【VIP专享】模糊系统辨识
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Harbin Institute of Technology–HIT
模糊系统辨识（基于模糊关系）
基于模糊关系
班晓军
banxiaojun@
哈尔滨工业大学
2014-12-27控制理论与制导技术研究中心第1页
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一、模糊关系模型
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2014-12-27
控制理论与制导技术研究中心第3页
图1. 模糊模型参考学习控制系统结构图
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二、指标
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三、建模方法
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图3. 货船自动驾驶仪系统
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第二步：对输入输出数据进行模糊化
="12[()]max{[()][()][()]}i m
A A A A u k u k u k u k µµµµ，，，u A ()()i
u k k →：()()j
y k y k C → ：[(1)(1)][(2)(2)][()()]
u y u y u L y L ↓"，，，，，，1122[][][]
i j i j iL jL A C A C A C ↓↓
"，，，，，，2014-12-27控制理论与制导技术研究中心第7页
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第三步：确定“规则的结构”
(),(1),,();(1),(2),,()()u t u t u t k y t y t y t l y t ⎡−−−−−⎤⎣⎦
""↓
()()⎡⎤ ();u t k y t l y t −−⎣⎦
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第五步：对以上规则的化简
1. 去掉重复的规则；
2. 处理相互矛盾的规则；
相矛盾的规则
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四、举例（煤气炉数据）
参见P115 -P116;
五、自适应模糊预测模型
五自适应模糊预测模型
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基于T-S模糊模型的辨识、T S模糊系统（静态）
一、T-S
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二、辨识
1. 前提“结构”辨识（前件“结构”辨识）
前提结构辨前件结构辨
“前件变量的个数”
“每个前件变量对应的语言值的个数”
“语言值对应的隶属函数的类型”
2. 前提（前件）参数辨识
3. 结论“结构”辨识（后件“结构”辨识）
例如，“n”的确定
4. 结论“参数”辨识（后件“参数”辨识）
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三、“前件”“后件”分开辨识的方法
“前件”部分：模糊聚类方法(Fuzzy clustering: Fuzzy C-Means Algorithm)
“前件”部分辨识完成后，对应的问题可转化为“线性模型辨识”——最小二乘类辨识方法。
最小乘类辨识方法
2014-12-27控制理论与制导技术研究中心第15页
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四、“前件”“后件”同时辨识的方法
（参见书上P. 121页）
2014-12-27控制理论与制导技术研究中心第16页
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欢迎大家提问
2014-12-27控制理论与制导技术研究中心第17页。
