Neste trabalho, uma nova análise de estabilidade e projeto de controle fuzzy chaveado baseado em sistemas fuzzy Takagi-Sugeno com incertezas são propostos. O sistema fuzzy adotado é composto por uma família de sistemas lineares incertos locais com agregação fuzzy. O projeto de controle proposto utiliza ganhos de realimentação de estado locais obtidos da solução de um problema de otimização com desempenho de custo garantido formulado em termos de desigualdades matriciais lineares e um esquema de chaveamento fuzzy baseado em funções de Lyapunov, que são usadas quando a trajetória do estado do sistema está na fronteira de subespaços definidos do espaço de estado. A estabilidade global é garantida considerando uma classe de funções de Lyapunov quadráticas por partes. Exemplos ilustram a aplicação da abordagem proposta.

A new stability analysis and design of a fuzzy switching control based on uncertain Takagi-Sugeno fuzzy systems are proposed. The fuzzy system adopted is composed by a family of local linear uncertain systems with aggregation. The control design proposed uses local state feedback gains obtained from an optimization problem with guaranteed cost performance formulated in the context of linear matrix inequalities and a fuzzy switching scheme built from local Lyapunov functions. The global stability is guaranteed by considering a class of piecewise quadratic Lyapunov functions. Examples are given to illustrate the applicability of the proposed approach.

Stability analysis and a systematic robust fuzzy control design for uncertain nonlinear systems with polytopic uncertainties are presented. The approach given uses the T-S fuzzy systems which are represented by a family of local uncertain linear systems with aggregation. The resulting fuzzy controller is a blending of state feedback gains obtained from a guaranteed cost control (GCC) problem. A sufficient condition for the robust stability of the feedback T-S fuzzy system with uncertainties using a quadratic Lyapunov function is given. A feature of the proposed approach is that an upper bound on the guaranteed cost is minimized by solving an optimization problem with linear matrix inequalities (LMIs).

Neste artigo, apresentam-se projetos de controladores fuzzy para uma classe de sistemas não-lineares com saltos Markovianos. Uma modelagem fuzzy é apresentada para representar esta classe de sistemas na vizinhança de pontos de operação escolhidos. A estrutura do sistema fuzzy é composta de dois níveis, um para descrição dos saltos Markovianos e outro para descrição das não-linearidades no estado do sistema. Uma condição suficiente para a estabilização estocástica do sistema fuzzy considerado é derivada usando uma função de Lyapunov acoplada. O projeto de controle fuzzy é então formulado a partir de um conjunto de desigualdades matriciais lineares. Resultados de simulações em um sistema de potência máquina-barramento infinito modelado como um sistema não-linear com saltos Markovianos na tensão do barramento infinito são apresentados para ilustrar a aplicabilidade da técnica.

This paper deals with the fuzzy-model-based control design for a class of Markovian jump nonlinear systems. A fuzzy system modeling is proposed to represent the dynamics of this class of systems. The structure of the fuzzy system is composed of two levels, a crisp level which describes the Markovian jumps and a fuzzy level which describes the system nonlinearities. A sufficient condition on the existence of a stochastically stabilizing controller using a Lyapunov function approach is presented. The fuzzy-model-based control design is formulated in terms of a set of linear matrix inequalities. Simulation results for a single-machine infinite-bus power system which is modeled as a Markovian jump nonlinear system in the infinite-bus voltage are presented to illustrate the applicability of the technique.