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Tracking control for non-Gaussian stochastic distribution sampled-data fuzzy systems

机译：非高斯随机分布采样数据模糊系统的跟踪控制

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This paper studies the tracking control problem for the non-Gaussian stochastic distribution sampled-data fuzzy systems. First, by constructing an augmented system, an asynchronous proportional-integral (PI) controller is designed such that the probability density functions (PDFs) of the system output can track the target one. Second, by introducing two sets (the extension reachable set and the ellipsoid set), the state trajectories of the augmented system with persistent reference input signal can be restricted in a given local region, namely, the state constrained problem can be addressed. Furthermore, in some existing asynchronous controller strategies, it is required that the derivative of the membership function of the system not explicitly depends on the system input. However, in this paper, by restricting the state into a specified region, a new asynchronous scheme is proposed so as to the above-mentioned requirement is removed. Finally, an example is given to demonstrate the efficiency of the presented method. (C) 2018 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：研究了非高斯随机分布采样数据模糊系统的跟踪控制问题。首先，通过构建增强系统，设计了异步比例积分（PI）控制器，以使系统输出的概率密度函数（PDF）可以跟踪目标对象。其次，通过引入两个集合（扩展可到达集合和椭球集合），具有持久参考输入信号的增强系统的状态轨迹可以被限制在给定的局部区域中，即，可以解决状态约束问题。此外，在某些现有的异步控制器策略中，要求系统的隶属函数的导数不明确取决于系统输入。然而，在本文中，通过将状态限制在指定区域中，提出了一种新的异步方案，从而消除了上述要求。最后，给出一个例子来证明所提方法的有效性。 （C）2018 Elsevier B.V.保留所有权利。

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