Previous Page  7 / 16 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 7 / 16 Next Page
Page Background

чая оценку это неопределенной границы как

ˆ

K

, определяем погреш-

ность оценки

˜K(

t

) = K

_

K (

t

)

.

(22)

Выход нечеткой системы, аппроксимирующей идеальный контрол-

лер, можно переписать следующим образом:

_

u

fuz

k

(

s

k

,

_

b

k

) =

_

b

T

k

w

k

, k

= 1

,

2

, . . . , m,

(23)

где

_

b

k

— это оценка

b

k

. Таким образом, закон управления может быть

представлен как

u

k

=

_

u

fuz

k

(

s

k

,

_

b

k

) +

u

rb

k

(

s

k

)

, k

= 1

,

2

, . . . , m.

(24)

Здесь составляющая

u

rb

k

используется для того, чтобы компенсировать

разницу между нечетким и идеальным контроллером. Подставляя (24)

в (1), получаем

y

(

r

)

=

F

(

x

) +

G

h

_

u

fuz

+

u

rb

i

.

(25)

Определяя ошибки аппроксимации как

˜

u

fuz

=

u

_

u

fuz

,

˜

B

=

B

_

B

(26)

и учитывая (21), (23) и (26), получаем

˜

u

fuz

= diag( ˜

B

T

W

) + Ξ

.

(27)

Основное положение теории управления AFSM можно сформули-

ровать следующим образом.

Теорема.

Пусть в системе

(1)

с законом управления

(24)

нечеткий

контроллер настраивается по закону адаптации

˙

_

B

=

˙˜

B

=

α

1

W

diag(

S

)

.

(28)

Робастный контроллер формируется как

u

rb

= diag(

_

K)sgn(

G

)sgn(

S

(

t

))

,

(29)

оценка величины границы неопределенности адаптивно настраивает-

ся в соответствии с выражением

˙

_

K =

˙˜K =

α

2

sgn(

G

)

|

S

(

t

)

|

,

(30)

где

α

1

и

α

2

— предварительно выбранные положительные параметры,

определяющие скорость адаптации. Тогда ошибка слежения асимп-

тотически стремится к нулю.

36 ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2015. № 6