基于猫群聚类算法的模糊辨识_孙旭

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1、基于猫群聚类算法的模糊辨识123孙旭，舒俭，徐雪松1.华东交通大学电气与电子工程学院，江西南昌330013E-mail:hyacthina@sina.com2.华东交通大学教务处，江西南昌330013E-mail:1677956@qq.com3.华东交通大学电气与电子工程学院，江西南昌330013E-mail:cedarxu@163.com摘要：针对T-S模型辨识提出一种基于猫群算法和最小二乘法相结合的模糊辨识新方法。T-S模型辨识分为结构辨识和参数辨识两部分，在结构辨识中采用猫群算法可以有效克服传统的聚类算法存在的收敛

2、速度慢，易于陷入局部最优解的缺陷，大大的提高了聚类的收敛速度和全局搜索能力。然后采用递推最小二乘法对模型的参数部分进行辨识，形成基于猫群算法的模糊辨识方法。将该方法应用到非线性系统中，对非线性系统进行辨识，仿真结果表明该方法的有效性和实用性。关键词：T-S模型；猫群算法；聚类；模糊辨识；FuzzyIdentificationbaseoncatswarmoptimizationAlgorithmSunXu1，XuXuesong21.SchoolofElectricalandElectronicEngineering,Eas

3、tChinaJiaotongUniversity,Nanchang330013,ChinaE-mail:hyacthina@sina.com2.OfficeofAcademicAffairs,EastChinaJiaotongUniversity,Nanchang330013,ChinaE-mail:1677956@qq.com3.SchoolofElectricalandElectronicEngineering,EastChinaJiaotongUniversity,Nanchang330013,ChinaE-mai

4、l:cedarxu@163.comAbstract:AnewFuzzyIdentificationMethodforT-Smodelidentificationalgorithmisproposed,basedoncatsswarmandleastsquaresmethod.T-Smodelidentificationisdividedintostructuralandparameteridentification.Inthestructureidentificationusingcatswarmcaneffective

5、lyovercomethetraditionalclusteringalgorithmsexistslowconvergenceandeasilyfallintofallintolocaloptimalsolution,andcangreatlyimprovetheclusteringconvergencespeedandglobalsearchcapability.Thenusingrecursiveleastsquaresmethodtoidentifypartsofthemodelparameters,formin

6、gtheFuzzyIdentificationMethodisbasedoncatsswarmoptimization.Themethodisappliedtoanonlinearsystemtoidentifythesystem,Simulationresultsshowthatthemethodiseffectiveandpractical.Keywords:T-Smodel；catsswarmoptimization；clustering；fuzzyidentification；引言（（Introduction）方

7、法与传统的辨识方法在步骤上大体相同，文献[1]随着当今生产系统的工况条件日益复杂，要求对模糊辨识的做了总结，归纳出其优越性为：能有日益提高，控制系统往往呈现出多变量、非线性、效地辨识复杂和具有大时延、时变、多输入多输出强耦合、工况范围广、控制性能综合性要求高等特的非线性系统；可以辨识具有优越性能的控制器及点。因此，复杂的非线性系统的建模和控制成为控可得到被控对象的定性与定量相结合的模型。目前，制界研究的热点问题。与传统的辨识方法相比，模常用的模糊辨识的方法有：基于神经网络的辨识方糊辨识在处理复杂、非线性、病态系统的建模方

8、面法、基于T-S模糊线性函数模型的辨识方法、基于模取得了较满意的结果。模糊辨识是基于模糊理论的糊关系模型的辨识方法等。辨识方法。模糊理论由L.A.Zadeh提出来，其核心是基于T-S模型的辨识方法一般分为结构辨识和对复杂的系统或过程建立一种基于计算机分析的数结论参数辨识两部分[2]。在结构辨识中对输入变量进学模式,建