广义模糊双曲正切模型在自适应控制中的应用

"一种新的模糊自适应控制方法 (2004年)" 是一篇由张明君和张化光在2004年发表的自然科学论文，主要探讨针对未知非线性不确定系统的模糊自适应控制策略。该研究利用广义模糊双曲正切模型作为辨识器，为模糊自适应控制器提供参数自调整所需的梯度信息。 在这篇论文中，作者们提出了一种创新的模糊自适应控制方法，特别适用于处理未知的非线性系统。他们采用广义模糊双曲正切模型来识别未知非线性对象，该模型的优势在于其辨识参数较少，复杂性较低，且易于提升逼近精度。通过与其他辨识器进行对比，证实了这种模型的有效性。此外，他们设计了一个基于该模型的模糊逻辑控制器，通过实时辨识被控对象，实现控制器参数的在线自适应调整，从而确保系统输出能够准确跟踪期望值。 模糊自适应控制是不确定性非线性系统控制领域的一个重要研究方向，论文中引用了之前的研究成果，如Zhang和Quan提出的模糊双曲正切模型和广义模糊双曲正切模型。这些模型已被证明可以作为非线性系统的万能逼近器，用于建模和控制。作者们在此基础上发展了一种新的控制方案，该方案在仿真测试中显示出对未知非线性系统输入的强大自适应跟踪能力。 文章还提及了相关的基金项目支持，表明这项研究得到了国家自然科学基金、国家教委博士点基金和沈阳市自然科学基金的资助。作者简介中提到，张明君和张化光分别是东北大学的博士研究生和教授，他们在模糊控制理论方面有深入研究。 这篇论文贡献了一种新的模糊自适应控制方法，利用广义模糊双曲正切模型来增强控制性能，尤其在处理未知非线性系统的控制问题时。这一技术对于提升复杂系统控制的准确性和适应性具有重要的理论和实际价值。