| 一种非线性模型的在线辨识方法 |
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| 引用本文： | 静大海,刘晓平. 一种非线性模型的在线辨识方法[J]. 控制工程, 2007, 14(5): 482-484 |
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| 作者姓名： | 静大海 刘晓平 |
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| 作者单位： | 北京邮电大学,自动化学院,北京,100876;北京邮电大学,自动化学院,北京,100876 |
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| 基金项目： | 教育部科学技术研究项目 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 非线性系统 在线辨识 模糊集合 卡尔曼滤波 |
| 文章编号： | 1671-7848(2007)05-0482-03 |
| 修稿时间： | 2006-03-30 |
Online Identification Method for Nonlinear Models |
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| JING Da-hai,LIU Xiao-ping. Online Identification Method for Nonlinear Models[J]. Control Engineering of China, 2007, 14(5): 482-484 |
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| Authors: | JING Da-hai LIU Xiao-ping |
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| Abstract: | An online fuzzy identification method for nonlinear models is presented.The nonlinear system is substituted by time-varying linear system,and the multi-input and single output model is expressed by fuzzy model.The parameters of the time-varying nonlinear system are identified by method of online adjusting fuzzy mode.In past,the existed fuzzy identifying algorithms are not to online tune nonlinear systems.An online identification algorithm based on recursive fuzzy clustering method is presented.The simulation result shows that the method is effective. |
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| Keywords: | nonlinear system online identification fuzzy sets Kalman filter |
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