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不确定性系统的多模型控制方法研究的中期报告
本文旨在介绍不确定性系统的多模型控制方法研究的中期报告。本项目旨在设计一种能够适应复杂、时变、不确定的系统的控制方法，以提高系统控制的鲁棒性、适应性和性能。
基于多模型控制的方法被广泛应用于不确定性系统中。多模型控制是使用多个模型来描述系统，并将这些模型集成成一个整体控制器，以实现对系统的控制。每个模型的权重随时间变化，根据当前系统状态的不确定性程度进行调整，以提高控制的鲁棒性和适应性。其中，每个模型都具有其自身的控制方案，即集成控制器分别控制各个模型的输出，从而实现对整个系统的控制。
在本研究中，我们考虑了多种不确定因素，如传感器误差、噪声、参数变化和未建模效应等，并将其融合到多模型框架中。我们还使用了一种新的模型选择方法，即基于失效率和可靠性的模型选择算法。该算法可以对多个模型进行评估，并根据其失效率和可靠性来选择最优的模型。这有助于提高控制系统的性能和鲁棒性。
此外，我们针对多模型控制中的一些问题，如在模型转换时产生的跳跃、失效模型的监测和切换等问题进行了探讨，并提出了相应的解决方法。
总之，本研究旨在设计一个适用于不确定性系统的多模型控制方法，以提高其控制的鲁棒性、适应性和性能。通过本中期报告，我们已经初步实现了这个目标，并在后续研究中将进一步完善和优化我们的控制方法。