连续T-S模糊系统的分析与控制：增广LKF方法

发布时间：2021-09-11 18:54

　　鉴于许多实际动力学系统的非线性属性和Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型的万能非线性逼近能力,学者们围绕基于T-S模糊模型的非线性系统建模、分析与综合开展了大量研究,取得了丰硕的成果。在一些实际系统中,时滞现象总是不可避免地存在于状态、控制输入或者测量中,可以为定常的、时变的或者随机的,它通常导致系统性能破坏甚至不稳定。研究T-S模糊系统的稳定性对时滞的依赖性和容忍能力非常必要。目前,关于带有时滞的T-S模糊系统的时滞依赖的稳定性结果都是充分条件。充分利用时变时滞的信息,寻求保证模糊时滞系统稳定性的最大容许时延界的改进方法依然有很大的研究空间。随着现代工业系统的日益复杂和数字信息技术的快速发展,数字设备在处理每个传感器产生的信号之前,要必不可少地对信号进行采样。早期关于非线性系统的模糊采样控制研究通常假设连续对象和采样控制器共享相同的连续前件变量,以实现对象与控制的同步运行。然而,在数字控制环境下,采样控制器只能获取离散数据信息,这必然导致异步T-S模糊系统的闭环模型。充分利用采样间隔的信息并挖掘模糊对象和采样控制器之间的异步运行特性,研究T-S模糊采样控制系统的分析和综合成为... 

【文章来源】：山西大学山西省

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
英文摘要
第一章 引言
    1.1 研究背景及意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 T-S模糊时滞系统
        1.2.2 T-S模糊采样系统
    1.3 本文结构及贡献
    1.4 符号标记
第二章 连续T-S模糊时滞系统的分析与控制:增广LKF方法
    2.1 时滞T-S模糊系统描述
    2.2 时滞T-S模糊系统的稳定性分析
        2.2.1 定常时滞情形
        2.2.2 时变时滞情形
    2.3 模糊控制器设计
    2.4 数值例子
    2.5 本章小结
第三章 连续T-S模糊采样系统的异步控制:增广模糊环LKF方法
    3.1 基于采样控制的异步模糊系统的建模
    3.2 异步模糊系统的稳定性分析
    3.3 异步模糊采样控制器的设计
    3.4 数值例子
    3.5 本章小结
第四章 总结与展望
    4.1 总结
    4.2 展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致谢
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本文编号：3393534