随机模糊控制策略及其在机器人控制中的应用

摘要：

针对模糊规则的自动生成问题,采用Skinner操作条件反射(OC)和概率有限自动机(PFA)构成的OCPFA学习系统,设计能对模糊规则进行自学习和自组织的随机模糊控制策略.本策略首先采用设计的OC学习机制,从模糊行为集合中随机选取一个模糊行为,作为模糊规则的后件;然后利用环境对选取模糊行为的反馈信息,更新OC学习机制;最后依据更新后的OC学习机制,重新选取模糊后件行为,直至学习到最优的模糊规则.理论证明,其自学习和自组织过程在概率意义上是收敛的.在两轮自平衡机器人上的仿真和实验均表明,设计的随机模糊控制策略不需要系统的模型,成功地实现了机器人的自平衡控制,并提高了机器人的学习速度和控制精度.

关键词：模糊规则、操作条件反射、随机模糊控制、两轮机器人、自平衡控制

所属期刊栏目：13

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金60774077;国家"八六三"计划资助项目2007AA04Z226;北京市教委重点项目KZ20081005002

在线出版日期：2009-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：754-761