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Fuzzy impulsive control for uncertain nonlinear systems with guaranteed cost

机译：具有不确定成本的不确定非线性系统的模糊脉冲控制

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In this paper, a guaranteed cost fuzzy impulsive control (GCFIC) problem is addressed for uncertain continuous-time nonlinear systems which can be represented by the Talcagi Sugeno (T-S) fuzzy model with parametric uncertainties. Based on the T-S fuzzy model, a novel time-varying Lyapunov function is initially constructed to derive the existence condition of guaranteed cost fuzzy impulsive controllers, which cannot only exponentially stabilize the uncertain fuzzy system, but also provide an upper bound on the quadratic cost function. Then, two procedures for designing suboptimal guaranteed cost fuzzy impulsive controllers are given in the sense of minimizing an upper bound of the cost function: one casts the controller design into a parameter-dependent linear matrix inequality (LMI) optimization problem and the other casts the controller design into a sequential minimization problem subject to LMI constraints by using the cone complementary linearization (CCL) algorithm. Finally, an example is presented to illustrate the effectiveness of the proposed method. (C) 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文针对不确定的连续时间非线性系统，提出了一种有保成本的模糊脉冲控制（GCFIC）问题，该问题可以由具有参数不确定性的Talcagi Sugeno（T-S）模糊模型来表示。基于TS模糊模型，首先构造了一个新颖的时变Lyapunov函数，推导了保成本模糊脉冲控制器的存在条件，它不仅能使不确定的模糊系统指数稳定，而且可以为二次成本函数提供一个上限。 。然后，从最小化成本函数上限的角度出发，给出了两种设计次优保证成本模糊脉冲控制器的程序：一种将控制器设计转化为参数相关的线性矩阵不等式（LMI）优化问题，另一种将模型转化为参数。通过使用锥互补线性化（CCL）算法，将控制器设计成受LMI约束的顺序最小化问题。最后，通过一个例子说明了该方法的有效性。 （C）2015 Elsevier B.V.保留所有权利。

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