馬明,張麗娟,孟瑩梅
(江蘇城市職業學院,江蘇南通,226006)
網絡化控制系統 (NCSs) 具有資源共享、低成本、高可靠性和遠程控制等優點[1]。網絡誘導時延會在對象與控制器之間的信息交互時產生,它們會破壞[2,3]或改善[4]系統穩定性和性能。網絡誘導時延通常表現時變或者隨機特征[5]。如何充分利用網絡誘導時延的特征建模、分析和設計NCS是非常重要的課題,分別針對線性NCS[6-9]和基于T-S模糊模型的NCS[10]已有一些文獻報道。
文獻[10-12]研究了基于網絡的T-S模糊系統的模糊控制,但假設模糊控制器依賴于連續檢測的前件變量,必然增加執行成本。文獻[13-17]去掉了這個假設,構造了一類依賴于可利用離散前件變量的模糊控制器,將帶有網絡誘導時延的基于T-S模糊模型的NCS建模成具有區間時變時延的異步 T-S模糊系統。然而,文獻[13,14]忽略了T-S模糊模型和模糊控制器的前件變量的異步運行特征,導致設計結果非常保守[15]。文獻[16,17]引入了異步歸一化隸屬度函數的偏差界,但是文獻[16,17]引入許多松弛矩陣變量,計算量過大,本文將考慮網絡誘導時延的隨機特征以及T-S 模糊模型和網絡化模糊控制器的異步運行特征,研究網絡化模糊H∞控制問題,主要貢獻如下:
(1)利用伯努利分布刻畫網絡誘導時延的隨機特征, 構造一類依賴于離散前件變量和采樣狀態的網絡化模糊控制器,建模一個具有兩個分段區間時變時延和隨機參數的異步T-S模糊系統。
(2)利用偏差界和歸一化隸屬度函數的凸性,建立了異步系統的H∞性能分析和控制器設計的新穎時滯依賴判據。
(3)證實了所提方法比現有方法具有較低的計算復雜度,且具有較低的保守性和計算復雜度。
文中的數學符號定義如下:sym{X} =X+XT,ε表示數學期望,*表示對稱誘導項,?表示Kronecker積,L2[0,∞)表示定義域為[0,∞)上的均方可積函數。
本文考慮的系統框架如圖1所示,模型描述如下:

圖1 事件觸發通訊機制下的T-S模糊系統的控制框架

其中i= 1,2,...,r,r是IF-THEN規則數目:x(t) ∈?n,u(t) ∈?m,z(t) ∈?p,ω(t)∈?l分別是系統的狀態向量,控制輸入,被控輸出和外部干擾輸入且ω(t) ∈L2[0,∞);Ai,Bi,Bωi,Ci為適當維數的定常矩陣;Mij(i= 1,2,...,r;j= 1,2,...,g)為模數集,前件變量θ(t)=[θ1(t) ,θ2(t),...,θg(t)]T是關于x(t)的函數并且不依賴于u(t)。系統(1)的初始狀態為x( 0)=x0。系統(1)的全局模型可描述為:

模糊系統(1)的采樣信號θ(kh)和x(kh)(k∈?)經事件觸發器篩選后到模糊控制器,其事件觸發算法如下:

滿足:

因此,本文的研究目標是設計控制器(4)使得閉環系統(8)達到均方意義下隨機穩定的并具有一定的H∞性能,即:

本節主要研究系統(8)的模糊H∞性能分析和控制器設計的時滯依賴判據,描述如下:


證明 構造以下Lyapunov-Krasovskii泛函:
接下來,我們證明具有ω(t)=0的系統(8)在均方意義下是隨機穩定的。對任意具有適當維數的矩陣 M1和 M2,當ω(t )=0, t ∈Ωl,k時,以下等式成立:

由文獻[18]中的引理1和文獻[19]中的引理1可知,若(10)-(11)成立,則:


這就表明具有()0tω=的模糊系統(8)在均方意義下是隨機穩定的。
下面,我們證明在零初始條件下,對任意非零的ω(t ) ∈ L2[0,∞],閉環系統(8)具有給定的H∞性能γ,利用(17)式可得:


注2:從定理1的證明可以看出,我們建立了異步T-S模糊系統的H∞性能判據。而現有文獻[16,17]的主要結論沒有考慮網絡誘導時延的隨機特征,且增加計算復雜度和引入保守性。
下面給出基于LMI的控制器設計判據。


考慮以下非線性彈簧-質量-阻尼系統[16]:



圖2 系統(31)的狀態響應




表1 不同方法下的計算復雜度,上界及控制增益的比較
本文研究了T-S模糊系統的網絡化H∞控制問題。考慮到網 絡誘導時延的隨機特征,并利用異步歸一化隸屬度函數的偏差界和歸一化隸屬度函數的凸性,建模閉環系統成一個帶有兩個分段區間時變時延和隨機參數的異步T-S模糊系統,得到了網絡化H∞模糊控制的設計結果。通過仿真例子說明了方法的優勢。