文件名称：基于T-S模型的自适应模糊预测函数控制 (2007年)
文件大小：358KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-08 19:41:52
工程技术 论文
针对多变量非线性系统，提出一种基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应模糊预测函数控制方法．在T-S模糊模型结构已确定情况下，利用加权递推最小二乘法对T-S模糊模型后件参数进行在线辨识．对模糊模型在每一采样点进行线性化，将描述非线性系统的T-S模型转化为线性时变的状态空间模型，并假设输入基函数为阶跃函数，推导出预测控制律的解析式．仿真结果表明，该方法在求解控制律时，无需求解非线性优化问题，并且有效克服了模型失配对系统控制性能的影响，增强了系统的跟踪性能和鲁棒性．