离散T-S模糊模型在非线性网络控制系统镇定中的应用
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更新于2024-08-13
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"这篇论文是2009年由山西大学发表在《山西大学学报(自然科学版)》上的,作者包括JIAXin-chun、CHIXiao-bo和WANGXiao-kai,主要探讨了基于离散T-S模糊模型的非线性网络控制系统的稳定性问题。文章针对网络控制系统的数据丢包和网络诱导时滞现象,提出了一个新的非线性网络控制系统模型,并通过平行分布补偿技术设计了模糊控制器,确保系统的稳定。文中提供了基于线性矩阵不等式的控制器设计方法,并通过数值例子验证了理论的有效性。关键词包括非线性网络控制、数据丢包、网络诱导时滞、离散T-S模糊模型以及平行分布补偿。"
正文:
本文的研究焦点在于非线性网络控制系统的稳定性,特别是在面临数据丢包和网络延迟这两个典型问题的情况下。非线性网络控制系统(Nonlinear Networked Control Systems, NCSs)广泛存在于各种现代自动化和远程监控系统中,如智能制造、航空航天和智能交通等领域。由于网络通信的特性,这些系统可能会遭受数据包丢失和网络诱导的传输延迟,这些问题对系统的性能和稳定性构成了挑战。
离散T-S模糊模型是一种广泛应用的工具,用于描述和分析非线性系统的行为。T-S模糊模型将非线性系统分解为一系列线性子系统,通过模糊逻辑规则进行组合,从而简化了系统的分析和控制设计。在本研究中,被控对象被表示为一个离散的T-S模糊模型,使得复杂的非线性动态可以通过模糊逻辑来近似和处理。
论文的核心贡献在于提出了一种新的非线性NCSs模型,这个模型考虑了数据丢包和网络延迟的影响。采用平行分布补偿(Parallel Distributed Compensation, PDC)技术,这是一种有效的控制器设计方法,它可以同时处理系统中的不确定性和非线性。PDC通过在每个模糊规则下独立设计控制器,实现对整个系统动态的全局校正。
基于新建立的模型,作者推导出了保证非线性网络控制系统稳定性的充分条件。这些条件通常表现为一组线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequalities, LMIs),这是现代控制理论中常用的一种求解优化问题的方法,能够方便地通过计算工具来求解。通过满足这些不等式,可以设计出保证系统稳定性的模糊控制器。
为了证明理论结果的有效性,论文提供了一个数值实例。这个例子展示了在实际应用中如何运用提出的理论和方法,并验证了即使在数据丢失和网络延迟的情况下,所设计的模糊控制器也能确保系统的稳定性。
这篇论文为非线性网络控制系统的稳定控制提供了新的视角和解决方案,对于理解和改善网络环境下复杂系统的性能具有重要的理论价值和实践意义。
2021-04-27 上传
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