基于模糊模型的非线性网络控制系统的分析与综合

The study of networked control systems becomes a hot research problem in control theory and engineering currently for the integration of control systems and the networked communication systems. On the other hand, in the networked control systems, the use of traditional design methods of linear system can not meet the requirements of the system design due to the demand is higher and higher. Therefore, the new ideas and new methods of nonlinear networked control system analysis will be presented in the light of the characteristics of nonlinear networked control systems. Specifically, in the framework of T-S fuzzy model, a mixed model of nonlinear networked control systems considering the network induced factors and nonlinear will be given. Stability analysis will be done based on multiple stochastic Lyapunov function method. The design of robust controller and the optimal control will be done based on nonlinear predictive control method by considering the uncertainty in the model. A real time platform for simulation of all the proposed algorithms for nonlinear networked control systems will be constructed. This research will further enrich the theoretical system of networked control system and form innovative scientific research methods, and improve the nonlinear networked control systems modeling and application in engineering practice.

控制系统与网络通讯系统的集成使得对网络化控制系统的研究成为当前控制理论与工程中的一个热点研究问题。另一方面，在网络化控制系统中，由于系统性能的要求越来越高，导致利用传统的线性系统设计方法不能满足系统设计要求。为此，本项目将针对非线性网络控制系统的特点提出系统分析与综合的新思想和新方法，具体内容包括：利用非线性系统建模的有效工具T-S模糊模型，在考虑网络诱导因素时对非线性网络控制系统的建模展开研究；基于多随机Lyapunov函数方法对非线性网络控制系统的稳定性分析展开研究；结合非线性预测控制方法，考虑模型中的不确定性，对非线性网络控制系统的鲁棒控制器及最优控制系统设计问题展开研究，最后搭建实时的非线性网络控制系统平台对所提出的方法进行仿真验证。该项目的相关研究成果将进一步丰富和完善网络控制系统的理论体系，形成具有创新性的科学研究方法，提高非线性网络控制系统在工程实践中的应用能力。

项目针对网络控制系统的固有时延、丢包、数据量化以及系统的非线性对网络控制系统的建模展开研究，这是整个项目的基础。针对建立的不同模型主要开展了以下4个方面的工作：.针对建模后的系统，采用不同的李雅谱诺夫函数、不同的不等式处理技术建立新的网络控制系统稳定性条件。采用标量函数法、增广变量法、非等间隔时滞划分提出新型Lyapunov-Krasovskii函数，借助于模糊加权矩阵、逆凸方法、凸分析方法建立保守性更小的稳定性充分条件。.针对网络控制系统存在时滞降低系统性能的情况，提出了对系统时滞进行补偿的预测控制方法。利用马尔科夫链对网络诱导时滞进行建模，采用最大转移概率法对时滞进行预测，采用遗传算法对状态反馈控制器进行寻优，通过时滞时间的隶属度函数融合建立模糊预测控制器；对非线性网络控制系统，基于状态反馈和输出反馈，利用李雅普诺夫函数理论和矩阵变换技术建立起在输入有界和闭环系统为正系统条件下的时滞补偿控制器存在条件。.考虑网络控制系统存在外界扰动的情况，进行了系统的鲁棒控制与滤波方法研究。对同时存在时滞与丢包的T-S模糊控制系统，在系统中存在混合时滞与多重噪声时，将传感器到控制器的丢包与控制器到执行器的丢包分别表示成相互独立且满足伯努利分布的随机变量，设计基于状态观测器的H_∞跟踪控制器。针对非理想状况下的网络系统，采用含交叉项和二次项公式与高次常函数乘积的新型Lyapunov-Krasovskii泛函，借助时延系统理论，利用二次凸组合技巧，保证系统稳定的同时优化对扰动的抑制能力。.综合考虑网络系统的通讯方式和控制方法，建立事件触发网络控制系统的控制器设计方法。.该项目的研究成果进一步丰富和完善了网络控制系统的理论体系，提高了非线性网络控制系统的应用能力。