一种融合视觉反馈的动态模型模糊自适应控制方法

本申请公开了一种融合视觉反馈的动态模型模糊自适应控制方法，首先构建含外部干扰与模型不确定性的执行机构动态模型，并精确初始化系统状态与参数，为高精度控制奠定基础；该建模方式融合实际动态特性与不确定性因素，使模型更贴近真实系统；同时，设计预定时间控制器及更新律，确保跟踪误差在预定时间内收敛至零，提升控制快速性与准确性；利用高速率、高分辨率图像采集与处理技术，实现移动参数的精确提取与实时分析，增强系统自动化与智能化水平；此外，方案全面记录执行机构的运动数据，包括位置、速度等关键参数及时间戳，为数据分析、性能评估提供丰富信息，有助于深入理解运动规律，提升系统稳定性与可靠性。