离散takagi-sugeno模糊系统的h输出反馈控制研究—正文（完整版）资料(可以直接使用，可编辑优秀版资料，欢迎下载）离散Takagi-Sugeno模糊系统的H∞输出反馈控制研究摘要：论文讨论了离散Takagi-Sugeno模糊系统的H∞控制研究，利用广义系统的描述方法、Lyapunov-Krasoviki泛函数以及线性矩阵不等式（LMI）方法，建立了LMIs形式的模糊控制条件，同时给出了模糊控制的设计方法，所设计的模糊控制律可以镇定Takagi-Sugeno（T-S）模糊控制系统，得到的结果可以表示为线性矩阵不等式的形式，同时能够应用相应的线性矩阵不等式求解器来求解，并且比基于二次Lyapunov函数的结果保守性要小。最后通过仿真实例验证了所得结论的有效性。关键词：Takagi-Sugeno（T-S）模糊系统，控制，线性矩阵不等式（LMI）ResearchonH∞outputfeedbackcontrolfordiscreteTakagi-SugenofuzzysystemAbstract:ThesesearchontheH∞controlforthediscrete-timetakagi-sugenofuzzysystemsisdiscussedinthispaper.Alinearmatrixinequalities(LMIs)conditionforfuzzysampled-datastabilizationofT-SfuzzysystemsisestablishedviadescriptorsystemapproachandLyapunov-Krasovikiifunction,aswellastheLMIapproach.Thedesignmethodsofsuchfuzzysampled-datacontrolwhichcanstabilizeT-Sfuzzysystems,aresimultaneouslygiven.Newcontrollerisobtianed,whichcanbeexpressedaslineramatrixinequalitiesandsolvedbyLMItools.ItisshownthatthenewresultsarelessconservativethantheonesobtainedbythequadraticLyapunovfunction.Intheend,anexampleispresentedtoshowtheeffectivenessofthenewconclusions.显示对应的拉丁字符的拼音字典名词handle动词holdgraspguardwatchKeywords:Takagi-Sugeno(T-S)Fuzzysystem,Control,linearmatrixinequalitie(LMI)1.绪论1.1模糊控制的概述传统的自动控制，包括经典理论和现代控制理论中有一个共同的特点，即控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(如微分方程、传递函数或状态方程)的基础上，但是在实际工业生产中，很多系统的影响因素很多，十分复杂。建立精确的数学模型特别困难，甚至是不可能的。这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大，模糊控制不用建立数学模型，根据实际系统的输入输出的结果数据，参考现场操作人员的运行经验，就可对系统进行实时控制。。传统控制理论需要精确且合适的数学模型，对于较复杂的系统尽管有“系统鉴别”理论透过各种测试手段及数据的处理方式获得数学模型，但因对系统不完全清楚了解，或为了方便数学的处理进而简化数学模型，其中所建立出来的模型和实际系统也只是一种近似的关系。利用这种近似的数学模型来设计系统，其结果常是不能令人满意且满足的。何况某些实际系统无法建立精确数学模型，要对这些不具数学模型的受控对象进行控制，一般传统的控制理论无法胜任，因此建立起一套仿真不确定性对象的控制策略来解决实际的控制问题，就变成了近年来的模糊控制理论，这同时也是模糊控制能迅速发展的原因。传统的定量分析方法有时会遇到很大的困难。于是系统在使用控制器效果不理想的情况下，有经验的操作人员却可以在不知道受控对象精确数学模型，而只凭借累积的经验实现了有效控制，而“基本模糊控制”正是基于这一个事实，因此模糊理论可以调整该归属函数来适应于不同的变异环境，将这样的理论结合了专家系统而发展成的模糊控制器(FLC)，简单来说是以IF·THEN·的形式来表示专家判断出或算法计算出的控制量。模糊控制器基本架构主要程序包含了模糊化(Fuzzification)、解模糊化(Defuzzification)、规则库(RuleBase)、数据库(DataBase)及推