T-S模糊模型與實際系統有非線性差異時自適應控制

《T-S模糊模型與實際系統有非線性差異時自適應控制》是依託西安電子科技大學，由李俊民擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：T-S模糊模型與實際系統有非線性差異時自適應控制
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：李俊民
• 依託單位：西安電子科技大學

中文摘要

針對T-S模型和實際系統之間存在的一般差異，擬提出含有一般建模誤差的新模糊T-S模型，用未知變參數化神經網路逼近建模誤差，給出由並行分布補償反饋項和差分-微分型自適應補償項組成的控制器，利用LMI和魯棒自適應控制理論，給出系統全局穩定的充分條件；對非線性隨機時滯系統，建立帶有一般建模誤差和馬爾可夫切換的多伊藤隨機時滯方程的新T-S模糊模型，給出其隨機穩定性的條件，設計系統的新魯棒自適應控制器，利用隨機Lyapunov穩定理論給出閉環系統穩定的新雙線性矩陣不等式充分條件，並利用新的矩陣分解將一類雙線性矩陣不等式轉化為線性矩陣不等式，降低求解該問題的難度；給出基於該新模型的系統有限時間隨機穩定與收斂的條件及其有限時間隨機穩定化的條件；將以上結果推廣到隨機時滯複雜動態網同步問題，給出分散式自適應同步算法。為實際系統控制問題提供新途徑。

結題摘要

本課題聚焦T-S模糊模型與實際系統存在差異問題， 分別研究單個複雜非線性系統的魯棒與自適應模糊控制機理和網路化多個系統的魯棒與自適應協同控制機理，取得的主要成果如下：對複雜非線性時滯系統，提出了一系列新的T-S模糊模型，給出了其模糊控制器和濾波器的設計方法，並證明了系統的魯棒漸近穩定性；對複雜隨機非線性系統，建立了幾類新的T-S模型，設計了其魯棒或自適應模糊控制器或濾波器，給出了系統隨機漸近穩定、隨機有限時間穩定的充分條件；對不確定網路化的非線性多智慧型體系統，基於T-S模糊系統模型，設計了幾類分散式魯棒自適應控制協定和魯棒自適應學習控制協定，分別得到多智慧型體系統的漸近一致性和精確漸近一致性；對未知非線性多智慧型體系統，設計了一種全分散式自適應模糊控制協定，獲得了非線性未知多智慧型體系統的全局一致性結果，克服了現有文獻中半全局一致性的缺點。實現了具有無向連通圖的二階未知非線性多智慧型體系統的全局編隊控制；對複雜動態網路系統，分別提出了自適應同步、自適應事件驅動擬周期間歇同步和事件驅動預設性能同步控制算法，並證明了相應網路系統的全局指數同步、漸近同步性，並改善了網路同步性能。本項目共發表期刊論文43篇，書籍章節1部，會議論文16篇，其中SCI檢索41篇，中科院大類分區1區4篇，2區15篇。取得的成果在T-S模糊模型與實際系統存在差異時，解決了幾類複雜隨機、時滯非線性系統和不確定網路化系統的控制和濾波問題。這些結果在網路化機器人系統、無人機群編隊控制、信息物理系統和深空探測以及生物群體系統中有重要的套用價值。