【摘 要】
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该论文以非线性系统作为研究对象,将多模型方法与智能控制技术相结合,来解决非线性系统的模型辨识与控制器设计问题.具体研究工作如下:1.对于一类离散时间非线性系统,用径向
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该论文以非线性系统作为研究对象,将多模型方法与智能控制技术相结合,来解决非线性系统的模型辨识与控制器设计问题.具体研究工作如下:1.对于一类离散时间非线性系统,用径向基函数神经元网络来补偿不同平衡点处多个线性模型的建模误差和未建模动态,形成了非线性系统的多模型表示,并采用切换指标函数和最小方差的控制算法构成了多模型自适应控制器.2.对于可获得大量输入输出数据的非线性系统,提出了一种改进的即时学习算法与自适应算法相结合的即时模型辨识方法,同时设计自校正的极点配置控制算法,形成了非线性系统的多模型自适应控制器.3.设计多个模糊论域划分和规则内容都不相同的固定模糊推理系统,用它们加权组合的结果辨识非线性系统的动态模型.4.对于典型的高阶非线性系统,应用Lyapunov的综合方法设计基于多个固定模糊推理系统的直接型和间接型自适应模糊控制器.
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