T-S模糊模型的直接自适应预测控制算法：高精度非线性系统控制关键

本文主要探讨了一种创新的控制策略——基于T-S模糊模型的直接自适应预测控制方法，发表于2012年的辽宁石油化工大学学报。T-S模糊模型是一种广泛应用于非线性系统建模的工具，它通过组合多个简单规则来描述复杂系统的行为。本文的核心贡献是提出了一种在线识别技术，即采用加权递归最小二乘法来实时估计模糊模型的后件参数。这种参数辨识技术允许模型在运行过程中不断优化，确保了控制的自适应性。 传统的非线性预测控制通常涉及模型的离线构建和优化，而这往往耗时且精度受限。然而，提出的算法通过直接迭代计算，能够实时地根据系统状态调整模型，避免了繁琐的建模过程，显著提高了控制效率和精度。这种方法直接针对模型预测输出进行控制决策，从而实现了控制与建模的同步优化，极大地简化了控制设计流程。 作者马俪娜和苏成利针对非线性系统的特性，设计的这个算法特别强调了跟踪性能。通过计算机仿真，结果显示该算法在保持系统稳定性的同时，具有出色的跟踪误差控制能力，这为实现非线性系统的高精度控制提供了强有力的工具。因此，关键词包括非线性系统、T-S模糊模型、预测控制和自适应控制，这些都突出了文章的核心研究内容。 总结来说，这篇论文不仅提出了一个新颖的控制理论框架，还提供了一个实际应用的有效解决方案，对于提升非线性系统的控制性能具有重要的理论和实践价值。在未来的研究和工程实践中，这种方法可能被广泛应用到诸如工业自动化、航空航天等领域，推动控制技术的进步。