基于模糊广义系统模型的鲁棒控制策略及在电力系统中应用

通过采用智能化表示方法和LMI等方法，提出基于广义系统模型的自学习模糊建模策略及其实现方法，形成模糊模型的在线自学习机制，分析其状态的特征学习信息等结构特征，结合非光滑分析和T-S理论，建立一种新的研究智能鲁棒性的形式化表示工具及其鲁棒特性的推导方法，并针对模糊控制器结构、控制算法、算法性能及其实现方法等方面，提出改善模糊广义系统控制性能的新方法，提高整个系统的学习能力和表达能力。同时，结合基于电力系统模型的模糊广义系统的结构特征，研究多模态模糊控制技术, 构建复合型模糊电力系统稳定器的设计方案，开展电力系统稳定控制和仿真研究。通过本项目的研究，既能推动利用广义系统理论进行有效应用的研究，为广义系统鲁棒控制问题的研究开辟一条新的研究途经，更能丰富智能控制系统的理论体系。