T-S模糊模型在鲁棒容错网络控制中的应用

"基于T-S模型的网络化控制系统鲁棒容错控制研究，通过分析马尔可夫特性的网络时延来构建T-S模糊模型，考虑系统不确定性及传感器和执行器失效，提出了一种保证系统鲁棒稳定的设计算法。利用李亚普诺夫函数证明了算法的有效性，实现了网络化控制系统的容错和稳定性。" 本文主要探讨了网络化控制系统的建模方法和鲁棒容错控制策略。网络化控制系统（Networked Control System, NCS）在现代工业自动化领域中广泛应用，但由于网络引入的延迟和不确定性，对控制性能带来了挑战。作者提出了一种基于Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型的新建模方式，来处理NCS中的延迟问题。T-S模型是一种将复杂系统分解为多个局部线性子模型的工具，能够有效地处理非线性系统。 首先，通过分析网络时延的马尔可夫特性，即不同延迟发生的概率，可以确定每个延迟值的局部模型隶属度，进而构建全局的T-S模糊模型。这种模型能够更准确地描述网络环境下的系统动态行为。 接着，考虑系统的不确定性，作者建立了不确定的网络化控制系统模型。在存在传感器故障或执行器失效的情况下，设计了一种鲁棒容错控制算法。该算法的目标是确保系统即使在硬件故障发生时也能保持稳定运行。 为了证明所提算法的有效性，文章利用了李亚普诺夫函数这一稳定性分析的工具。李亚普诺夫函数是判断系统稳定性的重要数学手段，通过构造合适的李亚普诺夫函数并证明其单调减小，可以证明系统的稳定性。作者通过这种方法，论证了设计的控制算法能够保证NCS的容错性和稳定性。 最后，通过仿真结果验证了该方法在实际应用中的效果，证实了提出的控制策略能够在面对网络延迟和硬件故障时，依然能有效地保持系统的稳定性和鲁棒性。 这篇论文为网络化控制系统的建模和控制设计提供了一个新的视角，特别是在处理不确定性、故障容错和系统稳定性方面。这种方法对于提高NCS的可靠性和性能具有重要的理论和实践意义。