基于模糊树模型的自适应直接逆控制

摘要：

基于模糊树模型,结合神经网络中的逆向学习和专门化学习,提出了自适应直接逆控制方法.首先离线辨识对象的逆模型作为初始的控制器,然后与对象串联,用最小均方差(Least mean square,LMS)算法在线调节控制器中的线性参数.本方法辨识得到的逆模型控制器可以减少需要的模糊规则数目,同时达到较好的跟踪控制效果.仿真结果表明了方法的有效性.

关键词：模糊树模型、T-S模糊模型、自适应逆控制、跟踪控制

所属期刊栏目：34

分类号：TP13(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60534020;国家重点基础研究发展计划973计划2002CB312205

在线出版日期：2008-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：574-580