| 【中文题名】 | 非线性系统的模糊辨识方法与应用研究 |
| 【英文题名】 | Fuzzy Models for the Identification of Nonlinear System |
| 【学科专业】 | 机械制造及其自动化 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-1-4 |
| 【中关键词】 | 非线性系统辨识,模糊系统,混合式学习算法,模糊C聚类,可解释性, |
| 【英关键词】 | nonlinear system identification,fuzzy system,hybrid learning algorithm,fuzzc means clustering,interpretability, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>自动化系统理论>> |
| 【论文摘要】 | 模糊模型是当前系统辨识方法中经常用到的模型,它具有能够有效地综合利用专家知识和系统的输入输出数据的能力,并且得到的模型相对其它黑箱模型来说具有可解释性。目前为止,已经有很多模糊建模方法被提出来,然而,仍然存在着许多待解决的问题。
本文中,将研究的问题集中在下面三个方面:模糊模型的结构辨识,模型的精确性和可解释性间的平衡,模型的参数辨识:
一、模型的的结构辨识和参数辨识。在这里采用模糊C均值聚类的方法从数据中获取模糊规则前提部分的模糊集。模糊聚类依据输入数据空间上的相似度测试逐渐地将输入输出数据分成组,然后从每组中选择一条零阶或一阶TS形式的模糊IF-THEN规则,以组成一个初步的模糊规则库,此规则库可以直接用作模糊推理或用参数辨识的方法进行优化。与其它方法相比,这种获取规则的方法具有能以更小的代价获得更简化的模型的优点。
二、模型的精确性和可解释性间的平衡。模糊建模相对于其他建模方法最大的优点就是其结果具有可解释性。就目前的研究情况来看,不论何种方法,获取的模型都较复杂,模糊集合重叠,具有很大的冗余。从得到的结果中我们很难解释每个模糊集的物理意义。这里使用基于相似度合... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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ABSTRACT |
4-8 |
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第一章 绪论 |
8-13 |
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1．1 研究的背景及意义 |
8-9 |
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1．2 国内外研究现状调查 |
9-11 |
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1．3 研究目的、所解决的关键问题 |
11 |
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1．4 论文结构 |
11-13 |
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第二章 模糊系统模型 |
13-20 |
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2．1 模糊系统基础理论 |
13-16 |
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2．1．1 模糊集 |
13-15 |
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2．1．2 语言变量和模糊IF—THEN规则 |
15 |
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2．1．3 模糊推理 |
15-16 |
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2．2 模糊模型 |
16-17 |
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2．3 模糊模型和系统辨识 |
17-19 |
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2．4 模糊模型的结构和参数辨识 |
19-20 |
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第三章 模糊聚类方法构造模糊系统规则 |
20-31 |
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3．1 引言 |
20 |
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3．2 聚类划分 |
20-22 |
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3．2．1 硬划分 |
21-22 |
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3．2．2 模糊划分 |
22 |
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3．3 模糊C均值聚类 |
22-25 |
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3．3．1 K—均值算法 |
22-23 |
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3．3．2 模糊C均值聚类 |
23-25 |
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3．4 Gath—Kessel(GK)聚类 |
25-26 |
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3．5 模糊系统的设计 |
26-27 |
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3．6 合并相似隶属函数 |
27-31 |
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第四章 TS模糊模型网络系统的参数辨识 |
31-45 |
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4．1 模糊推理网络系统的结构 |
31-33 |
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4．2 误差反向传播算法 |
33-38 |
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4．2．1 误差修正学习 |
34-36 |
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4．2．2 仿真实例及结果分析 |
36-38 |
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4．3 混合学习算法 |
38-41 |
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4．3．1 最小二乘估计 |
38-40 |
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4．3．2 全局最小二乘估计 |
40 |
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4．3．3 局部最小二乘估计 |
40-41 |
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4．3．4 多目标优化 |
41 |
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4．4 仿真实例:PH值中和过程辨识及结果分析 |
41-45 |
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4．4．1 PH值中和过程描述 |
41-42 |
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4．4．2 过程辨识 |
42-44 |
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4．4．3 结果分析 |
44-45 |
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第五章 模糊系统辨识及控制仿真实验 |
45-53 |
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5．1 双容水箱系统结构 |
45 |
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5．2 模糊模型辨识 |
45-49 |
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5．3 基于模糊模型的预测控制 |
49-50 |
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5．4 控制结果 |
50-53 |
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5．4．1 结果分析 |
51-53 |
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第六章 结论与展望 |
53-54 |
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参考文献 |
54-57 |
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发表文章目录 |
57-58 |
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致谢 |
58 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.387601 |
