模糊控制在非线性系统中的研究|模糊控制系统

　　摘要：在近年来控制领域的各种研究中，基于T-S-K模型进行故障诊断的研究已经成为热点方向。该文利用T-S-K模型可用局部线性化的线性模型来描述非线性系统的方法，分别设计了模糊检测观测器和模糊控制器，并将设计的观测器以及控制器对一级倒立摆模型进行仿真，仿真结果验证了该方法的有效性。
　　关键词：T-S-K模糊模型；状态重构；模糊观测器；非线性系统；倒立摆
　　中图分类号：TP206文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)21-5206-05
　　随着工业生产现代化水平的日益提高，系统的复杂性以及其规模在不断的扩大。由于系统趋于复杂化，并且随着故障检测与诊断技术深入的研究，这项技术已经成为工业过程中非正常事件管理的核心组成之一。以软件为主的故障检测与诊断技术是利用解析冗余代替硬件冗余，并通过系统自组织使系统闭环稳定，再利用观测器的输出得到系统故障信息[1]。伴随着计算机学科、人工智能学科和专家系统学科的迅速发展，结合现代控制理论，对动态系统的故障检测和诊断技术产生了很大的影响，为其研究的发展奠定了物理基础以及原理概念体系定义的方和分类，推动了故障诊断系统模型的建立以及推理机制等方面的快速发展[2]。
　　利用正常系统和故障系统之间比较的残差，是基于模型的故障检测和诊断技术最常用的研究方法，并且被广泛应用于线性系统的研究中[3]。然而，非线性系统的故障诊断方面的研究中，难题仍然是如何建立系统模型。所以大多数的非线性系统的故障检测和诊断的研究，一般都是采用两个步骤的研究方法。首先，先选定一个工作点，在其附近将非线性系统线性化，再次，利用线性理论对其进行建模的研究[4]。T-S-K模糊模型就是利用局部线性化的方法建立线性模型，来描述非线性系统，它是一种描述动态非线性系统的常见的方法[5]。在对非线性系统进行的故障诊断的研究中，利用基于T-S-K模糊模型进行线性化建模的方法，已经逐渐成为当前自动控制领域的研究热点。
　　在实际系统中，有些状态变量不易直接测量，或测量设备在经济性、适用性上受限制，从而导致不可能获得全部状态，所以可用
　　状态重构的方法重新构造一个系统，利用原系统中可直接测量的变量（如输入、输出等）作为其输入信号，并使其输出信号在一定的指标下等价于原系统下对应的状态变量。而这个用以实现状态重构的系统被称为观测器[8]。将T-S-K模糊规则与状态重构的方法相结合，设计出一种模糊观测器，目标模糊控制器则由该模糊观测器来控制执行，从而实现基于模糊观测器的故障诊断方法。
　　本文利用T-S-K模糊模型对非线性系统进行线性化建模的方法，分别设计了基于T-S-K模糊模型的模糊观测器和模糊控制
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