分数阶模糊神经网络在非线性时变系统中的优化控制
潘天

桂林信息科技学院，广西桂林，541100；

摘要：针对传统控制方法无法适用于具有参数摄动和外部干扰的非线性时变系统的问题，本文提出基于分数阶模糊神经网络的优化控制策略。利用分数阶微积分的记忆特性、模糊逻辑的不确定处理能力和神经网络的自适应逼近能力构造控制模型，以弥补整数阶控制算法动态响应差、稳态精度低及抗干扰能力弱等不足。给出了自适应优化控制规则与在线权值更新方法，通过Lyapunov定理完成稳定性证明。MATLAB仿真对比传统PID与整数阶模糊神经网络控制的结果表明，该策略能有效抑制时变扰动和非线性误差，显著提高响应速度、跟踪精度和鲁棒性。

关键词：分数阶微积分；模糊神经网络；非线性时变系统；自适应控制；优化控制；鲁棒性

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