时变非线性系统中的模糊迭代学习辨识

简介：
本研究聚焦于时变非线性系统的建模与控制，提出了一种基于模糊逻辑和迭代学习策略的新型辨识方法，旨在提高复杂动态环境下的学习效率和精度。 本段落提出了一种基于定常模糊系统与时变模糊系统的迭代学习辨识方法，适用于对在有限区间上重复运行的连续时变非线性系统的建模及参数辨识。该方法通过迭代调整模糊系统中的参数，并利用误差估计和补偿措施来减少逼近误差对辨识性能的影响。当采用时变模糊系统进行时变非线性系统的辨识时，可以使用较少数量的模糊规则，从而有助于降低在线计算量。 此外，本段落基于类Lyapunov综合方法设计了用于分析收敛性的辨识器，并证明所提出的迭代学习算法能够确保经过多次迭代后，在整个区间上辨识误差趋近于零。同时该方法还保证被估计参数的有界性。