第4章 模糊T-S控制(3)
第四章 模糊控制系统
常规反馈控制系统结构
今天, 今天,常规的反馈控制方法在实际过程中已经得到广泛 应用,例如在阿波罗登月舱的姿态控制、宇宙飞船、 应用,例如在阿波罗登月舱的姿态控制、宇宙飞船、导弹制 导以及在工业生产过程控制等。但是, 导以及在工业生产过程控制等。但是,对于常规反馈控制系 统,控制器的设计无论是采用经典控制理论还是现代控制理 都需要事先知道被控制对象精确的数学模型。 论,都需要事先知道被控制对象精确的数学模型。也就是说 系统的分析与综合都是建立在数学模型的基础上。 系统的分析与综合都是建立在数学模型的基础上。 然而,在实际控制中被控对象的精确数学模型很难建立, 然而,在实际控制中被控对象的精确数学模型很难建立, 甚至无法建立。例如,交通系统、经济系统及生物发酵过程 甚至无法建立。例如,交通系统、 这样,基于数学模型的控制方法则陷入了困境。 等。这样,基于数学模型的控制方法则陷入了困境。值得注 意的是对于上述的复杂过程, 意的是对于上述的复杂过程,有经验的专家或操作人员用手 动控制的方式,却可以收到令人满意的效果。 动控制的方式,却可以收到令人满意的效果。面对这样的事 人们考虑能否让计算机模拟人的思维方式, 实,人们考虑能否让计算机模拟人的思维方式,对这些复杂 过程进行控制决策。 过程进行控制决策。
x = (ω ,θ ) ɺ x = f ( x, u )
u1 u= u 2
其中u为一个有约束的控制向量, 为前轮的角度, 其中 为一个有约束的控制向量,u1为前轮的角度, u2为车 为一个有约束的控制向量 速。
如果把邻近两辆车定义为 x(执行中的约束),用集合 (执行中的约束) 表示,而两辆停着的车之间的空隙定义为Г( 表示,而两辆停着的车之间的空隙定义为 (允许的终端状 态的集合) 那么, 停车问题就转化为寻找一个控制律u(t), 态的集合 ) 。 那么 , 停车问题就转化为寻找一个控制律 , 使其在满足各种约束的条件下把初始状态转移到终端状态Г 使其在满足各种约束的条件下把初始状态转移到终端状态 中去。对于这个问题若采用基于数学模型的精确方法来求解, 中去。对于这个问题若采用基于数学模型的精确方法来求解, 由于约束条件过多,求解过程将异常复杂。 由于约束条件过多,求解过程将异常复杂。 但在实际停车时,汽车司机并不考虑控制律u(t)的求解。 的求解。 但在实际停车时,汽车司机并不考虑控制律 的求解 而是凭借以往的经验,先让车向前运动, 而是凭借以往的经验,先让车向前运动,前轮先向右而后向 然后使车向后运动,前轮仍先向右而后向左, 左,然后使车向后运动,前轮仍先向右而后向左,经过多次 反复,车将横向移动一个所需要的距离, 反复,车将横向移动一个所需要的距离,最后向前开停在空 隙处。这样,汽车司机通过一些不精确的观察,执行一些不 隙处。 这样, 汽车司机通过一些不精确的观察, 精确的控制,却达到了准确停车的目的。 精确的控制,却达到了准确停车的目的。
随机非线性不确定系统的T-S模糊控制和事件驱动控制
随机非线性不确定系统的T-S模糊控制和事件驱动控制随机非线性不确定系统的T-S模糊控制和事件驱动控制摘要:随机非线性不确定系统的控制一直是研究领域的热点问题,而T-S模糊控制和事件驱动控制作为两种常用的控制方法,在解决随机非线性不确定系统控制问题中具有一定的优势。
本文将介绍T-S模糊控制和事件驱动控制的基本原理,并探讨其在随机非线性不确定系统控制中的应用。
一、引言随机非线性不确定系统控制问题是控制领域中的一个重要研究方向。
由于系统的随机性和不确定性,以及系统的非线性特性,传统的线性控制方法已经无法满足对系统控制的要求。
因此,寻找一种适用于随机非线性不确定系统的控制方法是非常必要的。
T-S模糊控制和事件驱动控制是两种常见的控制方法,具有在随机非线性不确定系统控制中应用的潜力。
二、T-S模糊控制T-S模糊控制是一种基于模糊推理的控制方法,其基本思想是将非线性系统分段线性化,并通过模糊推理方法构建一个全局的控制器。
T-S模糊控制具有以下几个步骤:1. 建立模糊子系统:将整个非线性系统分成若干个线性子系统,使得每个子系统内的动态行为近似于线性。
2. 构建模糊控制器:根据系统的输入输出特性,使用模糊推理方法构建一个全局的模糊控制器。
3. 优化控制器参数:通过优化算法对模糊控制器的参数进行优化,以达到较好的控制效果。
T-S模糊控制常用于解决非线性系统的稳定性和跟踪问题,具有良好的控制性能和鲁棒性。
在随机非线性不确定系统中,T-S模糊控制通过模糊推理方法可以快速适应系统的不确定性,提高系统的稳定性和控制性能。
三、事件驱动控制事件驱动控制是一种基于事件触发的控制方法,其核心思想是根据系统状态的变化触发控制器的执行动作,以减少控制器的计算量。
事件驱动控制具有以下几个步骤:1. 确定事件触发条件:通过对系统状态变量的监测,确定控制器执行动作的触发条件。
2. 设计控制器:根据事件触发条件,设计相应的控制器执行动作。
3. 控制器执行:当事件触发条件满足时,执行控制器的动作。
非线性网络控制系统的T-S模糊建模及控制
第2章非线性系统的T-S模糊建模实际的工程应用中,不存在理想的线性系统,系统多具有强耦合,非线性,时滞,干扰等实际特性,这使得对系统的建模和控制存在一定难度。
现代控制理论对系统建立状态空间模型的方法,是把原有的系统在平衡位置附近或要求的位置附近近似建立其理想线性状态空间模型,从而利用线性系统理论方法对模型设计所要求的性能指标的控制器,然后把针对线性系统设计的控制器应用于原有系统。
然而,对非线性系统建立单一的线性模型,用针对线性模型设计的控制器去控制原有系统,这在本质上是存在缺陷的,因为原有系统大多不是线性系统,即建立的线性模型和实际系统存在~定差别。
T-S模糊模型是~种用分段线性模型来逼近非线性系统的方法,这使得T-S模糊模型比单一的在平衡位置附近建立的理想线性模型更加逼近原有系统,这是T-S模糊模型的逼近过程更加详细的结果。
在原有系统的线性过程明显的位置建立线性模型,比建立单一的线性模型更加贴近原系统。
前件参数可以在不同位置采用不同的隶属度函数,后件参数采用线性函数形式,这种多线性子模型来逼近原系统的方法,可以方便的在不同位置设计不同的控制器,最后通过隶属度函数加权融合输出,得到模糊控制器,在系统不同的运行状态实行不同的控制策略。
T-S模糊模型的逼近程度主要依靠于隶属度函数的选取和后件参数的辨识。
本章首先介绍T-S模糊模型的辨识方法,再对二级倒立摆系统进行运动分析,得到非线性运动方程的表示形式,在不同位置近似得到不同线性子模型,最后通过隶属度函数平滑连接起来,得到二级倒立摆系统的T-S模糊模型,并针对每个子系统设计LQR控制器,同样通过隶属度函数平滑连接,得到模糊控制器。
2:l非线性系统的T_S模糊模型辨识非线性系统的状态空间模型为:竞(r)=厂(x(f))+g(x(r))”(f),.,、y(f)=办(x(r))其中,厂(x(f))表示系统状态响应,为非线性函数,g@(,))”(,)表示作用于系统的控制器,根据需要,可以是PID控制器、LQR控制器、模糊控制器等。
《T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H_∞滤波》
《T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H_∞滤波》篇一T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H∞滤波一、引言在控制系统的研究领域中,T-S模糊时滞系统的稳定性分析以及H∞滤波器设计一直是重要的研究方向。
随着复杂系统日益增多,对于这些系统的性能要求也日益提高。
其中,T-S模糊模型由于其能够有效地描述非线性系统,已被广泛应用于各种复杂系统的建模。
然而,由于时滞的存在以及外部干扰的影响,系统的稳定性问题及滤波器的设计变得尤为关键。
本文将针对T-S模糊时滞系统的稳定性进行分析,并探讨H∞滤波器的设计方法。
二、T-S模糊时滞系统的稳定性分析T-S模糊时滞系统是一种基于T-S模糊模型的时滞系统,其模型能够有效地描述具有时滞特性的非线性系统。
然而,由于时滞的存在,系统的稳定性往往受到挑战。
因此,对T-S模糊时滞系统的稳定性进行分析具有重要的理论意义和实际应用价值。
(一)模型描述首先,我们需要对T-S模糊时滞系统进行建模。
该模型通常由一系列的模糊规则和相应的动态方程组成。
每个模糊规则描述了系统在不同状态下的行为,而相应的动态方程则描述了系统状态的变化。
在建模过程中,我们需要考虑时滞因素的影响,以便更准确地描述系统的动态行为。
(二)稳定性分析方法对于T-S模糊时滞系统的稳定性分析,我们可以采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法。
该方法通过构造适当的Lyapunov 泛函,对系统的能量进行估计,从而判断系统的稳定性。
在分析过程中,我们需要考虑时滞的上下界以及系统状态的变化情况,以便得到更准确的稳定性条件。
(三)数值仿真及结果分析为了验证所提出的稳定性分析方法的有效性,我们可以进行数值仿真实验。
通过对比不同参数下的系统响应,我们可以观察到系统在不同条件下的稳定性变化情况。
此外,我们还可以通过绘制相图、时间响应曲线等方式,直观地展示系统的动态行为。
通过对仿真结果的分析,我们可以得出T-S模糊时滞系统稳定性的条件及影响因素。
4.6 基于T-S模糊模型的模糊控制
4.2.3 基于T-S模糊模型的模糊控制
如何设计倒立摆系统的控制器?
0 1 0 A1 = , B1 g -a 0 4l 3 - aml 4l 3 - aml
(在四个工作点)分别线性化后的线性模型为:
0 2g A2 = p 4l 3 - amlb 2
式中 e1,e2 为特定的闭环特征值。
控制器结构复杂:不易实现! 控制器设计方法深奥,不易掌握!
4.2.3 基于
1. 本质非线性方法(微分几何法) 2. (单个工作点)线性化+线性系统控制器设计方法
4.2.3 基于T-S模糊模型的模糊控制
4.2.3 基于T-S模糊模型的模糊控制
如何设计倒立摆系统的控制器?
(在四个工作点)分别线性化后的线性模型为:
Rule 1: IF x1(t) is about 0 THEN
x t = A1x t + B1u t
Rule 2: IF x1(t) is about 2( x1 2 ) THEN
0 2g A3 = p 4l 3 - amlb 2
1 0 , B2 -ab 0 2 4l 3 amlb
1 0 ,B ab 0 2 2 4l 3 - amlb
4.6.2 T-S模糊模型的万能逼近性 4.2.3 T-S模糊控制器设计方案
4.2.4 仿真算例
4.2.3 基于T-S模糊模型的模糊控制
单级倒立摆
4.2.3 基于T-S模糊模型的模糊控制
单级倒立摆的数学模型
x1 t x 2 t x2 t
T-S模糊时滞系统的稳定性分析与控制问题研究
研究t-s模糊时滞系统的稳定性分析及其控制问题,有助于提 高模糊控制系统的稳定性和鲁棒性,为工程实践提供理论支 持和技术指导。
研究现状与问题
现状
目前,针对t-s模糊时滞系统的稳定性分析已经取得了一定的研究成果,但大多数研究集中在特定的模糊逻辑 系统或时滞范围较小的情况下。
问题
然而,在实际应用中,时滞因素和模糊逻辑系统的复杂性往往会导致系统的不稳定性和控制性能下降。因此, 需要进一步研究t-s模糊时滞系统的稳定性及其控制问题。
t-s模糊时滞系统的稳定性 分析与控制问题研究
2023-10-30
目录
• 引言 • t-s模糊时滞系统模型 • t-s模糊时滞系统的稳定性分析 • t-s模糊时滞系统的控制问题研究 • 数值模拟与实验验证 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
背景
t-s模糊时滞系统是一种广泛应用于工程领域的模糊控制系统 ,其稳定性对于系统的性能和可靠性具有重要影响。
研究内容与方法
要点一
研究内容
本研究旨在研究t-s模糊时滞系统的稳定性分析及其控 制问题,主要内容包括:建立t-s模糊时滞系统的数学 模型;分析系统的稳定性和鲁棒性;设计有效的控制器 并对其进行优化。
要点二
方法
本研究采用理论分析和数值模拟相结合的方法,首先建 立t-s模糊时滞系统的数学模型,然后利用Lyapunov方 法、Razumikhin技巧等稳定性理论对系统进行稳定性 分析。同时,利用模糊控制理论、最优化方法等设计有 效的控制器并对其进行优化。最后,通过数值模拟验证 所提出方法的可行性和有效性。
06
结论与展望
研究结论
本文研究了t-s模糊时滞系统的稳定性分析与控制 问题,通过理论推导和仿真实验,得出了一些重 要的结论。
《T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H_∞滤波》
《T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H_∞滤波》篇一T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H∞滤波应用一、引言在现代控制系统和自动化技术的飞速发展下,T-S模糊时滞系统作为一种复杂的非线性系统,其稳定性分析和滤波问题成为了研究的热点。
T-S模糊模型能够有效地描述复杂的非线性系统,而时滞现象在许多实际系统中是普遍存在的。
因此,对T-S模糊时滞系统的稳定性进行分析,并探讨其H∞滤波的应用具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、T-S模糊时滞系统的稳定性分析2.1 T-S模糊时滞系统模型T-S模糊时滞系统是一种基于规则的模糊模型,通过一系列的“如果-则”规则来描述系统的动态行为。
每个规则都描述了系统在某个条件下的行为,然后通过加权平均的方式来得到整个系统的输出。
时滞现象则是指系统中信号传输的延迟,可能导致系统的不稳定。
2.2 稳定性分析方法对于T-S模糊时滞系统的稳定性分析,常用的方法包括Lyapunov稳定性理论、Razumikhin定理等。
其中,Lyapunov稳定性理论是一种较为常用的方法,它通过构造适当的Lyapunov函数来分析系统的稳定性。
通过求解Lyapunov方程或不等式,可以得到系统稳定的充分条件。
2.3 稳定性分析结果通过对T-S模糊时滞系统的稳定性分析,可以得到系统稳定的充分条件。
这些条件通常涉及到系统的参数、时滞的大小以及系统的结构等。
在实际应用中,可以根据这些条件来优化系统的设计和参数配置,从而提高系统的稳定性。
三、H∞滤波在T-S模糊时滞系统中的应用3.1 H∞滤波原理H∞滤波是一种基于H∞范数的滤波方法,它可以有效地抑制系统中的噪声和干扰。
通过设计适当的滤波器,可以在保证系统稳定性的同时,提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。
3.2 H∞滤波在T-S模糊时滞系统中的应用在T-S模糊时滞系统中应用H∞滤波,可以有效地提高系统的滤波性能和抗干扰能力。
具体而言,可以通过设计适当的H∞滤波器来抑制系统中的噪声和干扰,从而提高系统的信号质量。
模糊控制系统课件4.3(T-S型系统)
U=
∑wu
i =1 m
i i
∑w
i =1
w1u1 + w2u2 + ...... + wmum = w1 + w2 + ...... + wm
i
⑶计算每条规则权重wi的两种方法 计算每条规则权重 为调节每条规则的权重,常加入一个“认定权重” 的人为因子Ri(设计人员认为第i条规则在总输出中 的权重),对每条规则的权重用Ri进行调节。 实际计算中,常取认定权重Ri=1。 设第i条规则的权重为wi,则 ①取小法
解:根据题设,当x1=12且x2=5时
R1: mf1(12)=1-12/16=0.25 mf3(5) =1-5/8=0.375 y1=x1+x2=17 R2: mf2(12)=12/60=0.2 y2=2x1=2*12=24 R3: mf4(5)=3*5/40=0.375 y3=3x2=3*5=15 为了计算系统总输出,按照上述方法可有四种不同结论,为了加以区 分,各种组合所得的结果分别用u1、u2、u3、u4表示。 ⑴按加权求和法(wtsum)计算总输出 按加权求和法( ) ①取小法 w1=mf1(12)∧mf3(5)=0.25∧0.375=0.25 w2= mf2(12)=0.2 w3=mf4(5)=0.375 总输出为: u1=w1*y1+w2*y2+w3*y3=0.25*17+0.2*24+0.375*15≈14.675
4.3 T-S型模糊推理 型模糊推理
Mamdani模糊推理特点:输出是模糊量→清 晰化处理→清晰量。过程烦琐,并具有随意性, 对模糊量进行数学分析不方便。 1985年,日本学者Takagi和Sugeno提出了 一种新的模糊推理模型----T-S型模糊推理模型。
模糊控制3 TS Fuzzy System
x(k + 1) = ∑ w Ai x(k ) / ∑ w
i i =1 i =1
l
l
i
图5 模糊系统的响应曲线
22
[例5]在上述已知模糊系统中,如果
1.503 −0.588 A1 = 1 0
1 −0.361 A2 = 1 0
S 22:若y(k)是( A2 and C 2 ),则
2 y 22 (k + 1) = (2.256 − 1.120k12 ) y (k ) + (−0.361 − 1.120k 2 ) y (k − 1)
模糊模型的总的输出为
w11 y11 (k + 1) + w12 y12 (k + 1) + w21 y 21 (k + 1) + w22 y 22 (k + 1) y (k + 1) = 17 w11 + w12 + w21 + w22
27
[例6]对于例2中的模糊系统,加入了标准方差为0.5的高斯白噪声, 并假定模型的前提结构和前提参数同原系统相同。采用200组输 入输出数据进行结论参数的辨识,得到如下结果:
28
图8绘出了含有噪声的输入输出数据、原始的结论和辨识 结论。如果这组数据中不含有噪声,那么辨识出来的模 型和原模型完全相同。
图8 原始数据和辨识的结果
29
2、前提参数的辨识
模糊辨识算法中,涉及到3类隶属函数,都是由分段直线组 成的。它们是small, medium, large如下图所示。
图9 3类隶属函数的形式 图9中的 P1 , P2 , , P8 等是前提参数,表示各类隶属函数的 转折点,对应的隶属度是1或0,模糊子集small和large有 2个前提参数待辨识,medium有4个前提参数待辨识。
第4章 模糊T-S控制(3)
ρ2
P2 P + Q2 2
P Ai + AiT P − ZiC − (ZiC)T + Q2 P 2 2 2 <0 2 P − ρ I 2
(2.13)
首先,由式(2.13)求得P和 i,然后由式(2.12) 2 L 求得 P 和 Ki 。 1
20
二、一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制
2 n1 3 4 n2
(2.1)
其中x , x ∈R , x , x ∈R (n = 2(n1 + n2 ))是系统的状态向量,状 态是可量测的, u∈ Rm 是控制输入向量,y∈Rm 是系 统的可量测输出向量,C ∈R , f 2 , f 4 是光滑非线性函 数,d2 , d4是外部扰动,x =[x1T , x2T , x3T , x4T ]T ∈Rn , m = n1 + n2 ,d =[0, d ,0, d ] .
9
二、一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制
1.一类非线性系统的模糊H∞控制问题 问题描述:考虑如下的非线性系统
& x1 = x2 & x2 = f 2 (x, u) + d2 & x3 = x4 x4 = f 4 (x, u) + d4 &
证明 选取
Lyapunov
5
一、模糊T-S控制简介 模糊T 模糊
从而提出了基于模糊T-S模型的松弛二次稳定控制方 案。Liu等人推广了文[65]的二次稳定充分条件,进 一步降低保守性,提出了一种二次稳定控制方案[66 -67]。Park借助T-S模糊模型,提出一种在线参数估 计方法[68]并研究了参数不确定非线性系统的稳定性 问题[69]。文[70]给出了一种积分模糊模型的系统设 计方案。T-S模糊模型还被用来研究非线性关联系统 的跟踪控制问题[71]、非线性奇异系统的稳定性问题 [72]和带有执行器饱和的非线性系统的鲁棒控制问题 [73]。文[74-75]提出了时延系统的模糊模型,并讨 论了非线性时延系统的分析和综合问题。文[76]给出 了不确定模糊时延系统的二次稳定控制方法。文[77]
基于T-S模糊加权的风电机组多模态软切换变桨控制
兰州交通大学工程硕士学位论文摘 要风电机组的变桨距控制方法是当前大型风力发电机组控制技术研究的难点,额定风速以上,降低风电机组的机械疲劳载荷和控制风电机组变桨恒功率运行十分重要。
本文以2MW永磁直驱风力发电机组为研究对象,针对风力发电机组在额定风速以上恒功率运行时的变桨控制,提出了一种基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊加权的多模软切换变桨控制策略。
搭建了基于T-S模糊加权的风电机组双模软切换变桨控制和三模软切换变桨控制的仿真模型,其中双模软切换变桨控制包括模糊-PID双模软切换变桨控制和模糊自适应PID-PID双模软切换变桨控制。
针对基于T-S模糊加权的风电机组双模软切换变桨控制存在的问题进行了改进,提出了基于T-S模糊加权的风电机组三模软切换变桨控制,三模软切换变桨控制包括模糊-模糊自适应PID-PI三模软切换变桨控制和模糊-RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络PID-PI三模软切换变桨控制。
首先,明确课题的研究背景与研究意义,了解2MW永磁直驱风力发电机组的结构与工作环境;在此基础上,建立风电机组各部分的数学模型和三种风速的数学模型;建立机组各部分的仿真模型、三种风速的仿真模型和2MW永磁直驱风力发电机组变桨控制的整体仿真模型。
额定风速以上,从降低机组的机械疲劳载荷和保证机组的恒功率运行两个角度来设计多模态变桨控制器。
然后,利用T-S型的模糊推理设计双模软切换环节来解决双模切换的振荡问题,设计并优化各控制方法的相关参数。
在两种风速下,验证模糊-PID双模软切换变桨控制和模糊自适应PID-PID双模软切换变桨控制策略的有效性,阶跃风来验证双模态控制的抗干扰性能,湍流风验证双模软切换变桨控制的控制性能。
最后,为改进双模软切换变桨控制存在的问题,提出了三模软切换变桨控制,利用T-S型的模糊推理设计三模软切换环节来解决三模切换的振荡问题,设计并优化各控制方法的相关参数。
T-S模糊模型
姓名:赵京辉 学号:14721501
传统模糊系统的基本思想 一种基于规则的控制,通过语言表达的模糊性控制规则来实现 对难以精确描述系统的控制,在设计中不需要建立被控对象的 精确数学模型.
T-S 模糊模型的基本思想 T-S 模糊模型是将正常的模糊规则及其推理转换成一种数学表达 形式。本质是将全局非线性系统通过模糊划分建立多个简单的 线性关系,对多个模型的输出再进行模糊推理和判决,可以表示复 杂的非线性关系.
(
z(t
))
M
i 2
(
z(t
))
...
M
i p
(
z(t
))
i (z(t))表示z(t)属于M i的隶属函数,同时也表示第i条规则的试用度.
反模糊化
工业控制中广泛使用的反模糊方法为加权平均法,则可得整个系统的 状态方程为:
例:假设已知三条T-S模糊规则,分别为R1、R2、R3,如下: R1: if x1 is mf1 and x2 is mf3 then y1=x1+x2; R2: if x1 is mf2 then y2=2x1; R3: if x2 is mf4 then y3=3x2。 其中模糊集合mf1、mf2、mf3、mf4的隶属函数,都视为简单的
T-S 模糊模型的基本做法是用线性状态空间模型作为后件来表 达每条语句所表征的局部动态特性,则全局的模糊模型就由这 些线性模型通过隶属函数综合而成,全局模型是一个非线性模 型,利用模糊逻辑系统的非线性映射能力,就可以逼近一个复 杂的非线性系统,而且能够对定义在一个致密集上的非线性系 统做到任意精度上的一致逼近。
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基于T-S模型的模糊控制系统设计
毕业设计基于T-S模型的模糊控制系统设计姓名:黄大雕学号:01010203班级:07 自动化1专业:自动化所在系:自动化工程系指导老贾穆尔师:基于T-S模型的模糊控制系统设计摘要模糊控制系统的稳定性分析和设计方法是模糊理论的重要研究课题。
模糊系统本质上是非线性的,其稳定性分析比较困难。
到目前为止虽然已经存在许多关于模糊系统稳定性的理论,但仍未形成完善的理论体系,还有许多理论问题有待进一步深入研究。
在模糊控制文献中,大多数方法是基于Lyapunov 的稳定性理论,Lyapunov 系统稳定形式是以观测系统中的能量平衡为基础的。
根据Lyapunov 原理,连续能量损耗的系统最终将进入平衡状态。
因此利用某个系统能量函数能够评价系统的稳定性,这个函数通常称为Lyapunov 函数或Lyapunov 候选函数。
最常用的Lyapunov 函数形式是广义二次型,由于把Lyapunov定义为广义二次型,因此系统稳定性的问题就转换为寻找一个恰当的矩阵的问题。
基于以上分析,本文针对T-S模型利用Matlab实现模糊控制系统的设计,并用一个非线性的弹簧阻尼机械系统进行仿真保证系统的稳定性关键词:Lyapunov函数法;T-S模型;模糊控制系统Model Based on the T-S Fuzzy Control System DesignABSTRACTThe stability an alysis and desig n of fuzzy con trol systems have bee n the most importa nt problems in fuzzy theory. The research of fuzzy con trol theory in cludes a series of mai n problems, such as the stability an alysis, the system desig n approaches and the improveme nt of system performa nee.In the fuzzy con trol literature, most methods are based on Lyap unov stability theory, Lyap unov system is stable form is the observ ing systems in the en ergy bala nee based. Accordi ng to Lyap unov theory, the con ti nu ous en ergy loss of the system will eve ntually en ter theory.Therefore, the use of the energy function of a system able to evaluate the stability of the system, This fun cti on is ofte n referred to as the Lyap unov fun cti on or Lyap unov can didate fun cti on. The most com monly used form of Lyap unov function is a gen eralized quadratic. Since the Lyap unov is defi ned as the gen eralized quadraticSystem stability problem is conv erted to the problem of finding an appropriate matrix.Based on the above an alysis, for the TS model using Matlab fuzzy con trol system desig n, and a non li near spri ng-damper mecha ni cal system simulatio n to en sure stability of the systemKey Words: Lyapunov Function; Fuzzy Control System; T-S Model目录第一章绪论 (1)1.1模糊控制系统的产生与发展 (1)1.1.1模糊控制理论的产生 (1)1.1.2模糊控制理论的发展概况 (2)1.1.3模糊控制的研究成果 (3)1.1.4有待解决的问题 (4)1.2本文的研究课题 (4)1.2.1选题意义 (4)1.2.2论文内容安排 (5)1.3 本章小结 (5)第二章模糊控制理论基础. (7)2.1模糊数学基础 (7)2.1.1模糊集合 (7)2.1.2模糊运算 (8)2.2模糊逻辑与近似推理 (10)2.3模糊逻辑系统 (11)2.4T-S 模糊系统 (15)2.4.1T-S 模糊模型描述 (15)2.4.2T-S 模糊系统特点 (16)2.5本章小结 (16)第三章运用Matlab 实现T-S 模型模糊系统的设计 (18)3.1Matlab 介绍 (18)3.1.1Matlab 的优点 (18)3.1.2Matlab 的缺点 (19)3.2模糊控制系统的设计 (19)3.2.1FIS 编辑器 (19)3.2.2隶属度函数 (22)3.2.3根据模糊规则表编辑规则 (25)3.2.4形成系统系统模型 (26)第四章仿真实例 (28)第五章结论和展望 (32)5.1主要结论 (32)5.2展望 (32)参考文献 (33)致谢错误!未定义书签第一章绪论1.1模糊控制系统的产生与发展1.1.1模糊控制理论的产生美国数学家维纳在四十年代创立控制论以来,自动控制理论已经历经经典控制理论、现代控制理论两个发展阶段,现在已进入智能控制理论发展时期。
《T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H_∞滤波》范文
《T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H_∞滤波》篇一T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H∞滤波一、引言随着现代控制理论的发展,T-S模糊时滞系统在复杂系统建模和控制中得到了广泛应用。
由于系统的动态特性往往具有非线性和时变特性,传统的控制方法往往难以有效处理。
因此,研究T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H∞滤波具有重要的理论意义和实际应用价值。
本文将首先介绍T-S模糊时滞系统的基本概念和特性,然后对系统的稳定性进行分析,最后探讨H∞滤波在系统中的应用。
二、T-S模糊时滞系统概述T-S模糊时滞系统是一种基于T-S模糊模型的动态系统。
该模型通过一系列的模糊规则来描述系统的动态行为,并考虑了时滞因素的影响。
由于系统具有非线性和时变特性,使得系统的分析和控制变得复杂。
因此,对T-S模糊时滞系统的研究具有重要的意义。
三、T-S模糊时滞系统的稳定性分析稳定性是控制系统的重要性能指标之一。
对于T-S模糊时滞系统,由于其复杂的非线性和时变特性,系统的稳定性分析变得尤为困难。
本文将采用Lyapunov稳定性理论对系统进行稳定性分析。
首先,构建系统的Lyapunov函数,然后通过分析函数的导数来判断系统的稳定性。
此外,还将探讨时滞对系统稳定性的影响,并提出相应的稳定控制策略。
四、H∞滤波在T-S模糊时滞系统中的应用H∞滤波是一种有效的信号处理技术,可以抑制系统中的噪声和干扰。
在T-S模糊时滞系统中,由于系统的不确定性和外界干扰的存在,使得系统的输出信号往往受到噪声和干扰的影响。
因此,将H∞滤波应用于T-S模糊时滞系统中具有重要的意义。
本文将探讨H∞滤波在系统中的应用,包括滤波器的设计、实现以及性能分析等方面。
五、实验结果与分析为了验证本文提出的T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H∞滤波的有效性,我们进行了大量的仿真实验。
首先,我们构建了T-S模糊时滞系统的仿真模型,并通过Lyapunov稳定性理论分析了系统的稳定性。
实验结果表明,通过合理的控制策略,可以有效提高系统的稳定性。
《T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H_∞滤波》范文
《T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H_∞滤波》篇一T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H∞滤波一、引言随着现代控制理论的发展,T-S模糊时滞系统在复杂系统建模和控制中得到了广泛应用。
这类系统具有非线性和时滞特性,其稳定性和滤波问题一直是研究的热点。
本文旨在分析T-S模糊时滞系统的稳定性,并探讨H∞滤波在其中的应用。
二、T-S模糊时滞系统概述T-S模糊时滞系统是一种基于T-S模糊模型的时滞系统,能够有效地描述具有非线性和时滞特性的复杂系统。
该系统通过一系列的模糊规则来描述系统的动态行为,每个规则都包含一个前提部分和一个结论部分。
这种模型能够更好地捕捉系统的非线性和不确定性,因此在许多领域得到了广泛应用。
三、T-S模糊时滞系统的稳定性分析稳定性是控制系统的重要性能指标之一。
对于T-S模糊时滞系统,其稳定性分析具有一定的复杂性。
本文采用Lyapunov稳定性理论,通过构建适当的Lyapunov函数,分析系统的稳定性。
首先,我们根据T-S模糊模型的规则,构建系统的状态空间表达式。
然后,利用Lyapunov函数的性质,分析系统的稳定性条件。
通过严格的数学推导,我们可以得到系统稳定的充分条件。
四、H∞滤波在T-S模糊时滞系统中的应用H∞滤波是一种常用的滤波方法,能够有效地抑制系统中的噪声和干扰。
在T-S模糊时滞系统中,H∞滤波的应用可以有效提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。
本文将H∞滤波与T-S模糊时滞系统相结合,探讨其应用方法。
首先,我们根据系统的模型和H∞滤波的理论,构建H∞滤波器。
然后,利用滤波器对系统中的噪声和干扰进行抑制,提高系统的性能。
通过仿真实验,我们可以验证H∞滤波在T-S模糊时滞系统中的有效性。
五、结论本文分析了T-S模糊时滞系统的稳定性,并探讨了H∞滤波在其中的应用。
通过Lyapunov稳定性理论和H∞滤波的理论,我们得到了系统稳定的充分条件和H∞滤波器的设计方法。
仿真实验结果表明,H∞滤波能够有效抑制系统中的噪声和干扰,提高系统的性能。
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。
第四章_模糊控制器的设计
2)模糊子集的分布 每个语言变量的取值,对应于其论域上 的一个模糊集合。个数确定以后,需要考 虑模糊子集的分布,即模糊子集在模糊论 域上的分布方式和情况,即确定每个模糊 子集的隶属函数
1
NB NM NS
ZO
PS
PM PB
隶属函数的类型 ① 正态分布型(高斯基函数 )
( x ai )2 bi 2
第4章 模糊控制器的工作原理
一、模糊控制与传统控制 二、模糊控制系统的组成 三、确定量的模糊化 四、模糊控制算法的设计 五、模糊推理 六、输出信息的模糊判决 七、基本模糊控制器的设计 八、模糊模型的建立
4.1 模糊控制系统的基本组成
从传统控制到模糊控制 • 传统控制(Conversional control):经典反馈控 制和现代控制理论。它们的主要特征是基于精确 的系统数学模型的控制。适于解决线性、时不变 等相对简单的控制问题。
• 完备性 属函数的分布必须覆盖语言变量的整个论域,否则,将会出现“空档”, 从而导致失控。
NB NM 1 NS ZO PS PM PB
0 -6 空档
-4
-2
0
2
4
6
x
不完备的隶属函数分布
一致性:即论域上任意一个元素不得同时是两个F子集的核
交互性:即论域上任何一个元素不能仅属于一个F集合
3)一个确定数的模糊化 一个确定数的模糊化分为两步: (1)根据确定数以及量化因子求在基本论域 上的量化等级。 (2)查找语言变量的赋值表,找出与最大隶 属度对应的模糊集合,该模糊集合就代表 确定数的模糊化结果。
假设E*=-6,系统误差采用三角形隶 属函数来进行模糊化。 E*属于NB的 隶属度最大(为1),则此时,相对 应的模糊控制器的模糊输入量为:
前件不匹配的网络化t-s模糊系统分析与控制
摘要Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型是指采用局部线性化方法,基于模糊隶属度函数将各个线性子模型光滑连接起来的一个全局模型,它能够以任意精度逼近非线性系统,因而受到了广泛关注。
此外,网络化控制系统由于具有便于布线,易于安装维护、操作简单、成本低、效率高、灵活性大等优点,在诸多领域也有广泛的应用。
传统的T-S模糊系统通常采用并行分布补偿(PDC)的方法进行控制器的设计。
然而,在实际工业生产环境中,受到网络诱导时延、数据丢包等网络因素的影响下,网络化T-S模糊系统普遍存在时滞性和非线性等特点,这将导致PDC方法失效。
针对上述情形,本文提出了基于前件不匹配条件的网络化T-S 模糊模型,该模型中模糊控制器与被控系统可以拥有不一致的模糊前件,弥补了PDC方法的不足,降低了控制器的执行难度,大大提升了设计的灵活性。
本文主要研究内容包含如下四个方面:(一)针对一类T-S模糊系统,研究了网络环境下基于前件不匹配条件的控制器设计问题。
首先,构造一个统一的具有通信延迟的网络化T-S模糊模型框架。
然后,基于所构造的系统模型结合李雅普诺夫泛函和Wirtinger-based不等式等方法,推导得出具有较低保守性的系统稳定性判据,并给出能够增强设计灵活性的网络化模糊控制器的设计方法;(二)考虑到系统结构和参数引起的不确定性,研究了基于马尔科夫跳变的网络化T-S模糊系统的H∞滤波问题。
首先,建立网络诱导时延,数据丢包和马尔科夫跳变模型相统一的滤波误差系统框架。
然后,构造基于马尔可夫切换的Lyapunov-Krasovskii泛函,给出模糊滤波误差系统的稳定标准以及滤波器的前件不匹配设计方案;(三)考虑到有限的网络通信资源,研究了事件触发通讯策略下基于观测器的网络化T-S模糊系统的控制问题。
首先,建立了一个统一的基于事件触发通讯策略的网络化T-S模糊模型,构造了前件不匹配的模糊观测器以估计不可测量系统状态,并为观测器设计了一个前提相匹配模糊控制器。
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7
讲授提纲
模糊T- 控制简介 模糊 -S控制简介 模糊T- 控制举例 模糊 -S控制举例
8
二、一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制 采用的技术:采用了模糊T-S技术。采 用模糊T-S模型对非线性系统建模,基于线 性矩阵不等式技术设计模糊状态反馈控制 器使模糊系统稳定。
1
m×n
T 2
T T 4
15
二、一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制
采用模糊T-S模型来逼近非线性系统(2.1), 有下面的形式 i z 为 i R(i) : z1 (t) F1 ,且,…,且,(t)为 Fs ,则
s
(2.2) 其中 Bi = [0 biT1 0 biT2]T ∈Rn×m , ∈R , b ∈R 。对系统(2.2)局 b 部模型加权,清晰化后,得全局模糊系统如下 (2.3) & x(t) = ∑µ A x(t) + ∑µ B u(t) + d (2.4) y(t) = Cx(t) s L i (t)) 其中 µ = v (z(t)) ∑v (z, vi (z(t)) = ∏Fj (z j (t)) µi ≥ 0(i =1,L, L) ∑µ。1 , , i =
i1 n1×m i2 n2×m
& x(t) = Ai x(t) + Biu(t) + d
i = 1,L, L
L
L
i
i
i
i
i=1
i=1
其中
µi = vi (z(t))
(t)) ∑v (z,
i i=1
L
vi (z(t)) =
∏
j =1
s
Fji (z j (t))
,
µi ≥ 0(i =1,L, L) ,
= ∑µ。1
u (t )
u (t )
不确定非线性系统
y
输出反馈控制器
ˆ x(t )
模糊观测器
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二、一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制
输出反馈控制器的设计: 输出反馈控制器的设计: 设模糊观测器T-S模型和输出反馈控制器模型有以下形式
& ˆ x(t) =
∑
i=1
u(t) =
∑µ K x(t)
i i i= 1
L
(2.4)
得到一闭环系统
x' (t) =
∑∑µ µ A x(t) + d
i j ij i=1 j =1
L
L
(2.5)
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二、一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制 采用的技术:采用了模糊T-S技术。采 用模糊T-S模型对非线性系统建模,设计状 态观测器来观测系统的状态;基于线性矩 阵不等式技术设计模糊输出反馈控制器使 模糊系统稳定。
6
一、模糊T-S控制简介 模糊T 模糊
综合了模糊T-S模型和神经网络,提出了一种不确定 非线性时延系统的稳定控制方案。文[78-79]建立了 离散系统的模糊模型,给出了离散系统的稳定性控 制方案。
2.模糊T-S控制的不足 模糊T
模糊T-S模型的提出为非线性控制提供了广阔的 研究空间,为工程设计提供了很好的指导思路。但 有不足之处,比如线性矩阵不等式的求解问题还未 能有效的解决。
i i=1
L
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二、一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制
控制原理框图如图所示
非线性系统
u (t )
x(t )
模糊状态反馈控制器
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二、一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制
输出反馈控制器的设计: 输出反馈控制器的设计: 设模糊输出反馈控制器模型有以下形式
y(t) = Cx(t)
i1 n1×m i2 n2×m
& x(t) = Ai x(t) + Bi u(t) + d
i = 1,L, L
L
L
i
i
i
i
i=1
i=1
L
i
i
i
i=1
j =1
i=1
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二、一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制
控制原理框图如图所示
2 n1 3 4 n2
y =C x
(2.1)
其中x , x ∈R , x , x ∈R (n = 2(n1 + n2 ))是系统的状态向量,状 m 态是不可量测的, Rm u∈ 是控制输入向量,y∈R 是系 统的可量测输出向量,C ∈R , f 2 , f 4 是光滑非线性函 数,d2 , d4是外部扰动,x =[x1T , x2T , x3T , x4T ]T ∈Rn , m = n1 + n2 ,d =[0, d ,0, d ] .
1
m×n
T 2
T T 4
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二、一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制
采用模糊T-S模型来逼近非线性系统(2.1), 有下面的形式 i z 为 i R(i) : z1 (t) F1 ,且,…,且,(t)为 Fs ,则
s
(2.2) 其中 Bi = [0 biT1 0 biT2]T ∈Rn×m , ∈R , b ∈R 。对系统(2.2)局 b 部模型加权,清晰化后,得全局模糊系统如下 (2.3) & x(t) = ∑µ A x(t) + ∑µ B u(t) + d
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二、一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制
1.一类非线性系统的模糊H∞控制问题 问题描述:考虑如下的非线性系统
& x1 = x2 & x2 = f 2 (x, u) + d2 & x3 = x4 x4 = f 4 (x, u) + d4 &
模糊控制III 模糊控制III
主讲人:杜贞斌
讲授提纲
模糊T- 控制简介 模糊 -S控制简介 模糊T- 控制举例 模糊 -S控制举例
2
一、模糊T-S控制简介 模糊T 模糊
1.模糊T 1.模糊T-S控制 模糊
非线性控制方法的研究体现在文[1-38]中,有微分 几何法,动态逆法,增益预置法,反推法等。其中, 模糊T-S模型在1985年由日本学者Takagi和Sugeno提出, 模糊模型的前件是模糊的,后件是确定的,即输出为 各输入量的线性组合。这种模糊建模非常简单,而且 为模糊控制理论和线性系统理论相结合提供了可能。 模糊T-S模型建模的本质在于把一个整体的非线性动态 模型转换为多个局部线性模型。模糊T-S模型的提出为 模糊控制系统的稳定性和系统性能分析提供了强有力 的工具,深刻影响了模糊控制理论。到目前,已有大 量的文献讨论了基于模糊T-S模型的系统稳定性
3
一、模糊T-S控制简介 模糊T 模糊
问题和系统性能问题[39-44]。Tseng等人研究了基 于模糊T-S模型的跟踪控制问题[45],并把控制方案 成功的应用到机器人系统。Chen等人采用模糊T-S模 型,讨论了非线性系统的鲁棒控制问题[46]和混合 输出反馈控制问题[47],并考虑了建模误差对系统 稳定性的影响。文[48]提出了复合Lyapunov函数方 法的模糊控制系统的稳定性方案,考虑了隶属度的 导数从而减小了方案的保守性。Lo和Lee等人采用不 确定模糊T-S模型对非线性系统建模[49-52],提出 了一种非线性系统的鲁棒控制方法。文[53]针对模 糊控制中线性矩阵不等式求解困难问题,提出了凸
考虑H∞性能:给定标量 ρ > 0, 设计控制器(2.7)使 得下式成立 T ~T (t)Q~(t)dt ≤ ~T (0)P~(0) + ρ 2 T (d ′T d ′)dt x x ∫0 x x ∫0 (2.10) 其中P,Q是对称正定矩阵。 定理2 定理2.1 如果存在对称正定矩阵P满足 1 AT P + PA + 2 PP + Q < 0 ij ij (2.11) ρ 则存在输出反馈控制器(2.6)使得闭环系统 (2.9)稳定并满足给定的H∞性能(2.10)。 在定理2.1中,不等式(2.10)可转化为线性 矩阵不等式来求解。
其中 令 Zi = P2 Li S22 < 0等价于 ,则
S = AiW +W iT A
+ BiY j + (BiY j ) + (ρ ) I ,
T
W LiC − Q −1 0 < 0 1 0 S22 K i
2 −1
(2.12)
S22 = P ( A − LiC) + ( A − LiC)T P+ 2 i i 2
& e(t) =
∑
i=1
L
µi ( Ai − Li C)e(t) + d
令
~(t) = [xT (t), eT (t,得到一闭环系统 ˆ x )]T
~(t) = & x
∑∑
i=1 j =1
L
L
µi µ j Aij ~(t) + d ′ x
(2.9)18来自二、一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制方法 一类非线性系统的模糊控制
1
ρ2
P2 P + Q2 2
P Ai + AiT P − ZiC − (ZiC)T + Q2 P 2 2 2 <0 2 P − ρ I 2
(2.13)
首先,由式(2.13)求得P和 i,然后由式(2.12) 2 L 求得 P 和 Ki 。 1