基于T-S模型的非线性时滞离散系统的鲁棒镇定

合集下载

基于T-S模糊模型的非线性系统的鲁棒H∞滤波设计新方法

基于T-S模糊模型的非线性系统的鲁棒H∞滤波设计新方法

基于T-S模糊模型的非线性系统的鲁棒H∞滤波设计新方法王艳杰;邓雪;苏亚坤;孙静【摘要】A new design method of robust H∞filter is proposed based on the T-S fuzzy model for nonlinear systems with time-delay.During the scheme, a new design method of filter is proposed by adopting a new Lya-punov-Krasovskii function with triangle integral .The method guarantees the filtering error system is not only as-ymptotically stable, but also satisfies H∞ performance index.%基于T-S模糊模型研究了非线性时滞系统鲁棒H∞滤波设计新方法。

在该方案设计方案中通过构造含有三重积分的Lyapunov -Krasovskii 泛函,给出了滤波器参数矩阵设计方法,使得零初始条件下滤波误差系统是渐近稳定的且满足H∞性能指标。

【期刊名称】《渤海大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2013(000)002【总页数】5页(P121-125)【关键词】时滞系统;滤波;线性矩阵不等式(LMI)【作者】王艳杰;邓雪;苏亚坤;孙静【作者单位】渤海大学数理学院,辽宁锦州 121013;渤海大学管理学院,辽宁锦州 121013;渤海大学数理学院,辽宁锦州 121013;渤海大学数理学院,辽宁锦州 121013【正文语种】中文【中图分类】O175.240 引言近几年来,非线性系统的H∞滤波设计问题引起了众多国内外学者的关注,并已有大量成果报道.例如,2003 年,文献〔1-2〕基于T-S 模糊模型方法解决了非线性时滞系统的H∞滤波设计问题;文献〔3〕针对T-S 模糊时滞系统提出了一种时滞独立的H∞指数滤波器的设计方法;文献〔4〕则基于线性矩阵不等式给出了时滞相关的非线性连续系统的H∞滤波设计方法.本文在文献〔5〕的基础上利用三重积分研究了非线性时滞系统鲁棒H∞滤波设计问题.1 问题描述考虑如下模糊模型系统:其中i=1,2,…,N,N 表示模糊规则数,θ1(t),θ2(t),…,θp(t)代表前件变量,Ni1,Ni2,…,Nip是模糊集,表示θj(t)在模糊集Nij上的隶属度函数,若μi(θ(t))≥0 成立,则,那么有是定义在[-τ0,0]上的连续初始函数;τ(t)代表时变时滞,且满足条件:这里:τ0≥0,d 是常数,x(t)∈Rn表示系统状态向量;y(t)∈Rm表示可测输出变量;z(t)∈Rp表示需要估计的信号向量;ω(t)为扰动信号,且ω(t)∈L2[0,∞);Ai,Aτi,Bi,Ci,Cτi,Di,Ei和Eτi是已知的具有适当维数的常数矩阵;ΔAi(t),ΔAτi(t),ΔCi(t),ΔCτi(t)表示具有时变特征的不确定参数矩阵,假设它们的范数有界,且满足如下关系式:对于系统(1-3),考虑这样的滤波器:Afi,Bfi,Cfi(i=1,2,…,N)是需要确定的滤波参数矩阵.根据式(1)和式(4)得到滤波误差系统如下:其中,且当t∈[-τ0,0]时模糊连续系统的H∞滤波问题就是:构建一个滤波器使得从干扰输入到滤波误差输出的H∞范数最小。

一类不确定T-S非线性时滞系统的镇定研究

一类不确定T-S非线性时滞系统的镇定研究

性 系统 的 有 效 控 制 方 法 , 别 是 著 名 的 T k g—u 特 a ai S Ge ( — ) 糊模 型方 法 , 首先 把一 个整 体非 线性 mo T S 模 它 系 统看成 是 多个局部 线 性模 型 的模糊 计控 制器 , 而 有 效解 决 非 P C设 从
第 3 4卷
第 3期
三峡大学学报( 自然 科 学 版 )
J o i a Th e r e i. Na u a ce c s fCh n r eGo g s Un v ( t r l in e ) S
V o1 4 .3 NO. 3
21 0 2年 6月
J n 2 1 u.02
d l y s s e s s u id By c n t u tn e Ly p n v f n t n l i h i c u e f z y me e s i u e e a y t ms i t d e . o s r c i g n w a u o u c i a s wh c n l d u z mb r h p r n — o
( c o l fS in e S h o c e c ,Da in Oc a n v o l e n U i .,Da i n 1 6 2 ,Ch n ) a l 1 0 3 a i a
Absr c Pr bl m l y- pe e t biiy a a yssa t bi z to ora ca so - c r a n no i e r ta t o e ofde a — de nd nts a lt n l i nd s a l a i n f l s fT・ un e t i nln a i S
to i ns,t uz y we g ng m a rc s a d d bl nt gr l r nt o c d, Bas d o h e s b lt ol to he f z i hi ti e n ou e i e a s a e i r du e e n t e f a i iiy s u i ns of s m e ln a t i ne ua ii s h ly de nd nts a iiy c ie i nd t e n w t b lz to d sgn s he e o i e rma rx i q l e ,t e dea — pe e t b lt rt ra a h e s a iia i n e i c m t

一类基于模糊T-S模型的输出反馈控制系统鲁棒稳定性分析

一类基于模糊T-S模型的输出反馈控制系统鲁棒稳定性分析
摘 要 : 对 一般 线 性 系统 , 出 了一 种 基 于 T—S模 糊 自适 应 控 制 的 输 出反 馈 控 制 策略 . 分 析 其 鲁 棒 稳 定 性 , 针 提 为 利
用 Lau o yp nv函数 , 考察 了存在一 定建模误 差情形 下该 系统的局 部和全局稳 定性 以及 鲁棒稳 定性 , 导 了该控制 系 推
Absr c F ra ln a y tm ,a n w u p tf e ba k c n r lsr tg sp e e t d b s d o S f z ys l- d pt- t a t: o i e rs se e o t u —e d c o to ta e y wa r s n e a e n T- u z efa a a
V 13 o 3 o.0 N . Ma 0 8 y20

类 基 于 模 糊 T—S模 型 的
杨 谋 存 , 晨 波 ,系统 鲁棒 稳定 性 分 析
( 南京工 业大 学 机 械 与动 力工程 学 院 , 苏 南京 2 0 0 ) 江 10 9
基 础上 , Lau o 以 ypnv函数 及 范 数 理论 为 依 据 , 论 讨
tv h o y To a ay e r b tsa lt ft e s se wi o d ln ro ie t e r . n lz o us tbi y o h y tm t s me mo ei g e rr,lc l go a n o u tsa iiis i h o a , l b la d r b s tb lt e we e su e t y pu o h o . T n,l c la d go a t b l y c nd t n n o us tbi t o d to s we e r t did wih L a n v t e r y he o a n lb lsa ii o ii sa d r b tsa l y c n iin r t o i

基于T-S模糊模型的非线性系统的鲁棒H_∞滤波设计新方法

基于T-S模糊模型的非线性系统的鲁棒H_∞滤波设计新方法

如, 2 0 0 3 年, 文献[ 1 — 2 ] 基于 T— S 模糊模型方法解决了非线性时滞系统的 日 滤波设计问题 ; 文献 [ 3 ] 针 对 T— S 模糊时滞系统提出了一种时滞独立的 日 指数滤波器的设计方法 ; 文献 [ 4 1 则基于线性矩阵不等 式给出了时滞相关的非线性连续 系统的 日 滤波设计方法. 本文在文献 [ 5 ] 的基础上利用三重积分研究了 非线性时滞系统鲁棒 日 滤波设计问题
始 函数 ; ( t ) 代 表时 变时滞 , 且 满足条 件 :
0≤ . r ( t )≤ 丁 0 , ( )≤ d ( 2 )
这里: f 。 ≥0 , d 是 常数 , ( t )∈R “ 表输 出变量 ; z ( t )E R p 表 示需要
第3 4卷 第 2期 2 0 1 3年 6月
渤海 大学 学报 (自然 科学 版 )
J o u r n a l o f B o h a i U n i v e r s i t y ( N a t u r a l S c i e n c e E d i t i o n )
1 问题 描 述
考虑 如 F 模糊 模 型系统 :
( ) =∑h i ( ( £ ) ) [ ( A + △ A ( t ) ) ( t ) +
( A +△ A “ ( t ) ) ( t —r ( t ) )+B f ∞ ( t ) ] ,
( )=∑h i ( ( ) ) [ ( C + A C ) ) x ( ) +

要: 基于 T— s模糊模型研 究 了非线性 时滞 系统鲁棒 日 滤波设计新方法. 在该方案设
计方案 中通 过构 造含 有 三 重 积 分 的 L y a p u n o v—K r a s o v s k i i 泛 函, 给 出 了滤 波 器 参 数 矩 阵设 计 方

基于T-S模型的主动磁轴承系统的鲁棒控制

基于T-S模型的主动磁轴承系统的鲁棒控制

基于T-S模型的主动磁轴承系统的鲁棒控制孙红;张建宏【摘要】针对磁轴承为典型的复杂非线性系统,其结构参数具有时变性的特点,对非线性系统的不同区域的动态,利用T-S模糊模型建立局部线性模型,然后把各个局部线性模型用隶属函数连接起来,得到整体的模糊非线性模型;进而,基于此模型进行系统的定性分析及控制设计;通过使用Lyapunov函数方法、线性矩阵不等式(LMI)方法和并行分布补偿(PDC)方法,导出了相应的稳定性条件及H∞控制器的设计方法;仿真结果表明,此设计方法使得系统具有更好的鲁棒性和快速性,满足磁轴承系统实时控制的要求,具有良好的控制品质.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2013(021)009【总页数】4页(P2445-2447,2454)【关键词】主动磁轴承;Takagi-Sugeno模糊系统;Lyapunov稳定;并行分布补偿算法;线性矩阵不等式【作者】孙红;张建宏【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海现代光学系统重点实验室,上海 200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海现代光学系统重点实验室,上海 200093【正文语种】中文【中图分类】TP2730 引言磁悬浮轴承简称磁轴承(Magnetic Bearing),是利用磁场力将转子悬浮于空间,实现转子和定子之间没有任何机械接触的一种新型高性能、机电一体化轴承[1]。

磁悬浮轴承的控制系统是基于小偏差线性化方法实现的非线性控制系统,动态性能较为复杂。

对于未知的被控对象数学模型,模糊控制系统的鲁棒性强。

干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱。

T-S模糊模型采用线性集结形式,为模糊逻辑控制与传统的控制方法相结合提供了有效途径。

1 参数不确定的主动磁轴承系统的建模1.1 主动磁轴承系统的动力学原理考虑不平衡量,建立未知磁轴承的坐标系[1](见图1)。

根据坐标系定义,由牛顿第二定律和陀螺技术方程得到磁轴承系统动力学方程如下:式中:H=JPω,m为转子质量,Jr为赤道转动惯量,JP为极转动惯量,ω为转子旋转角速度,e为离心率(标志静不平衡量),ε为旋转轴与惯性轴夹角(标志动不平衡量),θ1,θ2分别为初始相位,fx,fy,fz 分别为磁轴承x ,y,z方向的合力,Px,Py 分别为磁轴承,x y方向的合力矩。

基于T-S云模型的非线性网络化控制系统保性能鲁棒容错控制

基于T-S云模型的非线性网络化控制系统保性能鲁棒容错控制

m eh do h o to lrc ud gv n b o vn e ea ie ro o l e rm a rxi e u l is t o ft ec n r l o l ie y s lig s v r l n a rn n i a ti q ai e .Fial e l n n t nl y。t e h efc ie e sa d t efa ii t ft ep o o e p r a h wa e iid b e n f n i u tain o i ua fe t n s n h e sbl yo h r p s da p o c sv rfe ym a so lsr t fsm l— v i a l o
中图分类号 : 2 3 TP 7 文献 标识码 : A
Ro u tg a a t e a l-o e a tc nto fno i e r newo ke b s- u r n e d f u tt lr n o r lo nln a t r d c nt ls se a e n T- l u o l o r y tm b s o S co d m de o d
p ro m a c ft en n ie rNCS wih fi rso cu t ra d s n o sd fnt l u r n e d A e in e fr n eo h o l a n t al e fa t ao n e s rwa e iiey g a a te . u d sg
基于 TS云模 型的非 线性 网络化控制 系统 _ 保性能鲁棒容错控制
蒋栋年h ,李 炜 ,王
(.兰州理工大学 电气工程与信息工程学院 , 1 甘肃 兰州
君h
7O5) 300
705 ; .甘肃省 3业过程先进控制 重点实验室 , 300 2 - 甘肃 兰州

基于T-S模型时滞网络控制系统的保性能H∞鲁棒控制

基于T-S模型时滞网络控制系统的保性能H∞鲁棒控制

基于T-S模型时滞网络控制系统的保性能H∞鲁棒控制李杨;张鸿恺【摘要】针对一类用T-S模糊模型描述的时滞网络控制系统,研究了其保性能H∞鲁棒控制问题.首先将具有时变时滞的网络控制系统模型化为具有时变参数的离散时间系统模型.然后利用构造的Lyapunov函数和线性矩阵不等式,证明并给出了模糊保性能H∞鲁棒控制问题有解的充分条件.进而,通过建立和求解一个凸优化问题,给出了最优模糊保性能H∞鲁棒控制器的设计方法.【期刊名称】《赤峰学院学报(自然科学版)》【年(卷),期】2018(034)005【总页数】3页(P30-32)【关键词】网络控制系统;时滞;H∞鲁棒控制;保性能;线性矩阵不等式【作者】李杨;张鸿恺【作者单位】安徽建筑大学电子与信息工程学院, 安徽合肥 230022;安徽建筑大学电子与信息工程学院, 安徽合肥 230022【正文语种】中文【中图分类】TP131 引言随着网络控制系统(NCS)在工业控制过程、航天航空和智能建筑控制等方面的广泛运用,NCS的分析与设计已逐渐成为当代控制理论的研究热点之一[1-4].文献[1]针对一类具有积分二次约束属性的时滞网络控制系统,研究了其H∞鲁棒容错控制.文献[2]研究了具有状态观测器时滞的网络控制系统的鲁棒H∞控制问题.文献[3]考虑控制器存在扰动情况下,进一步研究了带有状态观测器的网络控制系统非脆弱H∞控制问题.自1985年Takagi等[5]提出T-S模糊模型以来,基于该模型的方法被广泛应用到研究非线性系统稳定性分析和控制综合中[6-9].文献[6]首先对于模糊时滞系统的稳定性分析和控制综合进行了研究.文献[7]针对一类具有参数不确定的T-S模糊系统,研究了其鲁棒H∞控制问题.文献[8]针对一类基于T-S模糊模型描述的连续非线性网络控制系统,研究了其基于观测器的鲁棒L2-L∞控制器设计问题.本文考虑在外界噪声输入下的一类T-S模糊模型描述的时滞网络控制系统,研究其模糊保性能H∞鲁棒控制问题.首先将NCS建模为具有时变参数的离散时间系统模型.然后通过Lyapunov理论和线性矩阵不等式方法,提出模糊保性能H∞鲁棒控制器的设计方法.2 问题描述NCS一般是通过实时网络形成的闭环反馈控制,其基本结构如图1所示.其时滞一般包括传感器到控制器的时延τsc,控制器到执行器的时延τca以及控制器的计算时间τc.令τ=τsc+τc+τca,考虑一类由模糊 T-S模型描述的时滞网络控制系统,其第i条模糊规则为:图1 NCS的基本结构其中:Ri表示T-S模糊模型的第i条规则,m为规则数目,θ1(t),…,θq(t)为规则前件变量,μij为模糊语言值集合;x∈Rn,u∈Rz,y∈Rq和w∈Rr分别为状态、控制、输出和干扰向量;Ai,Bi,Ci,Li是已知的适当维数矩阵.为便于进一步讨论,先做以下假设:①在信息传输过程中存在变时滞,时滞有界且不超过采样周期,即τ∈[0,T],其中T为采样周期.②传感器采用时间驱动,控制器和执行器节点均采用事件驱动方式.基于如上假设,在一个采样周期内,系统输入不再是一个单一的常数,而是一个分段常数.在一个采样周期内,控制输入可表示为:其中Gi是第k个采样时刻,τk是相应的时滞.因此,系统(1)的NCS离散状态空间表达式为:由于不确定时滞τk的存在,H0i和H1i也是时变的.因而,系统(3)含有不确定参数,根据文献[4]可以给出式(3)的等价模型:其中和E是适当维数的常数i矩阵,Fi是不确定分量并且满足FiTFi≤I,具体详见文献[4].采用单点模糊产生器、乘积推理机以及中心模糊消除器,全局模糊控制系统可写成如下形式:对系统(5)采用如下形式的模糊控制器系统(5)全局控制律为:则闭环系统为其中S是给定的正定对称矩阵.本文的目的是设计形如(6)式的控制器,使得对所有允许的参数不确性,以下条件成立:①在w(k)=0时,式(7)的闭环系统是鲁棒稳定的;且存在性能指标J*,使得相应的闭环性能指标式(8)满足J≤J*.②在x(0)=0时,对给定的正常数γ,输出y(k)满足||y(k)||2<γ||w(k)||2.引理1 给定适当维数的矩阵D,E,及满足FTF≤I的矩阵F,则有对任意的标量ε>0,使得DFE+ETFTDT≤εDDT+ε-1ETE.3 主要结果定理1对于系统(7),如果存在正定矩阵P,Q和实矩阵Ki,使得下列矩阵不等式成立:则系统(7)是鲁棒稳定的,且控制器(6)是系统的H∞保性能控制器,相应的性能指标满足:其中,*表示对称块矩阵,证明构造Lyapunov函数如下①根据不等式(9)、(10)可知当 w(k)=0 时,ΔV(x(k))<0,所以系统(7)是鲁棒稳定的.且有:②在0初始条件下,考虑Jk=||y(k)||2-γ2||w(k)||2,对任意w(k)∈L2[0,∞)有利用矩阵的schur补的性质,由不等式(9)、(10)可得将上式两边对k从0到∞求和,并利用系统的稳定性及0初始条件,可得||y(k)||2<γ||w(k)||2.定理得证.定理2 对给定的系统(7),如果存在对称正定矩阵X,U和矩阵Wi,Ti以及常数εir>0,使得下列线性矩阵不等式成立:则系统(7)稳定,是系统的H∞保性能控制器,相应的性能指标满足:其中,证明多次利用引理1及矩阵的Schur补性质,式(9)等价于将(13)式分别左乘和右乘矩阵diag(I,I,I,P-1,Q-1,I,I),并记X=P-1,U=Q-1,Ti=KiU,Wi=KiX,然后再次应用矩阵的 Schur补性质,可得矩阵不等式(11),定理得证.同理可证得(12)式.基于定理2,闭环系统(7)的H∞保性能控制器可通过求解如下最优化问题得到,且系统的性能指标满足J≤J*=α¯+β¯.4 结论本文针对一类采用T-S模糊模型表示的时滞网络控制系统,研究了其模糊保性能H∞鲁棒控制问题.运用Lyapunov稳定性理论和LMI方法,给出了模糊保性能H∞鲁棒控制器的存在条件.通过参数变换和矩阵的Schur补性质,以LMI的形式给出了模糊保性能H∞鲁棒控制器的设计方法.最后给出数值例子,对所得结果进行检验,仿真表明本文提出的算法是有效的.【相关文献】〔1〕彭高丰,蒋伟进.具有积分二次约束属性的网络控制系统H∞容错控制[J].控制理论与应用,2016,33(3):406-412.〔2〕 Lijia Liu,Xianli Liu,Chuntao Man,et al.Delayed observer-based H∞control for networked control systems[J].Neurocomputing,2016(179):101-109.〔3〕周颖,郑凤,何磊.具有时变时延和丢包的网络控制系统H∞控制[J].计算机技术与发展,2017,27(5):164-169.〔4〕谢成祥,樊卫华,胡维礼.一类短时延网络控制系统的建模和控制方法[J].南京理工大学学报(自然科学版),2209,33(2):156-160.〔5〕 Takagi T,Sugeno M.Fuzzy identification of systemsand its applications to modeling and Control[J].IEEETrans on Systems,Man&ybernetics,1985,15(1):387-403.〔6〕Márquez R,Guerra T M,Bernal M,et al.A nonquadratic Lyapunov functional for H∞control of nonlinear systems via takagi-sugeno models[J].J of the Franklin nstitute,2016,353(4):781-796.〔7〕陈珺,贺铁清,刘飞.基于非二次 Lyapunov函数的不确定模糊系统鲁棒H∞控制[J].控制与决策,2017,32(12):2247-2253.〔8〕李艳辉,吴迪.考虑随机时滞的非线性网控系统鲁棒L2–L∞控制[J].控制理论与应用,2017,34(7):931-937.〔9〕 Kchaou M,Hajjaji A E,Toumi A.Non-fragile H∞outputfeedback controldesign forcontinuoustime fuzzy systems[J].Isa Transactions,2015,54:3-14.。

广义T-S模糊系统的鲁棒控制(6月28日)

广义T-S模糊系统的鲁棒控制(6月28日)

广义T-S模糊系统的鲁棒控制Robust Control for Descriptor T-S FuzzySystems学院:理学院专业班级:信息与计算科学0602班学号:060701030学生姓名:王亚歌指导教师:苏晓明(教授)2010年6月摘要在实际应用的控制系统中,各种时域上的硬约束条件是广泛存在的。

对控制系统的高性能要求,往往意味着需要较大的控制动作,这样就产生了高性能要求和满足时域硬约束之间的矛盾。

如果只考虑系统性能,而不考虑时域硬约束,求出的控制量也远远地超出了约束的范围。

在这种情况下,就不能保证闭环系统需要的性能,甚至可能会出现系统不稳定的现象。

所以说时域硬约束是控制器设计时必须考虑的因素。

广义T-S模糊系统是在T-S模糊系统模型与广义系统理论的基础上衍生的而来的,近年来,广义T-S模糊系统在控制理论、电路、经济、机械以及其它领域中得到了广泛应用。

因此,对广义T-S模糊系统进行研究具有重要的现实意义。

本文针对不确定广义T-S模糊系统,基于广义Lyapunov稳定性理论和椭圆不变域方法,利用线性矩阵不等式(LMI)技术,分别研究了系统的最优控制问题和H∞控制问题。

首先,考虑初始状态在非零情况下的不确定广义T-S模糊系统的最优控制问题,将系统输出能量作为优化性能指标,得到了优化性能指标和系统椭圆不变域的共同上界。

通过最小化系统的这个上界实现了广义T-S模糊系统的优化控制,同时可以用椭圆不变域来得到系统稳定的充分条件。

其次,当存在外部干扰时,进一步考虑不确定广义T-S模糊系统干扰抑制问题,用双椭圆域方法寻找到了满足时域硬约束的充分条件的约束H∞控制策略。

寻找到初始状态所在的一个椭圆域,在闭环系统满足一定的不等式并假设外部干扰的能量小于某个界的条件下,确定另一个包含系统所有可能状态的椭圆域。

从而得到依赖于这个椭圆域的满足时域硬约束的充分条件。

关键词:广义T-S模糊系统;时域硬约束;最优控制;H∞控制AbstractTime-domain hard constraints are probably the most widely existent in practice control systems. It is well recognized that performance requirements for control systems imply large control actions. All of these result in the conflict between high performance and satisfaction of time-domain hard constraints. If one ignores these constraints and only performance is treated, control action will exceed the bounds greatly. In such case, performance of closed-loop system wouldn‟t be guaranteed, even of stability. So time-domain hard constraints must be handled in some control system design.Descriptor T-S fuzzy system is a combination of both T-S fuzzy modular and descriptor system. Recently, there has extensive application in control theory, circuits, economics, mechanical systems and other areas. So it is of significant practical meaning to study the problem of descriptor T-S fuzzy system. Based on the descriptor Lyapunov theorem and the ellipsoidal invariant sets methods, by using linear matrix inequalities (LMI), in this article, the optimal regulation problem and H∞control problem for uncertain descriptor T-S fuzzy systems have been considered.First, considering the optimal regulation problem for uncertain descriptor T-S fuzzy system with non-zero initial state, we choose the energy of output as performance function, is the common super-bound for the performance and an ellipsoidal invariant set. So the optimal control can be realized by minimizing bound, and sufficient conditions dependent on the ellipsoidal invariant set for satisfying system stability are derived.Then, when external disturbance exists, further consideration disturbance restraint on uncertain descriptor T-S fuzzy system, we seek H∞control satisfying time-domain hard constraints with double-ellipsoidal-set. We seek an ellipsoidal set which includes initial state, with closed-loop system satisfying some inequation and under the bound assumption of the external disturbance energy, we seek another ellipsoidal set containing all possible condition, and sufficient conditions dependent on the ellipsoidal invariant set for satisfying time-domain hard constraints are derived.Keywords:Descriptor T-S fuzzy system; Time-domain hard constraints; Optimal regulation; H∞ control目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1课题背景 (1)1.2 广义T-S模糊系统模型的提出 (2)1.3 广义T-S模糊系统的研究意义 (4)1.4 广义T-S模糊系统的研究现状 (5)1.5 全文主要研究工作 (6)第2章预备知识 (7)2.1 广义T-S模糊系统描述 (7)2.2 平行分配补偿控制器 (8)2.3 广义T-S模糊系统稳定性分析 (9)2.4 线性矩阵不等式 (10)2.5 S-Procedure (13)2.6 小结 (15)第3章不确定广义T-S模糊系统的最优控制 (16)3.1 引言 (16)3.2 不确定广义T-S模糊系统描述 (16)3.3 不确定广义T-S模糊系统的最优控制 (19)3.4 小结 (28)控制 (29)第4章不确定广义T-S模糊系统的H∞4.1 引言 (29)4.2 问题描述 (29)4.3 不确定广义T-S模糊系统的H∞控制 (29)4.4 小结 (35)第5章结论 (36)参考文献 (38)致谢 (40)第1章绪论1.1课题背景美国加里福尼亚大学L.A.Zadeh教授在1965年提出的《Fuzzy set》开始了模糊控制的历史,从此模糊数学学科发展起来了。

非线性离散时滞系统的模糊H_鲁棒控制_屈百达

非线性离散时滞系统的模糊H_鲁棒控制_屈百达
i r j= 1
\0
i= 1
E
r
hi ( Z( k) ) = 1, Xi ( Z( k) ) =
F Li, j ( Z j ( k) )
对于闭环系统式( 8) , 如果存在正定对称矩
阵 P、 Q1 、 Q2 和矩阵 Kj , 对所有容许的不确定性 , 使 得如下的矩阵不等式成立 N i, i < 0, i = 1 , 2, ,, r N i, j + N j , i < 0, i < j < r 式中 ( 9) ( 10)
Fuzzy H ] Robust Control for Nonlinear Discrete Time Delay Systems
Q u Baida, L i Gangsheng
( Cont rol Science and Engineerin g R es earch Cen t er, Sout hern Y angt ze U n iversit y, Wu xi 214122, China)
i= 1 j = 1
( 8)
( Di + $Di ) u( k) ] 式中 Z( k ) = ( Z1 ( k) , Z2 ( k) , ,, Z g ( k) ) h i ( Z( k) ) = Xi ( Z( k) ) /
i= 1 n
 E E hh C
i j
r
i, j
x ( k)
E X ( Z( k) )
1
问题描述
考虑如下的由 T O S 模型描述的非线性离散时
滞不确定系统
基 金项 目 : 科 技部/ 十 五0 攻关 项目 ( 2001BA204B01O
作者简 介 : 屈 百达 ( 1956~ ) , 男 , 教授 .

非线性模糊时滞系统鲁棒自适应控制

非线性模糊时滞系统鲁棒自适应控制

非线性模糊时滞系统鲁棒自适应控制
魏新江;杨卫国;井元伟
【期刊名称】《控制与决策》
【年(卷),期】2004(19)12
【摘要】研究一类基于模糊T-S模型的非线性时滞系统鲁棒镇定问题.基于记忆型状态反馈策略,首先给出由T-S模糊模型描述的非线性时滞系统在时滞精确已知情况下的鲁棒镇定准则;然后给出非线性时滞系统在时滞未知情况下的鲁棒自适应控制策略.所设计的控制器可确保闭环系统渐近稳定,且具有良好的可操作性.最后通过仿真实例证明了该方法的正确性和有效性.
【总页数】6页(P1354-1358)
【关键词】模糊时滞系统;线性矩阵不等式;记忆型状态反馈;自适应控制
【作者】魏新江;杨卫国;井元伟
【作者单位】东北大学信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.一类非线性时滞系统的鲁棒自适应控制 [J], 张芬;张艳邦
2.非线性时滞系统的保性能鲁棒稳定性和鲁棒稳定控制--时滞相关情形 [J], 贾新春;郑南宁;程兵;袁泽剑
3.未知控制方向非线性时滞系统部分状态反馈鲁棒自适应控制 [J], 刘涛;李俊民
4.一类非线性时滞系统的鲁棒间接自适应控制 [J], 钱厚斌;张天平
5.一类MIMO非线性时滞系统的鲁棒自适应控制 [J], 王芹;张天平
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

一类非线性时滞系统的T-S自适应鲁棒控制

一类非线性时滞系统的T-S自适应鲁棒控制

种 行之有 效 的方法 。当对被 控对象 的动态 特性知 之甚少 时 , 自适 应控 制 为这类 问题 提 供 了解决 的可 能
性 。本 文针对 一类 带有 高阶非 线性 干扰的非 线性时滞 系统 , 提 出 了将 T . S模 糊 控制 与 自适 应 鲁棒 控 制相 结
合 的控 制策 略 , 将 非线性 系统局 部线性 化 , 自适 应鲁棒 控制则 可 以较 好地 解决 时滞现 象给 系统带来 的诸多不
收 稿 日期 : 2 0 1 3 - 0 3 - 2 2
第 4期
张 杰, 等: 一类非线性时滞系统的 T — S自 适应鲁棒控制
4 9
为前件变量 ; ∈R 表示外部干扰 ; ( t )= ( t ) , t ∈{ 一r , O } 为已知 的初始状态向量值连续函数 ; ( t 。 ;
将 系统 ( 1 ) 局部线性化 , 得到其 T . s 模糊模型。第 i 条规则 :

( t )i s M 1 a n d …a n d p ( t )i s M咖


舢 Ⅳ ( )=[ A m + A A m ( £ ) l x ( t )+∑ E A + △ A ( £ ) ] [ 一 7 " k ( t ) ]+ B i “ ( t )+ c c ) ( £ )
^= l ・
其中 , x ( t )∈R 是状态向量 ; u ( t )∈R 是输入向量; d 是大于 0的数 ; f、 f 和g是已知的光滑非线性
函数 ; a f和 △厂 表示 系统 自身 的不确 定性 ; 表示外 部干扰 ; 表示 是时滞 连续 函数 , ∈{ 0 , }, 且 r= ma x { 7 - 1 , 丁 2 , …, d }。

基于T-S模型的非线性系统的模糊控制

基于T-S模型的非线性系统的模糊控制

基于T-S模型的非线性系统的模糊控制基于T-S模型的非线性系统的模糊控制摘要:模糊控制是一种基于模糊逻辑原理的控制方法,可以应用于非线性系统控制中。

本文将介绍基于T-S模型的非线性系统的模糊控制方法。

首先,引入了模糊集合理论和模糊逻辑原理的基本概念。

然后,介绍了T-S模型的基本原理和建模方法。

接着,详细介绍了基于T-S模型的非线性系统的模糊控制方法,包括模糊集合的构建、模糊规则的设计、模糊规则的推理和模糊控制器的设计。

最后,通过一个示例,验证了基于T-S模型的非线性系统的模糊控制方法的有效性。

一、引言随着科学技术的不断进步,非线性系统的研究成为了热点领域。

而控制非线性系统是一个具有挑战性的任务,传统的线性控制方法在处理非线性系统时存在一些困难。

模糊控制作为一种适用于非线性系统的控制方法,具有很好的鲁棒性和适应性。

其中,基于T-S模型的非线性系统的模糊控制是一种常用的方法。

二、模糊集合与模糊逻辑2.1 模糊集合理论的基本概念模糊集合理论是模糊逻辑的基础,模糊集合是对现实世界中的不确定性问题进行建模的一种方法。

模糊集合由模糊集合函数和隶属函数共同定义。

模糊集合函数描述了一个模糊集合的隶属度,隶属度反映了一个元素属于该模糊集合的程度。

2.2 模糊逻辑的基本原理模糊逻辑是一种基于模糊集合理论的推理方法,它可以通过模糊规则的推理来实现控制。

模糊逻辑的核心思想是使用一系列模糊规则来描述输入和输出之间的关系。

模糊规则由两个部分组成,即条件部分和结论部分。

模糊控制器利用模糊规则的推理来输出控制信号。

三、T-S模型的基本原理和建模方法3.1 T-S模型的基本原理T-S模型是一种基于模糊逻辑原理的非线性系统建模方法。

T-S模型基于非线性系统的模糊化和线性化来描述非线性系统的动态特性。

它将非线性系统分解为一系列局部线性模型,并使用模糊规则来描述各个局部模型之间的切换关系。

3.2 T-S模型的建模方法T-S模型的建模方法主要包括两个步骤:模糊化和线性化。

具有时变输入时滞的不确定T-S模糊系统的鲁棒稳定性

具有时变输入时滞的不确定T-S模糊系统的鲁棒稳定性

88
ACTA AUTOMATICA SINICA Then
r
Vol. 34
[13]. This paper is organized as follows. In Section 1, we give a general description of uncertain T-S fuzzy systems with time-varying input delay and review some results to be used in this paper. The sufficient conditions for robust stability of uncertain T-S fuzzy systems with time-varying input delay and time-invariant input delay are proposed in Section 2. In Section 3, a numeric example is given to show that the proposed results are effective and less conservative. Some conclusions are drawn in Section 4.
Input delays are often encountered in various practical control systems, such as chemical process, biological systems and economical systems. The existence of input delays may deteriorate the performance of the system and make it difficult to stabilize the resulting closed-loop system rather. As a result, the control design problem of input delayed systems has attracted considerable attention recently[1−5] . Since Takagi and Sugeno[6] proposed the Takagi-Sugeno fuzzy model in 1985, fuzzy model control has been extensively studied[7−13] because Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy models can provide an effective representation of complex nonlinear systems in terms of fuzzy sets, and fuzzy reasoning has been applied to a set of linear input-output submodels[9] . Up to now, the stabilization problem of uncertain T-S fuzzy systems with time-varying input delay has not been fully investigated, and it remains a challenging problem. The approaches to solving the control systems with time delay can be classified into two classes: one is LyapunovKrasovskii functional method, and the other is LyapunovRazumikhin functional method. The stabilization problem is thus reduced to the problem of finding solutions to Lyapunov or Riccati equations, or solving linear matrix inequalities (LMIs). In [13], the Lyapunov-Razumikhin functional technique makes some improvements such as avoiding the constraint that the upper bound of the timederivative of the time delay must be less than one, however, it requires some other supplementary assumptions in the process of completing the proof of the theorem, therefore the results obtained in [13] are still too conservative. In this paper, by constructing an appropriate LyapunovKrasovskii functional, we provide sufficient conditions for robust stability of uncertain T-S fuzzy systems with timevarying input delay, without using any property of the timederivative of the input delay. The results obtained in the present paper are less conservative than that obtained in

T-S模糊不确定时滞系统的自适应鲁棒控制的开题报告

T-S模糊不确定时滞系统的自适应鲁棒控制的开题报告

T-S模糊不确定时滞系统的自适应鲁棒控制的开题报告一、研究背景随着科技的不断进步,控制理论在工业自动化中的应用越来越广泛。

尤其是在复杂系统的控制中,控制理论的应用对于改善系统性能和提高生产效率有着至关重要的作用。

然而,在实际应用中,控制系统存在多种不确定因素,如外部干扰、传感器误差和电机故障等,这些因素会导致系统出现鲁棒性和稳定性问题,从而影响系统性能的表现。

因此,研究如何设计一种具有鲁棒性和稳定性的自适应控制算法,以适应系统不确定性的变化,成为当前控制研究的重要方向。

二、研究内容本文旨在研究 T-S 模糊不确定时滞系统的自适应鲁棒控制算法。

具体研究内容包括:1. T-S 模糊时滞系统的建模和分析,探究系统的特点和稳定性分析方法。

2. 设计一种自适应控制算法,能够对系统参数的不确定性进行自适应调整,以增强系统的鲁棒性和稳定性。

3. 探讨如何将反演学习算法应用到自适应鲁棒控制中,以提高系统鲁棒性和稳定性。

4. 经过实验验证,对所提出的自适应鲁棒控制算法进行性能评估,并与传统控制算法进行比较。

三、研究意义本文研究的自适应鲁棒控制算法,可以解决 T-S 模糊不确定时滞系统在不确定性因素的影响下,导致系统鲁棒性和稳定性降低的问题。

实现该算法后,在实际应用中可以使系统更加鲁棒和稳定,以达到更好的控制效果。

同时,本文研究的算法可以为控制理论的发展和应用提供新的思路和方法,对于推进控制理论的研究和应用有着一定的参考和借鉴意义。

四、研究方法1. 建立 T-S 模糊不确定时滞系统的数学模型,探究系统的特点和稳定性分析方法。

2. 设计一种基于自适应控制的算法,以自适应的方式处理系统参数的不确定性,并增强系统的鲁棒性和稳定性。

3. 探究反演学习算法在自适应鲁棒控制中的应用。

4. 对所提出的控制算法进行 MATLAB 仿真实验,并与传统控制算法进行比较。

五、预期结果经过本文的研究,预期将实现 T-S 模糊不确定时滞系统的自适应鲁棒控制算法,该算法可以有效提高系统的鲁棒性和稳定性,并在实际应用中发挥更好的控制效果。

基于T—S模糊模型的网络系统鲁棒控制研究

基于T—S模糊模型的网络系统鲁棒控制研究

基于T—S模糊模型的网络系统鲁棒控制研究网络系统是由多个相互连接的节点组成的复杂系统,由于其结构复杂、非线性和不确定性,对于网络系统的鲁棒控制一直是一个研究的热点。

为了解决网络系统鲁棒控制的问题,基于T—S模糊模型的网络系统鲁棒控制成为一种有效的方法。

T—S模糊模型是一种将非线性动态系统通过多个局部线性模型连接起来的模型,其特点是能够对非线性系统进行局部线性化处理,并通过模糊规则来描述系统的动态。

通过将网络系统建模为T—S模糊模型,并基于此模型进行鲁棒控制研究,可以使得网络系统能够在不确定环境下保持稳定性,并具有较好的鲁棒性能。

在基于T—S模糊模型的网络系统鲁棒控制研究中,首先需要建立网络系统的T—S模糊模型。

对于一个网络系统,可以对其各个部分进行局部线性化处理,并通过模糊规则来描述系统的动态行为。

然后,需要设计模糊控制器来实现对网络系统的控制。

模糊控制器通过对网络系统输入和输出的模糊化处理来获得系统的控制输入,从而实现对系统的控制。

在建立了网络系统的T—S模糊模型并设计了模糊控制器之后,需要进行系统的稳定性分析和性能优化。

网络系统的稳定性分析是判断网络系统是否在不确定环境下能够保持稳定的关键。

通过对模糊模型和网络系统的稳定性进行分析,可以判断网络系统是否满足鲁棒控制的要求,并进一步优化模糊控制器的设计。

同时,还可以通过鲁棒性能指标来评估网络系统的鲁棒控制性能,并通过调整模糊控制器的参数来优化网络系统的鲁棒性能。

在基于T—S模糊模型的网络系统鲁棒控制研究中,还需要考虑网络系统的通信延迟和数据丢失等因素对系统控制性能的影响。

网络系统具有时变性和不确定性,通信延迟和数据丢失等因素可能导致系统的不稳定性,因此需要针对这些问题进行进一步的研究和优化。

可以通过设计鲁棒控制算法来补偿通信延迟和数据丢失等因素对系统性能的影响,从而提高网络系统的鲁棒性能。

综上所述,基于T—S模糊模型的网络系统鲁棒控制研究是解决网络系统非线性和不确定性问题的一种重要方法。

基于Delta算子的T—S模糊系统输出反馈鲁棒镇定

基于Delta算子的T—S模糊系统输出反馈鲁棒镇定
e n n omain h n h i e o d P ltc n c ie s y h n h i 0 2 9 hn ) S h o o mp tra d I f r t ,S a g a S c n o y eh i Unv ri ,S a g a 1 0 ,C ia C o t 2
Ro s t tc o t tf e b c t b lz to o e t pe a o bu ts a i u pu - e d a k s a ii a i n f r d la o r t r b s d T_ u z y t m s wih u e t i y a e S f z y s s e t nc r a nt
维普资讯
第3 O卷 第 1 O期
20 年 1 07 O月
合 肥 工 业 大 学 学报 ( 自然科 学版)
J OURNAL OF HEF EIUNI VERS TY CHNOI I OF TE OGY
V o. O No 1 13 . O 0c. 2 0 t 07
b sn arx sm i r y ta so ma in Fu t e mo e a a t r e e rs n ain o e f y u ig am ti i l i r n f r to . at rh r r ,a p r me ei d rp e e tto fas to z d sr d c n r l r h r ce ie e mso h e sb es lto st h M I. e ie o tol si c a a t rz d i t r ft efa i l o u in o t e L s e S n
众所 周 知 , 当采 样周 期很 小时 , 采用 传统 的 若

基于T—S的时滞模糊系统的鲁棒稳定与镇定问题

基于T—S的时滞模糊系统的鲁棒稳定与镇定问题
Ab t a t Th ea sr c : ed ly—d p n e tr b s t bl y a d sa iz t n f r u z o to ft en ni e rd ly d s s e t t t e e d n o u tsa i t n t b l a i o zy c n r I h o l a ea e y tmswi s a e i i o f o n h
Z HAO iyn I F i,LI Ku 2 L — ig ,JA e U n
( . c o l fAp l dS in e 1 S h o pi e c ,Unv ri fS in ea d Teh oo yBeig,B in 1 0 8 Chn ; o e c ies yo ce c n c n lg in t j ej g 0 0 3, ia i
基 于 T —S的 时 滞 模 糊 系 统 的 鲁 棒 稳 定 与 镇 定 问题
赵 立 英 贾 菲 刘 坤 , ,
(. 京科 技 大学 应 用学 院 , 1北 北京 1( 8 ;. 00 32 北京 科技 大 学 信息 工程 学 院 , 1 北京 10 8 ) 003

要 : 论 同 时具 有 输 入 及 状 态时 滞 且 多个 范 数 有 界 不 确 定 的 非 线 性 时 滞 模 糊 系统 的 时滞 相 关 鲁棒 讨
2 S h o o fr t na dE gn ei , i r t f c n e n eh o g e i , e i 1 0 8 , hn ) . c o l f n oma o n n ie r g Unv s yo i c d T c n l yB in B On I i n ei S e a o jg g 003C i a

具有不确定系数的T-S模糊控制系统的BIBO鲁棒镇定

具有不确定系数的T-S模糊控制系统的BIBO鲁棒镇定

具有不确定系数的T-S模糊控制系统的BIBO鲁棒镇定钟守铭
【期刊名称】《湖南工业大学学报》
【年(卷),期】2007(021)004
【摘要】研究了一类具有不确定系数的T-S模糊控制系统的鲁棒BIBO镇定问题,应用稳定的状态反馈控制,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,采用线性矩阵不等式(LMI)方法,给出了T-S模糊连续控制系统Robust有界输入有界输出镇定的充分条件;当参考的输入信号r(t)≡0时,给出了T-S模糊连续控制系统的零解鲁棒镇定的充分条件.
【总页数】5页(P36-40)
【作者】钟守铭
【作者单位】电子科技大学,应用数学学院,四川,成都,610054
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.具有多时滞的不确定广义T-S模糊网络控制系统的时滞相关稳定性分析 [J], 马宝萍;许洁;赵瑾
2.具有输入与状态时滞的不确定T-S模糊系统的稳定控制 [J], 吴忠强
3.不确定时滞广义T-S模糊系统的鲁棒镇定 [J], 马宝萍;赵瑾;孙冀
4.基于观测器的不确定T-S模糊系统鲁棒镇定 [J], 齐丽;杨俊友
5.具有参数不确定性的控制系统鲁棒镇定问题的可解性(英文) [J], 伍清河
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

Vol.32,No.2ACTA AUTOMATICA SINICA March,2006 Robust Stabilization of Nonlinear Time Delay Discrete-time SystemsBased on T-S Model1)MI Yang1JING Yuan-Wei21(Shanghai University of Electric Power,Shanghai200090)2(School of Information Science and Engineering,Northeastern University,Shenyang110004)(E-mail:miyangmi@)Abstract A robust stabilization problem is considered for time delay nonlinear discrete-time sys-tems based on T-S fuzzy model.A necessary and sufficient condition for the existence of suchcontrollers is given through Lyapunov stability theorem.And it is further shown that this conditionis equivalent to the solvability of a certain linear matrix inequality,which can be solved easily byusing the LMI toolbox of Matlab.At last,an illustrative example of truck-trailer is presented toshow the feasibility and effectiveness of the proposed method.Key words Discrete-time systems,fuzzy control,linear matrix inequality,T-S fuzzy model1IntroductionRecently,fuzzy control has been one of the useful control techniques for uncertain and nonlinear complicated systems.The conventional fuzzy control is composed of some if-then linguistic rules.The property of it makes the control algorithm easily understood.Its main drawback,however,comes from the lack of a systematic control design methodology.Particularly,the stability analysis and robustness are not easy.To solve these problems,the idea that a linear system is adopted as the consequent part of a fuzzy rule has evolved into the T-S model[1],which becomes quite popular today.Time delays are common in engineeringfield and are a source of instability and poor performance even in a nonlinear mode,so there are many results to deal with time delay problem[2,3].With de-velopment of computer,the discrete system has attracted great attention[4∼7],and the fuzzy control has been extended to nonlinear time delay discrete system,but research results are too limited for reference.The robust stabilization of linear system in[4]is discussed by using LMI techniques.The stability of nonlinear system is considered by using fuzzy control[2,8,9],in which the consequent part of T-S model is linear normal system without uncertainties.In[2]the analysis and synthesis problem is investigated including continuous and discrete time delay systems,but there is only time delay part in the T-S model.The fuzzy robust tracking control is discussed in[10]for uncertain nonlinear system, the parametric uncertainty is employed to the consequent part of the T-S model,and so the T-S model can represent the original system exactly.However,it does not apply the method to the discrete time delay system.In[11],the stabilization problem is discussed for a class of nonlinear discrete systems with parameter uncertainty,without considering the time delay term.So far the class of nonlinear time delay discrete systems have not yet been discussed by using the T-S fuzzy control method,but time delay and uncertainty occur in practical engineeringfield.Based on these intentions,in this paper,the robust stabilization problem will be considered for nonlinear time delay discrete systems.And it will be shown that this stabilization problem is equivalent to the solvability of a certain linear matrix inequality.Finally,an illustrative example of truck-trailer will show the feasibility of the proposed method.2Problem formulationThe consequent part of T-S model has exact mathematics description,so the fuzzy T-S model as in[12]is used in this paper.The i th rule of the fuzzy model for the nonlinear discrete system is of the following form:Plant Rule i:If z1(k)is F i1,···,and z n(k)is F i n thenx(k+1)=(A i+∆A i)x(k)+A1i x(k−τ)+(B i+∆B i)u(k)y(k)=C i x(k),i=1,···,q(1)208ACTA AUTOMATICA SINICA Vol.32qi=1w i(z(k)),w i(k) 0,qi=1w i(k)>0,i=1,2,···,qand F i j is the fuzzy set,h i is the grade of membership of F i j.The main intention of this paper is to design the fuzzy T-S model controller,which can make system(2)stabilized.For the convenience of proof,the assumption is given as followsAssumption1.The parametric uncertainties in system(1)are norm bounded,satisfying the followings[∆A i,∆B i]=D i F i(k)[E i1,E i2],F T i(k)F i(k) Iwhere D i,E i1,E i2are known real constant matrices of appropriate dimensions,and F i(k)is an unknown matrix function with Lebesgue-measerable element,I is the identity matrix of appropriate dimension. 3Fuzzy state feedback control designBased on the parallel distributed compensation(PDC),we consider the following fuzzy control law for the fuzzy model(2)Regulator Rule i:If z1(k)is F i1and···and z n(k)is F i n,thenu(k)=K i x(k),i=1,···,q(3) where K i∈R m×n is a constant gain feedback to be determined.The overall state feedback fuzzy control law is represented byu(k)=qi=1h i(z(k))K i x(k)(4) Substituting(4)into(2)yieldsx(k+1)=qi=1qj=1h i(z(k))h j(z(k))((A i+∆A i)x(k)+A1i x(k−τ)+(B i+∆B i)K j x(k))(5)For the necessary of proof,one lemma is given as follows.Lemma1.Given matrices H,F,and E with appropriate dimensions,F T F I,and P>0,for anyε>0,if P−1−εHH T>0,then(A+HF E)T P(A+HF E) A T(P−1−εHH T)−1A+ε−1E T E.The main results on the fuzzy robust stabilization of T-S model with parametric uncertainties are summarized in the following theorem.No.2MI Yang et al.:Robust Stabilization of Nonlinear Time Delay Discrete-time (209)2A1i+A1j200−εij I∗∗E j1X+E j2M i4qi=1qj=1qk=1ql=1h i h j h k h l¯x T{[¯A ij+¯A ji A1i+A1j]T P[¯A kl+¯A lk A1k+A1l]+4G}¯x12A1i+A1j2¯Aij+¯Aji210ACTA AUTOMATICA SINICA Vol.322A1i+A1j2¯Aij+¯Aji2A1i+A1j200−εij I∗∗E j1X+E j2M iL )x1(k)+(1−v¯klu(k)+a(k)x1(k)No.2MI Yang et al.:Robust Stabilization of Nonlinear Time Delay Discrete-time (211)L x1(k)+v¯k2Lx1(k)+v¯k 2Lx1(k)+v¯k2Lx1(k)+ν¯kL 00v¯k2Lv¯k1,B1=v¯k L00v ¯k2L 00,A2=1−v¯kL10dv2¯k2l∆A2=0.2sin(k)0000.2sin(k)0000.2sin(k),A12=1−v¯kL00dv2¯k22Lx1(k)+v¯k2Lx1(k)+ν¯k1+exp{−3[z(k)−π/2]})×12Lx1(k)+v¯k212ACTA AUTOMATICA SINICA Vol.32。

相关文档
最新文档