基于分段Lyapunov函数的Hammerstein-Wiener非线性预测控制方法研究

基于分段Lyapunov 函数的Hammerstein-Wiener 非线性预测控制 本文提出了一种基于分段Lyapunov 函数的非线性预测控制算法，针对输入和输出受约束的Hammerstein-Wiener 型非线性系统。该算法首先建立了T-S 模糊模型，然后构造分段二次Lyapunov 函数，分析非线性系统的稳定性，降低普通二次Lyapunov 函数的保守性。通过离线设计分段反馈控制律，在线实施符合条件的反馈控制律，极大程度地提高了在线计算效率。 该算法的核心是基于分段Lyapunov 函数的非线性预测控制。 Lyapunov 函数是一种常用的稳定性分析工具，用于分析非线性系统的稳定性。但是，传统的Lyapunov 函数存在保守性问题，即 Lyapunov 函数的存在性可能会导致系统的稳定性分析结果不准确。为了解决这个问题，本文提出了一种基于分段Lyapunov 函数的非线性预测控制算法。该算法将Lyapunov 函数分解成多个分段，每个分段对应一个特定的Lyapunov 函数，然后通过组合这些分段Lyapunov 函数，获得了整个系统的稳定性分析结果。 该算法的优点在于可以降低普通二次Lyapunov 函数的保守性，提高在线计算效率。同时，该算法也可以应用于各种非线性系统，例如机器人控制、过程控制等领域。 在实现该算法时，需要首先建立T-S 模糊模型，然后构造分段二次Lyapunov 函数，最后设计离线反馈控制律。T-S 模糊模型是一种常用的非线性系统建模方法，可以将非线性系统近似地表示为一组线性系统的组合。分段二次Lyapunov 函数则是该算法的核心部分，用于分析非线性系统的稳定性。离线反馈控制律是该算法的最后一步，用于在线实施符合条件的反馈控制律。 本文提出了一种基于分段Lyapunov 函数的非线性预测控制算法，针对输入和输出受约束的Hammerstein-Wiener 型非线性系统。该算法可以降低普通二次Lyapunov 函数的保守性，提高在线计算效率，具有广泛的应用前景。 知识点： 1. Hammerstein-Wiener 型非线性系统：一种常用的非线性系统模型，具有输入和输出受约束的特点。 2. T-S 模糊模型：一种常用的非线性系统建模方法，可以将非线性系统近似地表示为一组线性系统的组合。 3. 分段Lyapunov 函数：一种基于Lyapunov 函数的非线性预测控制算法，用于分析非线性系统的稳定性。 4. 非线性预测控制：一种基于模型预测的控制方法，用于控制非线性系统的输出。 5. 线性矩阵不等式：一种常用的数学工具，用于分析非线性系统的稳定性。 6. 模型预测控制：一种基于模型预测的控制方法，用于控制非线性系统的输出。