一、基本原理

自适应模糊控制是指具有自适应学习算法的模糊逻辑系统，算法是依靠数据信息调整模糊逻辑系统的参数，且可以保证控制系统稳定性。

与传统的自适应控制相比，自适应模糊控制的优越性在于它可以利用操作人员提供的语言性模糊信息，而传统的自适应控制则不能。这一点对具有高度不确定因素的系统尤其重要。

自适应模糊控制有两种不同形式：一种是直接自适应模糊控制，即根据实际系统性能与理想性能之间的偏差直接设计模糊控制器；另一种是间接自适应模糊控制，即通过在线模糊逼近获得对象的模型，然后根据所得模型在线设计控制器。

二、设计步骤

三、实例仿真与分析

考虑如下二阶非线性系统

$\left\{\begin{matrix} \dot{x}_{1}=x_{2}\\ \dot{x}_{2}=f(x)+u \end{matrix}\right.$ （3-1）

式中， $f(x)$ 为未知函数。期望的位置信号为 $x_{d}(t)=sin(t)$ ，试设计跟踪控制器 $u$ 。

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