多项式模糊系统混合H2/H∞控制
2018-01-11马清亮杨海燕吴旭光
马清亮, 杨海燕, 吴旭光
(1.火箭军工程大学控制工程系,西安 710025; 2.西北工业大学航海学院,西安 710072)
多项式模糊系统混合H2/H∞控制
马清亮1, 杨海燕2, 吴旭光2
(1.火箭军工程大学控制工程系,西安 710025; 2.西北工业大学航海学院,西安 710072)
对于多项式模糊系统,提出一种具有公共Lyapunov矩阵的混合H2/H∞性能准则。基于多项式Lyapunov函数与平方和分解技术,推导出多项式模糊系统混合H2/H∞状态反馈控制器的存在条件。通过求解一个具有多项式平方和约束的参数极小化问题,给出了混合H2/H∞模糊控制器优化设计方法。
多项式模糊系统; 混合H2/H∞控制; 多项式Lyapunov函数; 平方和优化
0 引言
多项式模糊模型是在T-S模糊模型基础上提出的一种用于描述非线性系统的新型模糊模型[1]。传统T-S模糊模型的后件采用线性方程描述,采用T-S模糊模型,能够逼近任意光滑的非线性系统。作为T-S模糊模型的推广,多项式模糊模型在整体结构上与T-S模糊模型类似。由于采用了多项式非线性方程作为模糊模型的后件,因此,运用多项式模糊模型能够更有效地描述复杂非线性系统。对于T-S模糊系统,通常采用二次Lyapunov函数和线性矩阵不等式(LMI)技术设计模糊控制器;而对于多项式模糊系统,则采用多项式Lyapunov函数与多项式平方和(SOS)优化技术设计模糊控制器,因而能够降低模糊控制器设计的保守性[2]。目前,已有学者针对多项式模糊系统的镇定控制、鲁棒
混合H2/H∞控制是具有H∞性能约束的H2优化控制问题。在控制器设计过程中,混合H2/H∞控制同时考虑系统的H2性能和H∞性能,因而能够使闭环系统一方面具有较强的鲁棒性,另一方面又获得优良的调节性能。对于多项式模糊系统的混合H2/H∞控制问题,目前相关研究成果尚不多见。
本文在文献[7]的基础上,进一步研究多项式模糊系统的混合H2/H∞状态反馈控制器设计问题。首先提出一种具有公共Lyapunov矩阵的多项式模糊系统混合H2/H∞性能准则;进而,基于多项式Lyapunov函数与平方和优化技术,给出了混合H2/H∞状态反馈模糊控制器的存在条件和优化设计方法。
1 问题描述
考虑如下非线性系统
(1)
式中:x(t)∈Rn为状态向量;f和g是光滑非线性函数;u(t)∈Rm是控制输入;w(t)∈Rp是能量有界的外部干扰;z∞(t)∈Rq是控制输出。
构建描述式(1)非线性系统的多项式模糊模型,第i条模糊规则如下[1]所述。
Ifz1(t) isMi1and … andzp(t) isMip,then
(2)
对式(2)的多项式模糊模型进行反模糊化处理,可得到全局多项式模糊系统
(3)
根据平行分布补偿原理,对于式(3)的多项式模糊系统,可设计如下形式的状态反馈模糊控制器,即
。
(4)
结合式(3)和式(4),可得相应的闭环多项式模糊系统为
(5)
。
(6)
对于式(3)的多项式模糊系统,本文研究目标是确定模糊控制器式(4)中增益矩阵Ki(x)(i=1,…,r),使得式(5)的闭环模糊系统是稳定的,同时满足如下性能指标。
2)H2性能:由式(6)定义的系统H2性能指标达到最小。
2 多项式模糊系统混合H2/H∞性能分析
本章在分析多项式模糊系统H2性能和H∞性能的基础上,提出一种基于公共Lyapunov矩阵的多项式模糊系统混合H2/H∞性能准则。
2.1 多项式平方和分解
定义1对于多元多项式f(x),其中x∈Rn,若存在一组多项式g1(x),g2(x),…,gm(x),使得
(7)
则称f(x)为平方和(SOS)多项式[7]。
记ΣSOS表示所有平方和多项式的集合。若f(x)∈ΣSOS,则有f(x)≥0成立。
引理1[8]设f(x)是一个阶次为2d的多元多项式,其中,x∈Rn;Z(x)是一个由x的单项式(阶次不高于d)构成的列向量,则f(x)是SOS多项式的充要条件是存在一个半正定矩阵Q,满足
f(x)=ZT(x)QZ(x)
。
(8)
引理2设F(x)是一个次数为2d的N×N维对称多项式矩阵,其中:x∈Rn,Z(x)是一个由x的单项式(次数不高于d)构成的列向量,考虑如下3个条件[7,9]:1)F(x)≥0对于∀x∈Rn均成立;2)vTF(x)v是SOS多项式,其中,实向量v∈RN与x不相关;3) 存在一个半正定矩阵Q,满足vTF(x)v=(v⊗Z(x))T·Q(v⊗Z(x)),其中,“v⊗Z(x)”表示向量v与Z(x)的Kronecker积。则有:1)⟸2);2)⟺3)。
2.2 多项式模糊系统的H2性能准则
(9)
(10)
(11)
(12)
证明:考虑如下形式的候选多项式Lyapunov函数
(13)
沿式(5)的无外扰闭环模糊系统状态轨线,对V(x)求导,可得
(14)
根据引理2,若条件式(10)和式(11)成立,则有
(15)
。
(16)
对式(16)两边分别从0到∞进行积分,并考虑当t→∞时,V(x(t))→ 0,可得
。
(17)
2.3 多项式模糊系统的H∞性能准则
下述定理给出了多项式模糊系统H∞性能判别方法。
(18)
(19)
(20)
式中:Mij(x)=
证明:采用与本文中的定理1以及文献[10]中的定理6类似的推导思路,可证得该定理。限于篇幅,略。
2.4 多项式模糊系统的混合H2/H∞性能准则
(21)
(22)
(23)
(24)
(25)
运用Matlab 平方和优化工具箱(SOSTOOLS)以及半定规划工具箱SeDuMi,可判定定理3中的所有条件式(21)~式(25)是否成立[11]。
3 多项式模糊系统混合H2/H∞控制器设计
本章在定理3的基础上,给出多项式模糊系统混合H2/H∞状态反馈模糊控制器的存在条件和设计方法。
3.1 混合H2/H∞状态反馈模糊控制器的存在条件
(26)
(27)
(28)
(29)
。
(30)
证明:令
。
(31)
将式(31)代入式(22)~式 (25),可得式(26)~式(29)。
3.2 混合H2/H∞状态反馈模糊控制器优化设计
引入变量λ,令
。
(32)
根据引理2和Schur补引理,如果
(33)
成立,式中,v16是与x不相关的向量,则有式(32)成立。
定理5给出了混合H2/H∞状态反馈模糊控制器的优化设计方法。
定理5对于式(3)的多项式模糊系统和给定的标量γ>0,如果以下的优化问题
(34)
(35)
且式(5)的闭环多项式模糊系统H2性能的上界是λ*。
定理5中的式(34)优化问题是一个具有平方和约束条件的参数极小化问题,即平方和优化问题,可运用Matlab SOSTOOLS工具箱进行求解[11]。
4 算例仿真
考虑如下非线性系统
(36)
采用扇形非线性建模技术,建立描述式(36)的非线性系统多项式模糊模型[7],即
(37)
(38)
相应闭环模糊系统的H2性能的上界λ*=370.502 1,即由式(6)描述的系统H2性能指标满足J2<370.502 1。
为进一步验证本文方法的有效性,分别对本文提出的混合H2/H∞控制方法和文献[7]中的H∞控制方法进行仿真分析与比较。图1~图3分别给出了式(36)的非线性系统在H∞模糊控制器以及混合H2/H∞模糊控制器作用下的状态变化曲线和模糊控制输入量变化曲线。
由图1~图3可知,H∞模糊控制器以及混合H2/H∞模糊控制器均能使式(36)的非线性系统在干扰作用下保持稳定,具有良好的干扰抑制能力。
通过进一步计算可知,在H∞模糊控制器的作用下,式(36)非线性系统的实际H2性能为625.483 7;在混合H2/H∞模糊控制器的作用下,式(36)非线性系统的实际H2性能为326.670 2,从而表明与H∞控制相比,采用混合H2/H∞控制方法能够使系统获得更好的调节性能。
图1 系统状态x1(t)变化曲线Fig.1 Curve of system state x1(t)
图2 系统状态x2(t)变化曲线Fig.2 Curve of system state x2(t)
图3 模糊控制输入u(t)变化曲线Fig.3 Curve of fuzzy control input u(t)
5 结论
本文在分析多项式模糊系统H2性能和H∞性能的基础上,提出了一种具有公共Lyapunov矩阵的多项式模糊系统混合H2/H∞性能准则;进而,运用多项式Lyapunov函数与平方和优化技术,给出多项式模糊系统混合H2/H∞状态反馈模糊控制器存在条件,并将混合H2/H∞优化控制问题转化为一个具有多项式平方和约束的参数极小化问题,并给出了混合H2/H∞模糊控制器优化设计方法。
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MixedH2/H∞ControlofPolynomialFuzzySystems
MA Qing-liang1, YANG Hai-yan2, WU Xu-guang2
(1.Department of Control Engineering,Rocket Force University of Engineering,Xi’an 710025,China; 2.School of Marine Science and Technology,Northwestern Polytechnical University,Xi’an 710072,China)
A mixedH2/H∞performance criterion with common Lyapunov matrix is proposed for polynomial fuzzy systems.Sufficient conditions for the existence of mixedH2/H∞state feedback fuzzy controller are derived based on the polynomial fuzzy Lyapunov function and Sum-of-Squares (SOS) decomposation technique.The optimalH2/H∞controller design approach is given by solving a parameter minimization problem with SOS constraints.
polynomial fuzzy system; mixedH2/H∞control; polynomial Lyapunov function; sum-of-squares optimization
马清亮,杨海燕,吴旭光.多项式模糊系统混合H2/H∞控制[J].电光与控制,2017,24(7):1-6.MA Q L,YANG H Y,WU X G.MixedH2/H∞control of polynomial fuzzy systems[J].Electronics Optics & Control,2017,24(7):1-6.
TP13
A
10.3969/j.issn.1671-637X.2017.07.001
2016-06-28
2017-04-13
国家自然科学基金(61203007)
马清亮(1974 —),男,河南商水人,博士,副教授,研究方向为智能控制、非线性控制等。控制以及保性能控制等问题展开研究,并已有较多的研究成果[2-7]。