基于模糊观测器T-S模型和自适应模糊逻辑系统的一类非线性系统的H∞控制

针对一类非线性系统，把模糊T-S模型和自适应模糊逻辑系统两类模糊逻辑方式结合起来，提出了一种基于观测器的控制方案．首先，应用模糊T-S模型对非线性系统建模，设计观测器来观测系统状态；由线性矩阵不等式得到模糊模型的控制律．其次，应用自适应模糊逻辑系统作为补偿器来补偿建模误差．证明了闭环系统满足期望的性能．仿真结果表明了该方案的可行性．     

超混沌系统的一种模糊滑模控制

采用T-S模糊模型对超混沌系统建模,用区域极点配置技术和线性矩阵不等式技术构造满足动静态性能要求的滑模面．在此基础上设计满足指数趋近律的模糊滑模控制器．通过将该控制器应用到Rossler超混沌系统中,验证了所提出方案的有效性.     

基于LMI方法的T-S模糊系统的

研究一类T-S模糊系统的动态输出反馈耗散控制问题．给出了保证该系统耗散的动态输出反馈控制器的设计方法．动态输出反馈耗散控制器可通过求解一组线性矩阵不等式（LMI）获得．最后通过仿真例子说明了所提出的设计方法的有效性．     

基于分段模糊Lyapunov方法的T-S模糊系统H∞控制

针对具有外部扰动的T-S模糊系统，利用分段模糊Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法研究了模糊系统的镇定问题．给出了闭环系统渐近稳定的充分条件，提出了闭环系统γ一次优H∞控制器的参数化设计方法．仿真实例验证了所提出方法的有效性．     

连续时间T-S模糊系统的一种二次镇定方法

模糊隶属函数是模糊系统的重要组成部分,在系统镇定中考虑其结构和参数信息可以减少结果的保守性.为此,针对连续时间T-S模糊系统的二次镇定问题,提出一种新的放松二次镇定条件.运用一种有效的附加变量引入方式将隶属函数乘积界这一信息更好地纳入系统的镇定条件中,得到了比以往文献保守性更小的结果.所有结果均以线性矩阵不等式形式给出.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

混沌系统的模糊-混沌混合控制

提出一种新的混沌系统控制方法,控制策略分为两个阶段：第一阶段利用混沌系统固有性质开环控制,系统状态到达预定区域后,进入第二阶段,切换至状态反馈模糊控制器。采用线性矩阵不等式方法设计了模糊控制器反馈增益。最后,通过一个Lorenz混沌系统设计实例验证了这种方法的有效性。     

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.     

基于模糊观测器混沌系统的广义投影同步

基于混沌系统的T-S模糊模型,提出了混沌系统广义投影同步问题的控制方法。该方法利用线性矩阵不等式技术,把混沌系统的广义投影同步问题设计为模糊状态观测器设计问题,用Matlab软件包可以很容易对线性矩阵不等式求解。该方法可以通过适当选取控制增益对响应系统的动力学比例尺度任意拉伸或压缩。通过对Lorenz系统的数值模拟,表明了该方法的有效性。     

一种有效的不确定分数阶T-S模糊系统的控制器设计方法

考虑分数阶非线性系统的稳定和镇定问题,基于线性矩阵不等式(LMI)方法,对分数阶T-S模糊系统进行研究.利用并行分布补偿法,设计分数阶T-S模糊系统的控制器.考虑阶次满足$0<\alpha<1$的分数阶系统,给出可以利用Matlab求解的LMI形式的T-S模糊控制器设计镇定判据.该判据的优点是可以处理具有正实部特征根的分数阶T-S模糊系统的稳定性和镇定问题,能够保持与Matignon分数阶系统稳定性结论的一致性,并克服其他方法只能处理特征根在负实部的方法的局限性和保守性.数值仿真结果验证了所提控制器设计方法的有效性.     

Boost变换器的T-S模糊建模与控制

针对Boost变换器的非线性特性,考虑变换器参数不同情况对系统模型的影响,分别建立了参数确定和参数不确定条件下Boost变换器的等价T-S模糊模型。基于建立的等价T-S模糊模型,利用Lyapunov函数方法和线性矩阵不等式方法,给出了Boost变换器并行分配补偿模糊控制器的参数化设计方法。仿真结果表明,所建立的Boost变换器T-S模糊模型是可靠的,所设计的模糊控制器与模糊PI相比具有较强的鲁棒性和抗扰性。     

Chen混沌系统的模糊控制

由于T-S模糊模型可以精确地逼近一类仿射非线性系统,所以可以用T-S模糊模型来逼近Chen混沌系统,并应用模糊系统的控制理论求得模糊控制器,以达到良好的控制效果.基于此方法并用并行分散补偿(PDC)方法设计了两个控制器来镇定Chen混沌系统,其中第一个控制器的条件比较保守,第二个控制器的条件在第一个条件的基础上作了改进,得到具有较少保守性的镇定性条件.控制器的所有参数可以通过求解一组线性矩阵不等式得到.用MATLAB仿真的结果显示了PDC控制方法的良好的控制效果.     

基于T-S模糊模型的转台鲁棒最优控制器设计

针对飞行器仿真转台系统的非线性以及不确定性问题,提出了基于T-S模糊模型的鲁棒最优控制器设计方法.首先,利用IF-THEN模糊规则将转台速度环系统的状态空间分成不同的区域,构建具有参数不确定性的T-S模糊模型;然后,根据给定的最优性能指标要求以及控制输入约束,通过求解一组线性矩阵不等式(LMIs)进行鲁棒最优控制嚣设计.仿真结果表明,该方法不仅具有比较好的控制效果,而且能有效地解决控制输入约束问题,并能很好地保证对参数变化的鲁棒稳定性.     

基于T-S模型的Chua混沌系统模糊变结构控制

针对Chua混沌系统这一复杂的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模糊动态模型描述非线性系统,得到混沌系统的全局模糊模型;然后采用Lyapunov稳定性理论设计出确保模糊动态模型全局渐近稳定的变结构控制器,将模糊控制与成熟的线性变结构控制相结合,来解决非线性系统控制问题。仿真验证了方案的有效性。模糊控制器简单,规则少。     

一种基于T-S模型的模糊预测控制

提出了一种基于T-S模型的模糊预测控制策略。T-S模糊模型用来描述对象的非线性动态特性,通过当前的工况参数实时在线的修正每一时刻的阶跃响应模型参数,将模糊模型作为常规线性预测控制DMC方法的预测模型,从而把T-S模型对复杂的非线性系统的良好描述特性和预测控制的滚动优化算法相结合,来实现利用常规线性预测控制策略对非线性系统的有效控制,有效地解决了复杂工业过程的强非线性问题。pH中和过程的仿真结果表明其性能明显优于传统的PID控制器。     

T-S模糊故障树分析方法

提出一种新的T-S模糊故障树分析方法,该方法将模糊逻辑和T-S模糊模型引入到故障树分析中,使故障树具有处理模糊信息的能力.T-S模糊故障树分析中不需要精确了解部件的故障概率,也不需要精确了解故障的机理,从而解决了系统的事件和故障机理的不确定性问题.最后给出了INS/GPS组合导航系统可靠性分析实例.     

混沌范德玻—杜芬系统的T—S模糊控制

针对混沌ADVP（范德玻—杜芬）系统,进行了T-S模糊建模和模糊控制器设计,实现了系统的稳定。在用T-S模糊模型精确重构系统结构的基础上,利用反馈同步思想和极点配置方法,基于并行分布补偿（PDC）技术,进行了控制器设计。整个设计过程只需在模糊模型基础上作极点配置,简化了计算,得到了简单且易实现的控制器。仿真表明,受控系统能够快速达到收敛,验证了方法的有效性。     

基于T—S模糊模型的LQR控制器设计

基于T-S模糊模型的平行分配补偿控制器设计方法,结合线性二次型最优控制方法,设计了一个倒立摆系统状态反馈控制器.控制方法有效地将线性系统理论与模糊控制理论结合起来,可处理某些复杂的非线性自不稳定系统控制问题.针对倒立摆是一个非线性、不稳定、强耦合系统,利用MATLAB对其进行仿真实验,结果表明上述方法能够控制倒立摆稳定.TS-LQR控制器结合了模糊控制和LQR方法的优点,具有结构简单、易于实现以及稳定范围大、鲁棒性好的优点,可获得较好的动态性能和稳态性能.