一类自学习模糊控制器的设计及鲁棒性分析

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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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