【摘 要】
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对于一类基于T-S模糊模型描述的非线性不确定系统,滑模控制算法的稳态误差和动态品质与T-S模糊算法描述模型的准确度相关,利用最小二乘支持向量机算法（LSSVM）学习T-S模糊模型可
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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对于一类基于T-S模糊模型描述的非线性不确定系统,滑模控制算法的稳态误差和动态品质与T-S模糊算法描述模型的准确度相关,利用最小二乘支持向量机算法（LSSVM）学习T-S模糊模型可以很好的逼近实际系统。但是由于LSSVM算法对数据量有一定要求,而且学习速度比较慢,对要求动态响应较高或者内存较小的系统不适用。提出了一种基于改进共轭梯度在线学习算法学习T-S模型,可以实时逼近实际模型,配合滑模控制算法可以达到控制系统的渐进稳定。在不同误差条件下对该控制算法进行仿真实验,在随机误差幅值100以内,系统稳态误差为
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