模糊控制在非線性系統(tǒng)中的研究

馬潔光 張強(qiáng)

摘要：在近年來控制領(lǐng)域的各種研究中，基于T-S-K模型進(jìn)行故障診斷的研究已經(jīng)成為熱點(diǎn)方向。該文利用T-S-K模型可用局部線性化的線性模型來描述非線性系統(tǒng)的方法，分別設(shè)計(jì)了模糊檢測(cè)觀測(cè)器和模糊控制器，并將設(shè)計(jì)的觀測(cè)器以及控制器對(duì)一級(jí)倒立擺模型進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。

關(guān)鍵詞：T-S-K模糊模型；狀態(tài)重構(gòu)；模糊觀測(cè)器；非線性系統(tǒng)；倒立擺

中圖分類號(hào)：TP206文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044(2012)21-5206-05

隨著工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平的日益提高，系統(tǒng)的復(fù)雜性以及其規(guī)模在不斷的擴(kuò)大。由于系統(tǒng)趨于復(fù)雜化，并且隨著故障檢測(cè)與診斷技術(shù)深入的研究，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)成為工業(yè)過程中非正常事件管理的核心組成之一。以軟件為主的故障檢測(cè)與診斷技術(shù)是利用解析冗余代替硬件冗余，并通過系統(tǒng)自組織使系統(tǒng)閉環(huán)穩(wěn)定，再利用觀測(cè)器的輸出得到系統(tǒng)故障信息[1]。伴隨著計(jì)算機(jī)學(xué)科、人工智能學(xué)科和專家系統(tǒng)學(xué)科的迅速發(fā)展，結(jié)合現(xiàn)代控制理論，對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的故障檢測(cè)和診斷技術(shù)產(chǎn)生了很大的影響，為其研究的發(fā)展奠定了物理基礎(chǔ)以及原理概念體系定義的方和分類，推動(dòng)了故障診斷系統(tǒng)模型的建立以及推理機(jī)制等方面的快速發(fā)展[2]。

利用正常系統(tǒng)和故障系統(tǒng)之間比較的殘差，是基于模型的故障檢測(cè)和診斷技術(shù)最常用的研究方法，并且被廣泛應(yīng)用于線性系統(tǒng)的研究中[3]。然而，非線性系統(tǒng)的故障診斷方面的研究中，難題仍然是如何建立系統(tǒng)模型。所以大多數(shù)的非線性系統(tǒng)的故障檢測(cè)和診斷的研究，一般都是采用兩個(gè)步驟的研究方法。首先，先選定一個(gè)工作點(diǎn)，在其附近將非線性系統(tǒng)線性化，再次，利用線性理論對(duì)其進(jìn)行建模的研究[4]。T-S-K模糊模型就是利用局部線性化的方法建立線性模型，來描述非線性系統(tǒng)，它是一種描述動(dòng)態(tài)非線性系統(tǒng)的常見的方法[5]。在對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行的故障診斷的研究中，利用基于T-S-K模糊模型進(jìn)行線性化建模的方法，已經(jīng)逐漸成為當(dāng)前自動(dòng)控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

在實(shí)際系統(tǒng)中，有些狀態(tài)變量不易直接測(cè)量，或測(cè)量設(shè)備在經(jīng)濟(jì)性、適用性上受限制，從而導(dǎo)致不可能獲得全部狀態(tài)，所以可用

狀態(tài)重構(gòu)的方法重新構(gòu)造一個(gè)系統(tǒng)，利用原系統(tǒng)中可直接測(cè)量的變量（如輸入、輸出等）作為其輸入信號(hào)，并使其輸出信號(hào)在一定的指標(biāo)下等價(jià)于原系統(tǒng)下對(duì)應(yīng)的狀態(tài)變量。而這個(gè)用以實(shí)現(xiàn)狀態(tài)重構(gòu)的系統(tǒng)被稱為觀測(cè)器[8]。將T-S-K模糊規(guī)則與狀態(tài)重構(gòu)的方法相結(jié)合，設(shè)計(jì)出一種模糊觀測(cè)器，目標(biāo)模糊控制器則由該模糊觀測(cè)器來控制執(zhí)行，從而實(shí)現(xiàn)基于模糊觀測(cè)器的故障診斷方法。

本文利用T-S-K模糊模型對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行線性化建模的方法，分別設(shè)計(jì)了基于T-S-K模糊模型的模糊觀測(cè)器和模糊控制

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