一类自学习模糊控制器的设计及鲁棒性分析

摘要

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。