基于T-S模糊模型的非線性系統(tǒng)辨識.pdf

1、非線性系統(tǒng)廣泛存在于客觀世界中，因此對于非線性系統(tǒng)的研究顯得尤為重要。另一方面建立對象的模型是進行系統(tǒng)分析、設計、預測、控制和決策的前提和基礎，所以深入研究非線性系統(tǒng)的辨識建模具有非常重要的意義。T-S模糊模型是一種可以用來表示非線性系統(tǒng)特征的數(shù)學模型，利用這種方法可以將復雜的非線性系統(tǒng)表征成一些簡單的線性子系統(tǒng)，從而可以利用傳統(tǒng)的線性控制理論來對非線性系統(tǒng)進行控制和穩(wěn)定性分析等。基于T-S模糊模型的非線性系統(tǒng)辨識包括結構辨識和參數(shù)辨識

2、兩部分，應用模糊聚類及其改進方法可將其前件結構和參數(shù)辨識出來，利用最小二乘法及其改進方法可辨識出后件參數(shù)。
　　 本文緊緊圍繞基于T-S模糊模型的非線性辨識展開了討論與研究。在T-S模糊模型辨識中，模糊規(guī)則數(shù)目的確定，即模糊聚類中聚類數(shù)目的確定，是建立模糊分類子系統(tǒng)的首要問題之一。尋求最優(yōu)的聚類數(shù)目是聚類有效性研究的范疇，相對于傳統(tǒng)的聚類有效性分析方法，本文總結出一種簡單便捷的聚類分析方法一雙目標聚類分析，可以方便快速地確定最優(yōu)