编辑: 元素吧里的召唤 | 2019-01-03 |
4 θ ^ ( )
1 和^gx6θ^()2是对状态量 fx
4 , ( ) t和gx6,()t的模糊逼 近, 则状态量 fx
4 , ( ) t和gx6,()t的最优参数向量 可定义如式(
6 ) 所示[
1 3 ] . θ
1 = a r gm i n θ ^
1 ∈Mθ
1 s u p x
4 ∈Mx
4 fx
4 , ( ) t-f ^x
4 θ ^ ( ) [ ]
1 (
1 6 ) θ
2 = a r gm i n θ ^
2 ∈Mθ
2 s u p x
6 ∈Mx
6 gx
6 , ( ) t-^ gx
6 θ ^ ( ) [ ]
2 (
1 7 ) 式(
1 6 ) 和式(
1 7 ) 中, 最优参数向量θ
1 和θ
2 位于某个凸集内, 且满足 Mθ
1 = θ
1 ‖θ
1 ‖≤m θ { }
1 (
1 8 ) Mθ
2 = θ
2 ‖θ
2 ‖≤m θ { }
2 (
1 9 ) 式(
1 8 )~ (
1 9 ) 中, m θ
1 和mθ2为设计参数.同时, 亦可得到新的滑模制导律表达形式为 a M k=f ^x
4 θ ^ ( )
1 + k k s g n ( x
4 ) (
2 0 ) a M j=^ gx
6 θ ^ ( )
2 + k j s g n ( x
6 ) (
2 1 ) 下面, 考虑采用模糊逻辑系统所具有的万能 逼近特性对状态量 fx
4 , ( ) t和gx
6 , ( ) t进行逼近. 首先, 设计 x 4和x6与最优模糊逼近器f ^x
4 θ ^ ( )
1 和f ^x
6 θ ^ ( )
2 所一一对应的 I F- T H E N形式的模糊 规则为 R
1 :I Fx 4i s A
1 ,T H E Nf ^x
4 θ ^ ( )
1 i s B
1 ;
R
2 :I Fx 6i s A
2 ,T H E Nf ^x
6 θ ^ ( )
2 i s B
2 . 上述规则可实现由输入 x
4 和x6到f^x
4 θ ^ ( )
1 和f ^x
6 θ ^ ( )
2 的映射.其中, A
1 和A2是模糊变量, B 1和B2为输出变量.然后, 采用乘积推理机、 单 值模糊器和中心平均解模糊器, 则其输出可以表 示为 f ^ x
4 θ ^ ( )
1 =∑ n i =
1 f i μ A i
1 ∑ n j =
1 μ A j
1 =θ ^ T
1 ζ
1 ( x
4 )(
2 2 ) ^ gx
6 θ ^ ( )
2 =∑ n i =
1 g i μ A i
2 ∑ n j =
1 μ A j
2 =θ ^ T
2 ζ
2 ( x
6 )(
2 3 ) 式(
2 2 )~ (
2 3 ) 中, θ ^
1 和θ ^
2 根据自适应律的变 化而 变化, ζ 1( x 4) 和ζ2( x 6) 为模糊向量;
θ ^
1 = [ f
1 ( x
4 ) ,f
2 ( x
4 ) ,…,f n ( x
4 ) ] T , θ ^
2 =[ g
1 ( x
6 ) , g
2 ( x
6 ) , …, g n( x
6 ) ] T , ζ 1( x
4 )=[ ζ
1 1( x
4 ) , ζ
2 1( x
4 ) , …, ζ n 1( x 4) ] T , ζ 2( x 6)=[ ζ
1 2( x 6) , ζ
2 2( x 6) , …, ζ n
2 ( x
6 ) ] T ,ζ i
1 ........