基于T-S模型的CFB床温模糊控制策略
基于T—S模糊模型的网络控制系统稳定性分析
基于T—S模糊模型的网络控制系统稳定性分析一、引言随着网络控制系统在工业自动化领域的广泛应用，其稳定性分析成为了一个重要研究领域。
Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型是一种有效的描述非线性系统的方法，已经在控制系统领域得到了广泛的应用。
本文将基于T-S模糊模型，对网络控制系统的稳定性进行深入研究和分析。
文章主要分为五个部分，首先介绍了网络控制系统的基本概念和T-S模糊模型的基本理论，然后对T-S模糊模型在网络控制系统中的应用进行了详细介绍，接着提出了基于T-S模糊模型的网络控制系统稳定性分析方法，并且针对该方法进行了具体的数学推导和例子分析，最后对整个研究工作进行了总结和展望。
二、网络控制系统的基本概念网络控制系统（Networked Control System，NCS）是一种由传感器、执行器、控制器和通信网络组成的控制系统，其特点是传感器信号和执行器信号通过网络进行传输和交换。
NCS的出现为工业自动化系统带来了很多优势，如降低了系统的成本、提高了系统的灵活性和可靠性等。
网络传输的时延、丢包等问题也给NCS的稳定性分析和控制带来了挑战。
三、T-S模糊模型的基本理论Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型是20世纪80年代提出的一种描述非线性系统的方法，其基本思想是将非线性系统分解成一系列局部模型，并通过模糊规则进行整合。
T-S模糊模型的基本形式如下：如果x是一个关于输入向量u和输出向量y的非线性系统，那么T-S模糊模型可以表示为：规则1：如果u是A1，v是B1，则y=f1(u,v)规则2：如果u是A2，v是B2，则y=f2(u,v)规则n：如果u是An，v是Bn，则y=fn(u,v)其中A1、A2、...、An和B1、B2、...、Bn是输入向量u和输出向量y的模糊集合，f1、f2、...、fn是对应的线性函数。
四、T-S模糊模型在网络控制系统中的应用T-S模糊模型在网络控制系统中的应用主要有以下几个方面：1.描述非线性系统：NCS中由于网络时延、丢包等问题导致系统的非线性行为变得更加复杂，T-S模糊模型提供了一种有效的描述非线性系统的方法。
基于T-S模型的模糊控制系统稳定性的研究
中图分类号：PT13论文编号：HBLH 2014-406U D C：密级：公开硕士学位论文基于T-S模型的模糊控制系统稳定性的研究作者姓名：刘琳琳学科名称：控制工程研究方向：过程控制学习单位：河北联合大学学习时间: 3年提交日期:2013年12月5日申请学位类别：工程硕士导师姓名：孙洁教授单位：河北联合大学电气工程学院宋祥武高工单位：中铁十八局集团第二有限公司论文评阅人：匿名单位：匿名单位：论文答辩日期：2014年3月8日答辩委员会主席：孙文来正高工关键词：T-S模型；T-S双线性模型；模糊系统；鲁棒控制；LMI唐山河北联合大学2014年3 月Research on the Stability of Fuzzy ControlBased on T-S ModelDissertation Submitted toHebei United Universityin partial fulfillment of the requirementfor the degree ofMaster of EngineeringbyLiu Linlin(Control Engineering)Supervisor: Professor Sun JieSong Xiangwu March, 2014独创性说明本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得河北联合大学以外其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
论文作者签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本人完全了解河北联合大学有关保留、使用学位论文的规定，即：已获学位的研究生必须按学校规定提交学位论文，学校有权保留、送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以将学位论文的全部或部分内容采用影印、缩印或编入有关数据库进行公开、检索和交流。
基于T-S模糊模型的高速动车组通信网络实时控制方法
基于T-S模糊模型的高速动车组通信网络实时控制方法张彤【摘要】A MVB network control system was established,including the forward channel delay between the controller node and the actuator node as well as the feedback channel delay between the controller node and the sensor node.The acquired delay data showed the characteristics of random distribution.Autoregressive model and least mean square algorithm were used to predict forward channel delay.Considering the characteristics of the key control system of train,the nonlinear system was described as a number of linear subsystems near different steady-state operating points.A nonlinear network control system model was established based on T-S fuzzy model,and the generalized predictive control method based on the rolling optimization of state space was designed for each subsystem.The control effects with different control methods,sampling periods and load rates were simulated.Results show that the GPC delay control method based on T-S fuzzy model can accurately track reference signals with different pared with the fuzzy adaptive PID method,this method can better suppress the effect of time delay on control performance.It has ideal robust performance and stability performance,and can fully satisfy the requirements for the real-time control of high-speed EMU running process.%建立包括控制器节点与执行器节点之间的前向通道时延,以及它与传感器节点之间的反馈通道时延的多功能车辆总线网络控制系统,获取的时延数据呈现随机分布的特点;采用自动回归模型和最小均方算法进行前向通道时延的预测;考虑列车关键控制系统的特点,将非线性系统描述为不同稳态工作点附近的多个线性子系统,基于T-S模糊模型建立非线性网络控制系统模型,设计各子系统基于状态空间滚动优化的广义预测控制方法.对采用不同控制方法、不同采样周期和负载率时控制效果进行仿真.结果表明:基于T-S模糊模型的GPC时延控制方法可以精确跟踪不同变化频率的参考信号;与模糊自适应PID方法相比较,该方法能较好地抑制时延对控制性能的影响,具有理想的鲁棒性能和稳定性能,完全可以满足高速动车组运行过程的控制实时性要求.【期刊名称】《中国铁道科学》【年(卷),期】2018(039)003【总页数】8页(P93-100)【关键词】通信网络;多功能车辆总线;T-S模糊模型;广义预测控制;时延;高速动车组【作者】张彤【作者单位】大连交通大学动车运用与维护工程学院,辽宁大连116028【正文语种】中文【中图分类】U266;TN929.5列车通信网络(Train Communication Net，TCN)是列车控制系统的重要组成部分，各种控制信号都通过其中的绞线式列车总线(Wire Train Bus，WTB)和多功能车辆总线(Multifunction Vehicle Bus，MVB)传送至对应的执行单元[1]。
基于TF-NGO算法的CFB锅炉床温系统建模研究
基于TF-NGO算法的CFB锅炉床温系统建模研究印江;霍泽良;杜志龙【期刊名称】《自动化仪表》【年(卷),期】2024(45)6【摘要】床温是循环流化床(CFB)锅炉重要的运行参数之一。
针对床温耦合性强、干扰因素多、控制复杂的问题,亟需建立床温的数学模型,以实现床温控制,从而保证CFB锅炉安全、平稳地运行。
为此,首先引入了混沌映射、切线飞行(TF)和柯西变异策略改进北方苍鹰优化(NGO)算法,并用实际工况的系统模型测试TF-NGO算法。
测试结果表明,TF-NGO算法拥有更快的收敛速度和更高的寻优精度。
其次,采集并预处理山西某电厂350 MW超临界CFB锅炉的现场运行数据。
最后,采用TF-NGO算法对所建模型的参数进行辨识,并用实际工况数据进行模型验证。
辨识和验证结果表明,由TF-NGO算法辨识的床温模型与实际输出拟合度高,能有效反映床温的动态特性,证明所建模型的有效性。
该研究为后续对350 MW超临界CFB锅炉床温的优化控制研究奠定了基础。
【总页数】7页(P22-27)【作者】印江;霍泽良;杜志龙【作者单位】山西大学电力与建筑学院;山西大学自动化与软件学院【正文语种】中文【中图分类】TH-39【相关文献】1.基于分批估计算术平均的数据融合算法在循环流化床锅炉床温测量中的应用研究2.基于DMC-PID算法的CFB锅炉水位控制系统仿真研究3.基于遗传算法的循环流化床锅炉床温模糊控制系统4.基于改进型粒子群优化算法的CFB锅炉床温建模5.基于ISO-PSO的350 MW超临界CFB锅炉主汽温建模研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
T-S模糊时滞系统的稳定性分析与控制问题研究
研究t-s模糊时滞系统的稳定性分析及其控制问题，有助于提 高模糊控制系统的稳定性和鲁棒性，为工程实践提供理论支 持和技术指导。
研究现状与问题
现状
目前，针对t-s模糊时滞系统的稳定性分析已经取得了一定的研究成果，但大多数研究集中在特定的模糊逻辑 系统或时滞范围较小的情况下。
问题
然而，在实际应用中，时滞因素和模糊逻辑系统的复杂性往往会导致系统的不稳定性和控制性能下降。因此， 需要进一步研究t-s模糊时滞系统的稳定性及其控制问题。
t-s模糊时滞系统的稳定性 分析与控制问题研究
2023-10-30
目录
• 引言 • t-s模糊时滞系统模型 • t-s模糊时滞系统的稳定性分析 • t-s模糊时滞系统的控制问题研究 • 数值模拟与实验验证 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
背景
t-s模糊时滞系统是一种广泛应用于工程领域的模糊控制系统 ，其稳定性对于系统的性能和可靠性具有重要影响。
研究内容与方法
要点一
研究内容
本研究旨在研究t-s模糊时滞系统的稳定性分析及其控 制问题，主要内容包括：建立t-s模糊时滞系统的数学 模型；分析系统的稳定性和鲁棒性；设计有效的控制器 并对其进行优化。
要点二
方法
本研究采用理论分析和数值模拟相结合的方法，首先建 立t-s模糊时滞系统的数学模型，然后利用Lyapunov方 法、Razumikhin技巧等稳定性理论对系统进行稳定性 分析。同时，利用模糊控制理论、最优化方法等设计有 效的控制器并对其进行优化。最后，通过数值模拟验证 所提出方法的可行性和有效性。
06
结论与展望
研究结论
本文研究了t-s模糊时滞系统的稳定性分析与控制 问题，通过理论推导和仿真实验，得出了一些重 要的结论。
基于改进T-S模型的热工过程模糊辨识算法
基于改进T-S模型的热工过程模糊辨识算法
刘丽;韩璞;王东风
【期刊名称】《华北电力大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2005(032)005
【摘要】提出了一种实用的基于T-S模型的热工系统模糊辨识方法.采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型的结构,然后通过基于熵的聚类和竞争学习算法对热工过程的输入数据空间进行划分,在此基础上利用递推最小二乘辨识算法建立一个热工过程的T-S模型.文中给出了熟知的Box-Jenkins数据的辨识结果,并将该方法应用于辨识单元机组的协调控制系统.
【总页数】5页(P52-56)
【作者】刘丽;韩璞;王东风
【作者单位】华北电力大学,控制科学与工程学院,河北,保定,071003;华北电力大学,控制科学与工程学院,河北,保定,071003;华北电力大学,控制科学与工程学院,河北,保定,071003
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.采用改进混合粒子群算法的热工过程模型参数辨识 [J], 陈真;王明春;张雨飞
2.采用改进蚁群算法的热工过程模型参数辨识 [J], 章程明;张雨飞
3.非线性模糊辨识新算法及其在热工过程中的应用 [J], 谭悦;孙建平;王建勇;张建
萍
4.基于改进T-S模型的模糊辨识算法及其应用 [J], 于希宁;程锋章;朱丽玲;刘利
5.基于T-S模型的自适应神经模糊推理系统及其在热工过程建模中的应用 [J], 于希宁;程锋章;朱丽玲;王毅佳
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于T-S离散时间模糊模型的网络控制系统的镇定的开题报告
基于T-S离散时间模糊模型的网络控制系统的镇定的开题报告一、选题背景随着网络控制系统在工业、交通、医疗等领域的广泛应用，对网络控制系统的镇定性能提出了更高的要求。
其中，模糊控制是一种常用的方法，它具有适应性强、易于实现、抗干扰性好等特点，被广泛应用于工业控制系统的设计中。
然而，网络控制系统的控制往往涉及到数据传输、计算处理和执行控制等多个环节，存在信号时延、噪声干扰等问题，对控制系统的镇定性能带来挑战。
为此，基于T-S模型的网络控制系统有着广泛的研究，这种模型可以将系统抽象成一系列离散时间的子系统，并且能够通过模糊控制器对每个子系统进行控制。
T-S模型能够适应时间延迟和噪声干扰，提高控制系统的稳定性和镇定性。
因此，本课题将基于T-S离散时间模糊模型，研究网络控制系统的镇定问题，提高网络控制系统的镇定性能和控制效果。
二、研究内容本课题的主要研究内容包括以下几个方面：1. 建立基于T-S离散时间模糊模型的网络控制系统镇定模型。
首先，需要对网络控制系统进行建模，并采用T-S离散时间模糊模型进行描述，建立网络控制系统镇定模型。
2. 研究网络控制系统的镇定控制方法。
针对网络控制系统中信号时延、噪声干扰等问题，研究镇定控制方法，设计模糊控制器对每个子系统进行控制，实现整个系统的稳定性和镇定性能。
3. 对网络控制系统的镇定性能进行分析和评估。
通过对镇定控制器的设计，对网络控制系统进行镇定性能的分析和评估，提高控制系统的稳定性和镇定性。
三、研究意义1. 针对网络控制系统的镇定问题，研究基于T-S离散时间模糊模型的控制方法，提高网络控制系统的镇定性能和控制效果，增强控制系统的鲁棒性和稳定性。
2. 研究基于T-S模型的网络控制系统镇定模型，填补该领域的研究空白，为控制系统的研究和应用提供参考和借鉴。
3. 利用模糊控制器对每个子系统进行控制，提高控制系统的适应性，同时保证系统的镇定性能和控制效果，对于解决控制系统设计中的各种问题具有重要意义。
基于T-S模糊建模的广义预测控制系统在热工过程中的应用
2 系统建模及应用
为使 y(k) 尽可能平稳地到达设定值 w，选用如下参考 ： （15） （16）
2）输出预测 为了预测 j 步以后的输出，引入 Dioaphantine 方程 ：
第 28 卷 第 7 期 2021 年 7 月
仪器仪表用户 INSTRUMENTATION
Vol.28 2021 No.7
基于T-S模糊建模的广义预测控制系统在热工过程 中的应用
孙 涛，何同祥
（华北电力大学 控制与计算机工程学院，河北 保定 071003）
摘 要 ：由于过热汽温系统具有大惯性、大迟延和时变性的特性，传统的 PID 串级控制策略很难达到理模法，并利用广义预测控制算法对过热汽温系统进 行控制。针对该算法在火电厂过热汽温控制系统中进行了仿真，仿真结果表明，该算法较常规 PID 控制方法具有更 好的控制性能。
（19）
由于 ω(k+j) 都是 k 时刻以后的白噪声，则 k+j 时刻的 最优预测是 ：
写成向量形式即为 ：
（20）
（21）
采用改进模糊聚类算法的 T-S 模糊辨识方法辨识过热 汽温系统输出参数，如图 1 所示。 1.3 广义预测控制算法 1.3.1 预测模型
假设被控对象 CARIMA 模型为 ：
图3 对比两种控制方法示意图 Fig.3 Comparison of two control methods
e-100s 作为被控对象进行仿真研究，并与常规 PID（Kp=1.25， Ki=0.5）串级控制对比来评估本文所用方法的性能，得到 的仿真图如图 3 所示。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Ｒ ｉ ｓＡ ｅ ｓＢ ｓ ｓ Ｃ ：ｆｅｉ ，ｃ ｉ ，ｅｉ
ｔ ｎ ：Ｐ ｅ ｈ ｅ ＋Ｐ ｅ ｃ＋Ｐ ｓ ３ ｉ ｅ
（） ４
对 于系统误差 ｅ， 规则 的输 出可以表示 为 ：
＝ ；＋ ＋ Ｐｅ Ｐ Ｐｌ ｅ
出为 ：
（） ５
（） １
式中 ： ——第 个输入变量 ； ｍ——输入变量 的数 量 ； Ａ —— 一个模糊 子 集 ， 隶属 函数 中 的参数 称 ｔ 其 为前 提参 数 ； ‘ Ｙ ——第 ｉ 条规 则 的输 出； —— 结 论 参数。 如果 给定 输 入模 糊 向量 （ ， ， ，０ 那 么 … ）， 控制器 的输 出 Ｙ（ ｉ＝１２ … ，）由各条规则的输出 ，， ｎ
如果系统有 ｎ 规则 ， 据式 （ ） 控 制器 的输 条 根 ２，
个 ＭＩ ＭＯ系统 可 以看 成 是 多个 Ｍ Ｓ 系统 ， ＩＯ
具有 ｍ个输入 、 个输 出的 Ｍ Ｓ 单 ＩＯ系统 可 以 由 ｎ条 模糊规 则组 成 的集 合来 表示 ， 中第 ｉ 规则 可 以 其 条
写 成 ：
｛ Ｉ
．
。＝ ；
…
一
‘
（Ｏ １）
Ｉ
Ｉ
￣ｒ ； ｒ ｅ
—
故式 （ ） 以记为 ： ９可
＝
—
ｏ２
一 ． ｏ１
ｏ
ｏ１ ．
ｏ２ ．
一 ． ｏ１
ｏ
ｏ１ ．
（） ｅ 属 函数 曲线 ａ 隶
Ｐ ＋ ｅ
．
ｆ） ｅ和ｓ隶 属 函数 曲 线 ｂ ｃ ｅ
的加权平 均求得 ：
记： ：
ｉ ｌ ＝
， 称之为相对加权系数 ， 将其代人
∑Ｇ
式 （ ） 可得 ： ６ ，
＝ ＝ Ｐ ＋ Ｐｅ 三 （ｅ Ｐ ＋ ） 羞 ｉ Ｊ
整理得 ：
＝
（ ８ ）
（
） （ ） （ Ｐ ｅ宝 砉 ＋ ＋ ）
（ ９ ）
令：
（） ２
圭Ｇ ｖ
多＝
∑ Ｇ
收稿 日期：０ ７１４１ ２ ０ —１）
维普资讯
第 ２期
黄文焕等 ． 基于 Ｔｓ模型 的 Ｃ Ｂ床温模糊 控制策略 ． Ｆ
・ ９・ ２
ｆ ｓ ＫＴ ＝ ．
图２ห้องสมุดไป่ตู้示。 所
ＮＢ Ｎｓ ｏ Ｐｓ ＰＢ Ｎ ｏ Ｐ
基 于 Ｔ Ｓ模 型 的 Ｃ Ｂ床 温 模 糊 控 制 策 略 ． Ｆ
黄文焕 戚佳金 黄南天 李 ， ， ， 琰
（． １ 吉林 化工学 院 化工与材料工程学院 ， 吉林 吉林 １２ ２ ；． ３０ ２ ２ 哈尔滨工业大学 电气工程及 自动化学院 ， 哈尔滨 １０ ０ ） ５０ １
摘要 ： 设计一种基 于 Ｔｓ — 模型 的循 环流化床 床温控制的三维模糊控制 器， 在制定模糊规则 时参考 ＰＤ参数 Ｉ
Ｒ ｉ ｌｉ ， ｓ Ａ … ， ：ｆ ｓ Ａ ２ ｉ ， ｉ ｓＡ
兰 Ｇ
＝ 一
∑ Ｇ
（） ６
式 中： Ｇ ——加权系数 。可 由下式计算 ：
Ｇ ． ） （ｃｌ （ｅ ‘＝ （ ｅ） ｓ ） ｅ ｚ （） ７
ｔｅ ＝Ｐ ＋Ｐ ＋Ｐ ｈｎＹ ｏ ；ｌ ２＋… ＋Ｐ
中图分类 号：Ｔ ２ ３ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１０ －９ ２ ２ ０ ）２０ ２ －４ Ｐ ７ ０ ０３３ （ ０ ８ ０ － ８０ ０ １ 引 言
式 中： ｎ——模糊规则 的数量 ； Ｙ —— 由第 ｉ 规则 条 的结论 的方 程 式计 算 ；Ｇ ——第 ｉ 规则 的真值 。 ｉ 条 由下 式计算 ：
Ｉ
』＋ ． ｅ Ｄ
循环流化床燃烧是 ２ ０世纪 ６ ０年代 开始发展起 来 的新 型燃 煤技 术 …， 具有 燃烧 效 率 高 、 硫 性 能 脱 好、 负荷调节范 围宽 等优点 ， 对此 ， 内外 的专 家学 国 者做 了较为深入 的研究 ］ 。但是其 床温控 制对象 是一个具有强 干扰 、 非线性 、 时变 、 多变量 耦合 的复 杂被 控对象 ， 因此用 常规 的 ＰＤ控制 策略很难 获得 Ｉ 满意 的控制效果 ］ 。模糊控制不依赖 于对 象精确 的 数学模型 ， 具有 简单 、 效 的非线性 控 制作用 ， 有 响 应速度快 、 适应性强 ， 具有较好 的动静 态性能 。将模 糊控制 与 ＰＤ控制结 合 ， Ｉ 是解 决上述 难题 的有 效方 法 。本文采用基于 Ｔｓ推理 的模糊控制 ， — 并结合 ＰＤ Ｉ 参数整定 的原理 ， 设计 出一种 新型 的控制 器对 循环流化床床温 进行 控制 ， 控制 精度 上 以及 快速 从 性上都 比单纯 ＰＤ控制有 了一定 的提 高。 Ｉ
２ 基 于 Ｔ Ｓ模 型 的模 糊 控 制 器 的 原 理 －
一
Ｇ＝１ ｏ ７ｉ ）
（） ３
式中： ——模糊化运算， Ｈ 通常采用取小运算或者
乘积运算 。 对 于式 （ ） 如果 取误 差 ｅ 误差 的变 化率 ｅ １， 、 ｃ、 误差 的累积量 ｓ 作为输 入变量 ， ｅ 并令 Ｐ ｏ＝０， 可得
的整定方 法， ＰＤ策略 与模糊控 制进 行 互补结合 。仿 真结 果表 明， 将 Ｉ 该控 制 器具 有较好 的抗 干扰 能力 以及 鲁棒 性， 从控 制精度上 以及快速性上都 比 Ｐ Ｄ控 制有 了一定的提 高。 Ｉ
关 键 词 ： 循 环 流 化 床 床 温控 制 ； 糊 控 制 ； — 模 型 ；Ｉ 制 模 ＴＳ ＰＤ控
维普资讯
过 程 控 制
化 动 及 表，０ ，５２： —１ 工自 化 仪 ２ ８ ３（） ８ ３ ０ ２
Ｃ ｎ ｒ ｌａ ｄ Ｉ ｓ ｕ ｎ ｓ ｉ ｈ ｍｉ ａ ｎ ｕ ｔ ｏ ｔ ｎ ｎ ｔ ｍｅ ｔ ｎ Ｃ ｅ ｃ ｌ ｄ ｓｒ ｏ ｒ Ｉ ｙ