搜索到754篇“ 模糊模型辨识“的相关文章
- 混合差分和多种群粒子群算法的T-S模糊模型辨识
- 2024年
- 为提高T-S模型的辨识精度,针对基本粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法T-S模型全局优化辨识问题,提出混合差分和多种群粒子群算法的T-S模糊模型辨识方法,将T-S模型前件参数和后件参数整体编码进行全局优化辨识.为避免基本粒子群的早熟收敛和后期收敛速度慢的缺陷对T-S模型辨识精度和速度的影响,算法将种群分为若干个子群,每个子群根据粒子适应度值自适应调整惯性权重,平衡了算法的开发和探索能力,对子群最优粒子,进行差分操作以增强算法的全局搜索能力,采用全局最优粒子替代随机子群的最优粒子以加强子群间的信息交流,维持粒子多样性.典型非线性系统和混沌系统的仿真结果表明,采用混合差分和多种群粒子群算法辨识的T-S模型具有更高的辨识精度.
- 林国汉陈壮
- 关键词：T-S模糊系统粒子群优化差分进化多种群
- 一种新型T-S模糊模型辨识方法
- 本发明涉及复杂非线性系统建模领域，公开了一种新型T‑S模糊模型辨识方法，该方法结合模糊C回归聚类算法和最小二乘支持向量机提出一种新型聚类算法，在此基础上，运用本发明设计的改进启发式优化算法进一步优化模糊模型前件参数，最后...
- 张楠薛小明姜伟曹苏群孙娜施丽萍
- 一种区间二型T-S模糊模型辨识算法
- 2022年
- 针对基于传统一型T-S模糊模型的系统辨识方法在处理系统不确定性方面的缺陷,提出了一种区间二型T-S模糊模型辨识算法。该算法首先利用区间二型模糊C均值聚类进行前件参数的辨识,在区间二型模糊集合的降阶部分,采用一种直接降阶算法,避免了传统KM降阶算法的迭代过程。其次,利用最小二乘算法进行T-S模糊模型的后件参数辨识。通过两个典型的非线性系统的仿真实例表明,本文的辨识算法具有较高的辨识精度。
- 尹健
- 关键词：模糊系统辨识T-S模糊模型
- 一种新型T-S模糊模型辨识方法
- 本发明涉及复杂非线性系统建模领域，公开了一种新型T‑S模糊模型辨识方法，该方法结合模糊C回归聚类算法和最小二乘支持向量机提出一种新型聚类算法，在此基础上，运用本发明设计的改进启发式优化算法进一步优化模糊模型前件参数，最后...
- 张楠薛小明姜伟曹苏群孙娜施丽萍
- 文献传递
- 一种基于模糊模型辨识的抽水蓄能机组调速系统广义预测控制方法
- 本发明涉及水利发电技术领域，公开了一种基于模糊模型辨识的抽水蓄能机组调速系统广义预测控制方法，该方法以抽水蓄能机组调速系统的实测数据为样本，对机组调速系统控制对象进行T‑S模糊模型辨识，得到高精度抽蓄机组调速系统被控对象...
- 张楠薛小明姜伟曹苏群孙娜施丽萍
- 基于奇异值分解的非均匀采样非线性系统的模糊模型辨识被引量：7
- 2020年
- 针对复杂、不确定、非均匀采样数据的非线性系统,提出一种基于矩阵奇异值分解(SVD)的模型结构辨识和参数估计的建模方法.首先,利用矩阵奇异值(SVD)分解算法分析各局部模型与奇异值、积累贡献率的关系,确定模糊模型的规则数,从而实现模型的结构优化;然后,为了克服递推最小二乘出现的误差积累、传递现象,采用奇异值分解的递推最小二乘估计模型的结论参数;最后,通过仿真实例验证所提出算法的有效性.
- 王宏伟王宏伟
- 关键词：奇异值分解递推最小二乘
- 基于细菌群体趋药性算法的T-S模糊模型辨识
- 2020年
- 针对T-S模糊模型参数辨识困难的问题,提出了一种基于细菌群体趋药性算法的T-S模糊模型辨识算法。利用细菌躯体趋药性算法的全局寻优能力,极大减小了常规寻优算法陷入局部最优值得几率。T-S模糊模型的后件参数采用最小二乘算法,简化了辨识步骤。仿真实验表明,本文提出的算法具有较高的辨识精度。
- 明飞
- 关键词：T-S模糊模型最小二乘
- 基于二型模糊模型辨识的抽水蓄能机组性能劣化趋势预测研究
- 抽水蓄能电站在电力系统中承担调峰、调频、事故备用等任务，逐步成为我国电力系统不可替代的调节工具。抽水蓄能机组是一个水-机-电耦合的复杂非线性系统，且绝大多数按可逆式设计，水轮机/发电机运行与电动机/水泵运行相互交替，且开...
- 邹雯
- 关键词：抽水蓄能机组模型辨识区间预测
- 基于PSO的T-S模糊模型辨识算法预测空气预热器温度
- 2019年
- 空气预热器是火力发电机组重要的热能交换设备,然而当其运行于不良状态(积灰过多或温度过高)时,将引起空预器火灾事故。目前,空预器的热点检测主要是将检测到的温度信号与事先设定的阈值进行比较,以此来判断是否发生火情。但此类方法检测判断时,空预器内部火灾已经发生并造成损失,因此,提前预判火灾隐情显得十分重要。本文提出了一种基于PSO的T-S模糊模型自适应学习算法,前件模糊规则经典FCM法提取,后件参数辨识采用最小二乘法辨识,同时利用PSO优化选取FCM算法的聚类个数c和输入维数n。仿真结果表明该方法的有效性,且具有良好的鲁棒性以及自适应能力。
- 苏芳
- 关键词：PSOT-S模糊模型FCM
- 基于数据简化及卡尔曼滤波方法的T-S模糊模型辨识被引量：4
- 2018年
- T-S模糊辨识方法已成为模糊集理论和应用中的重要研究。仅在获取被辨识系统输入-输出数据情况下,提出一种能自动建立T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的有效方法。在结构辨识阶段,首先利用GK(Gustafson-Kessel)聚类算法对原始数据集进行聚类划分为若干个子集;再引入重叠因子对每个子集的大小做进一步简化;同时获取各个聚类中心及宽度。对于参数辨识,应用卡尔曼滤波方法求解后件参数值。最后,通过两个实验研究,论证所提出方法的有效性和优越性。
- 刘小雍方华京
- 关键词：数据简化卡尔曼滤波
相关作者
- 刘福才
- 作品数：334被引量：1,388H指数：17
- 供职机构：燕山大学
- 研究主题：空间机械臂 混沌系统 PLC 模糊辨识 自抗扰控制
- 周荔丹
- 作品数：5被引量：32H指数：3
- 供职机构：湖南大学电气与信息工程学院
- 研究主题：广义预测控制 RBF模糊神经网络 RBF 模糊神经网络模型 模糊模型辨识
- 于锟
- 作品数：5被引量：39H指数：2
- 供职机构：西南科技大学信息工程学院
- 研究主题：粗糙集 模糊集 模糊模型辨识 离散化 启发式算法
- 裴润
- 作品数：80被引量：388H指数：11
- 供职机构：哈尔滨工业大学航天学院
- 研究主题：稳定性 非线性系统 预测控制 线性矩阵不等式 模糊辨识
- 刘知贵
- 作品数：167被引量：631H指数：11
- 供职机构：西南科技大学
- 研究主题：粗糙集 稳态模型 注塑机 BP神经网络 神经网络
