比较分析：模糊混合ANFIS在非线性系统控制中的效果优化

本研究论文《基于模糊混合ANFIS控制器的非线性稳定控制比较分析》发表在2015年的《国际软计算、数学与控制》期刊上，由Ashwani Kharola撰写，探讨了高度非线性、复杂且多变量的倒立摆（Inverted Pendulum，IP）系统在Cart上的控制策略。作者首先将焦点放在了两种常用的模糊逻辑控制器设计上，即使用三角形和梯形形状的隶属度函数（Membership Functions, MFs）。 实验结果显示，相较于三角形模糊控制器，梯形模糊控制器展现出更优的控制性能。这可能是因为梯形MF提供了更精确的边缘响应和中间区域的平滑性，有助于处理非线性系统的动态变化。通过对梯形模糊控制器进一步优化，作者引入了自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS），这种混合控制器旨在提升系统的稳定性和控制精度。 ANFIS控制器的优势在于其自适应性和学习能力，它能根据系统实时运行数据调整内部规则，从而更好地适应复杂的非线性动态环境。通过对两种模糊控制器和ANFIS控制器的性能参数进行对比，论文明确指出ANFIS控制器在IP系统稳定性控制方面表现更为出色，能够提供更稳定的平衡控制以及更快的响应速度。 此外，研究还深入探讨了不同MF形状对系统性能参数的影响，强调了控制器设计中的细微差异如何影响实际系统的行为。这表明，控制器设计的精密度和灵活性对于非线性系统的有效控制至关重要。 在整个研究过程中，作者使用Matlab-Simulink软件平台进行仿真和分析，这使得理论研究与实践应用相结合，验证了模糊混合ANFIS控制器在实际工程问题中的可行性。通过本研究，作者不仅提升了倒立摆系统的控制性能，也为其他类似非线性系统的设计和控制提供了有价值的参考方法。