简介:[篇名]Aselftuningpredictivecontrollerbasedoninstantaneouslinearizationusingneuralnetworks,[篇名]Discrete-timeneuro-fuzzyadaptivecontrolbasedondynamicinversionforroboticmanipulators,[篇名]Fuzzyadaptiveoutputtrackingcontrolofaclassofcompositesystems,[篇名]Modelreferencefuzzyadaptivecontrolofdissolvedoxygenconcentration,[篇名]Model-referencefuzzyadaptivecontrolasaframeworkfornonlinearsystemcontrol,[篇名]Multivariablefuzzyadaptivecontrolofnonlinearsystems。
简介:摘要:模糊控制理论是一种处理模糊和不确定性的系统控制方法,已广泛应用于各个领域。首先,文章介绍了模糊控制理论的基本原理和方法,包括模糊集合、模糊逻辑和模糊推理等。模糊控制理论的核心思想是将模糊概念引入控制系统中,通过定义模糊规则和模糊化、解模糊化过程,实现对系统的控制。然后,文章系统地介绍了模糊控制理论在不同领域的应用研究,包括工业自动化、机器人控制、智能交通、电力系统和医学工程等。在工业自动化方面,模糊控制广泛应用于温度、压力、流量等工业过程的控制中,具有较好的性能和鲁棒性。在机器人控制领域,模糊控制被应用于路径规划、避障和任务执行等方面,可以提高机器人的智能性和适应性。最后,文章总结了模糊控制理论的优点和局限性。模糊控制理论可以处理问题的模糊性和不确定性,在一些复杂和非线性系统中具有较好的性能。然而,由于模糊规则和模糊集合的设计需要专业知识和经验,模糊控制的建模和设计可能较为复杂。