【摘 要】
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随着科学研究的不断深入,研究的对象或过程越业越复杂,而人们对系统的控制精度要求越来越高,于是复杂性和控制技术的精确性就形成了十分尖锐的矛盾.近几年,自适应模糊控制系
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随着科学研究的不断深入,研究的对象或过程越业越复杂,而人们对系统的控制精度要求越来越高,于是复杂性和控制技术的精确性就形成了十分尖锐的矛盾.近几年,自适应模糊控制系统及相关理论研究为广大学者所关注,主要原因是其在克服被控对象或过程的非线性、时变性、复杂性方面表现出巨大的潜力.当然,最根本的原因是其自身所具备的特点,即可以灵活地同时处理自然界存在的两类信息:传感器数值型数据信息和人类专家语言信息,并利用这些信息来建模和控制.该文在前人研究成果的基础之上,对基于自适应模糊系统的学习控制做了如下的理论发展和实际应用研究:深入研究了Wang型模糊逻辑系统及其函数逼近能力;深入探讨了一种高斯型模糊逻辑系统,该模糊系统与Wang型模糊系统的区别在于采用了高斯型模糊产生器.详细推导了这类高斯型模糊逻辑系统的解析表达式,并应用Stone-Weierstrass定理证明了其对非线性函数的万能逼近定理.通过对两类模糊系统作为非线性辨识器的仿真研究显示出高斯型模糊逻辑系统在抗数据干据方面比Wang型模糊系统有优势.
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