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为了获得精确预言模型并且补偿模型的影响，在系统的控制性能上错配并且避免解决非线性的编程问题，为 multivariable 的一个适应模糊预兆的功能的控制(AFPFC ) 计划非线性的系统被建议。第一， multivariable 非线性的系统基于 Takagi-Sugeno (T-S ) 被描述模糊模型；假设 T-S 模型的先前的参数被保留，作为结果的参数被识别由使用加权的递归的最少的平方(WRLS ) 联机方法。第二，识别 T-S 模型被线性化是在每采样片刻的变化时间的州的空间模型。最后，由使用线性预