18、模糊控制技术在多变量系统中的应用与优势

模糊控制技术在多变量系统中的应用与优势

1. 模糊逆模型方法

1.1 轨迹对比与精度分析

在相关研究中，期望的端点圆形轨迹和实际的端点圆形轨迹如图 4.19 所示。通过对图 4.18 和 4.19 的直观比较，可以发现所提出的模糊逆方法比模块化神经网络方法具有更高的精度。

1.2 模糊逆方法精度影响因素

模糊逆方法的精度取决于原始模糊正向模型中模糊规则的数量。规则数量越多，模糊正向模型对系统的建模就越准确，相应的逆模型也会更精确。这是因为更多的模糊规则能够更细致地描述系统的特性，从而在求解逆问题时提供更准确的信息。

1.3 模糊逆模型的优势与应用范围

传统的模糊逆方法通常只能获取一个输入变量，而其余输入需固定为已知值。与之不同的是，新的方法可以同时为所有系统输入变量推导模糊逆模型，以实现期望的系统输出。模拟示例表明，该模糊逆模型能够直接计算复杂工业机器人操纵器的逆运动学，而无需求解耦合的非线性方程。这种方法适用于一般的多输入单输出（MISO）非线性系统，可用于确定多个系统输入以实现期望的输出值，并且适合实时控制应用。

1.4 模糊逆模型方法流程

graph LR
    A[建立模糊正向模型] --> B[增加模糊规则数量]
    B --> C[提高正向模型精度]
    C --> D[推导模糊逆模型]
    D --> E[计算系统输入变量]
    E --> F[实现期望系统输出]

2. 多变量模糊控制策略