模糊模型下网络化非线性控制系统带输入丢失的鲁棒稳定性研究

本文主要探讨了模糊模型在处理非线性网络控制系统（Nonlinear Networked Control Systems, NCS）中的鲁棒稳定性问题，特别是在存在输入丢失的情况下。随着网络控制系统的广泛应用，如低成本、易于安装维护和更高的灵活性，它们逐渐取代传统的有线控制系统。然而，网络通信引入的挑战也不容忽视，如数据传输延迟、不规则采样、丢包等问题，这些都会对系统的性能产生负面影响，甚至可能导致闭环不稳定。 针对这些问题，当前的研究文献已经广泛研究了线性NCS的鲁棒分析与设计，特别是针对时间变化的传输延迟和间隔。主要方法包括离散时间模型方法、输入延迟方法以及脉冲响应模型。离散时间模型方法关注的是将连续系统转化为离散形式，以便分析和设计控制器以抵消网络效应。例如，参考文献[3]至[6]的研究可能采用了这种模型来估计系统的稳定性边界。 输入延迟方法，如[7]至[15]的研究，侧重于考虑控制信号在到达接收端的时间延迟，这可能涉及到预测和补偿技术，以保持系统的动态性能。这种方法通常涉及系统的状态预估和控制律的设计，以确保系统在面对输入滞后时仍能保持稳定。 然而，本文的研究则进一步聚焦于模糊模型，这是一种在处理非线性系统和不确定性方面的强大工具。模糊逻辑允许系统处理复杂的输入输出关系，同时具有良好的鲁棒性和适应性。作者可能提出了一种新颖的方法，利用模糊模型来建模非线性NCS的动态行为，然后通过模糊推理或模糊控制器来应对输入缺失带来的不确定性和干扰。 具体而言，文章可能探讨了如何通过模糊理论构建系统的数学模型，以捕捉输入丢失时的不确定性和动态特性，以及如何设计相应的模糊控制策略来维持系统的稳定性。这可能涉及到模糊规则的学习、系统误差的量化和模糊控制器的优化，以确保即使在网络环境下的不稳定因素存在时，也能实现有效的控制。 本文的工作是网络控制理论领域的重要补充，它结合了模糊系统理论与非线性NCS的鲁棒稳定性研究，为处理输入丢失下复杂网络环境下系统的稳定性提供了新的解决思路。通过模糊模型的应用，研究者们有望开发出更加健壮和实用的控制算法，以提升网络控制系统的性能和可靠性。