鲁棒模糊滑模控制器设计用于Takagi-Sugeno不确定非线性系统

"这篇研究论文探讨了针对一类带有不确定性的Takagi-Sugeno非线性系统的鲁棒模糊滑模控制器设计。系统中存在状态矩阵和输入矩阵的参数不确定性，以及匹配外部干扰。该控制器的独特之处在于其处理系统的能力，无需假设每个局部T-S模型的控制矩阵相同，也不需要预先知道不确定性的具体信息。" 文章详细内容： 在自动化和控制理论领域，设计能够应对不确定性和复杂动态的控制器是关键挑战之一。Takagi-Sugeno (T-S) 模型是一种广泛用于非线性系统建模的方法，它通过线性局部模型的加权组合来描述非线性行为，简化了分析和控制设计的复杂性。 本文提出的鲁棒模糊滑模控制器旨在解决T-S非线性系统中的不确定性问题。滑模控制是一种高效的控制策略，它通过设定一个“滑动表面”来确保系统状态在经历短暂的调整后，能在该表面上保持滑动，从而达到理想的控制效果。然而，当系统存在不确定性时，传统的滑模控制可能会导致性能下降甚至不稳定。 作者X.Z. Zhang和Y.N. Wang提出了一种新的模糊逻辑框架下的滑模控制设计方案。他们考虑了状态矩阵和输入矩阵中参数的不确定性，以及可能的外部干扰，这些因素都可能导致系统性能的退化。控制器设计的关键在于它对这些不确定性的鲁棒性处理，即使在不知道具体不确定参数的情况下，也能保证系统性能。 论文首先建立了具有不确定性参数和外部干扰的T-S非线性系统数学模型。然后，设计了一个模糊逻辑系统来近似控制律，通过模糊规则来适应不确定性。接着，通过精心设计滑模面和切换函数，确保控制器能够在各种不确定性条件下驱动系统状态向滑模表面滑动，同时抑制滑动过程中的抖动。 此外，论文还证明了所提控制器的稳定性，并给出了保证系统性能的充分条件。这种方法的优点在于其灵活性和自适应性，能够应对未知的系统变化和干扰，而无需精确的系统模型信息。 这项工作为设计能有效处理不确定性的非线性系统控制器提供了一种新方法，对于实际工程应用，特别是在需要高鲁棒性和适应性的控制场景中，如机器人、电力系统和航空航天等领域，具有重要的理论和实践价值。