基于多lyapunov函数方法的模糊控制系统分析与设计

基于多lyapunov函数方法的模糊控制系统分析与设计

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时间:2019-02-06

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1、摘要Takagi.Sugeno(T-S)模糊控制系统的分析与设计是当前模糊控制研究领域的热点。旗于普通二次Lyapunov函数(CQLF)理论,采用线性矩阵不等式(LMI)技术,对T-S幔糊系统进行稳定性分析和控制器设计,已经成为了一种较为普遍和成熟的方法。但是该厅法存在一定的保守性,对于某些模糊系统可能会出现无解的情况;而且在实际应用中,随着前提变量以及规则数目的增多,LMI的求解难度往往会变大,求解效率随之降低。为了克服上述问题,已提出一些多Lyapunov函数方法,如模糊Lyapunov函数(

2、FLF)方法、分段二次Lyapunov函数(PQLF)方法,取得了一定的成果。然而,这几种Lyapunov函数方法仍然存在着一些局限性,并且在连续T-S模糊系统中较为深入的应用还很少。山此,本文对上述多Lyapunov函数方法在连续T-S模糊系统中的应用作了更进一步的研究。首先针对一类模有界的参数不确定T-S模糊系统,采用FLF方法研究了其鲁棒控制问题。通过并行分配补偿(PDC)控制策略得到了LMI形式的模糊系统状态反馈控制和保性能控制系统设计的方法:继而利用PQLF方法,对一类具有特定隶属度函数结

3、构的不确定模糊系统进行了分析。通过充分利用模糊系统前提规则隶属度函数的结构信息,将模糊系统划分成若干个模糊区域,提出了一种新的称为分段PDC的控制策略,该策略¨样能够反映模糊系统的规则结构。在此基础上,设计了该类T-S模糊系统的鲁棒反馈控i50器和保性能控制器;最后,通过将FLF方法引入到由PQLF方法所得的模糊区域中,提出了连续T-S模糊系统的分段模糊Lyapunov函数(PFLF)方法,该方法有效结合了模糊Lyapunov函数和分段二次Lyapunov函数方法的特点。基于PFLF方法,对一类T-

4、S模糊系统进行了稳定性分析和控制系统设计,得到了LMI形式的求解方法。对上述所得控制系统设计方法分别进行仿真验证,所得仿真结果表明:采用FLF方法相对于CQLF方法能够提高模糊系统的控制性能;采用PQLF方法能够降低采用LMI技术的求解难度,具钉良好的鲁棒性能;而采用PFLF方法,相对于其他Lyaptmov函数方法,不仅具有较少的保守性,还具有更好的控制效果。关键词:T-S模糊系统;模糊Lyapunov函数;分段二次Lyapunov函数;分段模糊Lyapunov函数;并行分配补偿;线性矩阵不等式江南

5、大学硕十学付论文AbstractTheanalysisanddesignofTakagi—Sugeno(T-S)fuzzycontrolsystemsisahotspotinthefuzzycontrolfield.BasedonthecommonquadraticLyapunovfunction(CQLF)theory,itbecomesapopularandreliablemethodtOhavestabilityanalysisandcontrollerdesignfortheT-Sfuzzy

6、systemswithlinearmatrixinequalities(LMI)technique.HoweveLthismethodhassomewhatconservativenesssinceitmaynotbeabletosolvetheLMIsforsomespecialfuzzysystemsandthedifficultytosolveinequalitieswillbeincreasedduetothelargenumberofpremisevariablesandrulesoffu

7、zzysystems,Inordertofindmorerelaxedmethod,severalmultipleLyapunovfunctionapproachesareproposed.suchasthefuzzyLyapunovfunction(FLF)approachandthepiecewisequadraticLyapunovfunction(PQLF)approachandhavegoRensomeusefulapplications.Nevertheless,theseapproac

8、hesalsohavesomeshortcomingsandfewofthemhavefartherapplicationsintheareaofcontinuousT-Sfuzzysystems.Motivatedbytheaforementionedconcems,thispaperdevotestothefartherapplicationofthesemultipleLyapunovfunctionapproaches.Firstly,thispaperdea

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