模糊模型下的非线性分组网络控制系统鲁棒H∞设计

本文探讨了非线性分组网络控制系统中的模糊模型鲁棒H∞设计。研究集中在解决时变传输延迟和不均匀传输间隔环境下，如何利用模糊系统理论来构建一个稳健的控制器设计策略。作者们采用了一种延迟分布方法，将输入延迟视为一个依赖且非同方差的过程，通过这种方式，他们将实际的网络环境转化为一个随机切换的Takagi-Sugeno模糊系统模型，其中包含多个具有不确定输入延迟的子系统。 核心内容包括以下几个方面： 1. **模糊模型表示**：非线性分组网络控制系统被建模为一个新型的随机切换的Takagi-Sugeno模糊系统，这种系统能够处理复杂的输入动态，并利用模糊规则库来描述系统的行为。 2. **时间-varying transmission delays处理**：通过考虑实时的输入延迟分布，研究者采用了改进的Lyapunov-Krasovskii方法来更好地利用这些延迟特性。这种方法允许对系统性能进行更精确的评估和控制。 3. **延迟分布依赖的条件**：新提出的延迟分布依赖的充分条件是设计的关键，它们确保了控制器在面对不确定性（如传输延迟）时能够提供良好的鲁棒性。 4. **并行分布式补偿方案**：为了优化控制性能，文中还涉及到一个并行的、分布式的补偿方案，这有助于提高系统的响应速度和稳定性，尤其是在网络环境多变的情况下。 5. **H∞设计目标**：研究的最终目标是实现鲁棒的H∞设计，这意味着设计出的控制器能够在满足一定的性能指标（如最大系统增益）的同时，对各种不确定性和干扰具有高度的抵抗能力。 总结来说，这篇研究论文深入分析了非线性分组网络控制系统中基于模糊模型的控制策略，强调了对时变延迟和不规则网络环境的有效管理，旨在提供一种理论基础和设计方法，以提升网络控制系统的稳定性和鲁棒性。通过结合改进的Lyapunov-Krasovskii方法和模糊系统的理论，研究人员开发出一种新的设计框架，可以应对复杂的真实世界应用挑战。