TAILIEUCHUNG - Hệ thống điều khiển mờ - Thiết kế và phân tích P13

MULTIOBJECTIVE CONTROL VIA DYNAMIC PARALLEL DISTRIBUTED COMPENSATION This chapter treats the multiobjective control synthesis problems w1 5x via the dynamic parallel distributed compensation ŽDPDC It is often the case in the practice of control engineering that a number of design objectives have to be achieved concurrently. The associated synthesis problems are formulated as linear matrix inequality ŽLMI. problems, that is, the parameters of the DPDC controllers are obtained from a set of LMI conditions | Fuzzy Control Systems Design and Analysis A Linear Matrix Inequality Approach Kazuo Tanaka Hua O. Wang Copyright 2001 John Wiley Sons Inc. CHAPTER 13 ISBNs 0-471-32324-1 Hardback 0-471-22459-6 Electronic MULTIOBJECTIVE CONTROL VIA DYNAMIC PARALLEL DISTRIBUTED COMPENSATION This chapter treats the multiobjective control synthesis problems 1 -5 via the dynamic parallel distributed compensation DPDC . It is often the case in the practice of control engineering that a number of design objectives have to be achieved concurrently. The associated synthesis problems are formulated as linear matrix inequality LMI problems that is the parameters of the DPDC controllers are obtained from a set of LMI conditions. The approach in this chapter can also be applied to hybrid or switching systems. We present the performance-oriented controller synthesis of DPDCs to incorporate a number of practical design objectives such as disturbance attenuation passivity and output constraint. Performance specifications presented in this chapter include L2 gain general quadratic constraints generalized H2 performance and output and input constraints. The controller synthesis procedures are formulated as LMI problems. In the case of meeting multiple design objectives we only need to group these LMI conditions together and find a feasible solution to the augmented LMI problem 15 . First we introduce some notation di 0 œ Lp di is defined as the set of all p-dimensional vector valued functions u t t g di such that IIu 2 O Ilu t ll2 dt 1 2 œ and Le2 is its extended space which is defined as the set of the vector-valued functions u t t g di such that IIull2 foT Iu t 2 dt 1 2 œ for all T g . As discussed in Chapter 12 in general the choice of a particular DPDC parameterization will be influenced by the structure of the T-S subsystems. In this chapter we will only discuss DPDC in the quadratic parameterization form. It is easy to extend the results in this chapter to the cubic 259 260 MULTIOBJECTIVE .

• Kĩ thuật Viễn thông
• Điều khiển mờ
• hệ thống điều khiển mờ
• thiết kế hệ thống mờ
• phân tích hệ thống mờ
• hệ thống kiểm soát mờ
• Lý thuyết điều khiển mờ
• Điều khiển tự động
• Lý thuyết điều khiển
• Tính phi tuyến của hệ mờ
• Luận văn tốt nghiệp
• Điều khiển mờ bằng MatLab
• Kỹ thuật điều khiển
• Kỹ thuật điện
• Nghiên cứu điều khiển mờ
• Hệ thống điều khiển mờ bằng MatlLab
• Bài giảng Logic mờ
• Ứng dụng Logic mờ
• Đặc điểm của điều khiển mờ
• Biến ngôn ngữ
• Xây dựng hàm thuộc
• Giải mờ bằng phương pháp trọng tâm
• Bài giảng Điều khiển mờ
• Tìm hiểu điều khiển mờ
• Các thuật ngữ trong logic mờ
• Phép toán trên tập mờ
• Đánh giá tri thức mờ
• Hệ điều khiển mờ
• Hệ cơ sở tri thức mờ
• Bộ điều khiển mờ
• Chương trình điều khiển nhiệt độ
• Lý thuyết mờ
• Các phép toán trên tập mờ
• Quan hệ mờ
• Điều khiển tối ưu
• Điều khiển thông minh
• Lý thuyết điều khiển hiện đại
• Mô hình mờ Tagaki Sugeno
• Hệ mờ nơron
• Phân loại bộ điều khiển mờ
• Hệ điều khiển mờ lai
• Mạng nơron nhân tạo
• Điều khiển cuốn chiếu mờ thích nghi
• Hệ định vị động tàu biển
• Thuật toán điều khiển cuốn chiếu mờ thích nghi
• Điều khiển backstepping
• Điều khiển backstepping thích nghi
• Điều khiển logic
• Ứng dụng điều khiển logic
• Logic mờ
• Thiết kế hệ thống điều khiển mờ