基于多项式模糊模型的非线性网络化系统控制与滤波

发布时间：2017-08-16 13:25

  本文关键词：基于多项式模糊模型的非线性网络化系统控制与滤波

  更多相关文章： 多项式模糊模型 网络化系统 数据包丢失 传输延时 数据量化 事件触发机制

【摘要】：在实际中,绝大多数的系统属于非线性系统。基于T-S模糊模型的方法由于其对非线性系统的建模能力受到了广泛的关注。最近,T-S模糊方法被推广到了多项式模糊方法上。它继承了T-S模糊模型的优点,而且在简化建模和降低稳定性条件保守性上有些独有的优势。另一方面,随着信息技术的发展,网络化系统受到极大的重视,同时,也带来了许多挑战,例如,传输延时、数据包丢失、数据量化以及事件触发机制等。本文针对以上形势及问题,从以下几个方面探讨了基于多项式模糊模型的非线性网络化系统的一些研究方法。第一章介绍了多项式模糊模型和网络化系统的存在背景以及优势,从而确定了本文研究的意义及必要性。同时介绍了本文中将要用到的方法和技术。第二章介绍了多项式模糊网络化系统的稳定性问题。考虑了网络化系统的通信问题中的传输延时和数据包丢失现象。为解决以上问题,设计了一个采样数据控制器来保证闭环系统的渐进稳定性。最后,通过仿真例子验证了方法的有效性。第三章讨论了带有重复性标量非线性的多项式模糊网络化系统的跟踪控制问题。设计了一个多项式模糊控制器使得系统状态跟踪给定的参考模型。考虑了了网络通讯中的常有的数据包丢失及数据量化问题,并用多重伯努利试验及对数量化器进行建模处理。最后,利用仿真例子验证了本章方法的有效性。第四章探究了事件触发机制下多项式模糊网络化系统的滤波问题。设计了多项式模糊滤波器来估计系统控制输出。为减小网络中传输数据的大小,采用对数量化器解决了数据量化问题。采用了一个新颖的方法来保证滤波误差系统的渐进稳定性以及预期性能。最后,提供了一个仿真实例来验证了本章方法的有效性。第五章阐述了事件触发机制下多项式模糊网络化系统的故障诊断方法。设计了多项式模糊故障检测滤波器来产生残差信号进而检测系统故障。通过一个新颖的方法保证了残差系统的渐进稳定性并满足预期的性能。引入了通过泰勒级数获得的多项式估计隶属度函数降低系统分析的保守性。最后,通过一个仿真例子来验证本章方法的有效性。
【关键词】：多项式模糊模型 网络化系统 数据包丢失 传输延时 数据量化 事件触发机制
【学位授予单位】：渤海大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP273.4
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 1. 绪论12-17
• 1.1 多项式模糊系统的研究意义及背景12-13
• 1.2 网络化系统的研究意义及背景13-14
• 1.3 本文的主要工作14-15
• 1.4 预备知识15-16
• 1.5 注释16-17
• 2. 基于多项式模糊模型的非线性网络化系统状态反馈控制17-28
• 2.1 问题描述17-19
• 2.2 稳定性分析及控制器设计19-24
• 2.3 仿真例子24-27
• 2.4 本章小结27-28
• 3. 基于多项式模糊模型的非线性网络化系统的跟踪控制28-46
• 3.1 问题描述28-32
• 3.2 稳定性分析32-38
• 3.3 仿真例子38-44
• 3.4 本章小结44-46
• 4. 基于多项式模糊模型的非线性网络化系统的滤波器设计46-60
• 4.1 问题描述46-49
• 4.2 滤波器设计49-54
• 4.3 仿真例子54-57
• 4.4 本章小结57-60
• 5. 基于多项式模糊模型的非线性网络化系统的故障诊断60-80
• 5.1 问题描述60-64
• 5.2 故障诊断滤波器设计64-71
• 5.3 仿真例子71-74
• 5.4 本章小结74-80
• 总结与展望80-82
• 参考文献82-86
• 本人研究生期间发表论文86-87
• 致谢87

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本文编号：683550