预测自组织控制器

基于自组织模糊神经网络与状态预测器，实现对未知非线性系统的高精度稳定跟踪控制，同时降低跟踪误差波动范围。

Han, Honggui · Cheng-Cheng, Feng · 孙浩源 · 乔俊飞

IEEE Transactions on Fuzzy Systems 2023

技术优势

结构可自适应

基于规则相似度和有效性的自组织策略能够调整模糊规则数，从而提高近似精度。

误差波动更小

利用状态预测误差设计自适应律，减小跟踪控制误差的变化范围，进一步提升控制精度。

稳定控制有保障

动态面控制方案描述系统动力学，所得控制律实现稳定控制。

应用场景

• 机器人运动控制：提升机器人在未知环境中的运动控制精度与稳定性。
• 工业过程控制：为复杂工业过程提供自适应高精度控制方案。
• 无人机姿态控制：增强无人机在强非线性动态下的姿态控制能力。
• 智能系统控制：为智能系统提供结构自适应与稳定跟踪控制方法。