基于T—S模型的一类非线性系统的变结构控制算法

针对一类非线性系统,基于T—S模糊模型提出了一种变结构控制算法．采用带有非匹配参数不确定性和时变时滞的T—S模糊模型来近似代表原非线性系统,使用线性矩阵不等式设计了一个渐近稳定的滑模面,所设计的控制器能够克服时变时滞和不确定性因素的影响．仿真结果表明该算法具有良好的稳定性和鲁棒性．     

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。     

基于T-S模糊模型的不确定非线性系统的鲁棒模糊控制

讨论了一类由T S模糊模型表示的不确定非线性系统的鲁棒控制器的设计问题 .首先用标准的DFE结构刻画系统的不确定性 ,再采用PDC(并行分布补偿 )的基本思想设计状态反馈控制器 ,然后利用T S模糊模型扩展的稳定性条件 ,给出了系统以衰减率α全局渐近稳定的充分条件 ,最后基于线性矩阵不等式 (LMI)方法 ,将鲁棒控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式问题(LMIP) .Lorenz混沌系统的仿真表明本设计方法的有效性 .     

基于T-S模糊模型的不确定非线性系统的鲁棒模糊控制

讨论了一类由T-S模糊模型表示的不确定非线性系统的鲁棒控制器的设计问题．首先用标准的DFE结构刻画系统的不确定性，再采用PDC(并行分布补偿)的基本思想设计状态反馈控制器，然后利用T-S模糊模型扩展的稳定性条件，给出了系统以衰减率α全局渐近稳定的充分条件，最后基于线性矩阵不等式(LMI)方法，将鲁棒控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式问题(LMIP)．Lorenz混沌系统的仿真表明本设计方法的有效性．     

不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类具有一般不确定性的非线性系统（包括非线性不确定性、有界干扰、时变参数等）,利用递推设计方法,设计了一种新的用于输出调节的鲁棒自适应控制器．该控制器对非线性不确定性和有界干扰具有鲁棒性,并能保证闭环系统信号的全局有界性．其优点是对不确定性的知识要求较少．仿真实例表明,设计的鲁棒自适应控制器具有满意的控制效果．     

电液伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对电液系统的非线性特性及其参数不确定性,设计一种自适应模糊滑模控制器。该控制策略基于带积分补偿的变结构控制器,并利用自适应模糊控制方法,把滑模控制器中的不确定项进行模糊逼近。将此控制策略应用到电液系统中,仿真结果显示此控制方法具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。     

一类基于模糊系统的非线性鲁棒自适应预测控制

基于模糊系统研究了一种新的非线性鲁棒自适应预测控制算法,并应用于空天飞行器(ASV)再入飞行的姿态控制律设计.利用模糊系统的一致逼近能力,逼近被控对象中的未知干扰和不确定性因素,并基于Lyapunov方法设计了鲁棒自适应控制律.模糊系统的权值无需调整,仅需根据系统的跟踪误差调节鲁棒自适应控制器中的参数,在线调整的参数仅为2个,从而大大简化了控制器的设计.理论分析证明了闭环系统的所有信号一致最终有界.利用所提控制算法设计了ASV高超声速飞行姿态的控制系统,仿真的系统响应时间为l.5s,且无超调,这表明该算法对参数不确定性和外界干扰具有较强的鲁棒性.     

混沌Arneodo系统非线性与自适应模糊神经网络控制

针对Arneodo系统的参数不确定性,阐述了Arneodo控制系统中抵消非线性的基本思想和设计方法.利用LQR线性反馈技术,设计了具有稳定裕度的二次型最优控制器,同时在控制器中引入一个用于函数逼近的自适应模糊神经网络,利用该神经网络抵消控制系统中的非线性项,使受控系统的某一状态变量可被镇定到任意参考位置.这种具有模糊神经网络的控制器实现了参数不确定系统的精确反馈线性化控制.通过仿真比较研究,说明了反馈线性化与自适应神经网络相结合的控制器具有良好的控制性能,且更易实现.     

不确定非线性时滞系统的时滞依赖保性能控制

文章针对一类基于T-S模型表示的具有时变状态时滞和范数有界不确定性非线性系统,研究了时滞依赖保性能模糊控制器设计问题,推导了此类不确定系统的时滞依赖保性能模糊控制器存在的充分条件,此充分条件等价于3类线性矩阵不等式的可解性;通过建立和求解线性矩阵不等式约束的凸优化问题,给出了最优保性能控制律的设计方法。     

变参数网络控制系统的双模态离散跳变模糊控制

研究了一类变参数非线性网络控制系统随机稳定性和控制器设计问题.针对具有有界随机延迟和数据包丢失的不确定网络控制系统,提出一种离散时间跳变模糊方法,建立其双模态不确定Takagi-Sugeno模糊数学模型,综合刻画了网络的有界随机时延和丢包特性、网络传输的不对称性以及控制对象的不确定性非线性动力学现象.基于该模型,利用Lyapunov理论和线性矩阵不等式方法,推导出系统随机稳定的充分条件,给出了具有分段二次Lyapunov稳定与次优性能指标的保成本状态反馈模糊控制器的设计方法.该方法归结为一组双线性矩阵不等式,可利用同伦迭代算法求解.数例仿真结果表明,对于任意容许的不确定性,该方法设计的控制器能使系统随机稳定.