自适应模糊神经控制器提升MIMO系统复杂性下的控制性能

本文主要探讨了自适应模糊神经控制器在多输入多输出(MIMO)系统中的应用研究。MIMO系统因其能够处理复杂的输入-输出关系而广泛应用于控制系统设计中，尤其是在工业自动化、航空航天等领域。传统的自适应模糊控制器对于这类系统具有一定的优势，但当面对规则过多且随着规则数量增加导致的规则建立时间急剧增长的问题时，效率和性能可能会受到影响。 针对这一挑战，作者提出了一种新型的自适应模糊神经控制器，它采用了"全逼近"的控制策略。这种策略旨在通过优化控制结构，减少对模糊规则的需求，从而提高控制器的实时性和鲁棒性。作者利用李亚普诺夫稳定性理论，设计了模糊神经自适应输出反馈控制律，这是一种基于系统状态的动态调整策略，能够确保系统在面对不确定性时仍能保持稳定。 此外，文中还涉及到了控制量校正和控制规则修正的方法，这些技术使得控制器能够在运行过程中自我调整，根据实际系统的动态变化来改进其性能。通过这种方式，即使面对非线性系统的复杂性，控制器也能有效地实现跟踪误差的收敛，确保系统的精确控制。 通过仿真研究，作者验证了这种自适应模糊神经控制器在MIMO非线性系统中的有效性和稳定性。结果显示，新型控制器不仅能够有效地处理多输入多输出系统的复杂性，还能显著提高控制效率，降低规则建立时间对系统响应的影响。因此，这项研究成果对于提升MIMO系统的控制性能和整体效率具有重要的实践价值。 总结来说，这篇文章深入研究了自适应模糊神经控制器在MIMO系统中的优化应用，解决了传统控制器面临的问题，并通过实证分析展示了其优越的性能，对于推进多输入多输出系统控制领域的理论和实践发展具有积极意义。