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对模型中含有不确定性因素的非线性系统给出了一种定性控制方法，避免了模糊控制器设计中存在的主观性和模糊规则难以获取等缺点。先将状态进行定性划分，再对每个定性状态根据期望约束利用不精确模型求出控制的参考范围及初值，最后对控制量在线自学习调整，此方法具有模糊控制的控制效果。
模型参数不确定的连续系统自学习定性控制
【摘 要】
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对模型中含有不确定性因素的非线性系统给出了一种定性控制方法，避免了模糊控制器设计中存在的主观性和模糊规则难以获取等缺点。先将状态进行定性划分，再对每个定性状态根据期
【机 构】
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西安交通大学,香港理工大学
【出 处】
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西安交通大学学报
【发表日期】
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1998年11期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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