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Research on Dual Kernel Fuzzy Controller Algorithm Based on Multilateral Learning
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AI
DOI：10.1002/rnc.70297.png)
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摘要
En 中文
针对具有系统不确定性的仿射非线性系统，本文提出了一种基于多边学习机制的双核模糊控制方案。首先，基于所设计的双核模糊控制结构，有效降低了非线性逼近误差，并缩短了动态响应时间。其次，在多边学习策略的作用下，多边并行双核模糊控制器进一步逼近系统的非线性部分，从而使逼近误差能够在有限时间内收敛到零的一个小邻域内。此外，基于误差微分与二阶滤波器之间的关系构建了模型不确定性的参考值，并结合估计值设计了多边模糊控制器的参数更新律，以提高控制系统对不确定性的响应能力和逼近精度。引入饱和传递函数以解决控制过程中参数振荡的问题。通过构造Lyapunov函数证明了控制系统的稳定性。通过MATLAB仿真平台在倒立摆系统和二自由度操作机上的验证，证明了多边学习双核模糊控制器有效性和先进性。
Keyword:
dual kernel fuzzy control
inverted pendulum
multilateral learning
nonlinear systems
system uncertainty
two-degree-of-freedom robotic arm
期刊
IF:
3.2
论文数:
7.0K
被引数:
1.4W
机构
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