具有主动适应性的Type-2模糊控制方法研究

发布时间：2018-10-15 10:12

【摘要】：针对易受外界干扰的复杂非线性系统,如何设计一个有效的控制器,能消除系统的各类扰动因素带来的影响,并且保证系统鲁棒性和稳定性,是控制学领域一个重要的热点问题。其研究的难点在于复杂系统的高度不确定性导致无法建立精确模型,以及系统自身的内部扰动和外部环境的扰动会影响控制的稳定性和收敛性。本文以自适应模糊控制为基础,在控制器的设计中,融入生物对外界扰动和系统内部扰动所采用的主动调整和适应行为,建立具有主动适应性的Type-2模糊控制方法,以期为解决非线性系统的控制问题提出新的方法和思路。主要研究内容如下:(1)将生物个体的主要生态因_作模糊系统规则的前件变量,其模糊集合表示为Type-2模糊集合,利用Type-2模糊集合隶属函数的“宽带”效应体现生物生态因子的“生态幅”。利用生态位“态、势”理论,将生物的功能生态位中反映个体生存状态的“态”和反映物种自身发展趋势的“势”作为模糊系统的规则后件参数。由此构造的Type-2 T-S模糊系统,具有了生物对外界干扰的适应机制,提高了模糊系统描述不确定性的能力,加强了T-S模糊系统的规则后件和前件模糊集合之间的实际联系,赋予了模糊系统类似于生物的主动适应、调节、开发和利用环境的功能。(2)在经典的Type-2自适应模糊控制方法的基础上,利用具有主动适应性的Type-2 T-S模糊系统对控制系统未知函数进行建模,分别对两种不同形式的控制系统建立具有主动适应性的Type-2直接自适应模糊控制方法和间接自适应模糊控制方法。利用Lyapunov合成方法,给出系统参数的自适应律和约束条件,研究在所有变量一致有界下闭环系统的稳定性,分析控制系统的收敛性。该方法结合了生物主动适应环境的智能特点和Type-2模糊系统理论解决高度不确定性问题的优势。仿真结果显示,设计的控制器利用较少的模糊规则,就可以达到使系统状态变量在随机扰动下具有较小的波动、较快速的收敛性的良好控制效果,表明融入生物特性的设计方法较为优越。(3)在控制系统状态变量不可量测的情况下,利用具有主动适应性的Type-2 T-S模糊系统设计模糊观测器,建立具有主动适应性的Type-2直接自适应和间接自适应模糊观测器控制方法。该方法利用自适应律的在线调整,提高被控对象跟踪精度,使系统具备诸多处理不确定性的特点,在处理未知扰动和训练噪音等问题上更为有效。利用Lyapunov合成方法,通过加入鲁棒控制器和对观测误差的非线性组合控制器,研究在所有变量一致有界下闭环系统的稳定性,给出系统参数的自适应律和约束条件,并对系统的收敛性进行分析论证。实例仿真显示,在较少的模糊规则数下,控制器能达到非常明显的控制效果,体现设计的新的控制器具有较强的抗干扰能力。(4)将具有主动适应性的Type-2 T-S模糊系统与模糊滑模控制设计方法相结合,建立具有主动适应性的Type-2模糊滑模控制方法,运用Laypunov合成法研究所有变量一致有界下闭环系统的全局稳定性,并给出系统参数的自适应律和约束条件。由于融合生物对外界环境的主动适应对策,设计的控制方法具有较强的抗干扰能力,并能够有效地缓解滑模控制系统中常见的抖振现象。实例仿真表明,设计的Type-2模糊滑模控制方法比Type-1模糊控制方法具有更强的处理未知扰动的能力。综上所述,本论文利用体现生物主动适应性的功能生态位中的“态”和“势”设计Type-2模糊系统规则和具有主动适应性的Type-2自适应模糊控制方法。该方法在保留常规自适应模糊控制方法的控制性能的同时,能够有效地提高系统对干扰和不确定因素的鲁棒性及系统的收敛速度,使系统具有主动适应性和较好的稳定性。
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【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP273.4

【参考文献】