基于ts模糊模型的非线性系统辨识

《基于ts模糊模型的非线性系统辨识》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、基于TS模糊模型的非线性系统辨识国内图书分类号：TP391工学硕士学位论文基于T-S模糊模型的非线性系统辨识硕士研究生：刘翠导师：黄金杰申请学位级别：工学硕士■I学科、专业：控制理论与控制工程所在单位：自动化学院答辩日期：2010年3月授予学位单位：哈尔滨理工大学卜■．一■哈尔滨理工大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于T-S模糊模型的非线性系统辨识》，是本人在导师指导下，在哈尔滨理工大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文研究工作做出贡献的个人和集体，均已在■文

2、中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。矽卜作者签名：B交3孕日期：到f睥弓月p哈尔滨理工大学硕士学位论文使用授权书基于T-S模糊模型的非线性系统辨识》系本人在哈尔滨理工大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归哈尔滨理工大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解哈尔滨理工大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门提交论文和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权哈尔滨理工大学可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于保密口，在年解密后适用授权书。不保密团。

3、请在以上相应方框内打√作者签名：刘军日期：勘『D年孑月膨日导师签名：―擞．日期：240年3月f3日哈尔滨理工大学工学硕士学位论文基于T-S模糊模型的非线性系统辨识摘要非线性系统广泛存在于客观世界中，因此对于非线性系统的研究显得尤为重要。另一方面建立对象的模型是进行系统分析、设计、预测、控制和决策的前提和基础，所以深入研究非线性系统的辨识建模具有非常重要的意义。T-S模糊模型是一种可以用来表示非线性系统特徒的数学模型，利用这种方法可以将复杂的非线性系统表征成一些简单的线性子系统，从而可以利用传统的线性控制理论来对非线性系统进行控制和稳定性分析等。基于T-S模糊模型的非线性系统辨识

4、包括结构辨识和参数辨识两部分，应用模糊聚类及其改进方法可将其前件结构和参数辨识出来，利用最小二乘法及其改进方法可辨识出后件参数。本文紧紧围绕基于T-S模糊模型的非线性辨识展开了讨论与研究。在T-S模糊模型辨识中，模糊规则数目的确定，即模糊聚类中聚类数目的确定，是建立模糊分类子系统的首要问题之一。寻求最优的聚类数目是聚类有效性研究的范畴，相对于传统的聚类有效性分析方法，本文总结出一种简单便捷的聚类分析方法一双目标聚类分析，可以方便快速地确定最优聚类数目，优化模糊系统结构，实现非线性系统的辨识。另一方面考虑到T-S模糊模型的良好的精确性和可解释性，运用多目标遗传算法NSGA2对T-

5、S模糊模型进行优化设计。它采用实数编码的形式，以系统均方误差和模糊规则数目为目标函数，运行算法可以得到一组规则数目少，误差较小的最优解集，最后依据目标函数的均衡性评价指标选择恰当的解得到精确性和解释性良好的T-S模糊模型，更好地逼近非线性系统。关键词非线性系统辨识；T-S模糊模型；模糊聚类分析；非劣分类遗传算法NSGA哈尔滨理工大学工学硕士学位论文NonlinearIdentificationBasedonSystemT-SModelFuzzyAbstractNonlinearexistintheworlditistosystemsobjectivewidely,soimpor

6、tantofforthenonlinearotherahand，thestudytheorysystems．Themodelingsystemisthebaseandofaandpremisesystematicithastotheidenti―decision-making，SOveryimportantsignificanceinvestigateficationofnonlinearsystems．T-Smodelisamathematicalmodelwhichindicatesfeaturesofthefuzzycallnonlinearthismethodchara

7、cterizeanonlinearsystem，usingcomplexsystemintolinearitistousetraditionallinearcontrolsubsystems，Thussimplepossibletocontrolandfornonlineartheoryanalyzestabilitysystems．NonlinearidentificationthatbasedonT-Smodelincludestruc-systemfuzzytureidentifica