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研究了D2S 證據(jù)推理多傳感器信息融合方法在存在量測(cè)噪聲的滑模控制中的應(yīng)用, 它有助于削弱模函數(shù)的不確定性. 由于基本可信度函數(shù)不能解析獲得, 用一個(gè)模糊系統(tǒng)對(duì)其予以等價(jià),模糊規(guī)則后件參數(shù)由樣本數(shù)據(jù)通過最小二乘法獲得.
滑模控制具有很強(qiáng)的魯棒性, 在建模不確定的系統(tǒng)中, 只要能得到不確定性的界限估計(jì), 包含與滑模函數(shù)符號(hào)相關(guān)的切換項(xiàng)的控制律能使滑模漸近穩(wěn)定. 但是這樣做的前提是所有狀態(tài)變量皆精確可觀,否則要進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)[ 1 ] , 但這又受到系統(tǒng)非線性及模型未知等條件的制約[ 2, 3 ]. 另一方面, 各種多傳感器信息融合技術(shù)在模式識(shí)別、機(jī)器人控制等領(lǐng)域已得到重要應(yīng)用, 如貝葉斯方法、模糊邏輯方法、D2S證據(jù)推理方法等[ 4 ]. 其中D2S 證據(jù)推理方法一般應(yīng)用于互補(bǔ)信息的融合, 以獲得關(guān)于系統(tǒng)或環(huán)境的整體特征描述. 本文分析了一類不確定非線性系統(tǒng)實(shí)施滑模控制時(shí)控制律形成對(duì)滑模函數(shù)符號(hào)的唯一依賴性, 針對(duì)狀態(tài)變量傳感器存在噪聲的情況, 研究了D2S證據(jù)推理方法應(yīng)用于這一新領(lǐng)域的可行性.
滑模控制具有很強(qiáng)的魯棒性, 在建模不確定的系統(tǒng)中, 只要能得到不確定性的界限估計(jì), 包含與滑模函數(shù)符號(hào)相關(guān)的切換項(xiàng)的控制律能使滑模漸近穩(wěn)定. 但是這樣做的前提是所有狀態(tài)變量皆精確可觀,否則要進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)[ 1 ] , 但這又受到系統(tǒng)非線性及模型未知等條件的制約[ 2, 3 ]. 另一方面, 各種多傳感器信息融合技術(shù)在模式識(shí)別、機(jī)器人控制等領(lǐng)域已得到重要應(yīng)用, 如貝葉斯方法、模糊邏輯方法、D2S證據(jù)推理方法等[ 4 ]. 其中D2S 證據(jù)推理方法一般應(yīng)用于互補(bǔ)信息的融合, 以獲得關(guān)于系統(tǒng)或環(huán)境的整體特征描述. 本文分析了一類不確定非線性系統(tǒng)實(shí)施滑模控制時(shí)控制律形成對(duì)滑模函數(shù)符號(hào)的唯一依賴性, 針對(duì)狀態(tài)變量傳感器存在噪聲的情況, 研究了D2S證據(jù)推理方法應(yīng)用于這一新領(lǐng)域的可行性.
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