项目名称：非线性网络化系统智能采样控制及其应用

项目负责人：杜贞斌

项目简介：为对接国家人工智能技术发展战略，拟开展自动化领域的智能控制方法研究，以参数不确定非线性网络控制系统为研究对象，进行智能采样控制及其应用研究。研究方法综合区间二型模糊理论、LMI 技术、输入时延方法、LKF 稳定性理论、自由权值矩阵法等多个工具与理论。考虑LKF 的有益特征以及简化约束条件以体现创新性。研究任务包含：机械臂系统采样镇定、倒立摆系统采样H∞控制、弹簧减振系统采样最优控制以及汽车系统采样跟踪控制。从而，揭示网络化系统的采样控制设计原理，构建一套智能采样控制理论体系，旨在解决区间二型模糊采样控制器的设计机理与控制方案稳定性论证的关键科学问题。该研究既能进一步丰富区间二型模糊控制理论，又能推动机器臂应用领域的发展, 具有重要的理论意义与应用价值。

主要创新点：本项目建立了非线性网络化系统的区间二型模糊采样控制方案，具有重要的工程价值。充分地考虑了网络化环境，包含数据传输丢包、传输延迟、随机传输等情形满足工程设计需求。本设计充分地采用了采样序列的左右端点信息，挖掘LKF函数的有益特征，提高了算法优越性，从而控制器设计更加可靠。稳定性分析引入松弛矩阵和隶属度特性使得充分性条件的求解更加灵活，存在性大大增加，控制方案更加有效。

客观评价：本项目针对具有数据丢包和传输延迟的参数不确定非线性网络化工程系统提出了行之有效的区间二型模糊采样控制方案。代表作发表在国际知名刊物《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》(SCI一区，Top期刊，IF：12.03)。该论文已进入ESI高被引论文，其中，Google scholar他引总次数56次，SCI引用总次数41次，教育部长江学者特聘教授徐胜元教授和IEEE Fellow Gang Feng分别在发表于IEEE Transactions on Cybernetcis（一区）和IEEE Transactions on Fuzzy Systems（一区，）上论文对本文进行了引用，知名期刊 IEEE Transactions on Automatic Control，Nonlinear Dynamics，International Journal of Robust and Nonlinear Control，Control Engineering Practice，Journal of the Franklin Institute以及ISA transactions也对本文做了引用, 肯定了本成果在网络化系统模糊采样控制的研究工作。