提升大惯性对象控制性能：I-Fuzzy-Smith融合算法仿真

本文主要探讨了在处理具有大惯性和大时滞的复杂控制系统中，如何提升控制性能和稳定性。基于I-Fuzzy-Smith算法的融合控制策略是一种创新的方法，它将模糊控制、Smith预估控制和积分控制的优势巧妙地结合起来，旨在解决传统控制方法在面对这类系统时可能遇到的挑战。 模糊控制以其自适应性和非线性处理能力而闻名，能够有效应对不确定性，通过模糊规则来处理复杂的输入-输出关系。Smith预估控制则利用预测模型对未来状态进行估计，提前调整控制器参数，从而改善系统的动态响应。积分控制则是为了补偿系统中的稳态误差，提高跟踪精度。 I-Fuzzy-Smith融合控制策略正是将这三个控制技术的优点结合在一起，设计出一种新型的控制算法。首先，通过模糊逻辑处理系统的不确定性，然后利用Smith预估的预测能力来优化控制器的决策，最后通过积分环节来增强系统的稳态性能。这种方法构建了三种不同的控制结构仿真模型，分别展示了其在不同情况下的表现。 仿真结果显示，I-Fuzzy-Smith控制策略表现出极高的控制精度，无论是动态还是静态控制效果都显著优于传统的单一控制方法。这种策略展现出良好的鲁棒性，即使在外部扰动或参数变化的情况下也能保持稳定且高效的控制。这证明了该策略对于复杂受控对象的有效性和实用性。 总结来说，这篇文章的核心贡献在于提出并验证了一种新型的融合控制策略，即I-Fuzzy-Smith算法，它在处理大惯性、大时滞问题上展现出了优越的性能，对于实际工程应用有着重要的指导意义。通过将多种控制理论的精华融合，I-Fuzzy-Smith算法为提高复杂系统控制质量提供了一种创新且实用的解决方案。