T-S模糊模型在间歇过程迭代学习容错控制中的应用

"基于T-S模糊模型的间歇过程的迭代学习容错控制" 这篇研究论文主要探讨了在间歇过程中的非线性控制问题，特别是面对执行器故障时如何实现系统的稳定运行。间歇过程是一种复杂的工业生产模式，通常具有高度非线性和不确定性，这使得控制策略的设计变得极具挑战性。作者提出了一个创新的基于T-S模糊模型的复合迭代学习容错控制方法来解决这一问题。 T-S模糊模型是一种将非线性系统近似为一组线性子系统的工具，通过模糊逻辑将复杂的非线性行为转化为多个简单的线性段。在这篇文章中，研究人员首先利用扇区非线性方法对间歇过程的非线性动态特性进行建模，构建出T-S模糊故障模型，从而能够更准确地描述系统在执行器故障情况下的行为。 接着，研究人员考虑到了间歇过程的二维特性，即时间和空间两个维度的交互影响。他们利用2D系统理论框架，设计了一个2D复合迭代学习控制（ILC）策略。ILC是一种自我校正的方法，通过在每个操作周期内不断学习和改进控制输入，以达到逐步优化控制性能的目的。在此基础上，结合容错控制思想，设计的控制器能够在执行器出现故障时仍能保证系统的稳定运行。 为了保证系统的稳定性，文章采用了Lyapunov方法，这是一种常用的方法来分析动态系统的稳定性。通过构造Lyapunov函数，研究人员得出了系统稳定的充分条件，并进一步求解了控制器增益，以确保在执行器故障时，系统仍然可以收敛到一个期望的状态。 论文中的仿真研究部分，选择了具有强非线性的连续搅拌釜作为案例，验证了所提方法的有效性和可行性。结果显示，该方法能够有效地应对执行器故障，维持间歇过程的稳定运行，从而证明了提出的控制策略在实际工业应用中的潜力。 关键词涉及的领域包括：间歇过程控制、2D-T-S模糊模型、模糊迭代学习容错控制、过程控制、系统稳定性以及系统工程。这些关键词突显了研究的核心内容，即在非线性、故障易发的环境下，如何利用模糊逻辑和迭代学习技术来实现高效且鲁棒的控制系统设计。