具有部分不可测前提变量的模糊系统的控制器设计

The premise variables of the fuzzy model are often assumed to be acquired on line in the existing literature. However, the real problems are not so, for example, tank systems, two-wheeled vehicle systems and so on, the fuzzy model of which are with measurable and unmeasurable premises. For the class of fuzzy systems, the rule weight of each fuzzy rule is dependent on both unmearable and mearable premises. In recent years, the rule weights are considered as completely unknown information for the class of fuzzy systems, so that effective control cannot be obtained.In this project,the measurable premise vairables and the estimate values of the unmeasurable premise variables are all chosen as the premise vaiables of the fuzzy controllers,based on the fuzzy control scheme, new condition for designing fuzzy controllers will be explored. In contrast to the existing approaches, the measurable premise variables are directly used in controllers, which takes full advantage of the available information on line for achieving better control effects. The key problems and difficulties of this project are how to apply the mearable premise variables,unmeasurable premise variables and their estimated values to give more effective condition for designing fuzzy controllers. The successful implementation of the project will have a positive impact on stabilization and improvment of system performances, and it will further promotes the development of the theory of fuzzy control.

现有基于模糊系统模型的控制器设计方法大多假定模型的前提变量都是在线可测的。实际问题并非如此，如双槽系统，双轮驱动车系统等它们的模糊模型具有部分不可测前提变量。对于这类模糊系统，因为模糊规则权重同时依赖于可测和不可测前提变量，所以近年来的研究将规则权重完全视为未知，往往不能充分利用可测前提变量的信息获得较好的控制效果。本项目试图通过使用不可测前提变量的估计和可测前提变量共同作为控制器前提变量，来构造一类新的模糊控制方案，并基于该控制方案探求控制器设计条件。与现有的研究相比，本项目通过在控制器中直接使用可测前提变量，能更有效的利用系统可获取的信息来设计控制器。这一项目的难点和关键问题是如何探求新的技术充分利用可测与不可测前提变量及其估计值的隶属度函数给出更有效的设计条件。该项目的成功实施，将对具有部分不可测前提变量模糊系统的镇定控制和性能的改善产生积极影响，进一步推动模糊控制理论及应用的发展。

近年来，国内外针对T-S模糊系统的研究工作已被广泛地开展，并取得了许多重要的成果。然而，现有基于模糊系统模型的控制器设计方法大多假定模型的前提变量都是在线可测的。实际问题并非如此，如双槽系统，双轮驱动车系统等它们的模糊模型具有部分不可测前提变量。对于这类模糊系统，近年来的研究将规则权重完全视为未知，往往不能充分利用可测前提变量的信息获得较好的控制效果。本项目针对具有部分可测前提变量的模糊系统，通过使用线性矩阵不等式等技术，提出了一套直接使用部分可测前提变量的模糊控制器设计方法。针对部分可测前提变量的模糊系统，提出了一类同时依赖于不可测前提变量的估计值和可测前提变量的观测器和控制器方案，使用不同前提变量隶属度函数乘积的结构特点和同一前提变量所有隶属度函数之和为1的性质，给出了一套基于观测器的输出反馈控制器设计方法。针对前提变量的隶属度函数满足Lipschitz条件的模糊系统，使用Lipschitz条件转化隶属度函数的估计误差为状态观测误差，进一步使用多项式平方和分解技术给出了一套基于观测器的输出反馈控制器的设计方法。针对具有部分不可测前提变量和建模不确定性的模糊系统，给出了一套H无穷控制器优化设计方法。最后，针对具有执行器饱和约束的模糊系统，提出了依赖于可测前提变量、不可测前提变量及其估计值的辅助控制器，并获得执行器饱和函数的凸包描述，进而给出一套凸的最大化吸引域的数值优化方法。在基金资助下，项目组成员共发表SCI 检索论文30篇，特别在国际重要学术期刊IEEE Transactions 系列上共发表高水平论文13篇；发表EI检索会议论文6篇；申请国家专利1个。在人才培养方面，2015-2018年共培养在读博士生5人，毕业硕士生17人。该项目提出了一系列新的模糊建模方法和模糊控制策略，有效地克服了现有方法中未利用部分可测前提变量的信息来设计模糊控制器的不足，并且一些成果已经被国内外同行应用，相信该项目所取得的成果能有力地推动模糊控制理论及其应用的发展。