非匹配不确定系统的T-S模糊反演滑模控制

非匹配不确定系统的T-S模糊反演滑模控制非匹配不确定系统的T?S模糊反演滑模控制摘耍:对于一类T?S模糊模型描述的非匹配不确定系统,滑模控制鲁棒性难以保证问题,研究并设计了基于T?S模糊模型的模糊反演控制器。首先中间稳定项通过选择合适的Lyapunov函数来确定,在最后一步中确定滑模控制及参数。逐步设计调节器和跟踪控制器,进而实现系统的全局调节和渐进稳定。从仿真结果可以看出,所设计的模糊反演滑模控制器具有良好的跟踪性能和动态品质,在加入干扰项时,系统仍具有良好的性能,表明该设计控制律的有效性和较强的鲁棒性。关键词:非匹配不确定系统;T?S模糊控制;滑模控制;反演控制中图分类号:TN710?34;TP273.4文献标识码:A文章编号:10047373X(2013)19?0105?040引言不确定系统的控制问题一直是控制理论界研究的热点问题,滑模控制在匹配不确定系统控制系统设计中得了广泛应用,但对于非匹配不确定系统,滑模控制的鲁棒性难以保证。由于反演控制设计方法独特的构造性设计过程和对非匹配不确定性的处理能力,在飞机、导弹、电机、机器等控制系统设计中得到了成功的应用[1]。w.C.ohn等基于分块反演技术设计了速度、姿态非线性控制系统,并将其应用于格斗机的设计[2]。文献[3]用带有约束的自适应反演方法设计了F716/MATV非线性模型的控制系统,很好地实现了对攻角和侧滑角指令跟踪。BaohuaLian等基于非线性反演技术[4],设计了飞行器高速再入段的控制系统。HuangShengjie等将反演技术应用于BTT导弹解耦控制[5],将状态系数作为不确定项来处理,实现了解耦控制。反演控制技术是一种非线性递推控制设计方法,其稳立性及误差收敛性都已得到证明[6]。但反演方法要求系统不确定性可参数化表示,并存在“计算膨胀”的问题,随着被控对象相对阶的增加这使得控制器难以实现。模糊控制是一种不依赖于对象的精确数学模型,利用语言规则实现被控对象的控制,特别适合于非线性、吋变等动态特性复杂的多变量耦合系统[7?8]oT?S模糊模型是一种描述复杂系统动态特征的非线性模型,它是描述非线性系统的一种比较有效的方法[9]。文献[10]已证明T?S模糊模型比Mamdani模糊模型具有更好的逼近性能。滑模控制对参数不确定项和外部干扰具有不变性,模糊控制与滑模控制相结合的设计方法不仅能够使闭环系统稳定,并且能够避免滑模控制的抖振现象。本文考虑一类含非匹配不确定MIM0非线性系统的控制器设计问题。利用反演设计技术具有处理非线性系统存在的非匹配不确定性的能力,并结合T?S模糊模型和滑模控制等理论设计了基于T?S模型的模糊反演控制器。1问题描述考虑如下一类非匹配不确定性非线性多输入多输岀系统:[xl二blx2+fl(xl)x2二b2u+f2(xl,x2)+w(t)](1)式中:[f(x)WRn]为系统非线性函数;[G(x)HO,][x二[xTl,xT2,•••,xTn]T]为系统状态变量,[xi二[xil,xi2,…,xin],][(i二1,2,…,n);][u][w][Rn]为系统的输入向量;[rank(G)二n;][w(t)]表示系统的不确定项和外干扰,不需要满足匹配条件。假设1存在正的常量[bjm]和[bjM]满足如下不等式[0<bjm<bj<bjM],[j=l,2,]且[»]的逆存在。系统控制的目标是在系统存在不确定项[w(t)]的情况下,设计控制律[u(t),]使系统由任意初始状态[x(0)HO],收敛至平衡点附近的邻域内。反演法在处理非匹配不确定性方面有很大优势,为此引入反演滑模控制理论对控制器进行设计。2基于T?S模糊模型的反演滑模控制2.1T?S模糊反演滑模控制器设计T?S模糊系统可将复杂的非线性问题转化为若干线性问题的组合,T?S模糊模型能够综合线性控制理论和模糊控制各自的优势。针对非匹配不确定性式(1),对其进行T?S模糊建模,系统动态行为可描述为以下:r]条模糊规则,则第[i]条模糊推理规则为:[ifzlisFilandz2isFi2・・・znisFin,thenxl二blix2+fli(xl)x2二b2iu+f2i(xl,x2)+wi(t)](2)式中:[z(t)二[zl(t),z2(t),…,zn(t)]T]为模糊前件变量;[Fij]为模糊集合;[x(t)WRn]为状态变量;[u(t)eRm]为模糊系统的输入;[fji]和[bji]为非线性函数矩阵;[wi(t)]为系统的干扰和不确定性总和,[i二1,2,…,r;][j二...

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