非线性系统稳定性提升：基于ANFIS与动态补偿的自适应切换控制策略

本文主要探讨了一种针对不确定的离散时间单输入单输出（SISO）非线性系统的非线性自适应切换控制方法，其核心在于处理不稳定零动态和未建模动态补偿问题。在研究中，作者采用了自适应神经模糊推理系统（Adaptive-network-based Fuzzy Inference System, ANFIS）与"一对一映射"（one-to-one mapping）的结合策略来估计系统中的未建模动态部分。这种结合有助于更精确地捕捉非线性系统的复杂行为，并对其进行补偿。 提出的控制策略由三个主要组成部分构成：线性自适应控制器、非线性自适应控制器以及一个切换机制。线性自适应控制器负责对已知模型的部分进行控制，而非线性自适应控制器则针对未知或难以建模的部分提供补偿。通过智能地切换这两种控制器，能够在确保闭环系统输入输出信号保持在可接受范围内同时，提升系统的整体性能。 文章的关键贡献在于，它并不严格依赖于未建模动态的全局有界假设，而是将其放宽到线性增长条件，这样使得控制方法的稳定性和收敛性分析更加实际和灵活。这种方法的稳健性和实用性得到了仿真比较和水箱液位控制实验的验证，结果表明它在实际应用中具有显著的效果。 这篇论文提供了一种创新的控制策略，适用于那些存在不稳定零动态和未建模动态的非线性系统，通过自适应切换和动态补偿，有效地改善了系统的性能，并且证明了在实际工程场景中的有效性。对于非线性控制系统设计者和工程师来说，这是一种有价值的研究成果，有助于提高系统的稳定性和控制精度。