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研究了D2S 證據推理多傳感器信息融合方法在存在量測噪聲的滑模控制中的應用, 它有助于削弱模函數的不確定性. 由于基本可信度函數不能解析獲得, 用一個模糊系統對其予以等價,模糊規則后件參數由樣本數據通過最小二乘法獲得.
滑模控制具有很強的魯棒性, 在建模不確定的系統中, 只要能得到不確定性的界限估計, 包含與滑模函數符號相關的切換項的控制律能使滑模漸近穩定. 但是這樣做的前提是所有狀態變量皆精確可觀,否則要進行狀態估計[ 1 ] , 但這又受到系統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在模式識別、機器人控制等領域已得到重要應用, 如貝葉斯方法、模糊邏輯方法、D2S證據推理方法等[ 4 ]. 其中D2S 證據推理方法一般應用于互補信息的融合, 以獲得關于系統或環境的整體特征描述. 本文分析了一類不確定非線性系統實施滑模控制時控制律形成對滑模函數符號的唯一依賴性, 針對狀態變量傳感器存在噪聲的情況, 研究了D2S證據推理方法應用于這一新領域的可行性.
滑模控制具有很強的魯棒性, 在建模不確定的系統中, 只要能得到不確定性的界限估計, 包含與滑模函數符號相關的切換項的控制律能使滑模漸近穩定. 但是這樣做的前提是所有狀態變量皆精確可觀,否則要進行狀態估計[ 1 ] , 但這又受到系統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在模式識別、機器人控制等領域已得到重要應用, 如貝葉斯方法、模糊邏輯方法、D2S證據推理方法等[ 4 ]. 其中D2S 證據推理方法一般應用于互補信息的融合, 以獲得關于系統或環境的整體特征描述. 本文分析了一類不確定非線性系統實施滑模控制時控制律形成對滑模函數符號的唯一依賴性, 針對狀態變量傳感器存在噪聲的情況, 研究了D2S證據推理方法應用于這一新領域的可行性.
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