基于事件触发的T-S模糊网络系统的控制方法技术方案

一种基于事件触发的T‑S模糊网络系统的控制方法，针对基于事件触发机制的非线性NCSs进行了稳定性和H∞性能的分析。通过T‑S模糊模型建立了系统模型。基于该模型，采用相对误差阈值的思想，给出了事件触发机制(ETM)的传输策略。而后，通过引入并行分布补偿(PDC)技术，设计了相应的状态反馈控制器。再通过构造合适的Lyapunov‑Krasovskii函数方法，结合线性矩阵不等式(LMI)理论，进一步得到了保证系统均方稳定的充分条件且满足一定的H∞性能指标。

【技术实现步骤摘要】
基于事件触发的T-S模糊网络系统的控制方法
本专利技术涉基于事件触发的网络控制系统领域，尤其涉及一种基于事件触发的T-S模糊网络系统的制方法。
技术介绍
由于在过去几十年中对自动化、工业过程控制、制造、机器人和许多其它应用的需求迅速增加，网络控制系统(NCSs)的应用地位逐渐提升。在过往的研究中，网络所引起的延迟、数据包丢失和信息混乱问题主要是由网络带宽的有限性所引起的。为了解决带宽所带来的众多问题，我们需要找到一种新的方法来改进系统。众所周知，Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型系统在过去几十年间已被广泛应用，可充分有效地表示一类的线性系统。现如今复杂的非线性函数也都可以利用T-S模糊模型来生成，且只需要少量的模糊规则。这样不仅有效地减少模糊规则的数量，由此而产生的巨大优势，在最近的研究中许多控制器的设计问题已经考虑采用T-S模型模糊系统。最常见的控制器设计方法即所谓的并行分布式补偿(PDC)技术，控制器与T-S模糊模型共享相同的模糊前件变量和隶属函数，其间不仅包括状态误差，而且也考虑了非均匀时间延迟对T-S模糊模型网络的影响以及设计了并行分布式补偿模糊控制的规则。事件触发控制不仅可以有效地减少采样数量，同时还保持了一定水平的控制性能且与大多数时间触发相比较具有稳定的优势。通过在周期采样数据控制和事件触发控制之间取得平衡来提出新的事件触发控制(ETC)策略，这就是所谓的周期性事件触发控制(PETC)，其优点一方面是减少资源利用率，另一方面，触发事件的条件仍然具有周期性特征。有学者提出了一种分析时间延迟方法，可用于模拟连续网络控制系统和动态的事件触发传输方案，并模拟和分析了具有事件触发的离散控制系统。对于任何给定的触发参数，除非事件触发条件满足输出采样数据，否则将丢弃其余的采样数据。有学者用：[x((k+j)h-x(kh)]TΩ[x((k+j)h)-x(kh)>σxT((k+j)hΩx((k+j)h)表示事件触发条件，而事件触发条件在其他文献中被描述为其中ikh和kh是采样时刻，i是任何正整数，这些条件需要考虑时间延迟和间隔分割问题。
技术实现思路
本专利技术为了解决现有技术问题是：通过T-S模糊模型建立了系统模型。基于该模型，采用相对误差阈值的思想，给出了事件触发机制(ETM)的传输策略。而后，通过引入并行分布补偿(PDC)技术，设计了相应的状态反馈控制器。再通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii函数方法，结合线性矩阵不等式理论，进一步得到了保证系统均方稳定的充分条件且满足一定的H∞性能指标的一种基于事件触发的T-S模糊网络系统的制方法。本专利技术方法的具体内容：步骤1：在网络控制系统中加入事件触发机制，通过事件触发机制建立网络控制系统的闭环系统模型；所述的事件触发机制是控制器不定期接收来自模糊设备的输出数据；被控对象为一类非线性离散对象；步骤1-1：所述的一类非线性离散对象采用T-S模糊模型进行描述：如果ζ1(k)是Mi1,...,并且ζs(k)是Mis,则该被控对象采用公式(1)描述：步骤1-2：事件触发机制是比较上一个时刻的采样数据和当前采样数据xi(k)之间的相对误差与确定性调度误差阈值σi|xi(k)|之间的关系来确定采样数据的新传输值其中，i＝1,2,...,n,σi∈[0,1]是阈值参数，和xi(k)分别为输出和输入信号，表示最新一次传输信号；步骤1-3：设计一个控制器，基于PDC技术对被控对象(1)设计一个状态反馈模糊控制器，其中控制器的模型如下：如果ζ1(k)是Mi1,...,并且ζs(k)是Mis,公式(4)中，u(k)为控制器的输出，增益矩阵Ki∈Rm×n是待设计的，结合公式(3)控制器的最终输出为：由式(5)和公式(1)可以得到如下的非线性NCS的闭环模型:其中，步骤2：通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii函数方法，结合线性矩阵不等式理论，验证该方法保证非线性NCS的T-S模糊网络系统满足一定的H∞性能指标：步骤2-1：对于给定的矩阵Q(x)＝Q(x)T，R(x)＝R(x)T和S(x)，使得如下的线性矩阵不等式：成立，等价于矩阵不等式：Q(x)＜0,R(x)-ST(x)Q(x)-1S(x)＜0，R(x)＜0,Q(x)-S(x)R(x)-1ST(x)＜0步骤2-2：记V(k)为一个Lyapunov函数，如果存在标量μ＞0，ν＞0，ε≥0和可以使得：μ||x(k)||2≤V(k)≤ν||x(k)||2(10)成立，那么序列满足：步骤2-3：矩阵Y为已知给定的矩阵，以及矩阵M，N，F(k)，FT(k)F(k)≤I为适维矩阵，如果满足Y+MF(k)N+NTF(k)TMT＜0，则存在ε＞0，使得Y+εMMT+ε-1NTN＜0；步骤2-4：已知矩阵Y＝YT是给定的实对称，以及适维矩阵M，N，FT(k)F(k)≤I，有下列式子成立(1)Y+MF(k)N+NTF(k)TMT＜0；(2)若存在矩阵W＝WT＞0，则Y+MWMT+NTW-1N＜0。本专利技术的有益效果是：1、以基于T-S模糊模型和事件触发机制的非线性离散时间的NCSs的研究为出发点，采用基于相对误差的事件触发机制(ETM)策略，设计一个可以减少采样数据传输的状态反馈控制器。在此策略下非线性NCSs的数学模型也成功建立。2、本专利技术的事件触发条件只需要在上述事件触发中计算每个触发时刻的相对误差阈值，因此本专利技术方法中的ETM条件不仅在网络带宽的使用上具有优势，并且在NCSs的处理器计算过程中节约了成本，减少网络中的通信负载。附图说明图1：本专利技术方法的网络结构图。图2：系统状态响应图。图3：控制器状态响应图。图4：采样信号释放时刻图。图5：采样信号释放时刻图(没有ETM)。具体实施方式如图1所示：存在于网络中的被控对象是一类非线性离散对象，通过T-S模糊模型进行描述，该被控对象包含外部干扰ω(k)，被控输出向量采样器z(k)，以及来及执行器的接收控制输入变量u(k)来及执的控制命令；该被控对象的状态被基于时间驱动的采样器采样，且采样周期为h；该采样器配合保持器，分别将当前时刻的采样数据xi(k)和上一个时刻的采样数据通过引入事件触发机智(ETM)来比较他们之间的相对误差，以确定采样数据是否应该传输到控制器中。具体的方法在计算机中的运算控制方法如下详述：步骤1：在网络控制系统中加入事件触发机制，通过事件触发机制建立网络控制系统的闭环系统模型；所述的事件触发机制是控制器不定期接收来自模糊设备的输出数据；被控对象为一类非线性离散对象；步骤1-1：所述的一类非线性离散对象采用T-S模糊模型进行描述：如果ζ1(k)是Mi1,...,并且ζs(k)是Mis,则该被控对象采用公式(1)描述：其中，i∈Sr；r表示模糊推理规则的数目，x(k)∈Rn，u(k)∈Rm和z(k)∈Rm分别表示系统的被控对象状态、控制输入和被控输出向量，外部干扰ω(k)满足ω(k)∈l2[0,∞)；矩阵Ai,Bi,Ci,Di和Bωi(i∈Sr)是适维且已知的，Mij(i∈Sr,j∈Ss)为模糊集，通过上的隶属函数Mij(ζj(k))来刻画，前件变量ζ(k)＝[ζ1(k),ζ2(k),...,ζs(k)]T是定义在上的x(k)的已知函本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于事件触发的T‑S模糊网络系统的控制方法，包括以下步骤：步骤1：在网络控制系统中加入事件触发机制，通过事件触发机制建立网络控制系统的闭环系统模型；所述的事件触发机制是控制器不定期接收来自模糊设备的输出数据；被控对象为一类非线性离散对象；步骤1‑1：所述的一类非线性离散对象采用T‑S模糊模型进行描述：如果ζ1(k)是Mi1,...,并且ζs(k)是Mis,则该被控对象采用公式(1)描述：

【技术特征摘要】
1.一种基于事件触发的T-S模糊网络系统的控制方法，包括以下步骤：步骤1：在网络控制系统中加入事件触发机制，通过事件触发机制建立网络控制系统的闭环系统模型；所述的事件触发机制是控制器不定期接收来自模糊设备的输出数据；被控对象为一类非线性离散对象；步骤1-1：所述的一类非线性离散对象采用T-S模糊模型进行描述：如果ζ1(k)是Mi1,...,并且ζs(k)是Mis,则该被控对象采用公式(1)描述：步骤1-2：事件触发机制是比较上一个时刻的采样数据和当前采样数据xi(k)之间的相对误差与确定性调度误差阈值σi|xi(k)|之间的关系来确定采样数据的新传输值其中，i＝1,2,...,n,σi∈[0,1]是阈值参数，和xi(k)分别为输出和输入信号，表示最新一次传输信号；步骤1-3：设计一个控制器，基于PDC技术对被控对象(1)设计一个状态反馈模糊控制器，其中控制器的模型如下：如果ζ1(k)是Mi1,...,并且ζs(k)是Mis，公式(4)中，u(k)为控制器的输出，增益矩阵Ki∈Rm×n是待设计的，结合公式(3)控制器的最终输出为：由式(5)和公式(1)可以得到如下的非线性NCS的闭环模型:其...

【专利技术属性】
技术研发人员：李祖欣，崔琛焕，杜树新，许冬芹，钱懿，陈慧英，王燕锋，薛彦，
申请(专利权)人：湖州师范学院，
类型：发明
国别省市：浙江,33