【摘 要】
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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
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室
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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.
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