基于TS模糊模型的稳定预测控制及其在机炉协调系统中的应用

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针对TS模糊系统,提出一种基于模糊李亚普诺夫函数的稳定预测控制方法,通过构造模糊李普诺夫函数并最小化预测控制中无穷时域或拟无穷时域性能指标的上界,来设计满足系统闭环稳定、输入约束以及控制性能最优的平行分配补偿控制律。该控制律最终归结为求解一组线性矩阵不等式约束下的凸优化问题。模糊李亚普诺夫函数的使用减少了公共李亚普诺夫函数及分段李亚普诺夫函数的保守性,增加了可行解的范围。数值仿真和火电厂非线性机炉协调系统中的仿真试验,证明了这种方法的优越性和有效性。 Aiming at the TS fuzzy system, a stable predictive control method based on fuzzy Lyapunov function is proposed. By designing the fuzzy Lipunov function and minimizing the upper bound of the performance of predictive control in infinite time domain or quasi-infinite time domain The parallel distributed compensation control law that satisfies the closed-loop system stability, input constraints and optimal control performance is obtained. The control law ultimately comes down to solving a convex optimization problem constrained by a set of linear matrix inequalities. The use of fuzzy Lyapunov functions reduces the conservatism of the public Lyapunov function and the segmented Lyapunov functions and increases the range of feasible solutions. Numerical simulation and simulation experiment in non-linear machine-stove coordination system of thermal power plant prove the superiority and effectiveness of this method.
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