动态模糊系统的鲁棒稳定性分析与控制器设计

稳定性是任何系统正常运作的必备条件．由于动态模糊系统缺乏通用的稳定性分析方法和工具，作者介绍了一类动态模糊系统──ＴａｋａｇｉＳｕｇｅｎｏＫａｎｇ（ＴＳＫ）模糊系统，并推导出被控对象和控制器均由ＴＳＫ模糊系统描述的闭环控制系统的详尽表达式；然后针对该模糊闭环控制系统分析了其鲁棒稳定性；最后给出了鲁棒稳定模糊控制器的设计步骤．该分析和设计方法为动态模糊系统的研究提供了一条崭新的思路，将使动态模糊系统的分析和设计更趋成熟．     

基于遗传算法的稳定自适应模糊控制器的优化

采用模糊动态模型,对连续时间的高阶非线性系统进行了模糊控制。通过模糊推理,选择起主导作用的局部子系统的状态反馈控制,并作用于整个系统。利用大系统分散控制关联稳定性的概念和方法,得到了闭环模糊系统稳定的充分条件,并在此基础上给出了对模糊控制器进行优化设计的一种遗传算法实现策略。同时,仿真例子也验证了该设计方法的正确性。     

基于状态空间模型的模糊控制系统稳定性分析

根据Sugeno形式的模糊推理给出了控制系统的状态空间模型,对于局部子系统可分别设计子控制器。重点分析了全局控制系统的稳定性,给出了一种判定系统稳定性的方法,并用一个例子验证了该方法的有效性。     

混杂系统模糊切换多模型控制

多模型系统采用多个局部模型共同描述系统动态行为,局部模型依据设定的模糊规则进行切换。采用并行分布式补偿方法设计基于局部模型的局部控制器,局部控制器与局部模型共享相同的切换规则,全局系统开环及闭环Lyapunov稳定性条件表明,在保证该条件成立的对称正定矩阵存在时,能够获得全局稳定的切换序列。与滑模变结构控制的仿真对比实验表明,所提出的建模及控制方法具有更好的全局收敛速度。     

基于T-S模糊模型的半主动悬架非线性控制方法

建立1/2车四自由度半主动悬架的T-S模糊模型,将其描述成多个局部线性系统的组合.运用并行分布补偿方法设计各个子系统的状态反馈控制器,通过求解线性矩阵不等式族等方法获得控制器参数,验证T-S模糊模型的有效性和闭环系统的稳定性.仿真结果表明,采用本文控制方法设计的半主动悬架与被动悬架相比,系统振动能快速衰减,趋于稳定速度更快.     

模糊控制系统的设计和稳定性分析

给出了一种模糊控制系统的设计方法,即利用一组局部T－S模型模型来表示模糊系统,对每个局部模型,利用状态反馈进行控制器设计,最后给出了全局模糊系统的稳定性分析,并对一个非线性系统进行了仿真研究,仿真结果表明,文中所提出的方法是有效的。     

不满足匹配条件的非线性系统的变结构控制

用T-S模糊模型逼近非线性系统．将其描述成多个局部线性系统的组合．对每一局部线性系统不满足匹配条件的不确定项．根据李亚普诺夫稳定性理论设计变结构控制器，证明了闭环系统是全局渐近稳定的，跟踪误差收敛到零，仿真结果也表明该方法的有效性。     

非线性耦合系统的分散自适应模糊控制

针对一类具有高阶耦合作用的MIMO非线性系统,根据滑模控制原理,并利用模糊逻辑系统的逼近能力,提出一种分散自适应模糊控制器设计的新方案.对每一个子系统,仅通过子系统的局部信息在线调节模糊系统的可调参数、滑模控制增益, 从而实现了对动态不确定性及建模误差进行自适应补偿.理论分析证明了闭环系统是全局稳定的,跟踪误差收敛到零的一个邻域内.仿真结果表明了该方法的有效性.     

连续模糊随机系统的方差约束控制

对一类基于T-S模糊模型描述的连续随机系统,研究了不仅使整个闭环模糊系统全局渐近稳定,而且每个闭环模糊子系统的稳态状态方差满足给定上界性能指标约束的状态反馈控制器设计问题。首先,基于协方差配置理论,配置了一个公共的正定协方差矩阵,导出使整个闭环模糊系统全局渐近稳定的充分条件;进而利用广义逆理论,给出满足性能指标约束的状态反馈控制器的参数化表达形式。     

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.     

一类不确定切换模糊系统的鲁棒控制

针对不确定的模糊系统,提出一类不确定切换模糊系统的鲁棒控制问题.使用切换技术及Lyapunov函数方法构造出连续状态反馈控制器,使得对于所有允许的不确定性,相应的闭环系统渐近稳定,同时设计可以实现系统全局渐近稳定的切换律.模型中的每个切换系统的子系统是不确定模糊系统,取常用的平行分布补偿PDC控制器,主要条件以凸组合的形式给出,具有较强的可解性.这类混杂控制系统对参数变化具有很强的鲁棒性.计算机仿真结果表明设计方法的可行性与有效性.     

仿射非线性系统模糊控制及应用

针对一类仿射非线性系统，研究其模糊建模与控制问题，通过介绍一种线性化处理的方法，可将原非线性系统用一组局部T-S模糊模型来描述，在此基础上，采用并行分布补偿(PDC)技术对每个局部模型进行状态反馈控制器的设计，为了保证闭环系统稳定，提出将控制器综合问题转化为线性矩阵不等式(LMI)的凸优化问题，即寻找一个公共的对称乒定矩阵P，应用LMI理论求取控制器参数，整个设计过程自然直观，最后以Sprott混沌系统为例进行仿真试验，结果表明该设计方法的有效性。     

非线性系统神经模糊自适应控制的问题与策略

针对具有未知动力学的机械臂系统 ,提出一系列神经模糊自适应控制方法。提出神经模糊动态逆稳定自适应控制方法 ,该方法使用动态神经模糊系统逼近非线性动态系统 ,设计的动态逆控制器可以通过参数的设定保证闭环系统在初始控制段的动态性能 ,而无需事先要求机械臂状态位于某一紧集的假设。结合延时神经模糊网络 ,引入降维观测器估计输出重定义后机械手的速度矢量 ,从而建立了非线性系统的控制器观测器设计的新方法。采用了动态逆和“Back-stepping(后退 )”的技术 ,将以上方法成功推广到了考虑执行电机动力学特性的柔性连杆机械臂问题上     

磁浮列车悬浮系统的反步控制方法及实验研究

电磁铁的悬浮控制技术是磁浮列车最关键的核心技术之一.但是悬浮系统受到本质非线性和开环不稳定的影响,其控制器的设计一直存在难点和挑战.针对磁浮列车系统的稳定悬浮控制问题,设计了基于反步(Backstepping)法的非线性控制器.首先建立单点悬浮系统的非线性动力学模型,然后利用反步法将系统分成2个子系统并分别对每个子系统提出Lyapunov候选函数.在第一个子系统中设计虚拟控制量,并代入二级子系统的Lyapunov函数中获取出整个系统的控制器,接着利用Lyapunov理论验证系统的稳定性.同时,通过仿真证明:所提出的控制方法不仅具有更好的动态和稳态表现,而且能很好的抑制干扰对悬浮系统的影响.最后通过实验验证了该方法的有效性和可行性,在磁浮列车的悬浮系统方面具有良好应用前景.     

模糊时滞系统的全局指数稳定性

针对模糊时滞系统,设计了非线性状态反馈控制器以确保闭环系统全局指数稳定.该设计方法把全局指数稳定条件归结为p个线性矩阵不等式,可以有效的利用计算机求其数值解.一个应用例子和仿真结果证明了该方法的有效性.     

SISO高阶非线性系统的模糊滑模控制方法

为了解决基于TS(T akag i-Sugeno)模型的模糊控制方法在高阶单输入单输出(S ISO)非线性系统模糊控制中出现的“维数灾”问题,采用由作者研究组提出的多输入单输出(M ISO)典型模糊控制器,提出了模糊滑模控制方法,并且证明了闭环非线性系统的全局渐近稳定性。另外,当非线性系统存在模型不确定性时,只要将控制式略加修改,仍能保证闭环非线性系统的全局渐进鲁棒稳定性。仿真试验表明,该模糊滑模控制方法不仅设计参数少,设计步骤简单,具有良好的控制性能,并且可以有效地避免了维数灾问题。     

电机调速过程的模糊自适应变结构控制

电机在运行中受负荷和环境参数的扰动而速度不稳定,如不及时克服和调整,将使电机发生抖震,也影响系统的稳定.因此给出了一种针对电机调速过程的有效的控制算法.采用Tacagi-Sugeno分段模糊化再进行连接的方法,用局部的模糊线性模型集合来代替整体的非线性模型,完成了模糊模型辨识,并基于此给出了模糊自适应预测控制算法,使得电机的输出速度保持动态稳定;为保证控制的动态跟踪功能引进了变结构控制;对于提出的算法给出了稳定性和鲁棒性设计.实际应用结果表明,所给的控制方案适合于一类不确定动态过程的有效控制.