【自编】模糊T-S系统状态仿真与稳定性分析

1. 系统初始化和参数设置
初始化了模糊T-S系统的相关参数，包括模糊子系统的数量、状态矩阵 A、输入矩阵 B 以及系统的初始条件、仿真时间和时间步长。这些设置为后续的状态仿真提供了基础。

2. 状态仿真
在这个部分，按照以下步骤执行状态仿真：
●计算隶属度：通过 membershipFunction 函数计算当前状态的隶属度值。
●构造模糊系统矩阵：使用计算得到的隶属度值对模糊子系统的状态矩阵 A 和输入矩阵 B 进行加权。
●更新状态：根据构造的模糊系统矩阵和随机噪声更新系统状态。

3. 绘制结果
仿真完成后，通过绘图函数展示了状态 x1 和 x2 随时间的变化，这有助于直观地分析系统的动态响应。

4. 稳定性分析（Lyapunov函数）
在稳定性分析部分，计算了Lyapunov矩阵 P 来分析系统的稳定性。这里有几个注意点：
●代码中对 A_t 的Lyapunov分析是基于最后一个时间步长的模糊加权矩阵。在实际应用中，Lyapunov稳定性分析通常是针对固定矩阵的，而不是动态变化的。为了更准确地评估系统稳定性，建议对固定的 A 矩阵进行分析，或使用其他方法来处理动态变化的矩阵。

文件列表：
main.m
membershipFunction.m
randomNoise.m
lyapMatrix.m

运行例图：



模糊T-S系统状态仿真与稳定性分析.rar (1.65 KB, 下载次数: 2, 售价: 400 积分)

2024-9-8 15:12 上传

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