基于T-S模糊系统的鲁棒容错控制器的设计

基于T-S模糊系统的鲁棒容错控制器的设计（精选5篇）

基于T-S模糊系统的鲁棒容错控制器的设计 篇1

针对平面拦截问题，选择导弹和目标之间的相对速度矢量与导弹-目标视线之间的.夹角(称为相对航向误差角)作为将要被控制到零的输出。将与目标运动的加速度和速度方位信息有关的量视为干扰量，基于变结构控制理论设计了一种鲁棒制导算法。该制导算法不需要得到目标精确的加速度和速度方位信息，因而更便于工程实现。仿真结果表明，该制导算法对目标的机动具有强的鲁棒性。

作 者：张友安 苏身榜 Su Shenbang Zhang You′an Hu Yun′an Su Shenbang 作者单位：张友安,Zhang You′an(海军航空工程学院301教研室,)

苏身榜,Hu Yun′an(中国空空导弹研究院,)

Su Shenbang,Su Shenbang(CAME, Luoyang)

基于T-S模糊系统的鲁棒容错控制器的设计 篇2

通过网络形成的反馈控制系统称为网络控制系统(Networked Control System,简称NCS),和传统的点对点互联控制系统相比较,网络控制系统具备便捷的模块化系统设计方式、简单快捷的实现方式及系统维护,可实现资源共享、系统实现成本低等诸多优点。

虽然网络控制系统有诸多优点,但仍存在3个主要问题,即网络诱导时延、数据丢包和带宽数据包大小的限制。其中时延和丢包是两个最重要的参数,它们显著地降低了系统的性能,使稳定范围变小,甚至会使系统变得不稳定。为了克服它们带来的影响,众学者从NCS的建模、稳定性与鲁棒性、保性能控制等方面进行了深入的研究。成果中关于时延和丢包的较多,而关于数据包大小的限制问题,研究的结果很少。

在研究方法上,目前大多数控制方法都是针对线性NCS对象,对非线性NCS的研究成果相对较少。而现实中NCS对象通常是复杂的非线性系统,由于T-S模糊模型具有任意函数逼近的功能,所以,近年来基于T-S模型的模糊控制方法逐渐成为研究非线性控制系统的一种重要手段。实践证明:对于过程复杂,具有非线性、时变、滞后等特征的对象,模糊控制器都具有无可比拟的优越控制性能和强大的生命力。

本文对基于T-S模糊模型的非线性网络控制系统的研究现状作了总结,介绍了相关控制问题的重要结果,并对有待解决的问题和未来的发展方向作了一些讨论。

1 T-S模糊网络控制系统模型描述

目前,关于网络控制的研究方法很多,对于不同的实际模型,学者们提出了各式各样的建模方法,这里不作一一叙述,下面介绍具有一般性的连续型和离散型非线性网络控制系统的模型建立。

文献[5]介绍了一种带有干扰和不确定项的连续型系统模型:在网络环境中,考虑非线性被控对象由下述T-S模糊模型描述:

上式中,i=1,2,…,r,r为模糊规则数;θ1(t),θ2(t),…,θs(t)为前提变量,Mij(i=1,2,…,r;j=1,2,…s)为和规则数相对应的模糊集合。x(t)∈Rn为状态向量,u(t)∈Rn为控制输入量,z(t)∈Rn是被控输出向量;Adi=Ai+△Ai,Bdi=Bi+△Bi;ω(t)为外界扰动,且ω(t)∈L2[0,∞);Ai,Bi,B1i,Ci,Di为具有适当维数的实值常数矩阵。△Ai和△Bi为具有时变特征的不确定参数矩阵,假设不确定参数矩阵范数有界,并具有如下结构[△Ai,△Bi]=GS(t)[Uai,Ubi],式中,G、Ua和Ub为已知适当维数常值矩阵;S(t)∈Ri×j为不确定矩阵满足ST(t)S(t)≤I。

利用并行分布式补偿(PDC)设计方法,在网络时延和丢包环境中,考虑执行器故障情形下,设计如下形式的状态反馈控制器:

最后,采用单点模糊化、乘积推理以及加权平均反模糊化的方法,可以得到系统的全局状态方程为:

文献[15]介绍了带有干扰的离散型系统模型:由T-S模糊模型表示的非线性离散时间模糊系统的方程为:

其中,r是IF-THEN规则数,ζ1(k),…,ζp(k),是前件变量,且ζ(k)=[ζ1(k),…,ζp(k)]T是x(k)的已知常函数,x(k)∈Rn,u(k)∈Rn和y(k)∈Rn分别是状态、输入和输出向量,w(k)∈Rn是有界外部扰动输入,Ai、Bi、Ci、Di、Ei都是适当维数的已知常数矩阵。

在建立模型时,平行分布补偿方法也多被使用,文献[4]、[8]就是依赖T-S模糊模型,利用平行分布补偿技术建立了非线性网络控制系统的模型。

另外,文献[17]提出了一种崭新的为网络时延和丢包现象建模的方法,即基于模糊T-S模型的方法。这种方法假设系统的网络动态可以由一组模糊规则来描述,而不是由某个单一的模型来描述。这些模糊规则,每一个都对应一个线性的AR(Autoregessive Model)模型,而模型的总输出,即是每一个AR模型输出的综合。这种建模方法可以比较准确地为网络时延和丢包建立模型,并且基于模型进行在线预测,进一步地利用模糊T-S模型得出的预测结果,就可以设计直接补偿器,来对网络控制系统的时延和丢包进行方便有效地直接补偿了。

2 T-S模糊网络控制系统的稳定性分析

自从T-S模糊应用于网络控制系统后,其稳定性的研究引起了学者的极大兴趣,各种成果纷纷呈现。

从研究的方法来看,学者们多采用李雅普诺夫稳定性理论和PDC方法。

文献[3-7]及[12]运用Lyapunov理论研究了T-S模糊网络控制系统的稳定性。

其中文献[3]、[7]是在仅仅考虑系统存在时延的情况下进行分析,而文献[4]是单独考虑丢包问题。这在一定程度上简化了系统,便于集中分析系统的某一个点。

文献[5]基于不确定T-S模糊模型描述的非线性网络控制系统模型,考虑了更实际、更常见的执行器部分失效情况,通过引入一个积分不等式,获得了此类系统的时滞相关鲁棒稳定性条件。

文献[6]考虑量化因素的影响下,基于T-S模糊模型方法建立包含时延、丢包和量化信息的新的非线性网络控制系统模型,并运用Lyapunov稳定性理论和PDC方法给出系统稳定性条件。

文献[12]为了克服数据量化、网络诱导时滞、网络丢包及错序对非线性网络控制系统造成的影响,采用T-S模糊建模方法建立了一个新的非线性网络控制系统模型,并在系统模型中加入两个时变量化器。其主要分析方法在于通过构造一个改进的区间时滞依赖的李雅普诺夫函数,并引入自由权矩阵。利用PDC技术和矩阵函数的凸性,得出改进系统的稳定的条件。

文献[5]、[6]、[12]在同时考虑系统存在时延和丢包情况下,分析了系统的稳定性,这种分析更加接近于实际的网络控制系统,增加了理论应用于实践的可能性。

文献[1]、[7]研究了系统的指数渐进稳定,文献[2]、[5]研究了系统时滞相关稳定性。

另外,一些学者也另辟蹊径,采用多种手段研究系统的稳定性。文献[13]针对一类具有有界不确定时滞的网络控制系统,提出一种基于Markov不确定时延描述和子空间Toeplitz方程的模糊广义预测控制算法。借鉴T-S模糊建模思想,将网络控制系统建模成前件为不确定时延的子空间输入输出线性模型,通过对时延的合理划分,能够更好地表达不确定时滞网络控制系统的动态特征。在此基础上,研究了不确定时延网络控制系统的稳定性控制问题。提出基于子空间Toeplitz方程的模糊广义预测控制算法,该算法是一种稳定的广义预测控制算法,能够保证局部子空间稳定,继而提高网络控制系统的全局稳定。文献[17]针对一类控制器和执行器之间存在时变时延的网络控制系统的不确定性和扰动抑制问题,提出了一种基于T-S模糊模型的自适应滑模控制方法。首先以时延作为前件离散随机变量,以时延的概率分布作为隶属度函数进行模糊融合得到不含时延的全局系统模型。然后采用平行分布补偿法设计全局滑模面,研究了在此滑模面下的自适应控制律和相应的扰动预估策略,并对系统进行了稳定性分析。文献[10]采用T-S模糊模型描述非线性网络控制系统,针对该系统中存在的前向通道和反馈通道时延,采用史密斯预估器进行补偿;对非线性网络控制系统建立了T-S模糊模型,给出该模型的稳定模糊控制器存在的充分条件和模糊状态反馈控制器的设计方法,并给出相应的线性矩阵不等式形式和具有常数衰减度系统的稳定性存在的充分条件。

3 T-S模糊网络系统的控制

文献[5]针对同时存在网络时延和数据包丢失的网络环境,研究了执行器故障下一类非线性网络控制系统的鲁棒H∞容错控制问题。采用锥补线性化算法给出了此类系统的鲁棒H∞容错控制器设计方法。仿真算例表明,对于任意容许的不确定性以及执行器故障,所设计的控制器能使系统鲁棒渐近稳定,且具有H∞范数界。

文献[10]文章采用T-S模糊模型描述非线性网络控制系统,针对该系统中存在的前向通道和反馈通道时延,采用史密斯预估器进行补偿;对非线性网络控制系统建立了T-S模糊模型,给出该模型的稳定模糊控制器存在的充分条件和模糊状态反馈控制器的设计方法。

文献[11]研究了一类非线性网络控制系统的控制和数值仿真问题。首先建立了非线性网络控制系统的连续时间T-S模糊模型。然后基于时变网络诱导时滞,分别设计了系统在无外部干扰和有外部干扰两种情形下的模糊控制器,同时以线性矩阵不等式(LMIs)的形式给出了控制器存在的充分条件。最后通过数值仿真验证了以上两种情形下控制器的有效性。

文献[14]研究一类非线性网络控制系统改进H∞跟踪控制问题,该类网络控制系统中非线性被控对象和被跟踪对象分别采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型和线性稳定参考模型描述。首先通过综合考虑网络中的数据传输时滞和数据丢包影响,采用输入时滞法和PDC技术,建立基于零阶保持器刷新时刻的系统状态跟踪误差模型。然后利用改进的自由权矩阵方法,并结合Lyapunov直接法给出系统满足H∞跟踪性能的充分条件以及模糊控制器的设计方法。

文献[15]研究离散时间非线性网络控制系统的输出跟踪控制问题,其中被控对象是由T-S模糊模型表示。利用非平行分布补偿技术和时滞输入方法建立跟踪控制模型,以线性矩阵不等式的形式给出隶属度函数偏差依赖的控制器存在的充分条件,保证闭环系统的给定跟踪性能。

文献[16]针对一类具有参数不确定的非线性网络控制系统,同时考虑网络延时和丢包的影响,基于T-S模糊模型建模,通过构造李亚普诺夫泛函,推证出了确保非线性网络化控制系统在执行器发生失效故障时具有鲁棒完整性的时滞依赖充分条件,并以求解矩阵不等式给出了容错控制器的设计方法。仿真算例验证了该方法的可行性和有效性。

4 展望

网络控制系统是一个复杂的系统,它涉及多门学科并且跨越多个研究领域,还有很多问题有待进一步研究。

(1)从最基本的角度上讲,现有工作在建模上往往仅仅考虑丢包或时延等某一方面,考虑不全面。所以建模还需要扩展深度和广度。

(2)信息在网络控制系统中会存在时延现象,但目前对于网络控制的研究大多假定时延是小于一个采样周期的,但实际生活中,很有可能会有长时延的情况发生,因此,针对长时延的网络控制系统,其系统建模将会变得更加复杂,所以需要进行深入研究。

(3)本文所研究的非线性网络控制系统,都是在基于T-S模糊模型的方法上进行研究。但此方法在非线性度较高时,将无法局部线性化,此时对于非线性的网络控制系统的故障检测只能直接基于非线性模型进行分析,但这样的话研究难度较大。

海运船舶电力推进系统的鲁棒控制 篇3

关键词：船舶电力系统，鲁棒控制， 线性矩阵不等式

中图分类号：TP13                        文献标识码：A

Robust Control for the marine ship power propulsion system

Li Hong-xing， Lu An-shan

（College of Physics and Electrical Engineering ， Qinzhou University， Qinzhou， Guangxi 535000 China）

Abstract： This paper studies the design of robust state feedback controller for mathematic model of marine ship generation systems. Its purpose is to deduce sufficient conditions of the existence of  controller with Lyapunov stability theory. At last we utilize MATLAB software to get disturbance attenuation level  and obtain the unit step response curve. The result demonstrates that the design methods of robust controller for marine ship generation systems is feasibility.

Key words： Marine ship generation systems，Robust control，Linear matrix inequality

1 引言

海运船舶是海上交通的主要运输工具，正向大型化、深水化方向发展，而其电力系统又是海运船舶的核心，是一种复杂的控制系统，具有高阶、强耦合等电力系统的一般共性，又具有电站容量小，受电动机负载影响大的特殊性，目前受到很多学者的关注。如船舶电力推进系统稳定性分析与控制[1]一文分析了不同参数下推进电机的稳定情况， 设计一种直流母线电压前馈控制器;文献[2]阐述了受到大负荷扰动后，船舶电站的参数将发生较大变化.从发电柴油机、电力负荷、发电机及励磁调节系统方面建立柴油机瞬时转速的动态模型。深潜艇推进电动机的控制研究[3]，应用鲁棒控制方法来处理推进感应电动机磁场定向下的矢量控制问题来抑制转子电阻参数摄动和洋流、海浪引起的转矩波动对深潜艇推进电机调速系统的影响;张利军等[4]通过鲁棒L2干扰抑制控制方法解决电力系统中励磁与调速的协调控制问题，也有学者对船舶动态定位系统[6]和航迹跟踪系统[7]进行鲁棒控制研究。鲁棒控制在解决系统模型参数具有不确定性问题时有其自身的优点，本文主要考虑海运船舶电力系统模型参数存在凸多面体不确定性的情况下，设计鲁棒控制器，使系统稳定且满足性能。

2 问题描述

考虑如下线性时变系统：

考虑系统（2）和上面的假设，定理得证。

4 仿真研究

考虑分散励磁式电力系统的数学模型[5]，在系统存在凸多面体不确定性的情况下的模型参数如下：

5. 结论

本文考虑了船舶电力系统的不确定模型，设计状态反馈鲁棒控制器。利用MATLAB软件求解控制器的增益K与扰动抑制度，仿真结果表明该方法设计的状态反馈控制器是可行的。

参考文献

[1] 吕世家，罗耀华，游江，康少波.船舶电力推进系统稳定性分析与控制[J].大连海事大学学报.2012， 38（3）：27-30.

[2] 常勇，胡以怀，崔秀芳. 船舶电站负荷扰动下轴系瞬时转速的动态仿真[J].船舶工程. 2010， 32（4）：33-37.

[3] 游江，赵国良，罗耀华，付斌.深潜艇推进电动机的H∞控制研究[J].船舶工程. 2006，28（6）：13-17.

[4] 张利军，孟杰，兰海.计及螺旋桨负载的船舶电力系统协调控制设计[J].控制理论与应用.2011，28（4）：531-537.

[5] 刘维亭，王德明.基于Riccati法的舰船电力系统鲁棒励磁控制研究[J].电机与控制学报. 2004，8（4）：338-341.

[6]  DU Jialu， YANG Yong. A robust adaptive neural networks controller for maritime dynamic positioning  system[J]. 2013， （06）：128-136.

[7] ZHU Qi-dan，YU Rui-ting，XIA Gui-hua， LIU Zhi-lin. Sliding-mode robust tracking control for underactuated surface vessels with parameter uncertainties and external disturbances[J]. Control Theory  & Applications. 2012，29（7）：64-68.

作者简介：

基于T-S模糊系统的鲁棒容错控制器的设计 篇4

研究了在航空发动机全权限数字式电子控制(FADEC)系统中引入模糊广义预测控制算法问题.研究采用T-S模型描述航空发动机的非线性动态特性,并结合广义预测控制算法来实现对发动机的控制.此法能很好地解决航空发动机模型的难确定性和其较高的鲁棒性、实时性要求这一矛盾.仿真结果证明了该方法的.有效性.未来的研究工作将在现有工作的基础上,进一步改善预测模型的在线校正和多变量控制问题.

作 者：林士兵 张毅 杨煜普 宋军强 作者单位：林士兵,张毅,杨煜普(上海交通大学自动化系,上海,30)

宋军强(中国航空动力控制系统研究所,无锡,214063)

基于T-S模糊系统的鲁棒容错控制器的设计 篇5

不确定系统的鲁棒严格正实设计的LMI方法

考虑系数矩阵具有有界范数不确定性系统的鲁棒严格正实设计问题.定义了不确定系统的`二次严格正实性,得到了用线性矩阵不等式表示的系统二次严格正实的充要条件,给出了基于状态反馈的不确定系统二次严格正实鲁棒优化控制器的设计方法.

作 者：张高民 贾英民 作者单位：北京航空航天大学,理学院刊 名：北京航空航天大学学报 ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF AERONAUTICS AND ASTRONAUTICS年，卷(期)：28(3)分类号：O231.1关键词：不确定系统 鲁棒性 状态反馈 线性矩阵不等式