非线性系统模糊优化控制：多采样率与T-S模糊模型

"该文探讨了非线性连续系统与输入多采样率模糊控制器设计，采用线性矩阵不等式（LMI）优化技术构建T-S模糊模型，并研究了基于优化区域极点配置的PDC状态反馈控制。通过解决代数Riccati方程确定控制器参数，提供了一种优化数字控制器的设计算法和闭环系统的稳定性条件。计算机仿真实验证明了这种方法的有效性。" 本文主要研究的是非线性系统的输入多采样率模糊优化控制问题，这是现代控制理论中的一个重要课题，因为许多实际工程系统都具有非线性特性。多采样率数字控制是一种提高控制性能和减少计算负担的技术，它通过在不同时间尺度上处理不同信号，可以实现更精细的控制。 作者首先基于多采样率数字控制理论，针对非线性连续被控对象，提出了一种新的设计方法。他们利用线性矩阵不等式（LMI）来构建非线性系统的输入多采样率T-S模糊模型。T-S模糊模型是将非线性系统转化为一系列线性子系统的方法，通过模糊逻辑对非线性行为进行近似，简化了控制器设计的复杂度。 接下来，研究了基于优化区域极点配置的PDC（比例微分补偿器）状态反馈控制策略。优化区域极点配置是控制理论中用于调整系统动态性能的一种技术，通过选择控制器参数使得闭环系统的极点位于期望的区域内，从而改善系统响应速度和稳定性。 文章通过解代数Riccati方程来确定控制器的参数，这是一种在状态反馈控制设计中常见的方法，可以确保闭环系统的稳定性。此外，文中还给出了优化数字控制器的设计算法和闭环系统的稳定性条件，为实际应用提供了理论指导。 最后，通过计算机仿真验证了所提出的控制策略的有效性。仿真结果表明，该方法能够有效地控制非线性系统，且具有良好的动态性能和稳定性。 总结来说，这篇论文在非线性系统控制领域提出了一个创新性的解决方案，结合了多采样率控制、T-S模糊模型和优化区域极点配置等技术，为实际非线性系统的控制设计提供了新的思路和工具。