另一方面,对于预测控制等智能控制方法而言,在实现节能优化控制过程中需要进行模型在线校正,使模型参数能够随系统变化自适应调整,以提高模型精度,改善控制效果,对于t-s模糊模型,在线校正可以通过后件参数在线辨识实现。目前相关学者大多采用最小二乘法[9]进行t-s模糊模型后件在线修正,由于制冷站系统属于多变量系统,最小...
1.介绍了模糊推理建模法和基于模糊变换的模糊推理建模法以及由这些建模方法得到时不变和时变系统的输入输出模型和状态空间模型.首次给出基于T-S模糊系统的模糊推理建模法，并利用数值微分的思想构造双输入单输出T-S模糊系统。将基于T-S模糊系统的模糊推理建模法应用到对二阶自由运动系统的建模中，分别在...
摘要 本发明涉及一种带非线性负载逆变器的T‑S模糊模型建模方法,包括以下步骤:步骤S1:根据基尔霍夫电压和电流定律,得到非线性负载逆变器标准的状态方程;步骤S2:设定非线性负载的电流io∈[IominIomax],并得到io隶属度函数表达式:步骤S3:建立io=Iomin和io=Iomax时非线性负载逆变器的T‑S模糊模型。本发明以整流...
步骤3:将简化之后的姿态动力学方程模糊化,建立T-S模糊模型设计模糊控制器补偿系统的模型偏差实现姿态控制,取状态变量x=(x1,x2,x3,x4,x5,x6)T,其中x1=ψ-ψd,x2=θ-θd,x3=φ-φd,期望的欧拉角为ηd=(ψd,θd,φd)T,那么姿态动力学方程可以整理为 定义前提变量μ=(μ1,μ2,μ3,μ4),其中μ1...
一、T-S模型简介 T-S模型是由Takagi和Sugeno在1985年提出的,它是一种特殊的前向神经网络。T-S模型是基于线性子模型的一种混合系统建模方法,它将非线性系统划分为一系列的线性子模型,并在每个子模型上进行线性建模,然后将所有的线性子模型通过模糊规则进行组合,从而得到一个全局的非线性模型。在T-S模型中,每个子...
同时将基于三角形隶属函数的T—S模糊系统应用于非线性系统辨识中.该方法可以很方便地确定输入空间的划分及隶属函数的形状,减少了计算量。将以上方法应用于一个二阶系统辨识分析.证实了该方法的有效性。关键词:TS模糊模型;双目标聚类;三角形隶属函数;正交最小二乘法中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1004—373...
本发明公开了一种基于T‑S模糊模型的非线性控制系统故障检测方法,包括“构建像表征”和“故障检测”两个阶段。首先考虑到T‑S模糊模型具有很好的近似逼近非线性系统的特点,设计了基于T‑S模糊观测器的控制器。引入控制器的同时不仅可以保证非线性系统的稳定性,也为构建系统和标称系统的像表征奠定了基础,最后建立...
基于T-S模型的非线性系统模糊辨识方法研究的综述报告T-S模型是指Takagi-Sugeno模型,是一种非线性系统的描述模型。相比较于传统的黑盒子建模方法,T-S模型能够更加清晰地表达非线性系统的物理意义,同时也能够有效地抽象出系统的本质特征。因此,T-S模型及其相关的系统识别方法在控制系统、信号处理等领域得到了广泛的应用...
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输出空间函数结构的确立(通常是t-s系统),这些都是模糊辨识需要解决的问题.把输入变量的选择,输入/输出空间的划分以及输入/输出的映射关系称为模糊结构辨识.对模糊前件的隶属度函数的参数进行辨识称为前件参数辨识,对后件函数中系数进行辨识称为后件参数辨识,两者统称为模糊参数辨识j.以最常用的ts模型为例,采用高斯...