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一类自学习模糊控制器的设计及鲁棒性分析
一类自学习模糊控制器的设计及鲁棒性分析
来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zmf0140
【摘 要】
:
基于一类参数化的模糊量表示,将模糊量同精确量统一起来,在此基础上提出规则增加、规则删除、规则修正算法,进行了一类自学习模糊控制器的设计,对二阶系统的参数鲁棒性仿真实验表
【作 者】
:
张恩勤
徐立鸿
【机 构】
:
上海交通大学自动化系,同济大学电气工程系
【出 处】
:
控制与决策
【发表日期】
:
2000年3期
【关键词】
:
自学习模糊控制器
设计
鲁棒性分析
fuzzy controller
robustness
self-learning
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基于一类参数化的模糊量表示,将模糊量同精确量统一起来,在此基础上提出规则增加、规则删除、规则修正算法,进行了一类自学习模糊控制器的设计,对二阶系统的参数鲁棒性仿真实验表明,与常规模糊控制器相比,这类自学习模糊控制器对控制对象的某些参数变化有较强的适应性。
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