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相似文献
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1.
提出了一种在时域中盲辨识非最小相位系统传递函数的方法,该方法通过对系统输出过采样来获得系统结构参数的信息.对于单输入单输出的线性离散系统,经过输出过采样后可以等价为单个输入、多个输出的传递函数模型,这多个输出函数具有相同的分母多项式和不同的分子多项式.采用子空间分解法可以确定分子多项式的参数,通过对系统输出信号自相关函数的处理可以得到分母多项式,最终可以得到原系统的结构参数.与传统高阶矩方法相比,该方法对噪声的敏感度更低,辨识的精度和速度也有很大提高.仿真结果表明,当信噪比大于15dB时,该方法可以有效地辨识出系统参数.与高阶矩方法相比,辨识门限信噪比降低了10dB,估计精度提高了20%,辨识速度加快了3倍.  相似文献   

2.
提出了基于新的目标函数的模糊聚类建模方法.改进的模糊聚类方法把模糊模型结构辨识和参数辨识融为一体.首先,通过新的目标函数的最小化确定模糊模型的输入空间,即确定模糊规则和规则数、参数.然后对经模糊聚类得到的模糊前件推理矩阵进行QR分解,通过分析秩亏损确定重要的聚类规则.为了证明这种建模方法的性能,对非线性系统进行了仿真建模研究,仿真结果证明所提出方法是一种有效的、精确的模糊建模方法.  相似文献   

3.
输出隶属函数不均匀分布时典型模糊控制器的结构分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对两输入 (e,Δe)一输出 (Δu)的典型模糊控制器 ,其输入变量采用三角形、全交迭、均匀分布的隶属函数 ,输出变量采用不均匀分布的单点隶属函数 ,当采用线性控制规则和 Sum- Product推理方法时 ,推导了输出的解析表达式 ,分析了其结构特性和极限特性。进而对最常用的输入变量各取 5个模糊子集的情况进行了详细分析 ,研究了输出隶属函数参数对典型模糊控制器性能的影响 ,并将理论结果应用于倒立摆的模型参考模糊自适应控制  相似文献   

4.
在模糊C-均值聚类问题目标函数中使用正则化泛函,将聚类中心解的误差指标引入到模糊聚类的目标函数中,构造出新的模糊C-均值聚类算法RBFCM(Regularization based Fuzzy C-means)算法.算法RBFCM不仅具有较高的聚类精度,且计算结果具有更好的稳定性.进一步,将此RBFCM算法应用于基于T-S模糊模型的系统辨识问题.由于RBFCM算法优化了模糊系统的输入空间划分,提高了隶属度函数的精度,使得后继得到的T-S模糊系统辨识精度也有所提高,且系统辨识过程的收敛速度也有所改善.最后,通过对经典IRIS数据集、带有噪声的IRIS数据集的聚类算例和对Box-Jenkins煤气炉数据集进行辨识算例,验证了RBFCM算法的有效性和优越性.  相似文献   

5.
镍闪速熔炼过程的模糊动态质量模型与控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了利用TakagiSugeno(简称TS)模糊方法建立镍闪速熔炼过程动态质量模型的方法(即考虑过去与当前的输入、输出信息对将来输出的影响),并对其动态过程进行了结构辨识和模型参数辨识.在此基础上,针对建立的模糊动态模型,设计了两种不同的模糊控制器.一种是建立模糊动态质量模型的逆模型来实现控制;另一种是通过模型计算输出的前馈控制加系统实际输出的反馈控制来实现控制.经过2个月的离线指导和实际在线控制运行,证明了这种方法的有效性.镍闪速熔炼过程的模糊动态质量模型与控制@万维汉$西安交通大学!71004…  相似文献   

6.
提出了一种根据输入与输出样本间映射关系的复杂度确定模糊神经网络的输入隶属函数个数与参数的学 习方法.采用输入输出样本关系曲率来表示函数的复杂度,根据曲率的大小确定隶属函数的中心点与宽度,使隶属 函数的分布符合映射的变化,从而在提高逼近精度的同时减少隶属函数个数的增加.通过仿真将这一方法与均匀 划分方法及自组织聚类方法比较.结果表明,该方法在学习的快速性与精度方面均具有较优的性能.  相似文献   

7.
用结构总变形对弹性变形的隶属函数和变形对塑性变形的隶属函数,来分别表征结构的弹性变形和塑性变形,采用隶属度来度量材料的弹性和塑性变形,引入模糊数来表征材料的力学性能,并给出了力学性能的模糊概率表达式.  相似文献   

8.
根据神经网络能以任意精度逼近任意非线性连续函数的特点,通过径向基函数神经网络构建非线性动态系统的辨识模型。针对该模型输入值超出径向基函数的映射区域时将导致系统辨识输出值为零的现象,提出了一种基于改进径向基函数结构的自回归系统辨识的方法,有效地消除了零现象。这使得自适应辨识模型在较大的输入向量下能够逼近实际系统的输出,从而提高了系统辨识的鲁棒性。该方法的可行性得到了仿真验证。  相似文献   

9.
为了提高多层次复杂系统的模糊控制能力,需要进行参数辨识优化设计,提出基于最优边界划分的多层次复杂系统参数辨识模型。构建多层次复杂系统参数辨识的约束参量模型,采用模糊二自由度微分方程进行多层次复杂系统参数辨识和多元规划模型设计,建立多层次复杂系统参数分析的模糊正交规划函数,结合模糊交叉控制方法进行多层次复杂系统参数的分布式拟合控制,建立模糊控制函数进行多层次复杂系统参数的多层次复杂系统参数特征分解,结合小波函数多尺度分解方法进行多层次复杂系统参数特征量的多维分解,构建多层次复杂系统参数分量的特征重组模型,结合模糊正交规划函数的自动寻优方法进行多层次复杂系统参数的自适应求解,提高多层次复杂系统参数辨识的精度,实现多层次复杂系统参数辨识模型设计。仿真结果表明,采用该方法进行多层次复杂系统参数辨识的收敛性较好,多层次复杂系统参数辨识的精度较高。  相似文献   

10.
基于差分进化与RBF神经网络的热工过程辨识   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对热工过程的非线性辨识问题,提出了一种基于差分进化算法(DE)的径向基函数神经网络(RBFNN)模型设计方法.该方法将DE算法的种群分解为几组并行的子种群,每组子种群对应于一类隐节点数相同的RBF网络.在RBFNN的学习过程中进行多子种群并行优化,从而实现RBF网络结构与参数的同时调整.算法可以利用热工对象的输入输出数据,自动设计出满足误差精度要求且结构较小的RBFNN模型.然后将该算法应用于热工对象的辨识,对于单输入单输出系统,得到的RBFNN模型只需1个隐节点.对于多输入单输出系统,RBF网络也仅需较少的隐层节点.仿真结果表明,用该方法设计的RBFNN模型结构简单,且辨识误差小,具有较好的泛化能力.  相似文献   

11.
针对难于建立精确数学模型的复杂过程,提出了一种基于数据特征的模糊模型辨识方法.该方法首先按过程输出随输入变量变化的剧烈程度对输入变量论域进行划分,然后在此划分的基础上确定出模糊模型的规则总数和前件参数,最后由于要建立的模糊模型可以表示为一个前馈模糊神经网络,因此利用BP学习算法求得过程模糊模型的后件参数.基于所提出的模糊模型辨识方法进行了柔性连杆机器人模糊控制器设计,并进行了柔性连杆机器人模糊控制实验.实验表明,通过所提出的模糊模型辨识和模糊控制方法可以得到满意的控制性能.  相似文献   

12.
利用模糊点和模糊集的邻属关系,给出了(α,β)-模糊向量子空间的定义,根据α,β的不同组合得到16种(α,β)-模糊向量子空间,并给出了它们之间的关系;讨论了(α,β)-模糊向量子空间与模糊集截集的相关定理;重点讨论了(∈,∈)-模糊向量子空间、(∈,∈∨q)-模糊向量子空间和(∈∧q,∈)-模糊向量子空间,并给出了相关定理.  相似文献   

13.
输入隶属函数不均匀分布时典型模糊控制器的结构分析   总被引:8,自引:0,他引:8  
针对两输入 (e,Δe)一输出 (u)的典型模糊控制器 ,输入隶属函数为三角形、全交迭、不均匀分布 ,输出隶属函数为单点、均匀分布 ,当采用线性控制规则和 Sum - Product推理方法时 ,证明了输出的解析表达式是一个全局的二维多值继电器与一个局部的线性 PD控制器的和。进而对最常用的输入变量各取 5个模糊集的情况进行了详细分析 ,并将理论结果应用于倒立摆的模型参考模糊自适应控制  相似文献   

14.
本文讨论了 Fuzzy 子空间的标准基之间的关系,给出 Fuzzy 子空间的隶属向量的概念,证明了 Fuzzy 子空间同构的充分必要条件是它们有相同的隶属向量.  相似文献   

15.
Fuzzy子空间     
本文推广了 Fuzzy 子空间的一个表示定理,并引进了 S—有限维 Fuzzy 子空间,讨论了这类 Fuzzy 子空间的结构。证明了每个 S—有限维 Fuzzy 子空间都可分解为一些简单 Fuzzy 子空间的直和。  相似文献   

16.
模糊线性回归模型(Ⅰ)   总被引:6,自引:0,他引:6  
针对输入和输出的模糊数据,引入了一种模糊数的距离.基于该距离,类似于传统的最小二乘方法,研究了模糊线性回归模型的一般形式,详细讨论了输入为实数输出为模糊数的模糊线性回归模型,给出了正规方程、最小解和唯一解的理论结果,以及最小解的解析表达式,最后附以一个实例来说明该方法的可行性,故具有较好的实用价值.  相似文献   

17.
用模糊神经网络建立GNP与产业结构的关系模型   总被引:6,自引:0,他引:6  
给出了一种GNP值与产业结构的关系模型的算法,利用一个多输入单输出的模糊神经网络(MISO-FNN),提取关于人均GNP值与工业比例,农业比例及人口关系的模糊的规则。利用模糊神经网络进行学习,调整隶属函数的形状及结论部分的参数;同时,还提出了一种在学习过程中动脉筛选模型规则的方法,仿真结果验证了算法的有效性。  相似文献   

18.
将模糊推理技术与神经网络结合.利用模糊集理论来处理输入、输出信息,借助神经网络系统来完成推理、判断与知识的记忆存储及学习.从而给出了基于神经网络的模糊推理预测模型。  相似文献   

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