T-S模糊辨識方法已成為模糊集理論和應(yīng)用中的重要研究。僅在獲取被辨識系統(tǒng)輸入-輸出數(shù)據(jù)情況下,提出一種能自動建立T-S（Takagi-Sugeno）模糊模型的有效方法。在結(jié)構(gòu)辨識階段,首先利用GK（Gustafson-Kessel）聚類算法對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類劃分為若干個子集;再引入重疊因子對每個子集的大小做進(jìn)一步簡化;同時獲取各個聚類中心及寬度。對于參數(shù)辨識,應(yīng)用卡爾曼濾波方法求解后件參數(shù)值。最后,通過兩個實驗研究,論證所提出方法的有效性和優(yōu)越性。 

【文章來源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2018,18(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 T-S模糊模型及GK聚類算法
    1.1 T-S模糊模型
    1.2 GK (Gustafson-Kessel) 聚類算法
2 基于數(shù)據(jù)簡化及卡爾曼濾波方法的T-S模糊模型建模
    2.1 數(shù)據(jù)簡化及前件參數(shù)辨識
    2.2 卡爾曼濾波方法的后件參數(shù)辨識
3 實驗研究
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一類非線性系統(tǒng)的扇區(qū)模糊建模方法[J]. 馬嘉躍,高嵩,黃姣茹,錢富才.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2017(18)
[2]基于TS模糊辨識的油液真空脫水效率研究[J]. 劉閣,陳彬,張賢明.  系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2017(01)
[3]一種改進(jìn)的T-S模糊模型建模及優(yōu)化方法[J]. 劉駿,殷曉明,顧幸生.  華東理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(02)
[4]非均勻多采樣率非線性系統(tǒng)的模糊辨識[J]. 王宏偉,夏浩.  控制與決策. 2015(09)
[5]基于T-S模糊故障樹的某裝備測控設(shè)備故障診斷研究[J]. 范寶慶,王國華,魏選平,許劍鋒.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2012(28)



本文編號：3517702