基于FIGA的广义T-S模糊模型预测控制  

Predictive Control of Generalized T-S Fuzzy Model Based on a Fast and Integrated Genetic Algorithm

作　　者：刘莉[1] 安树[1] 

机构地区：[1]燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004

出　　处：《机械工程与自动化》2006年第4期86-88,共3页Mechanical Engineering & Automation

摘　　要：利用广义T-S模糊模型对非线性系统具有万能逼近性得到系统的局部线性化,并利用一种快速综合性遗传算法(F IGA)对广义T-S模糊模型进行参数辨识,根据得到的线性化模型对系统采取广义预测控制(GPC)得到当前的控制动作。通过M atlab仿真证明了该方法的有效性。This paper introduces a new generalized T-S model fuzzy predictive control. A generalized T-S fuzzy model is used to approximate the dynamic of nonlinear processes, and the parameters identification is obtained by using GA. Then control action is gained using generalized predictive control based on the linearized model. The solution of simulation shows this new method is effective.

关 键 词：广义T-S模糊模型 遗传算法 预测控制 

分 类 号：TP273.4[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]