基于模糊系統(tǒng)的自適應(yīng)方法及改進(jìn).pdf

1、非線性系統(tǒng)的辨識及控制，一直以來就是難解決和十分重要的問題，兩者又相互關(guān)聯(lián)。文獻(xiàn)中各種非線性結(jié)構(gòu)模型，如多項(xiàng)式、樣條函數(shù)、小波、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及模糊系統(tǒng)等都曾被用來描述系統(tǒng)的非線性特性。與其他結(jié)構(gòu)模型相比，模糊系統(tǒng)模型具有容易理解、執(zhí)行簡單等優(yōu)點(diǎn)，并且其可以直接利用語言信息進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計，容易選擇初始參數(shù)來加速系統(tǒng)的收斂速度。 本課題研究應(yīng)用模糊系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)非線性對象的辨識及控制，主要對涉及的一些自適應(yīng)方法進(jìn)行了分析及改進(jìn)，仿真實(shí)例驗(yàn)證了這

2、些改進(jìn)的方法，改善了系統(tǒng)的運(yùn)行效果。 本文選用的模糊系統(tǒng)由乘積推理機(jī)、模糊器及解模糊器構(gòu)成，研究內(nèi)容主要包括非線性系統(tǒng)辨識及某些非線性系統(tǒng)控制的自適應(yīng)(自調(diào)整)方法，具體如下： (1)首先，我們對其中的模糊規(guī)則庫所確定的模糊蘊(yùn)含，進(jìn)行了補(bǔ)償算法的改進(jìn)，使模糊邏輯系統(tǒng)本身更能充分發(fā)揮其特長，更好地實(shí)現(xiàn)模糊系統(tǒng)的非線性逼近功能。 (2)其次，介紹了一種基于誤差補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)模糊跟蹤系統(tǒng)，該方法能顯著地減少系統(tǒng)的跟蹤控制

3、誤差；并基于上述相同的模糊邏輯系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，構(gòu)造了含有高斯模糊器的模糊系統(tǒng)，這一新的模糊邏輯系統(tǒng)將能有效地抑制系統(tǒng)輸入噪聲的影響，而且對控制作用有時滯的系統(tǒng)效果也十分明顯。 (3)然后，在模糊系統(tǒng)輸入變量隸屬度劃分的問題上引入變論域的思想，使模糊系統(tǒng)的控制效果有了顯著地改善。 (4)接著，將輸入一輸出線性化方法同自適應(yīng)模糊控制相結(jié)合，討論了一類改進(jìn)的基于輸入一輸出線性化的自適應(yīng)模糊控制方案。 (5)最后，對自適應(yīng)模糊