Sugeno模糊模型的辨识

提出了一种新的Ｓｕｇｅｎｏ模糊模型辨识算法。在Ｓｕｇｅｎｏ模糊模型辨识中,应用模糊聚类方法可将其前提结构和结论参数的辨识分开进行,减少了计算量。通过Ｂｏｘ－Ｊｉｎｋｉｎｓ数据建模说明了本文算法的有效性。     

基于遗传算法的动态模糊模型辨识非线性系统方法

针对复杂的动态系统,提出了一种基于遗传算法的模糊模型辨识方法,给出了学习模糊规则的新算法,探讨模糊推理方法和遗传学习算法用于非线性系统建模的问题,仿真结果证明了该算法的有效性。     

制冷系统蒸发器动态过程数学模型模糊辨识

建立制冷系统动态过程数学模型是实现制冷装置优化控制的重要基础.制冷蒸发器是一类过程复杂的两相流动与换热系统,具有明显的非线性和不确定性,其精确的机理模型难以建立.该文通过熵方法和竞争学习算法对输入空间进行聚类,利用递推最小二乘辨识算法(RLS)确定模型的结论参数,实现了蒸发器动态过程数学模型的在线模糊辨识.通过仿真实例,验证了模糊辨识方法对于制冷系统蒸发器在线建模过程的有效性,所建立的模糊规则模型不仅具有较高的辨识精度,同时还具有较为理想的泛化性能和在线跟踪能力.     

基于在线模糊聚类的故障检测和容错控制

提出了一种新的基于T-S模糊模型在线辨识的非线性系统的故障诊断与容错控制策略.在闭环控制中,根据在线产生的数据对T-S模糊模型进行辨识,当故障引起系统动态的结构性变化时,在线模糊聚类算法能够辨识出系统的重大改变并产生新的模糊规则描述系统新的动态,同时基于T-S模型的控制律也会做出相应的调整.分析了T-S模糊模型结构和参...     

基于模糊竞争学习的模糊模型一体化辨识

提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立非线性系统模型的建模方法,并给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法,即利用MGS正交变换对通过模糊竞争学习的聚类结果进行变换,确定对模型贡献大的规则,删除对模型贡献小的规则,同时对模型中的参数进行估计,实现模糊模型结构和参数的优化.仿真结果表明,提出的方法能够对非线性系统进行模糊建模.     

基于目标函数的矩阵分解非线性系统模糊建模

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.     

基于动态模糊神经网络的非线性系统辨识

在分析模糊神经网络辨识特点及现状的基础上,设计了一种适用于非线性多输入系统的辨识模型。本模型将T-S模糊模型与5层动态模糊神经网络结构相结合,通过参数学习算法优化辨识结构,对辨识模型进行反馈调节,得到的辨识精度较高。另外,对输入数据采用归一化的方法进行预处理,加快了网络的辨识速率。最后,通过仿真实例证明了该设计的有效性,为模糊神经网络辨识结构的设计提供了一种新的思路和方法。     

基于模糊逻辑的Markov链模型辨识方法

提出一种采用模糊Markov模型(FMM)，根据系统实际输入一输出建模的新方法，用于线性及非线性的随机动态系统辨识．讨论了动态系统的Markov链描述，给出了一阶受控Markov链的具体描述及其转移概率矩阵的计算方法；在传统模糊系统的基础上，探讨了建立FMM的方法，给出了FMM的仿真框图和建模的具体步骤；并给出了随机动态系统仿真的应用实例．基于模糊逻辑的Markov链模型解决了传统模糊系统不能处理随机现象的问题，同时也提高了Markov链模型辨识的速度．     

一种新的动态进化聚类算法

针对模糊聚类算法不适应复杂环境的问题,提出了一种新的动态进化聚类算法,克服了传统模糊聚类建模算法须事先确定规则数的缺陷。通过改进的遗传策略来优化染色体长度,实现对聚类个数进行全局寻优;利用FCM算法加快聚类中心参数的收敛;并引入免疫系统的记忆功能和疫苗接种机理,使算法能快速稳定地收敛到最优解。利用这种高效的动态聚类算法辨识模糊模型,可同时得到合适的模糊规则数和准确的前提参数,将其应用于控制过程可获得高精度的非线性模糊模型。     

规则递归T-S模糊模型及其辨识方法

针对传统T-S模糊模型不能较好描述系统时变特性的问题,提出了一种基于递归策略的动态T-S模糊模型及其辨识方法.规则递归T-S模糊模型在传统T-S模糊模型基础上,增加了具有一定权重的反馈环节,该环节对当前激励强度与前一时刻激励强度进行加权和得到当前时刻新的规则激励强度,从而实现动态递归变化,有效描述了系统的动态过程.为使规则递归T-S模糊模型具有较少的规则数量和较好的泛化能力,前件参数采用一种基于规则激励强度的模糊聚类算法获得,而后件和递归环节参数则采用一种由支持向量机和粒子群优化算法组成的联合辨识方法获得.Box-Jenkins煤气炉的仿真结果表明,规则递归T-S模糊模型及其辨识方法具有较好的动态描述能力,与混合聚类方法相比,均方差降低了1.2％.     

机床控制中的双模参数自调整模糊控制器

为提高超精密机床的加工精度,设计了一种双模参数自调整模糊控制器,其能根据误差和误差变化的大小实现两种模糊控制规则的自动切换和参数的自调整.针对所给定的超精密机床交流伺服系统,将该模糊控制器和PID控制器控制性能进行了仿真分析,仿真实验中模糊控制器的动态跟随性能和定位精度都明显优于PID控制器.结果表明,该模糊控制器能很好地适应交流伺服系统的非线性特点,其性能优于PID控制器.     

生态遗传算法在模糊系统辨识中的应用

给出一类模糊系统的模糊神经网络模型 .提出一种实用的生态算子 ,构建的生态遗传新算法有效解决了基本遗传算法的“早熟”问题 .采用新算法实现模糊神经网络模型的辨识 ,提高了辨识精度 .实例仿真结果验证了新算法在模糊系统辨识中的有效性     

一种复杂系统的模糊模型结构及递推辨识方法

提出了一种复杂系统的模糊模型结构及辨识方法．该模糊模型利用系统的输入和输出数据,将输入和输出空间视为模糊空间．根据辨识精度将模糊空间划分为ｍ 个子空间,每个子空间由线性模型来表征．由隶属函数将子空间模型联接成全局模型来表征系统的整体特性．隶属函数和子空间的模型参数由递推辨识方法实现．仿真结果表明,这种模型结构可以表达复杂系统的特征和辨识算法的有效性     

基于系统辨识的滑油试验台油温智能控制

针对航空发动机滑油试验台油温控制系统时变、时滞、非线性和难在线实时控制等问题,提出应用带遗忘因子的递推最小二乘法对系统参数在线辨识和遗传算法整定模糊PID初始参数的组合控制方案。通过matlab编程仿真,和常规方法整定的PID控制及模糊PID控制对比,结果表明,这种基于系统辨识的智能控制算法在系统的稳定性、抗干扰性及鲁棒性方面,明显优于常规控制算法。     

基于实值遗传算法的模糊神经网络辨识器

提出了一种基于实值遗传算法(RVGA)的模糊神经网络辨识器·它常被用于非线性动态系统的辨识·通常模糊神经网络辨识器参数的训练采用反向传播学习算法(BP),但是用BP算法有训练时间长,容易陷入局部极小的问题·采用RVGA来训练模糊辨识器的参数,由于GA算法具有并行运算,多点寻优等特点,所以它运算速度快,容易实现全局寻优·传统的GA算法采用二进制编码,计算繁复且占用大量的空间·采用一种新的实数编码方法,在实数域上进行遗传运算,操作简便,特别适用于需要调整的参数较多的情况·仿真结果表明,该辨识器具有良好的逼近性能和较快的训练速度·     

第二类模糊可靠度的一种算法

基于L.A.Zadeh的语言概率（即模糊概率）场中模糊概率运算的思想，研究工程结构／系统的第二类模糊可靠度的具体算法。用模糊集扩展原因给出第二类模糊可靠性问题中模糊概率的计算公式，并给出和证明了满足概率运算封闭性的模糊集分解定理。研究了当工程结构／系统的抗力和荷载效应具有模糊概率时工程结构／系统模糊可靠度的的计算方法。分析表明：工程结构／系统的第二类模糊可靠度的计算可转化为求解一系列最优化问题，算例结果表明了所给算法的合理性。     

模糊逻辑系统的改进

模糊推理方法和非模糊化策略是模糊逻辑系统的两个最重要的组成部分 ,在很大程度上影响模糊系统的性能和效果。根据“t范式”和“t协范式”不同的操作组合方式 ,提出了几种改进的模糊推理方法和非模糊化策略 ,并通过计算机模拟得到了比较满意的效果。这说明Mamdani所提出的模糊推理方法并不是唯一的模糊控制方法