一种获取未建模复杂过程近似极值点的算法

为了求得未建模复杂过程在输入空间的某一子空间内,输出量极值点分布情况,针对未建模多输入单输出(MISO)复杂过程提出一种通过实验记录数据获取近似极值点的算法。即通过对多元函数极值定义的扩展,给出复杂过程近似极值点的定义,基于近似极值点的定义提出根据实验记录数据求取未建模MISO复杂过程近似极值点的算法和实现算法时要注意的问题。最后通过对一个二维非线性函数描述的过程的数字计算,得到与理论分析相同的极值点分布的结果,表明算法的有效性。     

多输入多输出复杂过程的模糊建模

针对 MIMO复杂过程提出一种通过实验数据获取模糊系统模型的方法 ,即将每一维输入变量的论域进行等间隔分割后确定出模糊规则的前件参数和规则总数 ,再由一种调整算法通过对实验数据的学习得到模糊规则的后件参数。理论分析说明这种模糊规则后件参数学习算法是收敛的、所建模糊模型能够以要求的精度逼近已知的实验数据。仿真举例验证了所述模糊建模方法的有效性并说明了所建模糊规则模型有较好的泛化能力     

自主编队飞行大系统的建模研究

针对导弹自主编队飞行大系统用例的机理、特点和任务需求,引进大系统控制论及其广义模型化方法,进行了自主编队飞行大系统广义模型化的需求分析,并给出了建模方法,建立了总模型和子模型。通过广义模型化的建模方法研究,为控制系统总体方案论证提供一种有效的设计思路,也为工程应用中深入的理论和方法研究打下良好基础。     

基于数据特征的模糊模型辨识与模糊控制器设计方法

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.     

一种MIMO复杂过程的模糊建模新方法

针对难于建立精确数学模型的MIMO复杂过程,提出一种基于过程输入输出数据变化关系的模糊建模方法。即首先将一个MIMO系统分解成多个MISO子系统,对每一个MISO子系统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。在此划分的基础上确定出MIMO复杂过程模糊模型的规则总数和前件参数;然后,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型模型的后件参数。仿真举例验证了所述模糊建模方法的有效性。