【摘 要】
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基于一类参数化的模糊量表示 ,将模糊量同精确量统一起来。在此基础上提出规则增加、规则删除、规则修正算法 ,进行了一类自学习模糊控制器的设计。对二阶系统的参数鲁棒性仿
【机 构】
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上海交通大学自动化系!200030,上海交通大学自动化系!200030,同济大学电气工程系
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基于一类参数化的模糊量表示 ,将模糊量同精确量统一起来。在此基础上提出规则增加、规则删除、规则修正算法 ,进行了一类自学习模糊控制器的设计。对二阶系统的参数鲁棒性仿真实验表明 ,与常规模糊控制器相比 ,这类自学习模糊控制器对控制对象的某些参数变化有较强的适应性。
Based on a kind of parameterized fuzzy quantity representation, the fuzzy quantity is unified with the exact quantity. On this basis, the rules are added, the rules are deleted and the rules are modified. A class of self-learning fuzzy controller is designed. Simulation experiments of the second-order system robustness show that this kind of self-learning fuzzy controller has stronger adaptability to the change of some parameters of the control object than the conventional fuzzy controller.
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