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基于TS模型的非线性系统鲁棒非脆弱模糊控制的中期报告

一、研究背景

随着自动化和智能化的不断发展，控制系统的应用范围越来越广泛。然而，实际控制系统常常面临各种各样的非线性和不确定性因素，如参数变化、外部干扰和传感器误差等，这些因素会给控制系统带来很大的挑战，对控制策略的精度和鲁棒性提出了更高的要求。

模糊控制是解决非线性系统问题的一种有效方法。模糊控制具有对控制器具体参数要求低、适用于复杂非线性系统、模型误差和外部扰动具有良好的鲁棒性等特点。在基于传统模糊控制的基础上，人们开始将模糊控制与最优控制相结合、并引入模糊神经网络等新兴技术。这些控制方法的优化效果日益突出，成为控制领域研究的热点问题。

二、研究内容

本文的研究内容主要包括以下三个方面：

1.构建非线性系统模型

本文将针对一类广义自回归移动平均（GARMA）模型进行研究。通过对实际系统的实验测量和建模，可以得到GARMA模型的参数估计值。在这个基础上，我们可以利用MATLAB进行模型的仿真验证，确定系统的输入输出特性，为后续的控制器设计提供参考。

2.设计鲁棒非脆弱模糊控制器

文章将基于鲁棒控制理论和模糊控制理论，设计一种新型的鲁棒非脆弱模糊控制器。该控制器具有强鲁棒性和抗干扰能力，可以有效地控制系统的运行。同时，该控制器还具有模糊控制的优点，可以快速适应非线性系统的变化。

3.优化控制器参数

优化控制器参数是保证控制器性能的重要环节。通过模拟实验和仿真验证，我们可以对控制器的性能进行评估，并对其参数进行调整和优化，以提高系统的控制精度和鲁棒性。

三、研究意义

本文的研究成果将为非线性系统鲁棒控制提供一种新的思路和方法。鲁棒非脆弱模糊控制器具有强鲁棒性、多种输入形式的适应性和良好的控制精度。在实际控制系统中的广泛应用，将为提高系统的控制效率和稳定性做出贡献，并具有很好的推广价值。