3.2.3 建立摩擦的静态模糊模型 更新于 2026年10月10日 版权声明 3.2.3 建立摩擦的静态模糊模型 由上面最大支持度决定的摩擦模糊规则子空间 式中∈R和F∈R-分别表示模糊系统的输入和输出：和一分别是定义在输入和输出变量区间的模糊子集： 10∈{1，…，co}； ll∈{l，…，c1}； j=l，…，M。 在建立了上面的摩擦模糊语句后，采用单值模糊化、乘积运算、加权平均反模糊化可得到下面的摩擦静态模糊模型 式中Fj是模糊隶属度函数取得最大值的点，也就是时时的点。(https://www.daowen.com) 若定义下面的模糊基函数 方程(3-7)可以改写成如下的形式 式中=（Fl，F2，……，FM）T，表示模糊系统的参数向量；，…，，表示模糊基函数向量。 如果单纯从摩擦建模角度来看，模糊系统的参数向量=（，一般取模糊隶属度函数最大值的点。但此时的参数向量不是自适应的，此时称为摩擦的静态模糊模型。下面将结合Lyapunov稳定性进一步导出参数向量的自适应特性，也就是摩擦的动态模糊模型，从而用该自适应模糊模型在线逼近摩擦力。本章采用的基于数据挖掘和稳定性技术提取模糊规则与自适应调整的结构如图3-5所示。 图3-5 摩擦模糊规则提取与自适应机制结构图
∈R和F∈R-分别表示模糊系统的输入和输出：
和
一分别是定义在输入和输出变量区间的模糊子集：
时的点。(https://www.daowen.com)
=（Fl，F2，……，FM）T，表示模糊系统的参数向量；
，…，
，表示模糊基函数向量。
=（
，
一般取模糊隶属度函数
最大值的点。但此时的参数向量不是自适应的，此时称为摩擦的静态模糊模型。下面将结合Lyapunov稳定性进一步导出参数向量的自适应特性，也就是摩擦的动态模糊模型，从而用该自适应模糊模型在线逼近摩擦力。本章采用的基于数据挖掘和稳定性技术提取模糊规则与自适应调整的结构如图3-5所示。
