Adaptive Fuzzy PID Control Based on Fuzzy Lyapunov Function

本計畫將針對一類不知其數學表示式的非線性系統，提出適應性模糊比例、積分、微分 (Adaptive Fuzzy PID，簡稱AFPID) 控制設計的方法。首先，我們以基因演算法為輔助並利用Takagi-Sugeno (T-S) 模糊模型的結構去識別出含有外部干擾的非線性系統的動態行為。再基於此識別的模糊模型去設計適應控制器，而設計AFPID控制器主要的關鍵在於如何決定其控制增益：即每一個模糊規則的比例增益、積分增益、以及微分增益。基於模糊利亞普諾 (Fuzzy Lyapunov) 方法及適應性控制的技巧，推導線上可調整 (On-Line) 的AFPID 及設計準則，即控制律和適應律。藉由引入監督式控制及具有投影式的修正型調整律，使得整個閉迴路的AFPID控制系統的穩定性可以確保，進而獲得較佳的輸出響應。研究中將指出我們的結果與其他方法比較時的一些改進。最後，將提供一些電腦模擬的結果來顯示我們所提出的方法的可行性。

Project ID:PB9508-4043
External Project ID:NSC95-2221-E182-074