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1.
模糊聚类与最小二乘相结合建立非线性系统模型 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种模糊聚类与最小二乘相结合的辨识方法.该方法利用基于模糊似然函数的模糊聚类算法确定系统的模糊划分数目,进而对应聚类个数建立相应的Takagi-Sugeno局部线性化模型,并结合递推最小二乘法,完成系统的辨识.该方法可使模糊模型的结构辨识和参数辨识同时完成,从而实现模糊模型的在线辨识.该方法辨识速度快,精确度高.仿真结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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介绍一种基于模糊聚类的模糊辨识方法。首先利用含有聚类准则函数的模糊聚类方法来确定模糊规则数和模型前提参数,然后利用最小二乘法来辨识模型的结论参数,最后采用梯度下降法来调整模型的参数。该方法应用于Box-Jenkins数据仿真实例,仿真结果表明该方法简单有效。 相似文献
3.
基于模糊集合的模糊建模捕述复杂、病态、非线性系统的特性是一种有效方法.文中讨论了从样本数据中通过正交变换和模糊聚类获取模糊规则的方法.利用正交最小二乘对模糊聚类的结果进行变换,采用CGS(Classical Gram—Schmidt)方法确定对建模贡献大的规则,删除对建模贡献小的规则,并对模型中的参数进行估计,能够同时模对糊模型的结构和参数进行辨识.仿真结果表明,提出的方法能够对非线性系统进行模糊建模. 相似文献
4.
基于T-S模糊模型的神经网络的系统辨识 总被引:4,自引:4,他引:4
基于T-S模糊模型,提出了利用神经网络实现非线性系统的辨识。首先,利用一种无监督的聚类算法分析输入输出数据生成初始的结构模型,确定系统的模糊空间和模糊规则数,构造神经网络辨识模型前提参数,使前提参数自适应变化,有较好的自学习能力和优化能力,采用最小二乘法取得结论参数。仿真结果验证了该方法是有效和可行的。 相似文献
5.
基于非线性系统的输入输出数据,辩识对象的T-S模型.提出基于遗传算法和最小二乘支持向量机的辨识方法,利用遗传算法聚类进行结构辨识,每个类代表一条规则,规则数等于类数量,类中心作为该规则的隶属度函数中心类数;同时考虑模型辨识精度,实现全局优化;参数辨识采用基于结构风险最小化的最小二乘支持向量机方法,综合考虑模型复杂度和辨识误差.仿真结果证明了算法的有效性,辨识精度高,泛化能力强. 相似文献
6.
讨论了当寿命数据含有异常数据时指数威布尔分布参数的估计问题。当寿命数据含有异常数据时,利用基于模糊聚类的最小二乘方法对参数进行估计,这种方法能削弱异常数据的影响。并获得了在完全样本情形下参数的最小二乘估计和加权最小二乘估计。最后给出数值模拟,结果显示模糊最小二乘估计是正确有效的。 相似文献
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时变时滞系统的参数辨识及自适应控制 总被引:8,自引:0,他引:8
基于最小二乘法一类辨识算法的自适应控制,一般只适用于时滞已知且时不变的被控过程,本文提出了一种包括可估计时变时滞在内的参数辨识方法,该方法扩展了最小二乘一类辨识算法及相应的自适应控制的应用范围,文中通过一个实例讨论了该方法在自适应控制中的应用,并谈及下一步的研究工作。 相似文献
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针对石油化工过程的特点,提出一种改进的模糊部分最小二乘的建模算法。该算法先用减法-模糊C均值聚类进行模糊结构辨识,然后用高斯核函数实现非线性PLS并且用其进行后件参数辨识,即得到多个子模型,再将各模型输出的数据进行隶属度加权求和得到最终的估计输出。最后,将该方法应用于航煤干点的估计,仿真结果表明该算法更有效,预测精度更高。 相似文献
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基于T-S 模型的模糊预测控制研究 总被引:13,自引:1,他引:13
提出一种基于T—S模型的模糊预测控制策略.利用模糊聚类算法高线辨识T—S模型,采用带遗忘因子的递推最小二乘法进行模型参数的选择性在线学习;对模糊模型在每一采样点进行线性化,将T—S模型表示的非线性系统转化为线性时变状态空间模型,并将约束非线性优化问题转化为线性二次规划问题,解决了非线性预测控制中如何获得非线性模型和非线性优化在线求解的难题.将预测域内的线性模型序列作为预测模型,减小了模型误差,提高了控制性能.pH中和过程的仿真验证了该方法的有效性. 相似文献
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为实现对具有非线性、时变和滞后等特性的机车制动系统的制动气缸的精确控制,提出一种气缸压力控制方法;该方法利用模糊控制领域的T-S模糊建模方法对容积室压力控制进行精确建模,通过BP算法学习得到系统的参数,利用模糊C平均聚类方法初始化模型的前件参数,采用带遗忘因子的递推最小二乘法在线修正模型的后件参数;得到系统精确的模型后再运用预测控制领域中基于模型的广义预测控制算法,实现对制动机气缸压力的精确控制;实际应用结果表明,该方法具有控制响应速度快、超调量小、自适应能力强、控制稳定等优点。 相似文献
13.
提出一种用于非线性模型在线辨识的模糊算法。该算法将非线性输入输出系统用时变线性系统模型来拟和。并把此非线性系统模型表示成模糊模型的形式,用在线调节模糊模型的方法来辨识时变线性模型的相关参数。在以往的模糊辨识方法中,均未给出在线调整非线性系统的模糊辨识算法。将递推模糊聚类方法与卡尔曼滤波法用于在线调整模糊模型参数,仿真算例表明了此算法的有效性与良好的实用价值。 相似文献
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为了抑制机器人等复杂结构的振动,提高复杂结构的振动控制精度,提出一种用于辨识机械臂连接结构的非线性模型在线辨识的模糊算法,并以此为基础研究了机械臂振动控制方法.该算法将非线性输入输出系统用时变线性系统模型来拟和,并把此模型表示成模糊模型的形式,用在线调节模糊模型的方法来辨识时变线性模型的相关参数.将递推模糊聚类方法与卡尔曼滤波法用于在线调整模糊模型参数,将此算法应用在两自由度柔性杆件的扭转振动的控制上,并设计相应的硬件控制系统,实验结果表明了此算法的有效性.将该算法应用于工程实践中,实际使用效果表明,此算法具有重要的工程应用价值. 相似文献
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纵向式通风是利用射流风机的推力将新鲜空气从隧道一端送入,使污染物从另一端排出,以此保证隧道内的环境质量。但由此产生的能耗使得隧道运营成本巨大,所以需要一种合适的控制策略来控制射流风机的开启台数,使得在隧道内污染物浓度不超过规定值的前提下,开启的风机数量最少,从而达到节能的目的。将模糊辨识应用到隧道通风控制中,基于模糊C均值聚类和递推最小二乘法的原理,采用T-S模型模糊辨识方法对隧道通风系统进行了辨识;采用已辨识系统来预测隧道下一采样时刻的污染物浓度;优化开启的风机台数并将其作为控制量。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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