MIMO非线性系统模糊自适应控制研究

"本文主要研究了一种应用于多输入多输出（MIMO）非线性系统的新型模糊自适应控制方法。该方法通过线性化非线性系统，并利用模糊基函数向量来自适应地学习系统不确定性的上界，从而确保控制系统的鲁棒性和跟踪误差的渐进收敛性。" 在自动化领域，自适应控制是一种动态调整控制器参数的技术，旨在应对系统不确定性或参数变化。对于多输入多输出系统，由于存在多个输入和输出变量之间的复杂相互作用，设计有效的控制器是一项挑战。传统的控制策略可能难以处理这类系统的非线性特性。 朴营国、何希勤和张化光在《自动化学报》上的研究中，提出了一种基于模糊逻辑的解决方案。他们首先对非线性系统进行线性化处理，降低了系统分析和控制设计的复杂度。接着，引入模糊基函数向量，这是一个能够表征系统不确定性的工具。模糊基函数可以模拟和近似非线性关系，通过自适应学习机制，它能在线估计系统不确定性的上界。 模糊基函数向量不仅作为控制器设计的一部分，还作为补偿控制器的参数。这意味着它可以实时调整，以适应系统状态的变化。这种设计保证了控制器对于系统不确定性的鲁棒性，即使在面对未知扰动或模型不精确的情况下，也能保持系统的稳定性。 此外，模糊基函数向量的输出用于调整补偿控制器，有助于实现跟踪误差的渐进收敛。这意味着随着时间的推移，系统输出将无限接近于期望值，从而实现精确的控制性能。这种自适应控制策略在处理MIMO非线性系统时，不仅提高了控制精度，还增强了系统的动态响应能力。 关键词：多输入多输出控制系统、模糊基函数向量、非线性系统、自适应控制。这些关键词揭示了该研究的核心内容，即结合模糊逻辑和自适应控制技术，为MIMO非线性系统的控制问题提供了一种有效的方法。 这项研究为解决复杂非线性系统的控制问题开辟了新途径，通过模糊自适应控制策略，能够在不确定性环境下实现鲁棒控制和高精度的跟踪性能。这一方法对于工业自动化、航空航天、机器人等领域具有重要的理论和实践意义。