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1、2011年第1期工業(yè)儀表與自動化裝置·105·基于T—S模糊模型的辨識與控制杜世杰，沈清波(遼寧石油化工大學信息與控制工程學院，遼寧撫順113001)摘要：針對一類非線性系統(tǒng)，采用模糊辨識的方法建立系統(tǒng)的T—s模型，結合廣義預測控制對模糊預測控制進行研究。應用模糊聚類和遞推最小二乘法辨識T—S模糊模型的前提結構和結論參數(shù)。對于非線性系統(tǒng)來講，T—s模糊模型有良好的描述特性，并結合廣義預測控制的滾動優(yōu)化，實現(xiàn)對非線性系統(tǒng)的有效控制。仿真結果說明了該算法的有效性。關鍵詞：T—S模型；廣義預測控制；模糊聚類中圖分
2、類號：TP273．4文獻標志碼：A文章編號：1000—0682(2011)01—0105—04IdentificationandcontrolbasedonT-SfussymodelDUShijie，SHENQingbo(DepartmentofInformationandControlEngineering，LiaoningUniversityofPetroleum＆ChemicalTechnology，LiaoningF~hun113001，China)Abstract：AT—Sfuzzymodelwa
3、sestablishedfornonlinearsystembyafuzzyidentificationmethod，fuzzypredictivecontrolwasdevelopedbycombiningwithgeneralizedpredictivecontro1．Structureandpa—rametersofT—Sfuzzymodelwereidentifiedbyusingfuzzyclusteringandrecursiveleastsquares．Intermsofthenonlinea
4、rsystem，T—Sfuzzymodelhasagooddescriptionoffeatures，combinedwiththemovingoptimizationofgeneralizedpredictivecontroltoachieveeffectivecontrolofnonlinearsystems．Thesimulationresultsshowthatthealgorithmiseffective．Keywords：T—Smodel；generalizedpredictivecontrol
5、；fuzzyclustering0引言1T—S模糊模型的結構形式預測控制是20世紀70年代直接從工業(yè)過程控考慮如下的非線性系統(tǒng)：制中產(chǎn)生的一類控制算法，在化工過程控制、航空、Y(k)=／Y(一1)，?，Y(一，n)，U(一1)，?，U(k航天等許多領域取得了廣泛應用。然而大多數(shù)實際-n))+(k)(1)過程具有非線性的特性，使得基于線性模型的預測其中：，U，分別是系統(tǒng)的輸出、輸入和干擾，，(·)控制已不能滿足要求。由Takagi和Sugeno提出的是非線性函數(shù)。T—s模型以其易于表達復雜系統(tǒng)的動態(tài)特性以及良
6、用T—s模糊模型可描述上面的動態(tài)系統(tǒng)式好的非線性逼近能力為解決非線性系統(tǒng)建模與控制(1)。其中第i條模糊規(guī)則的形式為：問題提供了新的途徑¨。T—s模型非常適宜應用ify(一1)isA，?，Y(一m)isA'm，在非線性系統(tǒng)的建模、辨識和預測控制中。T—sU(k一1)isAfm+一，u(k-n)isA：模糊模型的結論部分采用線性方程式描述，便于使thenY(k)=P+py(一1)+?+p)，(k-m)+用預測控制對系統(tǒng)進行分析。該文采用模糊辨識的p+。M(一m一1)+?+p(k-n)(2)方法建立系統(tǒng)的T—s
7、模型，并結合廣義預測控制的其中：R表示第i條模糊規(guī)則，A；是一個模糊子集，滾動優(yōu)化，實現(xiàn)對非線性系統(tǒng)的有效控制。其隸屬度函數(shù)中的參數(shù)稱為前提參數(shù)。Y是第i條模糊規(guī)則的輸出，p；是一個結論參數(shù)。U(·)是輸收稿日期：2010—05—11作者簡介：杜世杰(1983)，男，遼寧撫順人，碩士研究生，研究方入變量，Y(·)是輸出變量。m，n是系統(tǒng)變量的階向為預測控制，模糊控制等。次·106·工業(yè)儀表與自動化裝置2Ol1年第1期假定一個輸入向量為[，，?，]，每條模糊是系統(tǒng)的回歸向量，是模型的結論部分的參數(shù)規(guī)則的輸出為
8、(i=1，2，?，Ⅳ)，則系統(tǒng)的總輸出為向量。y：系統(tǒng)輸出寫成向量的形式為：NNMY=(9)l，=∑／x㈠Y／∑，／x=1-I()(3)5=1l1JI利用如下遞推的最小二乘法對模型結論部分參其中：Ⅳ是模糊規(guī)則的數(shù)量，‘是輸人向量的第i條數(shù)進行在線辨識：規(guī)則的隸屬度，兀是模糊算子，通常采用取小運算或f0()=0(一1)+()[Y()一(k)0(k-1)]乘積運算。=．2T—S模型的辨識()=[I-K()()]p(一
