基于T-S模型的自适应模糊预测函数控制

作者：苏成利; 王树青

来源：浙江大学学报(工学版), 2007, (03): 390-395.

• 非线性系统
• Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型
• 预测函数控制
• 自适应控制 nonlinear systems
• Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy model
• predictive functional control
• adaptive control

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.

• 单位
  工业控制技术国家重点实验室; 浙江大学