自适应模糊逻辑补偿控制：非线性离散时间系统解决方案

"本文主要探讨了一种针对非线性离散时间系统的自适应模糊逻辑补偿控制策略，旨在解决系统参数扰动和外界干扰的问题。控制律由跟踪控制律和逼近误差补偿控制律两部分构成，模糊逻辑系统在其中起到自适应补偿作用，而模糊滑模控制则用于进一步减少模糊逻辑系统的逼近误差。该控制器的设计能够确保闭环系统的稳定性和最终有界性。通过在月球探测车动态转向系统的仿真应用中验证了该方法的有效性。" 非线性离散时间系统的自适应模糊补偿控制是一种创新的控制策略，主要应用于处理那些具有非线性特性且在离散时间域内运行的系统。这类系统由于非线性特性，其行为难以通过简单的线性分析来描述，因此需要更复杂的方法来确保系统的稳定性和性能。 在提出的控制方案中，控制律被分解为两部分：跟踪控制律和逼近误差补偿控制律。跟踪控制律的主要任务是使系统输出尽可能接近期望的轨迹，而逼近误差补偿控制律则专注于抵消系统模型的不精确性和不确定性，这通常是由系统参数的变化和外界干扰引起的。模糊逻辑系统在此扮演了关键角色，它能够以模糊规则的形式近似复杂的非线性关系，从而自适应地补偿这些扰动。 模糊逻辑系统基于一组模糊规则，可以对输入变量进行分类和推理，以产生适当的控制输出。然而，模糊逻辑系统的逼近能力有限，可能会存在一定的误差。为了解决这个问题，文中引入了模糊滑模控制。滑模控制是一种变结构控制策略，它的特点是控制律会随着系统状态的变化而快速切换，以此消除模糊逻辑系统逼近误差的影响，实现更精确的控制。 在实际应用中，该控制策略被应用于月球探测车的动态转向系统。月球探测车的转向系统必须应对各种不可预测的环境变化，如地形变化、通信延迟等，这些都可能导致系统的非线性和不确定性增加。通过仿真，证明了所设计的自适应模糊补偿控制系统能够有效地改善动态转向系统的性能，确保其在复杂环境下的稳定运行。 这项研究提供了一种有效的方法来处理非线性离散时间系统的控制问题，特别是在面临不确定性和扰动时。通过模糊逻辑和滑模控制的结合，该方法能够实现对系统性能的精确调整和鲁棒控制，具有广泛的应用前景，尤其是在航空航天、机器人和自动化领域的高精度控制任务中。