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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Wookyong Kwon (포항공과대학교) Sangmoon Lee (경북대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제66권 제9호
발행연도
2017.9
수록면
1,364 - 1,372 (9page)

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In this paper, a problem of event-triggered model predictive control is investigated for continuous-time Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems with input quantization. To efficiently utilize network resources, event-trigger is employed, which transmits limited signals satisfying the condition that the measurement of errors is over the ratio of a certain level. Considering sampling and quantization, continuous Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems are regarded as a sector bounded continuous-time T-S fuzzy systems with input delay. Then, a model predictive controller (MPC) based on parallel distributed compensation (PDC) is designed to optimally stabilize the closed loop systems. The proposed MPC optimize the objective function over infinite horizon, which can be easily calculated and implemented solving linear matrix inequalities (LMIs) for every event-triggered time. The validity and effectiveness are shown that the event triggered MPC can stabilize well the systems with even smaller average sampling rate and limited actuator signal guaranteeing optimal performances through the numerical example.
#T-S fuzzy systems #Quantization #Model Predictive Control #Event triggering

목차

Abstract
1. Introduction
2. System Description
3. Main Results
4. Numerical Example
5. Conclusions
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
H. O. Wanag, K. Tanaka, M.F. Griffin, “An approach to fuzzy control of nonlinear systems: stability and design issues”, IEEE Trans. Fuzzy Syst..vol. 4, no. 1, pp. 14-23, 1996. T. M. Guerra, L. Vermeiren, “LMI-based relaxed nonquadratic stabilization conditions for nonlinear systems in takagi-sugeno’s form”, Automatica, vol. 40, no. 5, pp. 823-829, 2004. K. Tanaka, T. Hori, H.O. Wang, “A multiple Lyapunov function approach to stabilization of fuzzy control systems”, IEEE Trans. Fuzzy Syst., vol. 11, no. 4, pp. 582-589, 2003. C.H. Fang, Y.S. Liu, S.W. Kau, L. Hong, C.H. Lee, “A new LMI-based approach to relaxed quadratic stabilization of ts fuzzy control systems”, IEEE Trans. Fuzzy Syst., vol. 14, no. 3, pp. 486-397, 2006. X. Zhao, L. Zhang, P. Shi, and H. R. Karimi, “Novel stability criteria for T-S fuzzy systems,” IEEE Trans. Fuzzy Syst., vol. 22, no. 2, pp. 313?323, 2014.

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