基于模糊逻辑的非线性系统自适应跟踪控制方法

本文主要探讨了一类基于模糊逻辑系统的非线性系统自适应跟踪控制方法。非线性系统由于其动态特性复杂且难以精确建模，对于控制领域的研究具有重要意义。作者首先利用非线性不确定系统的动态数学模型，这是一种描述系统行为的重要工具，它能够捕捉到系统内部的非线性和不确定性。通过将模糊逻辑系统引入进来，模糊逻辑的优势在于其能够处理模糊、不精确的数据，并具有良好的鲁棒性，能够在一定程度上克服模型不确定性。 在控制策略的设计中，作者针对不确定性的输出信息，设计了一种自适应鲁棒跟踪控制器。这种控制器不仅能够实时调整以适应系统的动态变化，还能有效地抵抗外部干扰和模型不确定性。自适应律的引入使得控制器能够根据实际运行情况自动学习和优化，从而提高了控制的精度和效率。 论文的核心贡献在于在相对较弱的假设下，即假设系统存在一定的可控性和未知参数的有界性，作者证明了这种控制器和自适应律能够确保被控系统的状态以及模糊逻辑系统参数估计误差的一致终极有界性。这表明随着系统的运行时间增加，这些误差会趋向于一个有限的界限，从而保证了系统的稳定性和控制性能。 通过仿真实例，作者验证了他们提出的这种方法的有效性。这些仿真结果展示了在实际应用中的良好性能，包括快速响应、稳定的跟踪能力和对未知参数的适应能力。这篇文章为非线性系统的控制提供了新的思路，特别是在面对复杂和不确定环境时，模糊逻辑系统和自适应控制相结合的策略具有显著优势。 关键词“非线性系统”、“鲁棒自适应跟踪控制”、“模糊逻辑系统”和“一致终极有界”突出了文章的核心技术领域和主要研究目标。该研究对于推进非线性系统控制理论的发展，尤其是在实际工程问题中的应用具有重要价值。