针对一类不确定非线性大系统提出了一种新的组合型自适应分散模糊滑模控制算法.借助模糊逻辑系统与滑模方法设计的控制器加权组合了间接与直接自适应两种模糊控制器,可以同时融合被控对象知识与控制知识两种模糊信息来提高自适应效果.在一类大系统框架下基于统一的格式提出了间接与直接自适应模糊控制设计方案,并进一步消除了现有各种相关控制算法的缺陷.闭环大系统被证明是一致渐近稳定的.该算法应用于自动公路系统车辆的跟随控制,仿真结果表明提出的组合型自适应模糊控制系统比通常间接或直接自适应模糊控制系统具有更好的跟踪性能.     

参数摄动的多机耦合电力系统模糊跟踪控制

提出将多机耦合电力系统的每个子系统由一系列T-S模糊逻辑模型逼近;基于模糊模型,考虑系统参数的摄动性,提出状态反馈H∞模糊跟踪控制方法,实现了参数摄动的非线性大系统的稳定跟踪控制;并将该控制器设计问题转化为线性矩阵不等式问题,用凸优化方法求解控制器的参数.仿真实验验证了方案的有效性.     

连续搅拌釜的模糊多模型自适应控制

多模型控制器是解决复杂非线性系统的控制问题的一个十分有效又易于实现的方法.针对化工过程连续搅拌釜的数学模型,在不同的工作点设计多个线性模型逼近被控对象的动态特性.并在此基础上,基于模糊控制器的设计原理,设计模糊多模型控制器,并对控制器的性能进行分析.仿真研究表明,此模糊多模型控制器作用于连续搅拌釜这个复杂的非线性被控对象,能够使系统的输出很好跟踪设定值.     

连续Markov跳变奇异系统的稳定性分析与镇定

研究了一类连续Markov跳变奇异系统的稳定性与镇定控制,得到了保证连续Markov跳变奇异系统正则、无脉冲、随机稳定的充分性条件,并设计了相应的镇定控制器。与已有文献中的结论相比,文中研究系统的模式跳变转移概率可以是部分未知的,所得条件以严格线性矩阵不等式的形式给出,具有更小的保守性。仿真实例验证了文中结论的正确性。     

非线性系统的模糊变结构控制及应用

采用T S模糊动态模型逼近非线性系统 ,将非线性系统模糊化为局部线性模型。用Lyapunov稳定性理论设计出确保T S模糊模型全局渐近稳定的变结构控制器。应用到Lorenz和Rossler两类混沌系统的稳定控制中 ,仿真验证了方案的有效性 ,不需要改变被控混沌系统的内部结构 ,且具有良好的稳定性。模糊控制器结构简单 ,规则少 ,有推广应用价值     

Asynchronous Dissipative Control and Robust Exponential Mean Square Stabilization for Uncertain Fuzzy Neutral Markov Jump Systems

This paper researches the strict dissipative control problem for uncertain fuzzy neutral Markov jump systems by Takagi-Sugeno fuzzy rules. The asynchronous phenomenon is considered between the uncertain fuzzy neutral Markov jump systems modes and asynchronous fuzzy P-D feedback controller modes, which is described by a hidden Markov model. Via using linear matrix inequalities, the desired asynchronous fuzzy P-D feedback controller is obtained, which can ensure that the closed-loop uncertain fuzzy neutral Markov jump systems satisfies robustly exponential mean square stabilization with strict dissipativity. A numerical example and a single-link robot arm are utilized to demonstrate the effectiveness of the method.

     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

一类非线性时滞系统的模糊预测控制

利用模糊T-S模型对一类输入受限的非线性时滞系统进行建模;在此基础上,提出了模糊预测控制,推导了预测性能指标上界,将稳定性约束,输入约束变换成容易求解的线性矩阵不等式形式。采用了并行分布补偿预测控制器,基于李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法给出滚动时域优化的充分条件,证明了闭环系统的稳定性,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

欠驱动平面机械手自适应模糊滑模控制

采用自适应模糊滑模控制策略来实现欠驱动平面机械手的位置控制，定义滑模面为模糊输入，减少了模糊规则数量，模糊输出为通过自适应律在线调整幅值的单值函数，利用李亚普诺夫稳定性理论推导出自适应调整律，保证了系统的稳定性，提出的控制器由一个模糊滑模控制器和一个辅助控制器构成，模糊滑模控制器用来实现与滑模控制相等的控制律，辅助控制器用来补偿两者的差值，仿真结果表明了提出控制器的有效性和可行性。     

基于LMI的模糊控制器设计

对于许多实际的非线性系统,状态变量往往不能获取或难于测量。因此设计模糊状态观测器来估计状态变量是非常必要的。针对T-S模糊模型近似描述的非线性系统,提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的具有区域极点配置功能的模糊控制器和模糊状态观测器的设计方法。首先利用并行分布补偿(PDC)设计思想和基于线性矩阵不等式(LMI)的极点配置理论,将闭环系统的全局渐进稳定性要求,性能指标及控制量约束条件统一到线性矩阵不等式框架内。然后求解线性矩阵不等式族获得控制器和观测器参数。最后将该设计方法应用于倒立摆的平衡控制中,通过仿真曲线可以看出该方法设计的控制器可使倒立摆稳定并满足指定的性能指标,因此该设计方法是有效的。     

Constrained predictive control of nonlinear stochastic systems

The receding horizon control (RHC) problem is considered for nonlinear Markov jump systems which can be represented by Takagi-Sugeno fuzzy models subject to constraints both on control inputs and on observe outputs. In the given receding horizon, for each mode sequence of the T-S modeled nonlinear system with Markov jump parameter, the cost function is optimized by constraints on state trajectories, so that the optimization control input sequences are obtained in order to make the state into a terminal invariant set. Out of the receding horizon, the stability is guaranteed by searching a state feedback control law. Based on such stability analysis, a linear matrix inequality approach for designing receding horizon predictive controller for nonlinear systems subject to constraints both on the inputs and on the outputs is developed. The simulation shows the validity of this method.         

T-S模糊系统的鲁棒局部稳定

研究一类不确定T-S模糊系统的鲁棒局部稳定及鲁棒局部镇定问题。首先给出T-S模糊系统局部稳定的定义,并利用一种非二次Lyapunov函数得到T-S模糊系统鲁棒局部稳定的充分条件,然后给出一种新的非PDC控制器,进而利用非二次Lyapunov函数得到基于这种非PDC控制器的局部鲁棒镇定控制器设计方法。该方法基于线性矩阵不等式(LMI),结构简单,且具有较低的保守性。仿真算例证明了所提方法的可行性。     

T-S模糊系统的鲁棒耗散控制

通过应用Lyapunov稳定性理论,研究了具有参数不确定性的T-S模糊系统的鲁棒稳定性和耗散性。具有参数不确定性的T-S模糊模型可以以任意精度近似连续非线性不确定系统。假设系统中的参数不确定性是范数有界的。利用Lyapunov稳定性理论给出了鲁棒耗散控制器存在的充分条件。通过解一组线性矩阵不等式(LMIs),可获得鲁棒耗散控制器。设计的鲁棒耗散控制器能够保证对于T-S模糊系统中所有的参数不确定性,闭环系统都是稳定的,且满足给定的耗散性能指标。数值例子证明了方法的有效性。     

基于T-S模型的非线性系统离散时间滑模控制

基于T-S模糊模型,讨论了一类非线性离散时间系统的控制问题。采用T-S模糊模型来描述非线性系统的动态模型,再将非线性系统的全局T-S模糊模型转化为线性不确定系统的模型。这样复杂的非线性系统的稳定问题就转化为线性不确定系统的鲁棒镇定问题。采用离散时间滑模控制方法实现线性不确定系统的鲁棒镇定。利用用线性矩阵不等式技术设计稳定的滑动模面,以降低非匹配不确定对系统的影响。给出了线性矩阵不等式形式的稳定滑动模面存在的充分条件。此外还给出了滑模控制律的设计方法。所给设计方法可保证系统鲁棒镇定,并且在滑动模面附近的抖振可明显减弱。最后,给出了truck-trailer的仿真算例,证明了所给方法的可行性和有效性。     

一类基于T-S模型的非线性系统模糊完整性控制

针对一类非线性系统的执行器故障,提出了一种基于T-S模型的模糊完整性容错控制设计方法。将不同模糊规则下的系统模型转化为其中一个模糊规则下的不确定性系统,分别给出执行器故障前后模糊控制器存在的充分条件,证明了两个充分条件存在交集的情况下,根据LMI原理设计的模糊完整性控制器使得在执行器卡死或失效时,仍然能够保证非线性闭环系统的稳定性。仿真算例表明了本方法的有效性。