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降低鲁棒变结构模型参考自适应稳态控制增益的模糊实时分层方法

Reducing the Steady Gain of Control Variable for a Robust VS-MRAC by Using Fuzzy Theory
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摘要 提出一种模糊实时分层方法来降低鲁棒变结构模型参考自适应稳态控制增益 .利用模糊理论将一些定性经验与已提出的鲁棒变结构模型参考自适应控制相结合 ,可以在一定程度上克服稳态控制增益高的缺点 .仿真结果表明 ,采用模糊实时分层方法后 ,稳态控制增益有所降低 . A new scheme to reduce the steady gain of control variable for a robust VS-MRAC by using fuzzy theory is proposed in this paper. Combining fuzzy theory and expert experience, the scheme can, in some sense, overcome the high gain shortcoming of those results that we obtained earlier. Numerical simulation is provided to show the theoretical developments.
出处 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第4期495-499,共5页 Control Theory & Applications
基金 国家自然科学基金!( 698740 0 2 )
关键词 自适应控制 模糊控制 变结构控制 鲁棒控制 adaptive control fuzzy control variable structure control robust control
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Lin Yan,36th IEEE Conference on Decision and Control,1997年
  • 2Chien C J,Automatica,1996年,32卷,6期,833页
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  • 4Qu Z,IEEE Trans Automat Control,1994年,39卷,11期,2219页

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