基于网络控制系统平均时延的模糊控制器设计

针对网络控制系统(NCS)中的随机时延问题,根据实际网络时延的分布情况,提出一种新的具有随机时廷的网络控制系统的建模方法--离散T-S模型,并在此基础上应用并行分布补偿原理(PDC)设计模糊控制器.同时提出一种新的模糊控制系统隶属函数的确定方法,利用Lyapunov定理和线性矩阵不等式(LMI)研究系统的稳定性问题,给出了基于LMI的模糊控制器的设计方法.最后通过仿真实例验证了该控制方法能使具有时延的网络控制系统稳定.     

网络控制系统的时延仿真研究与控制器设计

针对网络控制系统(NCS)中的随机时延问题,根据实际网络时延的分布情况,提出了一种新的具有随机时延的网络控制系统的建模方法-离散T-S模型,并用并行分布补偿原理(PDC)设计模糊控制器.同时提出一种新的模糊控制系统隶属函数的确定方法,利用Lyapunov定理和线性矩阵不等式(LMI)研究了系统的稳定性问题,给出基于LMI的模糊控制器的设计方法.最后通过仿真实例证明控制方法能够使具有时延的网络控制系统稳定.     

基于网络控制系统平均时延的模糊控制器设计

针对网络控制系统（ＮＣＳ）中的随机时延问题,根据实际网络时延的分布情况,提出一种新的具有随机时延的网络控制系统的建模方法———离散Ｔ Ｓ模型,并在此基础上应用并行分布补偿原理（ＰＤＣ）设计模糊控制器．同时提出一种新的模糊控制系统隶属函数的确定方法,利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ定理和线性矩阵不等式（ＬＭＩ）研究系统的稳定性问题,给出了基于ＬＭＩ的模糊控制器的设计方法．最后通过仿真实例验证了该控制方法能使具有时延的网络控制系统稳定．

     

非线性时延网络控制系统的模糊建模与控制

针对时变网络诱导时延小于一个采样周期的非线性时延网络控制系统,讨论系统的稳定性及控制器的设计方法.利用基于“IF-THEN”规则的模糊模型近似系统中的非线性,将时延的不确定性转化为系统参数的不确定性,从而将此类非线性网络控制系统建模为一类具有参数不确定性的离散Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型.基于建立的模型,利用Lyapunov方法和线性矩阵不等式方法,分析了系统的稳定性及模糊状态反馈控制器的设计方法,最后通过仿真实例验证了所提出方法的有效性.     

变采样周期和数据包随机丢失的NCS鲁棒H∞ SymboleB控制

网络控制系统与传统的点对点控制方式不同,数据传输具有时延和随机丢包,且为了对信息资源进行合理的分配和调度常采用时变采样方式.本文首先给出NCS的离散区间动态模型,该模型以Bernoulli分布序列描述NCS数据丢包的随机性,并以不确定区间矩阵描述NCS的采样周期与传输时延的时变性;在此基础上,基于线性矩阵不等式（LMI）技术,给出具有时变有界采样周期和数据随机丢包NCS的鲁棒H∞控制器存在充分条件,且将控制器的求解问题转化为一个有限维LMI凸优化问题,便于数值计算.所设计的控制器可以保证系统渐近稳定且具有一定的H∞扰动抑制水平γ.数值仿真表明提出控制器设计方法的有效性。     

网络控制中基于FSMC观测器的时延补偿

针对网络控制系统中因存在通讯时延、网络诱导噪声及数据丢失等而可能引起系统性能降低或不稳定的问题,利用模糊滑模控制理论,在时延存在的情况下,基于观测器建立不确定网络控制系统模型;并利用预估方法对网络控制系统的时延进行补偿,从而保证系统的稳定。设计模糊滑模控制器（FSMC）来抑制网络控制系统中的诱导噪声及滑模面上的“抖动”,以及采用预估补偿策略处理网络中的时滞和数据包丢失等,可有效保证系统的稳定。仿真实例表明了该算法的合理性、有效性。     

一类短时延网络控制系统的容错控制器设计

针对短时延情况，本文利用容错的思想建立了SISO（Single-Input Single-Output）网络控制系统发生传感器故障时的模型。在此基础上，借助切换系统理论分析了闭环网络控制系统的稳定性。用LMI形式给出了系统渐近稳定的充分条件和控制器的设计形式，最后给出了仿真证明。     

MIMO网络控制系统的控制器设计

研究了长时延有界的情况下,多输入多输出网络控制系统发生传感器故障时的控制器设计问题。首先,利用容错控制的思想建立了多输入多输出网络控制系统发生传感器故障时的模型。在此基础上,借助切换系统的理论,分析了闭环网络控制系统的稳定性,用线性矩阵不等式（LMI）形式给出了多输入多输出网络控制系统渐近稳定的充分条件和控制器的设计形式。仿真结果表明,该方法可以对多输入多输出网络控制系统中传感器故障问题进行有效的容错控制。     

多故障网络控制系统模态依赖下的H_∞控制

针对存在传感器失效、随机丢包和时延等多故障的网络控制系统,建立了系统的转换模态。通过运用Lyapunov和LMI判定方法,研究了系统在模态依赖下渐近稳定的充分条件。设计了传感器失效的模型,提出了控制器的设计方法,运用鲁棒H∞控制方法,改善了闭环网络控制系统的性能。通过仿真实例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于网络控制的航空器动力系统的容错控制

研究了基于网络控制的航空器时变时滞横向动力学系统的容错控制问题.利用Lyapunov稳定性方法和LMI技术,综合网络的特点采用鲁棒完整性方法设计了针时执行器失效的容错控制器.首先给出了航空器横向动力学系统的时滞线性化一般模型,考虑到网络控制系统的运行特点以及网络中的诱导时延和数据包丢失现象,采用一种分段常值的控制器,设...     

Four wheel steering control by fuzzy approach

This study introduces a fuzzy four-wheel steering control design method for automotive vehicles. After the analysis of some stability aspects of the vehicle lateral motion, including front steering angle variations, the representation of vehicle nonlinear model by Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model is presented. Next, based on the fuzzy model, a fuzzy controller is developed to improve the stability of the vehicle. Sufficient conditions for stability and stabilization of the T-S fuzzy model using fuzzy feedback controllers is given. To demonstrate the effectiveness of the proposed fuzzy controller, simulation results are given showing the performance improvements of the vehicle in terms of the stability and the maneuverability in critical situations.     

Takagi-Sugeno fuzzy model based indirect adaptive fuzzy observer and controller design

This paper proposes the design scheme of the alternative adaptive observer and controller based on the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. The T-S fuzzy modeling and the state feedback control technique are adopted for the simple structure. The proposed method maintains consistent performance in the presence of parameter uncertainties and incorporates linguistic fuzzy information from human operators. In addition, with the simple adaptive state feedback controller, it solves the singularity problem, which occurs in the inverse dynamics based on the feedback linearization method. Using Lyapunov theory and Lipschitz condition, the stability analysis is conducted, and the adaptive law is derived. The proposed method is applied to the stabilization problem of a flexible joint manipulator in order to guarantee its performance.     

Adaptive sliding mode controller design based on T-S fuzzy system models

An adaptive sliding mode control (ASMC) technique based on T-S fuzzy system models is proposed in this paper for a class of perturbed nonlinear MIMO dynamic systems in order to solve tracking problems. A T-S fuzzy model is firstly formed by utilizing fuzzy theorem to amalgamate a set of linearized dynamic equations. The adaptive sliding mode controller is then designed based on this fuzzy model with perturbations. The proposed control scheme can drive the dynamics of controlled system into a designated sliding surface in finite time, and guarantee the property of asymptotical stability. It is also shown that the information of upper bound of modeling errors as well as perturbations, except the information of upper bound of input uncertainty, is not required when using the proposed controller.     

一类非线性系统的模糊变结构控制

研究了一类非线性系统的模糊变结构控制问题，并给出了稳定性证明。通过将非线性系统化为多个精确T—S模型来建立非线性系统精确的T—S模糊模型，将模糊理论与成熟的线性变结构控制理论相结合设计一种模糊变结构控制器，用Lyapunov稳定性理论证明该控制器能确保模糊动态模型全局渐近稳定，从而使非线性系统稳定。仿真结果表明了该设计方法的有效性。     

基于T-S模型的体操机器人系统模糊变结构控制

针对体操机器人（Acrobot）这类非线性系统，给出一种基于T—S模型的模糊变结构控制律设计．首先采用T—S模型建模,得到Acrobot的全局模糊模型;然后基于Lyapunov理论设计出保证Acrobot全局渐近稳定的模糊变结构平衡控制器．仿真结果表明，所设计的模糊变结构控制器与普通变结构控制器相比．可使Acrobot系统在垂直向上平衡点附近具有更大的吸引域和更强的鲁棒性．     

Stability connection between sampled-data fuzzy control systems with quantization and their approximate discrete-time model

This paper concerns the stability of a sampled-data Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy control system with quantization, when a controller design is based on an approximate discrete-time model of the plant without quantization. The motivations come from the facts that digital devices for interfacing a plant with a controller quantize signals and an exact discrete-time model of the T-S fuzzy system is generally not amenable to synthesis process. We show that the concerned system is Lagrange stabilizable by the controller asymptotically stabilizing the approximate discrete-time model. A constructive design algorithm for the developed stability analysis is proposed in terms of linear matrix inequalities.     

一类不确定离散非线性时滞系统保性能控制

针对状态不完全可测的一类不确定连续离散时间非线性系统,基于状态观测器研究其保性能控制问题。采用T-S模型对非线性系统进行建模,根据李雅普诺夫稳定性理论,基于线性矩阵不等式(LMI),利用分散化并行分布补偿(PDC)的方法设计了基于观测器的控制器,给出了实现该非线性系统保性能控制的充分条件。在此基础上通过求解相应的线性矩阵不等式组给出了控制器和观测器的设计方法,并通过数值仿真验证了提出的方法,仿真结果表明该方法是正确的。     

Imperfect premise matching controller design for T-S fuzzy systems under network environments

This paper focuses on an imperfect premise matching controller design for T-S fuzzy systems under network environments. Different with the traditional parallel distribution compensation (PDC) method, the same premises between the PDC controller and the T-S fuzzy systems are no longer needed again in the proposed method. Under consideration of the unmatched grades of membership in the networked T-S fuzzy systems, a unified T-S fuzzy model is firstly proposed, in which a networked state-feedback fuzzy controller with communication delays is used to reconstruct the system. Then, based on the constructed model and by use of the Wirtinger-based inequality technique to deal with the cross items, two less conservative stability and stabilization criteria are derived to enhance the design flexibility. Finally, two numerical examples are used to show the effectiveness of proposed method.     

自适应翼肋的建模与分布式协调控制

针对分布式驱动的自适应翼肋进行建模与分布式协调控制研究。基于分析力学的方法建立了自适应翼肋的动力学模型。以这个非线性关联动力学模型为基础,采用Takagi—Sugeno（T—S）模糊逼近理论,建立了自适应翼肋的仿射型T—S模糊关联模型。对仿射型T—S模糊关联模型的物理耦合项进行变换,将系统模型写成空间关联系统的形式,以解耦控制器设计条件。基于并行分配补偿理论,针对系统模型具有耦合项和非零常数项的特点,设计了满足鲁棒性能指标的包含耦合项和偏置项的分布式协调控制器。控制器设计条件具有线性矩阵不等式的形式,并且只包含单个驱动单元的参数,计算量较小。仿真结果表明所设计的自适应翼肋分布式协调控制器,能够在外界扰动作用下使翼肋的形状收敛到期望翼型;翼肋在变形过程中能保持光滑连续的外形。     

基于T-S模糊模型的离散混沌系统变结构控制

研究了离散混沌系统模糊变结构控制问题.采用T-S模糊模型描述离散混沌系统,将离散混沌系统模糊化为局部线性模型.依据Lyapunov稳定性定理和线性系统变结构控制趋近律设计方法,设计了一种新型的离散变结构控制器,该控制器不仅能保证局部线性模型渐近稳定,而且能确保模糊动态模型全局渐近稳定.利用Matlab对确定Henon系统和不确定Henon系统进行数值仿真,结果表明所设计的控制器不但有效,而且具备很强的鲁棒性.