基于在线聚类的机器人自适应模糊建模

针对机器人这种具有时变、强耦合和不确定性的复杂非线性被控对象,提出一种基于在线聚类的模糊自适应方法用于机器人系统建模。建模过程中采用在线聚类算法辨识机器人T-S模型的前提参数,采用递推最小二乘算法(RLSE)辨识结论参数,根据过程中新的数据信息,模糊规则可以自动增加、修改和删除,实现了模型结构和参数的在线辨识和更新,而且该方法具有模型结构简单、建模速度快、精度高等优点。最后通过二自由度机器人仿真研究证明了该方法的有效性和优越性。     

一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先，基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次，利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且辨识的模糊模型简单有效。最后，将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识，仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于FKCM的球磨机系统T-S模糊建模方法

针对传统的描述热工过程动态数学模型的方法难以建立非线性模型的缺点,提出了一种基于模糊核聚类的球磨机系统T-S模糊建模算法.该算法首先通过灰色关系法确定模型输入变量,利用FKCM聚类算法对输入空间进行模糊划分,确定T-S模型的前件结构和前件参数;进而利用最小二乘算法确定模糊规则的后件参数.最后,利用数字仿真数据对球磨机系统进行模糊建模,建模结果表明该算法简单、实用,模型能够精确地描述过程的非线性.     

基于智能优化算法的T-S模糊模型辨识

将智能算法应用在T-S模糊模型的辨识方面,是模糊系统辨识的一种新途径。文中对几种智能优化算法,如遗传算法(genetic algorithm, GA)、粒子群(particle swarm optimization, PSO)算法、菌群优化(bacterial foraging optimization, BFO)算法等的优化原理和在模糊辨识方面的应用现状进行了综述和分析,并给出了它们在T-S模糊模型辨识中对参数进行优化的过程。最后将这些优化方法用于一非线性动态系统的建模,并对仿真结果进行了对比和详细的分析,为进一步了解这几种优化方法在模糊模型辨识参数优化方面的作用提供了仿真实验依据。     

复杂系统的遗传-模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种遗传．模糊建模新方法。首先，利用竞争学习算法对输入空间进行自适应聚类，基于聚类结果提取模糊模型的规则前件隶属函数参数，采用局部最小二乘法求得规则后件参数，从而初步建立起系统的T-S模糊模型。然后，对规则前、后件参数进行编码，借助于实值编码遗传算法优化模糊系统。最后，数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于正交最小二乘的非线性系统模糊辨识

提出了一种新的基于T-S模糊模型的建模方法．该方法是基于输入空间的模糊划分计算给定样本在各模糊子空间的隶属度，并利用正交最小二乘辨识模糊模型的结论参数．最后通过Box-Jenkins煤气炉数据和Mackey-Glass混沌时间序列的仿真结果验证了该方法的有效性与实用性．     

基于TS模糊模型的热工过程建模方法

热工过程对象通常具有复杂的动态特性和非线性、强耦合、不确定性等特征,从而使得常规建模方法难以取得满意的效果,因此提出一种改进型TS模糊模型在线建模方法。此建模方法基于以下思想,首先提出基于中心粒群算法的截集模糊C-均值聚类算法并对TS模糊模型进行模型结构离线辨识,确定模型的结构和前件部分参数的初始值;然后应用解耦扩展卡尔曼滤波算法进行后件参数在线辨识,同时对前件辨识结果进行精确修正。最后,对煤气炉、500MW机组及气化炉等热工过程进行仿真计算表明本方法具有精度高、计算量小等优点。     

基于三阶染色体结构的自适应进化规划及应用

针对模糊辨识中规则数多少难以选择、输入量在各规则中重要程度难以确定以及模糊规则参数难以优化等问题,模拟生物基因之间相互联系的特点,用三阶染色体结构对完全模糊规则基进行描述。根据每代不同个体的适应度信息获得不同个体的变异率,采用自适应进化规划算法,实现模糊规则基各级染色体引导优化,克服了用试凑方法确定参数对辨识精度的消极影响,算法的复杂程度大大减小,为模糊建模提供了一种新颖的方案。通过对两类不同非线性系统的仿真,证明了此方法的有效性。     

混沌系统基于T-S模糊模型的控制方法

将模糊控制技术应用于混沌控制中，可以克服反馈线性化等传统方法对参数完全精确已知的限制；用T-S模糊系统来逼近非线性系统，它的IF-THEN规则后件由线性状态空间子系统构成，进而可以应用模糊系统的控制理论求得模糊控制器，用此非线性控制器来控制非线性系统，以求良好的控制效果；模糊规则后件部分以局部线性方程形式给出的T-S模糊模型可以通过调整相关参数很好地逼近混沌系统，基于该模型采用平行分散补偿技术设计出具有相同规则数目的模糊控制器，控制器所有参数可以通过求解一组线性矩阵不等式一次性得到。仿真结果验证了该方法的有效性。     

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.     

一类基于T-S模型的非线性系统模糊完整性控制

针对一类非线性系统的执行器故障,提出了一种基于T-S模型的模糊完整性容错控制设计方法。将不同模糊规则下的系统模型转化为其中一个模糊规则下的不确定性系统,分别给出执行器故障前后模糊控制器存在的充分条件,证明了两个充分条件存在交集的情况下,根据LMI原理设计的模糊完整性控制器使得在执行器卡死或失效时,仍然能够保证非线性闭环系统的稳定性。仿真算例表明了本方法的有效性。     

一类时滞系统的模糊跟踪控制及其仿真

研究了一种基于模糊T-S模型的非线性时滞系统模糊跟踪控制问题。首先利用模糊T-S模型对不确定非线性系统进行模糊建模,然后在此基础上研究了模糊系统在状态可测与不可测的情况下的模糊跟踪问题。控制器的设计避开了复杂的精确反馈线性化与自适应方法。采用本方法,可将控制器的设计问题转化为求解线性矩阵不等式问题,再利用凸优化技术可将其有效地解决。因此该方法既简单又实用,并且通过仿真实例说明了它的有效性与正确性。     

基于双层模型的置信规则库参数与结构联合优化方法

作为置信规则库优化过程的两个重要方向,参数学习和结构学习共同影响着置信规则库的建模精度和复杂度.然而,现有的置信规则库优化方法大多只关注参数学习或结构学习某一方面的研究,无法有效平衡建模精度和复杂度这对相互影响的指标.为此,本文提出了置信规则库参数与结构联合优化方法.该方法基于赤池信息准则将建模精度和复杂度两方面信息纳入统一目标,建立置信规则库联合优化目标函数;然后,建立交集假设下的置信规则库双层优化模型并提出模型求解算法;进一步拓展前提假设条件,提出并集假设条件下的置信规则库规则激活方法和权重计算方法,并提出并集假设下的置信规则库双层优化模型以及相应的求解算法.经过参数与结构联合优化之后,得到置信规则库最优决策结构.文末,引入输油管道泄漏检测案例验证所提出方法的有效性.通过与已有研究相对比,结果表明并集假设下的置信规则库联合优化方法在提高建模精度和降低复杂度方面均具有良好表现.     

Robust passive control for discrete-time T-S fuzzy systems with delays

This article deals with the robust stability analysis and passivity of uncertain discrete-time Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems with time delays. The T-S fuzzy model with parametric uncertainties can approximate nonlinear uncertain systems at any precision. A sufficient condition on the existence of robust passive controller is established based on the Lyapunov stability theory. With the help of linear matrix inequality (LMI) method, robust passive controllers are designed so that the closed-loop system is robust stable and strictly passive.  urthermore, a convex optimization problem with LMI constraints is formulated to design robust passive controllers with the maximum dissipation rate. A numerical example illustrates the validity of the proposed method.     

直接力导弹的模型参考自适应滑模控制器设计

针对导弹直接力/气动力复合控制的特点,提出了一种基于参考模型的自适应滑模控制方案.该设计方法针对系统所存在的不确定性,在滑模控制中引入了自适应参数调节律和模糊控制规则,采用自适应律逼近模型摄动和外界干扰的上界,采用模糊调节律有效减弱了一般变结构控制系统的抖颤问题,既进一步增强了系统的鲁棒性,又提高了自适应参数收敛过程中的跟踪精度.仿真结果表明,所提出的控制方案对机动指令具有较好的跟踪效果,适用于直接力/气动力复合控制导弹的控制系统设计.     

一类非线性时滞系统的模糊预测控制

利用模糊T-S模型对一类输入受限的非线性时滞系统进行建模;在此基础上,提出了模糊预测控制,推导了预测性能指标上界,将稳定性约束,输入约束变换成容易求解的线性矩阵不等式形式。采用了并行分布补偿预测控制器,基于李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法给出滚动时域优化的充分条件,证明了闭环系统的稳定性,仿真结果验证了所提方法的有效性。