非线性系统模糊采样控制及其应用研究

In modern control systems, computers are usually used as digitial(sampled-data) controllers to control the systems. This project investigates the nonliner modelling and the problem of fuzzy sampled-data controller design.By using fuzzy T-S model as fundamental reasearch tool and introduing adaptive fuzzy logic systems, fuzzy sampled-data control schemes are developed for nonlinear systems, where H∞ control, reconfigurable control and Lyapunov stability theory are utilized.The main researches are as follows.1)Fuzzy sampled-data control for uncertain nonlinear systems,2)Fuzzy sampled-data control for nonlinear time-delay systems,3)Fuzzy reconfigurable sampled-data control for nonlinear systems.It is respected to estabilish effective nonlinear fuzzy sampled-data control schemes with showing design principles of fuzzy sampled-data control systems,and providing design steps of fuzzy sampled-data controllers.Constraint conditions for the modeling error are relaxed with a simpler and more practical sampled-data controller.The designed contollers ensure the system stability and the desired control performance.The proposed control algorithms are applied to inverted pendulum system, manipulator system and industrial systems.

现代控制系统中，计算机通常作为数字(采样)控制器来实现对系统的控制，本课题研究非线性系统建模与模糊采样控制器设计问题。以非线性系统为研究对象，采用模糊T-S模型为基本研究工具，引入自适应模糊逻辑系统，综合H∞控制、重构控制以及Lyapunov稳定性理论，提出一套非线性模糊采样控制方案，主要研究内容包括：1）不确定非线性系统的模糊采样控制方法研究；2）非线性时延系统的模糊采样控制方法研究；3）非线性系统的模糊采样重构控制方法研究。期望建立有效的非线性模糊采样控制方案，揭示模糊采样控制系统设计原理，给出模糊采样控制器设计步骤，改进处理建模误差的约束假设，使得采样控制器设计简单易行，并保证非线性系统稳定性和满足预期控制性能。研究所提出控制算法在倒立摆系统、机械臂系统以及工业系统的应用。

本课题研究了非线性系统模糊采样控制器设计及其应用问题.应用T-S模糊模型对系统建模，控制器是采样信号.采用输入时延方法和LMI技术进行采样控制设计. 基于LKF稳定性理论和N-L公式给出了模糊采样控制器存在的充分性条件，提出了非线性系统的模糊采样控制方案.主要研究内容包括：1)不确定非线性系统的模糊采样问题;2)非线性时延系统的模糊采样控制问题;3)非线性系统的模糊采样重构控制问题.研究所提出控制算法成功的应用在卡车拖车系统与釜式反应堆系统.通过定量实验验证了方案的可行性和优越性.