【摘 要】
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本文研究的内容为湖南省自然科学基金项目.不确定非线性(MIMO)系统鲁棒自适应模糊解耦控制.(No.01JJY2062) 本文在文献[7]的基础上, 为改善系统的智能. 针对未知线性MIMO 系
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本文研究的内容为湖南省自然科学基金项目.不确定非线性(MIMO)系统鲁棒自适应模糊解耦控制.(No.01JJY2062) 本文在文献[7]的基础上, 为改善系统的智能. 针对未知线性MIMO 系统 .本文引入变结构模糊神经网络和参数自调整算法. 将模糊推理中隶属函数和模糊规则的确定归结为神经网络参数和结构的训练. 使系统具有自学习和自调整模糊规则的能力, 并根据控制过程中误差及误差变化率的不同, 在线修改比例因子和量化因子. 为验证本文方法的有效性, 与文[7]针对同一线性( MIMO )系统.进行了大量的仿真研究, 仿真结果表明: 本文方法能实现静态解耦与文[7]相比: 系统跟踪性能、 鲁棒性、 抗干扰能力都有了很大的提高. 从而改善了系统的性能.
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