基于事件触发机制的非线性卡车拖车系统的模糊控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于事件触发机制的非线性卡车拖车系统的模糊控制方法，步骤一、建立卡车拖车系统的动态数学模型；步骤二、基于事件触发机制，设定卡车拖车系统的事件触发条件，并构造卡车拖车系统的模糊控制器；步骤三、模糊控制律u(t)将控制信号指令经过事件触发装置传送给系统执行器，实现控制目的。本发明专利技术基于事件触发机制的非线性卡车拖车系统的模糊控制方法，其能获得较为理想的动态特性，对系统参数和外部的干扰信号变化具有一定的鲁棒性，使得系统具有良好的稳定性。此外，由于事件触发通信机制的引入，有效抑制了卡车拖车系统的时变时滞特性，并且减少了网络中的传输数据，减轻了网络带宽占有率的负担。

【技术实现步骤摘要】
基于事件触发机制的非线性卡车拖车系统的模糊控制方法
本专利技术涉及非线性系统控制
，特别涉及卡车拖车系统的控制方法。
技术介绍
卡车拖车系统是一个典型的多变量，非线性，不稳定的动态系统。在实际情况中，为了成功地驾驶到期望的位置，车手要多次尝试后退，前进，再次后退，再次前进等操作，最终到达理想的位置，其控制是一项较为困难的工作。除此之外，保证控制系统的稳定性是非常重要的，尽管目前基于各种经典线性控制理论和先进控制理论的方法已经提出，但由于卡车拖车系统的内部多状态特性，以及系统中存在模型参数的不确定性及运行环境不断变化等问题，一般的线性控制理论不再适用。模糊控制是以模糊数学为基础发展起来的一种新的控制方式，它与传统的精确控制方法有较大的差别，采用模糊数学、模糊语言规则的推理方法，构成一种具有反馈的闭环自动控制系统，它属于智能控制，具有处理模糊信息的能力。模糊控制理论研究的核心在于如何解决模糊控制中关于稳定性和鲁棒性分析、系统的设计方法、控制系统的性能提高等问题，这已成为模糊控制研究中的几个公认的基本问题。Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型是模糊控制系统历史上非常有名的标志之一。众多的控制问题，如稳定性分析，鲁棒滤波，最优控制，自适应控制，网络控制等问题，都采用了T-S模糊模型作为他们的研究对象。另一方面，卡车拖车系统如果通过无线网络连接实现，一个需要考虑的问题就是在网络控制系统中是否有足够的带宽，将信息反馈到控制器上，然后将控制命令发送到执行器和对象上。事件触发机制能显著减少网络中的传输数据，减轻网络带宽占有率的负担，节约有限的通信资源，降低网络节点的功率消耗。因此，基于事件触发机制的相关研究具有重要的理论意义和实际价值。而且基于事件触发的模糊控制方法应用于卡车拖车系统的研究目前几乎没有。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的一种基于事件触发机制的非线性卡车拖车系统的模糊控制方法，以有效解决卡车拖车系统的内部多状态特性，以及系统中存在模型参数的不确定性及运行环境不断变化等问题，获得较为理想的动态特性，对系统参数和外部的干扰信号变化具有一定的鲁棒性，使得系统具有良好的稳定性；并能有效抑制卡车拖车系统的时变时滞特性，减少网络中的传输数据，减轻网络带宽占有率的负担。本专利技术基于事件触发机制的非线性卡车拖车系统的模糊控制方法，包括以下步骤：步骤一、建立卡车拖车系统的动态数学模型：式中，L为拖车的长度，单位为m；l为卡车的长度，单位为m，为倒车恒定速度，单位为m/s；为采样时间，单位为s；为系统初始时间，单位为s；为重力加速度，单位为m/s2；令采用如下所示的模糊规则来设计T-S模糊控制器：规则1：如果θ(t)≈0，那么z(t)＝D1x(t)+E1u(t)+F1w(t)；规则2：如果θ(t)≈±π，那么z(t)＝D2x(t)+E2u(t)+F2w(t)；其中x(t)＝[x1(t)x2(t)x3(t)]T，w(t)＝[w1(t)w2(t)]T，x(t)是系统的状态向量，u(t)是系统的控制输入，w(t)是干扰输入，范围为L2[0,∞)，z(t)是测量输出；至此，得到卡车拖车系统的状态空间模型；步骤二、基于事件触发机制，设定卡车拖车系统的事件触发条件，并构造卡车拖车系统的的模糊控制器；1)卡车拖车系统的事件触发形式如下所示：ekT(skT)Λ1ek(skT)≤δxT(t-h(t))Λ2x(t-h(t))其中：ek(skT)表示当前传输的采样时刻和最新的传输时刻两者之间的误差，即ek(skT)＝x(skT)-x(tkT)；Λ1,Λ2表示所设计的事件触发加权矩阵；δ是给定的常数标量，满足δ∈[0,1)；h(t)表示时延；x(t-h(t))表示延时状态；2)设计事件触发机制参数Λ1，Λ2和常数标量δ；其中事件触发矩阵Λ1,Λ2可以利用Matlab—LMI工具箱中的求解器feasp进行求解得到；δ满足δ∈[0,1)；3)在模糊系统控制中，模糊控制律等效于Kj＝Ωjξ-1构成，Kj是模糊控制器的增益矩阵，矩阵Ωj和给定标量ξ在稳定性条件设计中满足条件Kjξ＝Ωj；4)构造模糊控制律：u(t)＝Kjx(tkT)其中：Kj是模糊控制器增益矩阵；x(tkT)表示当前采样状态；采样数据是否传送到相应的模糊控制器由以下事件触发条件决定：[x(kT)-x(tkT)]TΛ1[x(kT)-x(tkT)]≤δxT(kT)Λ2x(kT)其中：Λ1,Λ2表示所设计的事件触发加权矩阵，x(kT)表示当前采样状态，x(tkT)表示最新传输状态，δ是给定的常数标量，满足δ∈[0,1)；最后，可以得到T-S模糊闭环控制系统如下所示：z(t)＝Dix(t)+EiKjx(t-h(t))-EiKjek(skT)+Fiw(t)；步骤三、模糊控制律u(t)将控制信号指令经过事件触发装置传送给系统执行器，实现控制目的。本专利技术的有益效果：本专利技术基于事件触发机制的非线性卡车拖车系统的模糊控制方法，其使系统被近似为一系列的线性输入-输出关系，利用模糊控制的智能控制方法，有效解决了卡车拖车系统的内部多状态特性，以及系统中存在模型参数的不确定性及运行环境不断变化等问题，能获得较为理想的动态特性，对系统参数和外部的干扰信号变化具有一定的鲁棒性，使得系统具有良好的稳定性。此外，由于事件触发通信机制的引入，有效抑制了卡车拖车系统的时变时滞特性，并且减少了网络中的传输数据，减轻了网络带宽占有率的负担。附图说明图1是事件触发装置图。从图中可以看出事件触发机制的原理是将系统当前状态和最新状态进行比较，判断是否传输最新状态，以此达到节约通信资源的目标。如果最新状态和当前状态满足一定的触发条件时，传输最新状态到控制器，反之，不进行状态传送。显而易见，事件触发通信机制的引入能显著减少网络中的传输数据，减轻网络带宽占有率的负担，降低网络节点的功率消耗。图2是事件触发模糊控制框图。对于所得到的数学模型，其系统状态由传感器传送到事件触发装置，由事件触发机制判断是否将传感器传送的状态传送到控制器。如果满足相应的事件触发条件，系统状态就会将信号经过网络传送给模糊控制器，然后控制器再将信号经过网络传送到执行器，实现控制效果。图3是卡车拖车系统简化示意图。图4是原卡车拖车系统受到外界扰动后，其状态响应曲线x1(t)。图5是原卡车拖车系统受到外界扰动后，其状态响应曲线x2(t)。图6是原卡车拖车系统受到外界扰动后，其状态响应曲线x3(t)。通过图4-6可以看出原卡车拖车开环系统(未加入模糊控制器)在受到外界扰动后，系统状态不稳定并处于发散状态。图7是模糊控制系统的事件触发释放时刻及间隔示意图。图8是加入模糊控制器后，原卡车拖车系统状态的响应曲线x1(t)。图9是加入模糊控制器后，原卡车拖车系统状态的响应曲线x2(t)。图10是加入模糊控制器后，原卡车拖车系统状态的响应曲线x3(t)。综合分析图4-6及图8-10，可以看出，实施例中所设计的模糊控制器可以使在收到外界扰动后的卡车拖车系统状态渐进稳定并收敛到期望状态，实现控制目标。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步描述。基于事件触发机制的非线性卡车拖车系统的模糊控制方法，包括以下步骤：步骤一、建立卡车拖车系统的动态数学模型：式中，L为本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于事件触发机制的非线性卡车拖车系统的模糊控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、建立卡车拖车系统的动态数学模型：

【技术特征摘要】
1.基于事件触发机制的非线性卡车拖车系统的模糊控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、建立卡车拖车系统的动态数学模型：式中，L为拖车的长度，单位为m；l为卡车的长长度，单位为m，为倒车恒定速度，单位为m/s；为采样时间，单位为s；为系统初始时间，单位为s；为重力加加速度，单位为m/s2；令采用如下所示的模糊规则来设计T-S模糊控制器：规则1：如果θ(t)≈0，那么z(t)＝D1x(t)+E1u(t)+F1w(t)；规则2：如果θ(t)≈±π，那么z(t)＝D2x(t)+E2u(t)+F2w(t)；其中x(t)＝[x1(t)x2(t)x3(t)]T，w(t)＝[w1(t)w2(t)]T，x(t)是系统的状态向量，u(t)是系统的控制输入，w(t)是干扰输入，范围为L2[0,∞)，z(t)是测量输出；

【专利技术属性】
技术研发人员：苏晓杰，文瑶，刘鑫鑫，杨荣妮，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50