一类有年龄结构的HIV传播动力学模型研究

给出了一类离散状态下有年龄结构的HIV传播动力学模型，根据我国HIV传播的情况，给出了有关参数的确定方法，并用Matlab软件对模型进行了数值模拟，给出今后几年HIV感染者人数和艾滋病患者人数的预测，所得预测结果对我国今后在预防和控制艾滋病的传播方面带来一定的参考价值。     

一类有年龄结构的 HIV 传播动力学模型研究

给出了一类离散状态下有年龄结构的HIV传播动力学模型.根据我国HIV传播的情况,给出了有关参数的确定方法,并用Matlab软件对模型进行了数值模拟,给出今后几年HIV感染者人数和艾滋病患者人数的预测.所得预测结果对我国今后在预防和控制艾滋病的传播方面带来一定的参考价值.     

基于T-S模型的二级倒立摆模糊控制研究

对非线性、强耦合和绝对不稳定的二级倒立摆进行了运动分析,并针对实验用的二级倒立摆,建立了其运动的状态方程.根据实验中运动的特点,提出了基于T-S模型的模糊控制,取得了较好的控制效果.     

T-S模糊控制方法在生物流化床系统中的应用

针对生物流化床污水处理系统的非线性、时滞、时变等问题,提出采用T-S模糊控制方法,将复杂的非线性系统模糊化为局部线性模型,并引入积分环节,降低T-S模糊控制器维数,简化规则.最后,通过实验进行理论验证.实验结果表明,该方法可行且有效.     

一类连续T-S模糊控制系统的稳定性分析

研究了一类连续T-S模糊控制系统的稳定性,在分段Lyapunov函数的基础上提出了新的稳定性充分条件通过示例验证这种方法的有效性．     

一类具有免疫时滞的HIV感染模型分析

研究了一类具有CD4+T细胞完全Logistic增殖和免疫时滞的HIV感染模型,分析了未感染平衡点的全局稳定性,并给出了感染平衡点产生Hopf分支的充分条件.数值模拟证明了主要的分析结果,并且观察到了CD4+免疫细胞增殖率对系统动力学行为的影响.     

基于改进T-S模型的热工过程模糊辨识算法

提出了一种实用的基于T-S模型的热工系统模糊辨识方法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型的结构,然后通过基于熵的聚类和竞争学习算法对热工过程的输入数据空间进行划分,在此基础上利用递推最小二乘辨识算法建立一个热工过程的T-S模型。文中给出了熟知的Box-Jenkins数据的辨识结果,并将该方法应用于辨识单元机组的协调控制系统。     

基于T-S模型的非线性系统控制方法

采用T-S模糊模型逼近非线性系统,将非线性系统描述为多个局部线性系统的组合,采用极点配置的方法对每一局部线性系统进行设计,保证了局部线性系统的性能指标。利用线性矩阵不等式方法,将闭环控制系统的稳定条件、控制性能指标统一到线性矩阵不等式的框架内,通过求解线性矩阵不等式族获得控制器参数。以倒立摆系统为例,对提出的设计方法进行了验证,仿真结果表明设计方法是有效的。     

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己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。     

一类模糊不确定时滞系统的非脆弱控制

研究了一类模糊不确定时滞系统的非脆弱控制问题。针对控制器增益具有加性摄动、乘性摄动两种情况,基于Lapunov稳定性分析方法,提出了用非线性矩阵不等式表示的模糊时滞不确定系统的时滞相关稳定性判据;采用参数设定方法及其Schur补引理,把非线性矩阵不等式条件转换成线性矩阵不等式条件;一个仿真实例验证了本文提出方法的有效性。     

基于T-S模型的自适应模糊预测函数控制

针对多变量非线性系统，提出一种基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应模糊预测函数控制方法.在T-S模糊模型结构已确定情况下，利用加权递推最小二乘法对T-S模糊模型后件参数进行在线辨识.对模糊模型在每一采样点进行线性化，将描述非线性系统的T-S模型转化为线性时变的状态空间模型，并假设输入基函数为阶跃函数，推导出预测控制律的解析式.仿真结果表明，该方法在求解控制律时，无需求解非线性优化问题，并且有效克服了模型失配对系统控制性能的影响，增强了系统的跟踪性能和鲁棒性.     

基于T-S双线性模型的非线性关联大系统的分散控制

对一类由Takagi-Sugeno(T-S)双线性模型描述的非线性关联大系统,研究了其分散状态反馈控制问题.根据Lyapunov稳定性分析理论和并行分布补偿(PDC)算法,导出了闭环关联大系统渐近稳定的充分条件,该条件比现有结果具有更小的保守性.设计出了相应的分散模糊控制器,并将其转化成为一个受线性矩阵不等式(LMIs)约束的凸优化问题.最后,通过仿真例子验证了所提方法的有效性.     

基于遗传算法的广义T-S模糊模型预测函数控制

提出了一种基于遗传算法的广义T-S模糊模型预测函数控制算法。首先利用减法聚类确定隶属度函数中心和模糊规则数,然后利用遗传算法同时对广义T-S模型的其他前提参数和结论参数进行辨识,并进行全局寻优。最后将本文提出的算法应用在具有强非线性特性的pH中和过程中。仿真结果表明:本文算法具有较小的超调和较好的跟踪能力。     

Pendulation reduction on ship-mounted container crane via T-S fuzzy model

Ship-mounted container cranes are challenging industrial applications of nonlinear pendulum-like systems with oscillating disturbance which can cause them unstable. Since wave-induced ship motion causes the hoisted container to swing during the transfer operation, the swing motion may be dangerously large and the operation must be stopped. In order to reduce payload pendulation of ship-mounted crane, nonlinear dynamics of ship-mounted crane is derived and a control method using T-S fuzzy model is proposed. Simulation results are given to illustrate the validity of the proposed design method and pendulation of ship-mounted crane is reduced significantly.     

一种基于改进FCM划分算法的T—S模型辨识

鉴于以往T—S模型建模过程中,在模糊划分上存在主观性的差异,提出了一种基于改进模糊C-均值算法的模糊划分方法,使划分结果尽可能地依赖于原始数据的分布情况,进而将该模糊划分算法用于多输入单输出非线性系统的基于T—S模型模糊辨识。在用该方法对多参量水质评价系统进行基于T—S模型模糊辨识建模时,取得了较好的验证效果。该研究结果表明,基于改进模糊C-均值划分算法的T—S模型辨识能在模糊综合评价与决策等应用领域中取得较好的应用效果。     

一种基于改进FCM划分算法的T-S模型辨识

鉴于以往T-S模型建模过程中,在模糊划分上存在主观性的差异,提出了一种基于改进模糊C-均值算法的模糊划分方法,使划分结果尽可能地依赖于原始数据的分布情况,进而将该模糊划分算法用于多输入单输出非线性系统的基于T-S模型模糊辨识.在用该方法对多参量水质评价系统进行基于T-S模型模糊辨识建模时,取得了较好的验证效果.该研究结果表明,基于改进模糊C-均值划分算法的T-S模型辨识能在模糊综合评价与决策等应用领域中取得较好的应用效果.     

基于T-S模糊模型的网络化控制系统的鲁棒容错控制

针对一类具有马尔可夫特性时延的非线性网络化控制系统,在建模的时候使用基于时延的准T-S模糊模型。当传感器和执行器发生故障失效的时候,由于系统的参数具有不确定的特征,分别构造了与时延概率分布相关的lyapunov泛函,设计了相应的容错控制器,并证明了该系统具有鲁棒完整性的充分条件。最后通过实例仿真对理论的有效性进行验证。