Key points are not available for this paper at this time.
تعد العضلات الهوائية الصناعية (PAM) مفعلاً محتملاً في أنظمة التفاعل بين الإنسان والروبوت، وخاصةً أنظمة التأهيل. ومع ذلك، فإن PAM هو مفعّل غير خطي مع عدم اليقين وتأخير كبير في الخصائص، مما يجعل التحكم تحديًا. تقدم هذه الدراسة نهجًا للتحكم بالوضع الانزلاقي في الزمن المتقطع مدمجًا مع خوارزمية ضبابية قابلة للتكيف (AFSMC) للتعامل مع الاضطراب غير المعروف لمفعّل PAM القائم. يتم تحديث نظام المنطق الضبابي المطور بشكل تلقائي بواسطة قانون تكيفي يتضمن متجهات المعاملات لقواعد المكونات. ونتيجة لذلك، يمكن لنظام المنطق الضبابي المطور أن يقترب بشكل معقول من اضطراب النظام. عند تشغيل النظام القائم على PAM في دراسات متعددة السيناريوهات، تؤكد النتائج التجريبية كفاءة الاستراتيجية المقترحة.
درس دوونغ وزملاؤه (مون،) هذا السؤال.