[發明專利]一種大時滯模糊控制方法

在審

• 申請號: 201910506781.4
• 申請日: 2019-06-12
• 公開（公告）號: CN110187638A
• 公開（公告）日: 2019-08-30
• 發明（設計）人: 黃孝平;文芳一;黃文哲;黃麗軍
• 申請（專利權）人: 南寧學院
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 貴陽睿騰知識產權代理有限公司 52114
• 代理人: 谷慶紅

本發明提供了一種大時滯模糊控制方法，包括如下步驟：a、控制信息輸入；b、判斷異常；c、分段緩存執行；d、模糊控制；e、計算結果誤差；f、判斷誤差；g、模糊模型辨識；h、更新模糊模型；i、修正輸出。本發明通過融入計算結果誤差的步驟，將模糊模型辨識過程和正常模糊控制過程有效結合，能夠使控制系統在遇到控制環境變化時自動調整模糊模型，從而使模糊控制系統能夠適應更復雜的環境，通用性顯著提高，進而極大的擴展模糊模型辨識構建模糊模型的應用范圍。

技術領域

本發明涉及一種大時滯模糊控制方法。

背景技術

現有技術中采用模糊控制的大時滯系統，常采用神經網絡模糊控制或基于L-K泛函的T-S模糊控制，雖然能實現非線性控制，且從數學算法上而言穩定性有保障，而基于模糊模型辨識能解決自動構建模糊模型，但是在實際的控制系統設計中，基于輸入輸出數據構建模糊模型、利用L-K泛函對模糊模型進行分析，需要在構建模糊模型之前就具備足夠多的數據，一旦模糊模型投入使用，則只能在預期范圍內適當調整，而無法確保系統在控制環境變化時自動構建新的模糊模型，這極大的限制了模糊模型辨識構建模糊模型的應用范圍。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明提供了一種大時滯模糊控制方法，該大時滯模糊控制方法通過融入計算結果誤差的步驟，將模糊模型辨識過程和正常模糊控制過程有效結合，能夠使控制系統在遇到控制環境變化時自動調整模糊模型。

本發明通過以下技術方案得以實現。

本發明提供的一種大時滯模糊控制方法，包括如下步驟：

a、控制信息輸入：系統接收控制對象的狀態數據；

b、判斷異常：根據狀態數據判斷是否處于異常狀態，如是則跳過步驟c；

c、分段緩存執行：將狀態數據按照預設范圍分為段內和段外兩個部分，將段內部分置入下一步驟執行，將段外部分疊加至下一時序的狀態數據中，如該步驟跳過則放棄所有歷史數據中的段外部分數據；

d、模糊控制：采用T-S模糊模型進行模糊控制，得到模糊控制輸出；

e、計算結果誤差：根據狀態數據和模糊控制輸出，基于分析模型計算控制誤差；

f、判斷誤差：根據控制誤差判斷是否超出預設的正常范圍，超出則進入下一步驟，未超出則進入步驟i；

g、模糊模型辨識：根據狀態數據和模糊控制輸出，基于控制對象逆模型計算控制偏差值；

h、更新模糊模型：基于控制偏差值，采用離散T-S模糊辨識的方式對T-S模糊模型中的模糊控制規則進行更新，如緩存中沒有對應的模糊控制規則，則在緩存中新建一條初始模糊控制規則進行更新；

i、修正輸出：將模糊控制輸出發送至控制對象，同時將狀態數據和模糊控制輸出存入歷史數據緩存中，并根據狀態數據和模糊控制輸出對控制對象逆模型進行更新。

所述步驟f中，判斷完成后還根據當前時序的狀態數據對步驟b中判斷是否處于異常狀態的判斷參量進行更新。

所述步驟b中，判斷是否處于異常狀態是以判斷參量作為閾值進行條件判斷。

所述T-S模糊模型為離散T-S模糊模型。

所述分析模型采用Lyapunov-Krasovskii泛函構建。

所述Lyapunov-Krasovskii泛函為基于權值誤差的四重積分型增廣Lyapunov-Krasovskii泛函。

所述T-S模糊模型的輸出概率密度函數采用線性B樣條逼近。