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针对气动柔性关节动态特性复杂、难以实现高精度控制的问题, 提出一种基于Takagi–Sugeno (T–S)模糊系 统的预测控制方法. 首先, 应用MBGD–RDA算法对T–S模糊系统进行离线训练, 该算法结合了机器学习中的小批量 梯度下降算法、正则化、Droprule和AdaBound算法. 其次, 基于模糊集相似性度量方法, 对训练得到的T–S模糊系统 的模糊集进行剪枝, 对模糊规则进行合并, 简化T–S模糊系统结构. 最后, 设计了基于T–S模糊系统的单层神经网络 预测控制器. T–S模糊系统参数和预测控制器参数均能实现在线更新, 且基于李雅普诺夫理论的稳定性分析保证了 系统的稳定性. 仿真结果验证了基于数据驱动的T–S模糊系统的高精度预测性能, 且结构简化后的T–S模糊系统在 规则数减少的情况下仍能维持较高的预测精度. 实际实验中, 所提控制方法最大跟踪误差小于3?, 而传统的模糊逻 辑控制器最大跟踪误差大于5?, 这表明所提控制算法显著提升了对柔性关节的跟踪控制精度.  相似文献
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