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穆罕默德·萨巴兹;穆罕默德·曼图里;伊曼·扎马尼

基于分层优化和H_（infty）性能的离散模糊Takagi-Sugeno大系统基于LMI的鲁棒模糊模型预测控制。 （英语） Zbl 1508.93101号

国际期刊不确定性。模糊知识-基于系统。 30，第4号，649-679（2022）.
摘要：本文基于递阶优化和H_（infty）性能研究了离散模糊Takagi-Sugeno大系统的鲁棒模糊模型预测控制。本文所考虑的系统是一个大系统。因此，采用采用非线性局部模型的T-S模糊方法对非线性系统进行估计，以减少建模负担。模型预测控制（MPC）是一种对所有系统都有用的实际应用，但问题是在线计算成本。对于大型系统，这个问题是在线计算负担。此外，它导致保守甚至没有解决方案。通过所提出的方法，可以获得更宽松的解。首先，采用具有非线性局部模型的T-S系统。其次，MPC的优化部分考虑了分层优化方案。第三，通过激励H_（infty）性能，减少了出现的不确定性和干扰。此外，利用线性矩阵不等式（LMI）求解该方法，同时大大减少了计算负担。最后给出了仿真结果，验证了该控制器的有效性。

MSC公司：

93B45码 模型预测控制
93立方厘米 模糊控制/观测系统
93C55 离散时间控制/观测系统
93甲15 大型系统
93B36型 \（H^\infty）-控制

关键词：

大规模系统;分层优化;模糊Takagi-Sugeno系统;模型预测控制;输入-状态稳定性;\（H_\infty）性能
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Sarbaz}等人，《国际期刊不确定性》。模糊知识-基于系统。30，第4号，649--679（2022；Zbl 1508.93101）
全文： DOI程序

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