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《基于ts模糊模型的辨識(shí)方法的分析》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、·國(guó)內(nèi)圖書(shū)分類號(hào)：TP18學(xué)校代碼：10213國(guó)際圖書(shū)分類號(hào)：621.9密級(jí)：公開(kāi)工學(xué)碩士學(xué)位論文基于T-S模糊模型的辨識(shí)方法的研究碩士研究生:郭寶娟導(dǎo)師:黃顯林教授副導(dǎo)師:班曉軍副教授申請(qǐng)學(xué)位:工學(xué)碩士學(xué)專業(yè):控制科學(xué)與工程所在單位:控制理論與制導(dǎo)技術(shù)研究中心答辯日期:2011年6月授予學(xué)位單位:哈爾濱工業(yè)大學(xué)····ClassifiedIndex:TP18U.D.C.:621.9DissertationfortheMaster’sDegreeinEngineeringIDENTIFICATIONALGO
2、RITHMBASEDON
T-SFUZZYMODELCandidate:GuoBaojuanSupervisor:Prof.HuangXianlinAssistantSupervisor:Prof.BanXiaojunAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ControlScienceandEngineeringAffiliation:CenterforControlTheoryandGuidanceTechnologyDateofDefe
3、nce:June,2011Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology····哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文摘要本文主要研究的是基于T-S模糊模型的辨識(shí)方法。在由模糊c均值聚類算法和遞推最小二乘算法組成的傳統(tǒng)辨識(shí)方法的中，前、后件參數(shù)分別基于不同的目標(biāo)函數(shù)來(lái)辨識(shí)，導(dǎo)致最終得到系統(tǒng)整體參數(shù)只是T-S模糊模型辨識(shí)目標(biāo)函數(shù)的一個(gè)局部最優(yōu)解。且模糊c均值聚類算法受初始值影響較大，不同的初始值會(huì)導(dǎo)致得到不同的前件參數(shù)，給系統(tǒng)建模帶來(lái)一定的不確定性。
4、為了解決這些問(wèn)題，對(duì)將前件參數(shù)和后件參數(shù)同時(shí)基于T-S模糊模型辨識(shí)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)辨識(shí)方法進(jìn)行了探討。通過(guò)三個(gè)著名的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的仿真實(shí)例來(lái)驗(yàn)證數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法的性能，并證明其用于非線性系統(tǒng)建模的有效性。相對(duì)于傳統(tǒng)辨識(shí)方法，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)辨識(shí)算法能夠顯著地提高T-S模糊模型的辨識(shí)精度，并且在規(guī)則數(shù)一定的情況下得到的系統(tǒng)模型具有確定性。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)辨識(shí)算法原理分析發(fā)現(xiàn)該算法中新規(guī)則的中心是從模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中選出來(lái)的，這樣會(huì)帶來(lái)一定的局限性，分析認(rèn)為在新規(guī)則中心的周?chē)€存在更優(yōu)的點(diǎn)。為了解決這一問(wèn)題引入遺傳算法
5、對(duì)得到的系統(tǒng)T-S模糊模型的整體參數(shù)進(jìn)行精調(diào)，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明經(jīng)遺傳算法優(yōu)化后的模型有更高的辨識(shí)精度和泛化能力。同時(shí)，還將由傳統(tǒng)辨識(shí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)辨識(shí)得到的系統(tǒng)模型經(jīng)遺傳算法優(yōu)化后的模型進(jìn)行了比較，證明了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)辨識(shí)算法和遺傳算法組成的混合辨識(shí)方法具有更高的辨識(shí)精度和泛化能力。最后將這種混合辨識(shí)算法應(yīng)用到了光纖陀螺穩(wěn)定平臺(tái)的外環(huán)框架系統(tǒng)的建模中。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相對(duì)于傳統(tǒng)的辨識(shí)方法，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)辨識(shí)方法能夠獲得更高辨識(shí)精度的模型，經(jīng)遺傳算法優(yōu)化后的T-S模糊模型具有更高的辨識(shí)精度和泛化能力。關(guān)鍵詞：T-S模糊
6、模型辨識(shí)；混合辨識(shí)算法；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)辨識(shí)算法；遺傳算法；光纖陀螺穩(wěn)定平臺(tái)-I-····哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractInthisthesis,theT-Sfuzzymodelidentificationmethodswerediscussed.IntheregularT-Sfuzzymodelidentificationmethods,whichiscomposedoffuzzyc-meansclusteringalgorithmandtherecursiveleastsquaresalgori
7、thm,thepremiseparametersandconsequentparametersarebasedondifferentobjectivefunctionstobeidentified,leadingtothefinaloverallsystemparametersobtainedisalocaloptimalsolution.Andthefuzzycmeansclusteringalgorithmwasinfluencedbytheinitialvalue.Thedifferentinitia
8、lvalueswillleadtotheantecedentparametersaredifferent,tobringsomemodelinguncertainty.Tosolvetheseproblems,data-drivenidentificationmethodisdiscussed,inwhichthepremiseparametersandconsequentparametersarealsobas
