劉銘宇,解 靜,李 明
(青島理工大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院,青島 266525)
在實際的工業(yè)生產(chǎn)中,存在著大量時變、時滯、非線性等問題。工程師利用各種方法簡化系統(tǒng)動態(tài)很難達(dá)到控制目的,因此復(fù)雜的控制過程通常是由實踐經(jīng)驗豐富的技術(shù)專家現(xiàn)場操控和識別。這一現(xiàn)象表明傳統(tǒng)控制理論對于過于復(fù)雜或者難以精確描述的系統(tǒng)無法發(fā)揮有效作用,因此便誕生了以模糊數(shù)學(xué)、邏輯關(guān)系和邏輯推理等理論為依據(jù)的模糊控制理論。1985年日本學(xué)者Takai T和Sugeno M首次提出T-S模糊控制系統(tǒng)。這個系統(tǒng)特點(diǎn)是將非線性與線性之間建立起一種聯(lián)系,可以用線性系統(tǒng)的方法來處理非線性模糊系統(tǒng)。經(jīng)過多年的發(fā)展,模糊控制技術(shù)的應(yīng)用已涉及圖像識別、軍事、化工、宇航飛天、國民經(jīng)濟(jì)等眾多領(lǐng)域。
廣義系統(tǒng)是由微分方程和代數(shù)方程的混合形式表示的,不僅包含正常系統(tǒng)中的指數(shù)解,還含有正常系統(tǒng)所不具有的脈沖和動態(tài)解。而且由于廣義系統(tǒng)的參數(shù)矩陣E是不滿秩的,正常系統(tǒng)是滿秩的,正常系統(tǒng)可以看作廣義系統(tǒng)的一個特例。不難看出,相較于正常系統(tǒng)廣義系統(tǒng)能夠更精確地描述物理系統(tǒng),如電網(wǎng)系統(tǒng)、化工過程、核反應(yīng)系統(tǒng)等。
在現(xiàn)實環(huán)境中存在著各種各樣的隨機(jī)因素,這些隨機(jī)因素可能會破壞被研究系統(tǒng)的穩(wěn)定性,因此研究隨機(jī)擾動的控制問題具有重要意義。HU等[1]研究了分?jǐn)?shù)階噪聲驅(qū)動的線性系統(tǒng)的隨機(jī)控制。WANG等[2]通過衰減增益控制器解決了帶有測量噪聲的質(zhì)量均方包容控制問題,其中測量噪聲采用標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動建模。標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動是一個獨(dú)立的增量過程,但在一些實際情況下許多現(xiàn)象具有記憶性。研究發(fā)現(xiàn):分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動是一類帶有Hurst指數(shù)H∈(0,1)的特殊高斯隨機(jī)過程,當(dāng)Hurst指數(shù)取值為H∈(1/2,1)時,分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動將具備樣本路徑連續(xù)性和長記憶性的特點(diǎn)。因此,分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動可以更好地用于描述現(xiàn)實社會和自然界許多現(xiàn)象的本質(zhì)屬性,例如圖像紋理分析,交通流,智能電網(wǎng),腦功能信號分析等。因此本文主要討論Hurst指數(shù)取值為H∈(1/2,1)時分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動驅(qū)動的隨機(jī)微分系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
近年來,分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動在動力學(xué)系統(tǒng)中產(chǎn)生的隨機(jī)擾動現(xiàn)象開始引起部分學(xué)者的關(guān)注,文獻(xiàn)[3-5]給出了帶有分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動的隨機(jī)方程的一些基本性質(zhì)。文獻(xiàn)[6]給出了具有分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動的隨機(jī)延遲微分方程的解。CHEN[7]用分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動研究了隨機(jī)方程的近似能控性,即系統(tǒng)可以被導(dǎo)向到任意小的終態(tài)鄰域;ZHOU等[8]對分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動驅(qū)動的滯后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性進(jìn)行了分析;LU等[9]研究了分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動干擾下線性系統(tǒng)的魯棒H∞濾波,等等[10-11]。目前,關(guān)于分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動對廣義模糊系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響問題的研究還較少,因此本文致力于討論分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動干擾下的廣義模糊系統(tǒng)的反饋控制和廣義有限時間隨機(jī)有界性問題。本文的主要貢獻(xiàn)是給出了模糊狀態(tài)的反饋控制器,并利用線性矩陣不等式得到系統(tǒng)有限時間隨機(jī)有界的一些充分條件。
考慮一個帶有分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動的廣義模糊系統(tǒng),它由一個T-S模糊模型近似。設(shè)該廣義模糊系統(tǒng)的第i條規(guī)則為
Plant Rulei:
THEN
(1)
通過模糊混合,上述模糊模型(1)可變換為
(2)
定義1[12]:給定時間區(qū)間[0,Tf],常數(shù)c1>0,c2>0,且c2>c1,對稱正定矩陣P>0。如果具有分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動的廣義隨機(jī)系統(tǒng)(2)是正則、無脈沖且滿足
Em{xT(0)ETPEx(0)}≤c1,?Em{xT(Tf)ETPEx(Tf)}≤c2,
其中Em表示數(shù)學(xué)期望,則稱系統(tǒng)(2)關(guān)于參數(shù)(c1,c2,[0,Tf],P)是有限時間隨機(jī)有界的。
定義2[13]:設(shè)μ(r)是一個非連續(xù)非遞減函數(shù),μ(0)=0,且當(dāng)r>0時μ(r)>0。對于h>0,設(shè)Sh={x∈Rn:|h| V(t,0)=0,V(t,x)≥(μ|x|), Vx(t,x)Cx(t)∈L(0,T), 并使得LHV(t,x)≤0成立,則系統(tǒng)(2)隨機(jī)穩(wěn)定。 定義3[14]:假設(shè)帶有分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動的廣義隨機(jī)微分系統(tǒng): 并且V(t,x)的隨機(jī)微分為 式中:φ(s,t)=H(2H-1)|s-t|2H-2。 采用并行分布式補(bǔ)償方案,為具有分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動的廣義模糊系統(tǒng)(2)設(shè)計如下的模式相關(guān)的T-S模糊反饋控制器: Plant Rulei: THEN u(t)=Cix(t),i∈T, (3) 其中Ci∈Rq×n是待確定的狀態(tài)反饋增益矩陣。那么,通過模糊混合得到總體模糊控制器如下: u(t)=C(?)x(t), (4) 將模糊控制器(4)代入系統(tǒng)(2),可得廣義模糊閉環(huán)動態(tài)系統(tǒng)為 (5) ETP=PE≥0, (6) (7) (8) 證明:為了處理分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動對系統(tǒng)隨機(jī)穩(wěn)定性的影響,在時間區(qū)間[0,Tf]上定義如下與Hurst指數(shù)相關(guān)的新型Lyapunov泛函: (9) VxD(?)x(t)=2xT(t)ETPD(?)x(t)∈L(0,T)。 (10) 然后根據(jù)隨機(jī)微分公式有 (11) (12) 式中:ζT(t)=[xT(t),xT(t-τ(t)),xT(t-d)]; 根據(jù)Schur補(bǔ)引理可知,?!?等價于定理1中條件(7)成立。由于在時間區(qū)間[0,Tf]內(nèi)有下列不等式成立 (13) 將式(7)(12)和(13)代入式(11),可以得到: (14) 其中, (15) (16) 進(jìn)一步地,在LHV(t)<0成立的結(jié)果下,一定存在常數(shù)α1>0使得 LHV(t)<α1V(t),t∈[0,Tf] (17) 對式(17)兩邊從0到t(t∈[0,Tf])積分并求均值可得 (18) 再利用Gronwall不等式可得Em{V(t)} Em{V(t)}≥Em{xT(t)ETPx(t)} (19) 且 (20) 其中c1=Em{xT(0)ETPEx(0)},將式(19)和(20)代入式(18),有 Em{xT(t)ETPEx(t)}≤c2 (21) 綜上, 根據(jù)定義1可得系統(tǒng)(5)關(guān)于(c1,c2,[0,Tf],P)是有限時間隨機(jī)有界的。 XET=EX≥0 (22) (23) (24) (25) 令X-1=P,根據(jù)Schur補(bǔ)引理可知條件(22)—(24)成立可得廣義模糊系統(tǒng)(5)關(guān)于參數(shù)[c1,c2,[0,Tf],X]是有限時間隨機(jī)有界的。 為了驗證本文所提方法的有效性,設(shè)分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動的Hurst指數(shù)取H=0.78,考慮一個具有2條模糊規(guī)則i∈T={1,2}的三維廣義T-S模糊系統(tǒng),系統(tǒng)參數(shù)如下: 從而滿足定理1的條件,說明該數(shù)值系統(tǒng)是有限時間隨機(jī)有界的。 本文針對帶有分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動的廣義模糊系統(tǒng)的有限時間隨機(jī)有界性問題展開了研究。首先設(shè)計了狀態(tài)反饋控制器,然后針對分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動導(dǎo)數(shù)的特性建立了與Hurst指數(shù)相關(guān)且?guī)в卸胤e分的新型Lyapunov泛函,得到了廣義模糊系統(tǒng)有限時間隨機(jī)有界的充分條件,最后通過Matlab進(jìn)行數(shù)值仿真,證明了本文所提方法的有效性。2 T-S模糊反饋控制器的設(shè)計
3 廣義有限時間有界性分析
4 數(shù)值算例
5 結(jié)論